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四步触诊、肛查、阴道检查监测考核指导训练
XM-FW3四步触诊、肛查、阴道检查监测考核指导训练模型   一、功能特点: ■ 四步触诊、肛查、阴道检查监测考核指导训练模型采用高分子材料制成,柔软有弹性,手感逼真。 ■ 体表标志明显,如髂前上棘外缘、髂嵴外缘、耻骨联合上缘、剑突、肋弓缘等。 ■ 模拟孕妇可充气调整腹部隆起,可进行四步触诊法训练与考核。 ■ 可进行阴道检查与肛查以确定胎位。 ■ 可进行骨盆测量训练。   二、标准配置: ■ 四步触诊、肛查、阴道检查模型:1台 ■ 手提帆布包:1个 ■ 说明书:1册 ■ 保修卡合格证:1张
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
四步触诊、肛查、阴道检查监测考核指导模型
功能特点: 1、四步触诊、肛查、阴道检查监测考核指导训练模型采用优质材料制成,外观形象,材质柔软有弹性,手感逼真。 2、模拟孕妇可充气调整腹部隆起。可进行四步触诊法训练与考核。 3、可进行阴道检查与肛查以确定胎位。 4、可进行骨盆测量训练
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
RAIN-VI型傅里叶变换红外多组分气体监测系统
采用傅里叶变换红外光谱分析技术及双站式开放光路配置,通过对大气衡量气体成分红外辐射“指纹”特征吸收光谱测量与分析,实现多组分气体的定性和定量在线自动监测。
山东润通科技有限公司 2021-09-02
ZT-A01砂石含水率监测仪器系统
本产品是由中山艾尚智同信息科技有限公司和中山市武汉理工大学先进工程技术研究院联合开发的,主要用于解决混凝土生产中砂、石含水率无法精准、实时、连续监测(本产品监测精度可达99.4%)的问题,其基本原理是利用水与其它材料的介电常数差,采用反射微波法来实现集料含水率在线监测。 得益于更科学的分析算法和产品设计,相较于市面上出现的各种原理的含水率检测设备,本产品具有测试精度更高、稳定性更好、耐用性更持久、使用更便捷、服务更周到等优势。
中山艾尚智同信息科技有限公司 2021-11-01
Lake Shore 218温度监视器台式低温监测仪表
产品介绍: 美国 Lake Shore 218是功能丰富的温度监视器8个传感器输入,几乎可以与任一个二极管或电阻型温度传感器配合使用。连续显示所有8个通道,显示单位是K, °C, V 或 Ω。测量输入是按低温测量的要求设计的,但是监视器的低噪音、高分辨率、宽量程范围等特点,使其应用在非低温的环境中也是理想的。 您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”,就能看到我们的企业店铺,联系更加方便快速!  Lake Shore 218温度监视器台式低温监测仪表 主要特点 • 使用合适的传感器,操作时的*低温度可以达到1.2K • 8个传感器输入 •支持二极管和电阻型传感器 • 连续8个输入显示为K, ℃, V 或 Ω为单位的读数 • IEEE-488 和 RS-232C 接口,模拟输出和报警继电器 • 有2个型号可供选择:218S 和 218E • CE认证 您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”,就能看到我们的企业店铺,联系更加方便快速! Lake Shore 218温度监视器台式低温监测仪表 传感器输入显示 美国 Lake Shore 218温度监视器具有八个恒流源(每个通道一个),可以与多种传感器配合使用。输入设置可以通过前面板完成或通过计算机接口完成。监视器的八个通道分为两组,每组中的四个通道必须连接一种类型的传感器(比如四个通道全都是铂电阻传感器,或者全都是硅二极管传感器)。 两个高分辨率的A / D转换器可以提高218温度监视器的更新速率。因为不需要等待电流源转换,所以218比其它品牌的扫描式监视器能更快地读取到温度读数。218温度监视器每秒可读取到16个温度读数,也就是说每个通道每秒可读到2个温度读数。还可以关掉部分输入通道的方法来获得更高的读数率。 您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”,就能看到我们的企业店铺,联系更加方便快速! 温度曲线 美国 Lake Shore 218温度监视器含有标准的硅二极管和铂电阻传感器的温度曲线。它每个通道可以储存一条200点的用户自定义曲线,所以可以支持多种传感器类型。 Lake Shore校准的CalCurves™同样可以被存储为用户曲线。内置的SoftCal™1算法也可以将DT-470系列二极管和铂电阻的温度曲线进一步改善,做为用户曲线储存到218 中。 Lake Shore用在硅二极管和铂电阻传感器上的SoftCal™ 算法,对于用户希望得到比标准曲线更高的精度,但并不需要传统的标定的情况是很好的解决方案。 SoftCal™ 算法采用几个已知的温度参考点点来修正传感器的标准曲线,从而达到更高的精度。 您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”,就能看到我们的企业店铺,联系更加方便快速! 接口 美国 Lake Shore 218温度监视器可获得的计算机接口有并口(IEEE-488,仅218S有此接口)和串行计算机接口(RS-232C)。每个输入都有高、低值报警,并且提供锁定和非锁定操作。218S中的八个继电器可用于故障报警或执行简单的开关控制。218S包括两个模拟电压输出,用户可以选择输出数据的比例和数据进行输出,包括温度、传感器单位、或线性方程的结果。在手动控制下,模拟电压输出也可以作为一个电压源用于其它应用程序。   显示 美国 Lake Shore 218温度监视器八个显示位置的内容用户可配置的。读出的数据源是温度单位、传感器单元和数学*算函数结果。为使用方便,输入的通道号和数据源一直显示在前面板。显示的数据每秒更新两次。 1 Lake Shore SoftCal™的校准对于硅二极管和铂电阻传感器需要更高精度时是比较好的解决方案,但是这种校准并不是真正的传统意义上的校准。SoftCal校准是采用标准曲线的可预测性来改善单独传感器在几个已知温度参考点的精度。    
北京锦正茂科技有限公司 2022-09-28
STM32远程OTA设备,支持TM32、新唐230等主流产品----MCU-WIFI
英晖科技深耕移动机械电控领域,凭借深厚的技术积累,已成功实现Codesys源程序的无线下载联机、远程调试等核心功能,为移动机械的无线化、智能化应用奠定了坚实基础。 当前,市场上部分基于单片机开发的移动机械电控产品,尚未具备远程OTA能力,无法满足客户对设备进行远程升级维护的需求。同时为契合英晖科技“提高移动机械无线应用能力和智能化水平”的发展宗旨,公司郑重推出MCU-WIFI单片机远程OTA终端。 该终端专为移动机械电控场景设计,配置SWD和USB两种物理接口,依托WIFI实现联网,搭配SUPER IT客户端专用软件,可适配STM32、新唐230等主流单片机开发的产品,高效实现设备程序的远程无线升级,助力客户降低设备运维成本、提升运维效率,进一步推动移动机械电控产品的智能化升级。   技术参数 供电电压 9-36VDC 最大功耗 2.4W(24V/0.1A) 操作系统 32位 Linux6.1操作系统 WIFI WIFI6支持Station/SoftAP 模式 支持局域网和远程模式 SWD SWD接口+RESET引脚 USB 支持主机模式和U盘模式 工作温度 -20...80℃ 防护等级 IP67 外形尺寸 93×57×28mm 重量 0.2kg SUPER IT客户端专用软件
上海英晖科技有限公司 2026-03-18
基于小波分析和有限高斯混合模型EM方法的模拟电路故障诊断方法
近年来已经建立了基于故障字典,模糊理论,专家系统,神经网络,支持向量机,信息融合,小波分析,粒子群等各种技术的不同故障诊断方法,并在模拟电路的实际检验中取得了良好的效果。然而,电路从正常到故障之间存在中间过渡状态,怎样定义这个中间状态以及其对电路有怎样的影响,如何准确描述这种影响,通过查阅文献,到目前为止还没有一种合理的方法能够解决这个问题。
辽宁大学 2021-04-11
一种考虑逆变型分布式电源接入的配电网故障区域定位算法
本发明公开了一种考虑逆变型分布式电源接入的配电网故障区域定位算法,包括如下步骤:(1)建立恒功率控制方式下逆变型分布式电源故障特性分析模型;(2)根据配电网中联络开关、断路器等开关器件的分布特点对配电网进行分区处理,使用图论的理论分析方法,建立配电网的图模型,并设定配电网的电流参考方向;(3)利用设定的配电网电流参考方向以及断路器处保护装置上传的故障信息,通过矩阵运算求取故障判断矩阵,实现故障区域的定位。本发明能够满足分布式电源接入,无需动作值整定,具备一定拓扑结构自适应的能力。
东南大学 2021-04-11
一种基于选择性隐朴素贝叶斯分类器的网络故障诊断方法
本发明公开了一种基于选择性隐朴素贝叶斯分类器的网络故障 诊断方法,包括:(1)从网络历史数据库中获取历史数据,包括症状变 量集以及故障类变量集;(2)构建选择性隐朴素贝叶斯分类器预测模型, 根据症状变量集中的每个症状变量确定对应的最相关症状变量集合; (3)所述选择性隐朴素贝叶斯分类器通过训练历史数据自动学习到分类 器参数;(4)进行故障诊断时,对测试数据利用上述选择性隐朴素贝叶 斯分类器进行估计得到对应最终的故障诊断结果。通过执行本发明中的网络故障诊断方法,有效解决了现有网络故障诊断中运算复杂度高、 网络诊断结果偏差大的问题,显著提高了网络诊断的准确性,在进一 步降低运算复杂度的同时,能够保持较好的学习能力及容错特性。
华中科技大学 2021-04-11
基于卷积神经网络和小波灰度图的旋转机械故障诊断方法
本发明公开了一种基于卷积神经网络和小波灰度图的旋转机械故障诊断方法,其包括以下步骤:(1)将振动位移传感器及振动速度传感器设置在旋转机械上,利用所述振动位移传感器及所述振动速度传感器采集所述旋转机械的振动信号;(2)对采集到的所述振动信号进行多尺度小波分解,以得到小波灰度图;(3)按照预先训练过的卷积神经网络的输入形式,对所述小波灰度图进行预处理;(4)将预处理后的所述小波灰度图输入到所述卷积神经网络,所述卷积神经网络对接收到的所述小波灰度图进行分析诊断,以得到所述旋转机械的故障诊断结果。
华中科技大学 2021-04-13
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