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果蔬检测装置及果蔬检测方法
本发明涉及检测领域,公开了一种果蔬检测装置及果蔬检测方法,果蔬检测装置包括传送机构以及设置在所述传送机构的传送途径上的至少一个检测单元,所述传送机构包括:轨道;托盘组件,沿所述轨道运动,所述托盘组件包括第一托盘以及位于所述第一托盘内的第二托盘,所述第二托盘尺寸小于所述第一托盘;以及升降模块,至少部分与所述第二托盘连接,用于带动所述第二托盘相对所述第一托盘升起或降落。本发明的果蔬检测装置及果蔬检测方法,兼顾待检物平稳运输的同时减小检测时承载件对待检物的过多遮挡,以提高检测精度。
中国农业大学 2021-04-11
进口无损检测仪泄露检测仪器
产品详细介绍进口无损检测仪泄露检测仪器电压范围:                        10-25KV,调节精度5KV电压选择:                        旋钮选择电压形式:                        单级脉冲脉冲幅度:                       <10us电源:                            6V 4.5Ah,分离式蓄电池组蓄电池尺寸及重量:               90X45X120mm    0.9公斤持续工作时间:                   最长持续工作时间9小时尺寸及重量:                     220X256X88mm不含蓄电池的外壳重量:           小于3公斤音频报警信号:                   约为86分贝,频率3500HZ连接测试干额中继电缆长度:        1.5米相关标准及行业规定               DIN55670,DIN28055,DIN30670,DIN4681,DIN28063,DIN EN14330(IV),DVGW462/1,W400-2
北京百达泰科机电设备有限公司 2021-08-23
环境检测技术
究团队在线光电检测技术及仪器方面,主要采用光谱技术对水质进行监测,具体包括:1)采用紫外-可见光谱技术实现了水质COD和浊度的在线监测。自主开发了浸没式、小型化、一体化的采样分析的探头,探头直径仅50m,能耗低,可在野外无人值守的环境工作。该探头经过上海市计量测试技术研究院的测试,结果表明,该探头符合国家环保行业相关标准;2)采用红外光谱技术实现水体CO2含量的在线监测,为水生态环境的监测提供支撑。
上海理工大学 2021-04-10
光谱检测技术
研究团队十余年来致力于光谱检测与分析领域,研发了数件产品,持有多项发明专利,发表了多篇高水平论文。例如, 1)采用紫外-可见光谱技术实现了水质COD和浊度的在线监测。自主开发了浸没式、小型化、一体化的采样分析的探头,直径仅50 mm,能耗低,可在野外无人值守环境工作。2)采用红外光谱技术实现水体CO2含量的在线监测,分辨率高,稳定性高。目前,探头正在三峡库区进行测试。3)建立一系列基于表面增强拉曼光谱效应的新型光学免疫检测方法,发展了相关纳米光学探针和微通道芯片器件,实现了血液、唾液等体外复杂环境中肿瘤标志物(包括循环肿瘤细胞、循环肿瘤DNA、肿瘤来源外泌体表面受体分子及内含miRNA分子等)的高灵敏、高通量和快速检测。
上海理工大学 2023-05-09
科技讲堂第二讲|雷朝滋:加强企业主导的产学研合作 发展新质生产力推动高质量发展
中国高等教育学会科技服务专家指导委员会、中国高等教育培训中心、中国教育在线及千校万企协同创新平台共同举办“落实全会精神 建设科技强国”科技讲堂活动。旨在通过权威解读、经验分享、实践探讨等方式,全面深化对全会精神的理解,推动教育科技人才体制机制改革向纵深发展,加速新质生产力的形成,为科技强国建设提供强劲支撑。
中国高等教育学会 2024-09-24
基于超材料的远红外单谱信号探测器及其制备方法
本发明公开了一种基于超材料的远红外单谱信号探测器,包括·798·自下而上依次设置的衬底层、N 型砷化镓层、二氧化硅层与超材料层、欧姆电极和肖特基电极。超材料层为具有周期性微纳米结构的金属开环共振单元阵列,所述金属开环共振单元阵列包含了一种图形及其特征尺寸参数,该图形对于远红外电磁波具有完全吸收特性,通过改变金属开环共振单元的结构和尺寸参数可以调控对应的电磁波吸收频段,通过改变 N 型砷化镓的耗尽层宽度可
华中科技大学 2021-04-14
基于超材料的太赫兹单谱信号探测器及其制备方法
本发明公开了一种基于超材料的太赫兹单谱信号探测器,包括自下而上依次设置的衬底层、N 型砷化镓层、二氧化硅层与超材料层、欧姆电极和肖特基电极;其中超材料层为具有周期性微纳米结构的金属开环共振单元阵列,金属开环共振单元阵列包含了一种图形及其特征尺寸参数,该图形对于太赫兹电磁波具有完全吸收特性,通过改变金属开环共振单元的结构和尺寸参数可以调控对应的电磁波吸收频段,通过改变 N 型砷化镓的耗尽层宽度可以调控超材料层中金属开环
华中科技大学 2021-04-14
基于超像素样本扩充的空谱全卷积高光谱图像分类方法
本成果提出的基于超像素样本扩充的空谱全卷积高光谱图像分类方法有效的利用高光谱图像的超像素分割结果指导伪样本扩充增加了训练集样本数量,解决了高光谱图像有标记样本的稀缺问题,同时空谱的全卷积分类网络也充分利用了多尺度的空间特征和光谱特征实现了较高的分类精度。 成果非涉密,专利申请已经提交。 实验采用反射光学系统成像光谱仪(ROSIS)传感器获取意大利北部帕维亚大学(Pavia  University)的高光谱图像数据。该数据集由 103 个光谱带组成,共 610×340 像素,光谱覆盖范围从 430nm 到 860nm,空间分辨率为 1.3m。该数据集一共含有 9 个类别的 42776个有标记样本,选取每类 30 个有标记样本作为训练集,其余作为测试集。 由下表可以看出,在每类选取 30 个样本的情况下,本 模 型 的 OA,AA,Kappa系 数 比 DFFN 模 型 高 出20.8%,17.4% 和 26.5%;比CNN 高 出 23.1%,18.8% 和29.2%。并且下表证明了使用了伪标签样本扩充的空谱全卷积网络的本方法在小样本情况下每个类的分类准确性均优于 DFFN 和 CNN,达到了较好的分类效果。 表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果
西安电子科技大学 2023-03-03
基于空谱差分辅助核联合稀疏表示的高光谱图像分类
该成果提出了一种基于空谱差分辅助核联合稀疏表示分类的高光谱图像分类方法。本章方法的主要创新性在于:1)能够将光谱的差分辅助信息和原光谱特征信息有效结合。2)能够考虑不同光谱属性间的高阶空间相关信息。3)原空谱和差分空谱核特征字典的信息通过具有混合正则的核联合稀疏表示分类方法得到充分利用。通过在真实高光谱图像数据上的实验表明,该成果提出的方法能够有效地提高高光谱遥感图像的分类效果。 主要技术指标 不同数据集下的训练样本与测试样本数参阅表 1. 在该训练样本集数量下的分类结果表现参见表 2. 相比于传统分类器 SVM,OA 提高了约 20%;相比于 SOMP,OA 提高了约20%。 该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果,同时在较少训练样本条件下仍能得到较好的分类精度和分类效果。 表 1. 不同数据集下的训练样本选取数量 表 2. PaviaU 大学数据下不同方法的正确率比较
西安电子科技大学 2023-03-22
智能原卷留痕阅卷机-自动有痕阅卷-谱诚博阅
产品详细介绍         谱诚博阅原卷留痕阅卷机,独创的原卷留痕阅卷新模式,能够切实解决师生存在的不同困境,提高教师阅卷效率,给广大学子增效减负。          我们的原卷留痕智能阅卷机,具体优势有以下几点:      1.无需答题卡。省时省钱      2.无需人工干预。减轻教师负担      3.原卷答题。学生原卷答题无需答题卡,省时便捷      4.原卷批改。方便学生复习,教师掌握学生学情。      5.高效阅卷。一键阅卷,操作简单;客观题自动批阅、主观题得分自动识别、总分自动统计、错题标准答案自动打印;双面同时阅卷,效率优于人工批阅。                                                                       阅卷机产品展示图 谱诚博阅的原卷留痕阅卷机AYJ800针对网上阅卷系统的不足,做出创新改进,实现了学生原卷作答,教师原判批改,所有的批改原卷留痕,阅卷机本身负责主观题的批改,客观题的批改读取,可以与原有的共享资源平台对接形成闭环,更有针对性的服务于基础教育阶段的师生,因材施教。                                                                                                                              阅卷机批改后的卷面效果   此外,谱成博阅科技有限公司基于大数据的准确分析给学生提供专家级学情分析报告,可以真正的促进学生的学习,针对性提高学习效率,具体有以下优势: 1.纸质试卷自动电子存储 2.学生答题分析 3.易错知识点分布统计 4.平台利用学情报告完成针对性教育与个性化学习 5.自动生成学生错题本,学生提高成绩有捷径 6.自动生成高频易错题集,老师定位重点有方向 7.学生各人知识点掌握情况分析表,补齐短板有目标 8.每人一张个性卷,数据分析有反馈 如今,教育行业,越来越多的教学内容期待高效的传播,越来越多的基础教育阶段的学生希望节约时间,更注重自己全方位的发展,越来越多的教育培训服务更多的依赖大数据的分析来快速指导实践,谱诚博阅原卷留痕阅卷机AYJ800就可以很好地满足教育行业师生的各种需求,无论从教学、考试还是各大培训都会相得益彰共同发展,未来在原卷留痕阅卷机的广泛普及下,必将极大地促进基础教育的发展,为学生学习开辟更加恢宏的康庄大道。 杭州谱诚博阅科技有限公司——教育信息化服务理念的倡导者,我们专注于教育,致力于实现创新技术与传统教学模式的最佳融合,倾注全部的心血和激情,发展互联网教育服务产业,开创中国教育现代化的未来。我们创造并实践崭新的服务模式和商务模式,打造产业生态圈。在智能阅卷、智慧课堂、云端针对练习、云端个性考试服务、K12互联网信息化教育等领域,博阅科技的创新理念和技术将推动行业的蓬勃发展。 公司现已拥有独立的研发团队、生产基地,以及遍布全国的销售网络渠道。公司开发的爱阅卷原卷留痕阅卷机系统,多项技术通过了国家有关部门的严格测试,技术处理水平先进。博阅爱阅卷原卷留痕阅卷机系统是将现代先进的图像压缩、分割技术与高速图像扫描设备相结合而产生的一项高效数字化信息系统。系统经过严密设计,并结合传统的阅卷模式,成功地将先进的计算机网络技术同教师阅卷工作结合在一起。在充分考虑用户的需求和使用状况的基础上,优化、整合设计流程,实现了灵活方便的阅卷、大数所分析、试卷管理过程,充分体现了本阅卷系统的实际效益和推广意义。博阅科技正成为广大师生及家长的好伙伴。
杭州谱诚博阅科技有限公司 2021-08-23
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