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Ф100灌砂筒-工地容重测定仪(河北路仪)
产品详细介绍Ф100灌砂筒-工地容重测定仪(河北路仪) 适用于测定路基、路面(砂石)的密度和压实度;规格:Ф100、Ф150塑料灌砂筒、Ф150、Ф200;  
沧州西工业区西33号 2021-08-23
水蒸气透过量测试仪(称重法透湿仪)
产品详细介绍水蒸气透过量测试仪适用于塑料薄膜、复合膜等膜、医疗、建筑领域等多种材料的水蒸气透过率的测定。通过对水蒸气透过率的测定,达到控制与调节包装材料等产品的技术指标。水蒸气透过量测试仪符合GB 1037、GB/T 16928、ASTM E96、ISO 2528等多项标准。 水蒸气透过量测试仪W3/060特点: 计算机控制,试验过程自动化 单机六腔独立测试 一台主机可连接九台卫星机,实现六十个试样独立测试 间歇称重测量,每次测量前称重器自动清零 透湿杯称量气缸升降机构 标准风速 自动控温 自动控湿 温湿度检定口 试验报告可按文件格式、数据库格式、Excel格式存储 宽范围电源输入 标准砝码与标准膜二种快速校准模式 网络传输接口支持局域网数据集中管理与互联网信息传输 水蒸气透过量测试仪工作原理: 在一定的温度下,使试样的两侧形成一特定的湿度差,水蒸气透过试样进入干燥的一侧,通过测定透湿杯重量随时间的变化量,从而求出试样的水蒸气透过率等参数。 了解详情请致电:济南兰光0531-85068566   Labthink兰光产品: 1. 气体渗透仪 2. 透气性测试仪 3. 气体透过率测定仪 4. 透氧仪 5. 透湿性测试仪 6. 密封试验仪 7. 落镖冲击试验仪 8. 密封仪 9. 泄漏与密封强度测试仪 10. 氧气透过率测试仪 11. 热封仪 12. 氧气透过率测定仪 13. 水蒸气透过率测试仪 14. 薄膜拉力机 15. 摩擦系数仪 16. 初粘性测试仪 17. 智能电子拉力试验机 18. 撕裂度仪 19. 热缩试验仪 20. 电子剥离试验机 21. 揉搓试验仪 22. 瓶盖扭矩仪 23. 顶空气体分析仪 24. 磨擦试验机 25. 热封试验仪 26. 摆锤冲击试验仪 27. 墨层结合牢度试验机 28. 持粘性测试仪 29. 薄膜测厚仪 30. 雾化试验仪 31. 摩擦系数测试仪 32. 纸箱抗压机 33. 气相色谱仪 34. 摩擦系数测定仪 35. 测厚仪 36. 胶粘剂拉伸剪切机 37. 透气度测试仪
济南兰光机电技术有限公司 2021-08-23
压差法气体渗透仪(气体透过率测试仪)
产品详细介绍压差法气体渗透仪适用于塑料薄膜、复合膜、高阻隔材料、片材、金属箔片、橡胶、渗透膜等材料在各种温度下的气体透过率、溶解度系数、扩散系数、渗透系数的测定。压差法气体渗透仪符合GB 1038、ASTM D1434、ISO 2556、ISO 15105-2等多种标准。压差法气体渗透仪(VAC-V2)具有以下特点:测定试验气体透过率、溶解度、扩散与渗透系数;三腔独立测试,恒温控制,可选湿度控制;任意温度下的数据拟合功能;可扩展有毒、易爆等危险气体的试验;压差法气体渗透仪测试原理:将预先处理好的试样放置在上下测试腔之间,夹紧,首先对低压腔(下腔)进行真空处理,然后对整个系统抽真空,当达到规定的真空度后,关闭测试下腔,向高压腔(上腔)充入一定压力的试验气体,并保证在试样两侧形成一个恒定的压差(可调),这样气体会在压差梯度的作用下,由高压侧向低压侧渗透,通过对低压侧内压强的监测处理,从而得出所测试样的各项阻隔性参数。压差法气体渗透仪技术指标:测试范围: 0.05 ~ 50,000 cm3/m2·24h·0.1MPa(常规)                      上限不小于500,000 cm3/m2·24h·0.1MPa(扩展体积)                      注:常规和扩展体积通过体积填块来选择 控温范围:5℃~95℃控温精度:±0.1℃ 控湿范围:0%RH、2%RH~98.5%、100%RH(湿度发生装置另购)控湿精度:±1%RH真空精度:0.1Pa 测试腔真空度:<20Pa试样尺寸:Φ97mm试样数量:3 件(数据各自独立)透过面积:38.48cm2试验气体:O2、N2、CO2 等气体(气源用户自备)了解详情请致电:济南兰光0531-85068566 Labthink兰光产品:1. 透氧仪 2. 气体透过率测定仪 3. 透气性测试仪 4. 透湿仪 5. 透湿性测试仪 6. 密封试验仪 7. 落镖冲击试验仪 8. 密封仪 9. 泄漏与密封强度测试仪 10. 氧气透过率测试仪 11. 热封仪 12. 氧气透过率测定仪 13. 水蒸气透过率测定仪 14. 薄膜拉力机 15. 摩擦系数仪 16. 初粘性测试仪 17. 智能电子拉力试验机 18. 撕裂度仪 19. 热缩试验仪 20. 电子剥离试验机 21. 揉搓试验仪 22. 瓶盖扭矩仪 23. 顶空分析仪 24. 磨擦试验机 25. 热封试验仪 26. 摆锤冲击试验仪 27. 墨层结合牢度试验机 28. 持粘性测试仪 29. 薄膜测厚仪 30. 雾化测试仪 31. 摩擦系数测试仪 32. 纸箱抗压试验机 33. 气相色谱仪 34. 摩擦系数测定仪 35. 透气度测试仪 36. 测厚仪 37. 摩擦系数试验仪
济南兰光机电技术有限公司 2021-08-23
三用紫外分析仪,暗箱式紫外分析仪
产品详细介绍  三用紫外分析仪,暗箱式紫外分析仪 三用紫外分析仪,暗箱式紫外分析仪,手提式紫外分析仪,台式紫外分析仪,凝胶成像系统,紫外灯管,紫外分析仪生产厂家,紫外分析仪用途,紫外分析仪原理 UVG25型紫外割胶仪  产品简介:领成UVG15 /UVG20 /UVG25型紫外割胶仪(暗箱替代型),结构现代,替代传统的庞杂的暗箱型紫外分析仪。 特别采用302nm波长对样品的破坏作用更小,它可适用于DNA、RNA电泳凝胶样品的观察,可检测蛋白质,核甘酸等,在制药工业中检查激素生物碱、维生素等能产生萤光的药品质量,对薄层分析,各种同功酶,纸层分析进行观察分析和摄影,并可作为PCR技术的专用仪器。  二、仪器结构 仪器装有二组透射紫外光源,提供不同的光强度。并专业设计的进口防紫外玻璃盖,可对样品全面直观地观察分析,紫外玻璃盖能过滤99%以上的紫外线  三、技术参数
上海领成生物科技有限公司 2021-08-23
HZJ-I红外紫外鉴别仪(小型文检仪)
产品详细介绍HZJ-I红外紫外鉴别仪(小型文检仪)价格:4200.00该仪器有红外光源、紫外光源、反射灯、裂隙侧光灯、底透射灯、CCD、显示器等组成。能识别挖*补、涂改、消退、掩盖、添加等各种文件伪*造手段, 用于检验支* 票、纸币、汇票、证券、印 章、合同、证 *件等文件物证。放大倍率1-10倍。
北京华兴瑞安科技有限公司 2021-08-23
土壤水分测定仪(农田墒情测试仪)
产品详细介绍技术参数:1、水分传感器:圆柱式PVC材料防水探头,4根6厘米长不锈钢探针,也可长期埋设于土壤中及堤坝内使用,进行定点监测和在线测量;2、水分传感器带延长杆,长度80cm;3、测量范围:0 ~ 100% Vol(体积含水量);4、精度:体积含水量60%Vol以内误差为3%,标定后可达到1% Vol。5、反应时间:<0.3秒;6、存储模块:可存储12000条以上数据,含操作软件,掉电后数据不丢失;7、数据显示:液晶显示,带背光灯功能,可自动关机,省电模式;8、供电电源:采用8.4V锂可充电电池供电,随机带有充电器;9、通讯接口:RS232;10、工作时间:频繁使用,可连续工作48小时。 标准配置:QT-SM01型土壤水分测定仪:土壤水分传感器,便携式数据存储表,数据线,软件,便携箱,充电器,说明书,延长杆。 
上海点将精密仪器有限公司 2021-08-23
智破数字鸿沟 赋能乡村教坛——“国培计划”人工智能赋能乡村教师培训的“天津大学模式”
天津大学远程与继续教育学院依托“双一流”高校的深厚底蕴与创新基因,承接并实施了“国培计划(2025)——山西省农村中小学幼儿园教师人工智能能力提升培训项目”。
天津大学 2026-01-21
基于AI技术的通用网关及数据管理平台
本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术,提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求,整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节,把经过质量分析和标准化处理后的实时数据,作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池,供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块:1)智能网关:基于具有AI能力CPU的智能网关,完成对多种传感信息的有效采集,并安全传输给数据前置云服务器;重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2)AI模型管理系统:实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理,该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3)数据管理和标准化处理:数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4)智能运维:开发一套基于移动APP的智能运维系统,为运维人员提供有效帮助,提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示,项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关: 开发基于具有AI能力CPU的智能网关,完成对多种传感信息的有效采集,并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力: 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力: 实现基于图像的AI视觉感知能力,重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力: 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段,保证数据安全 现场调试配置能力: 具有现场WiFi调试功能,方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理,该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理:对算力的统筹,外部算力的对接等 算法管理:自主开发算法的管理和调动,外部算法的调用和对接 模型管理:包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出:把告警信息进行分类,并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析,为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化:完善采集时间、地点、单位等属性, 输出标准化:按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署:可以应用户要求部署在其内网 并行部署:可以通过并行部署,网关上联多个服务器,确保用户的可靠性需求 数据回滚能力:可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚,保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统,为运维人员提供有效帮助,提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力,包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片
北京邮电大学 2021-04-10
选矿厂生产统计计算机管理系统
项目简介:《选矿厂生产统计计算机管理系统研究》通过湖北省科技厅组织的鉴定,其科研成果处于国内领先水平。 技术特点:本课题以大冶铁矿厂为实例,利用当前流行的Microsoft Visual Basic6.0开发选矿厂生产统计计算机管理系统软件,该系统解决了多金属选厂报表金属量不易平衡的问题,具有创新性。用户只需一次性输入原始数据,相互关联的生产日报表、周报表、月报表和年报表将自动生成,生产日报表可当天上报。企业领导、工程技术人员、管理工作者和统计分析人员可根据工作需要任意浏览、调用、打印各种报表,有利于正确指导现场操作、生产调度、组织管理和领导决策。应用领域:该系统既针对性,又有通用性,便于计算机管理网络化。可在全国同类矿山企业中推广使用,具有广阔的应用前景和良好的社会、经济效益。
武汉工程大学 2021-04-11
基于大数据的能源互联网能量管理系统
随着电网数据规模越来越大,所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统,主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习,建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后,再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测,进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候,本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开,形成一种延时的预测方法,本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据,所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt,Q 的衍生量 dQ/dt,电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ,用这 些衍生量作为特征,来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定,用 0 标记稳定,用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器,建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后,将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段, 填充特征矩阵,没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列,形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后, 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动,最初的特征被抛弃,新特征补充在队尾, 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ,要把新收集来的数据与以前的数据一起,重新回到步骤 4 训练分类器,更新参数。在具体系统搭建过程中,我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。
清华大学 2021-04-11
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