产品详细介绍产品简介：　　 纽迈科技推出的小鼠核磁共振成像仪能提供给您独特对比信息，准确而直观的反映活体动物内部情况，现MRI设备已广泛应用于生命科学领域。活体小动物磁共振成像仪是一款功能强大，无损伤性的成像分析仪，帮助您了解实验对象体内结构及各组织对比信息。该设备使用永磁体，维护成本低，性能优越，适合于生命科学相关领域科研应用。技术指标：1、磁体类型：永磁体；2、磁场强度：0.5±0.08T，仪器主频率：21.3MHz；3、探头线圈直径：40mm；应用解决方案：1、头部肿瘤类动物模型研究2、头部血栓、脑梗等动物模型研究 3、肝部肿瘤、脂肪肝、其它肝部疾病研究 4、皮下肿瘤研究5、靶向药物(纳米生物材料、MRI造影剂)研究6、肿瘤研究7、心血管疾病研究8、基于磁共振造影剂的靶向研究9、病理研究，肥胖研究10、胚胎发育研究11、肾脏研12、磁共振造影剂研究应用案例一：小鼠皮下肿瘤造影成像应用案例二：小鼠多层成像应用案例二：磁共振造影剂研究注：仪器外观如有变动，以产品技术资料为准。

产品详细介绍品牌：久滨型号：JB-DSC-500B名称：差示扫描量热仪一、产品概述：　　DSC测量的是与材料内部热转变相关的温度、热流的关系，应用范围非常广，特别是材料的研发、性能检测与质量控制。材料的特性：如玻璃化转变温度。冷结晶、相转变、熔融、结晶、热稳定性、固化/交联、氧化诱导期等，都是DSC的研发领域。二、仪器符合国家标准：GB/T 19466.2 – 2004 / ISO 11357-2: 1999第2部分：玻璃化转变温度的测定；GB/T 19466.3 – 2004 / ISO 11357-3: 1999第3部分：熔融和结晶温度及热焓的测定；GB /T 19466.6- 2009/ISO 11357-3 :1999 第6部分氧化诱导期 氧化诱导时间（等温OIT)和氧化诱导温度（动要态OIT）的测定。三、技术参数：1、DSC量程：0～±500mW2、温度范围：室温～500℃   3、升温速率：0.1～80℃/min4、温度分辨率：0.01℃5、温度精度：±0.1℃6、温度重复性：±0.1℃7、DSC精度：±2%8、DSC分辨率：0.001mW9、DSC解析度：0.001mW10、控温方式：升温、恒温、降温、循环控温（全程序自动控制）11、曲线扫描：升温扫描12、气氛控制：气体质量流量计自动切换两路气体13、显示方式：24bit色，7寸LED触摸屏显示14、数据接口：USB标准接口，配套相应操作软件15、参数标准：配有标准校准物，带一键校准功能，用户可自行对温度进行校准16、工作电源：AC220V  50Hz/60Hz17、全封闭支架结构设计，防止物品掉入到炉体中、污染炉体，减少维修率

产品详细介绍LA-S植物图像分析仪系统（叶分析独立版）1、用途：用于植物叶面积分析、病斑面积分析、虫损叶面积分析、叶片叶色分析、作物冠层分析等2、系统组成：扫描和拍照成像装置、分析软件和电脑（电脑另配）。3、主要性能指标：配光学分辨率4800×4800 dpi的EPSON V39彩色扫描仪（加带450*300mm背光板）、自动对焦的大景深800万像素拍摄仪、移动电源辅助背光源板（外框大小400*300mm）可野外背光照明3小时。最大测量面积为A4幅面，有自动标定和自动图像校正特性。可对拍照野外活体叶面积进行一键测量。可同时分析多片叶叶面积、病斑面积、虫损叶面积（含分析2/3以上叶片被严重虫损的虫损叶面积）、分析叶片叶色（具有按英国皇家园林协会RHS比色卡的比色特性）、测量植物的叶绿素相对含量或“绿色程度”，以及分析作物冠层。叶面积等参数可大批量全自动分析，并标记叶片边缘以便核对正确性。可分析小至1mm2的叶片，分析误差＜0.5%、测量中的分析时间＜2秒，自动独立标记的各叶片图可保存，分析结果可输出至Excel表。可交互进行植物相关的各种尺寸、角度测量。选配电脑：笔记本电脑（酷睿i5 CPU/ 8G内存//1G显存/500G硬盘/无线网卡）。

产品详细介绍 光纤光谱仪产品名称： Maya2000-Pro产品名称： S1024 高井深光谱仪产品名称： QE65000科研级的光谱仪 产品名称： NIR-256 温度可调的近红外(NIR)光谱仪 产品名称： NIR-512 温度可调的近红外(NIR)光谱仪 产品名称： HR4000高分辨率光谱仪 产品名称： HR2000+高分辨率光谱仪 产品名称： USB4000微型光谱仪特点• 5种触发方式• 响应波长200-1100nm• 10µs积分时间• 光学分辨率（FWHM可达0.02nm） • 电子快门可以防止饱和 • 量子效率高达90％ • 更高的系统灵敏度 • 优异的紫外光响应能力 • 满足低亮度级别应用的条件• 板载微控器 • 即插即用USB • 光学平台 • 安装和使用手册 • 采用附件 • 规格应用范围：适用于激光及环境检测、成分分析等各种测量，而且小巧方便，价格较国内的许多光学仪器都非常的低廉，可以看做是一款近民用的光学仪器，非常适用于科学研究已经广泛的应用在全国的各大院校当中

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

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。

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。

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。

LED半导体照明由于环保、寿命长、光电效率高等众多优点,已经成为主要的照明方式。LED一般只能在是2~3伏低电压工作,必须要设计复杂的电源转换电路,不同用途的LED灯配备不同的电源适配器。LED芯片和电源装在一起，一般空间狭小,散热条件差,驱动电源的质量直接影响半导体照明的使用寿命。对驱动电源的要求包括转换效率、有效功率、恒流精度、电源寿命、电磁兼容等。实际应用过程中,因此必须要综合考虑这些因数。LED驱动电源面临几个挑战:首先是驱动电路寿命;其次是转换效率,尤其大功率应用中,可减少热耗散;再次是调光功能;最后是控制成本。

三门峡社会管理职业学院是2017年河南省人民政府批准成立的一所公办专科层次的全日制普通高等职业院校。学院坐落在风景优美的三门峡市产业集聚区。学院占地面积501亩，总建筑面积29.5万平方米，是河南省高等教育特色院校，河南第一所、全国第二所培养社会管理类专业人才的学院。三门峡市位于河南西部，地处黄河金三角核心地带，被誉为“黄河明珠”、“天鹅之城”，东与九朝古都洛阳为邻，西与千年帝都西安为伴，南依伏牛山脉，北靠黄河与三晋隔河相望。是国家园林城市、国家卫生城市、国家森林城市、国家优秀旅游城市。 学院秉持开放包容、敢为人先的精神，以立德树人为根本，以培养应用型人才为目标，以学科建设为龙头，以提高质量为核心，以改革创新为动力，以和谐稳定为保障，大力实施“特色建校、质量立校、人才强校、开放活校、文化兴校、和谐治校”战略，全面提高办学水平，走可持续发展的办学道路。