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讲座与授课化学实验室模式-化学实验室
    讲座与授课化学实验室独特之处:革新的顶装式集成系统使空间变得简单、灵活。实验桌可根据需求自由移动和组合,轻松实现各种模式的转换。做到“你的教室你做主”。     升降臂:化学升降臂可供应实验室以光、电、气、给排水、通风等系统
广东厚吉教育科技有限公司 2021-08-23
学科教学化学实验室模式-化学实验室
   学科教学化学实验室模式独特之处:革新的顶装式集成系统使空间变得简单、灵活。实验桌可根据需求自由移动和组合,轻松实现各种模式的转换。做到“你的教室你做主”。     升降臂:化学升降臂可供应实验室以光、电、气、给排水、通风等系统
广东厚吉教育科技有限公司 2021-08-23
中央实验台,化验台,化学实验室,化学实训室
产品详细介绍 更多产品信息欢迎登陆www.ogsysb.com或致电0571-86267868 中央实验台,实验台,化验桌,实验桌,化验台 由于实验室工作环境的特殊性,经常发生的溢出,化学试剂的腐蚀作用,沉重设备的负载及各种意外事件的发生,使陈旧的实验室家具不能满足现代实验室的要求,为创造一个高效、多功能的实验室环境,并让实验室家具持久弥新,适应将来实验室的发展,欧格实验设备有限公司秉承现代实验室家具新概念,汲取国外实验家具设计的精华,与国内实验室实际情况相结合,不断设计生产出坚固耐用,美观大方的实验室家具。产品的设计充分考虑专业和用户的需要。不仅能够灵活组合,又便于整理。并为开水、插座的置放和水、电、气管道留出较大的隐蔽空间。产品的设计、生产按照《GB/T3324木家具通用技术条件》、《GB/T3326桌、椅、棉类主要尺寸》、《GB/T3327柜类主要尺寸》、《GB/T3926学校课桌椅功能尺寸》、 《GB/T10357.1~10357.6家具力学性能实验》标准进行。所以无论你是更新实验室或者是建立一个新的实验室,我们都可以提供最好的设计和产品。产品运输方便、现场安装、组合灵活、互换性强。为化学、生物、医药、食品、物理、环境科学、电子、地质、农林、印刷等化验、检验诸多领域提供广泛的选择。  可按实际操作空间做尺寸调节定制。   
杭州欧格实验设备有限公司 2021-08-23
突出项目属性!杰青项目重大改革
2024年起,对上一年底资助期满的杰青项目开展分级评价
计划与政策局人才处供稿 2023-11-06
CS2350M电化学工作站/电位仪价格
CS2350M双恒电位仪是基于常规单通道CS350M 型电化学工作站拓展的产品,可以实现2个通道同步测试,搭配旋转环盘电极(RRDE)使用,各通道独立,可以实现不同参数、不同电分析方法的独立使用,软件友好,可以实现组合编程功能。具体应用于: 1)电合成、电沉积(电镀)、阳极氧化等反应机理研究; 2)电分析化学研究、电化学传感器的性能研究; 3)新型能源材料、先进功能材料以及光电材料的性能研究; 4)金属材料在不同介质(水/混凝土/土壤等)中的腐蚀研究蚀性评价; 5)缓蚀剂、水质稳定剂、涂层以及阴极保护效率的快速评价。 1、硬件参数指标   2,3,4电极体系 双恒电位仪,双通道独立使用 电位仪电位控制范围:±10V 恒电流控制范围:±1.0A 电位控制精度:0.1%×满量程读数±1mV 电流控制精度:0.1%×满量程读数 电位分辨率:10mV(>100Hz), 3mV(<10Hz) 电流灵敏度:<1pA 电位上升时间:<1mS(<10mA),<10mS(<2A) 参比电极输入阻抗:1012W||20pF 电流量程:2A~2nA, 共10档 最大输出电流:1.5A 槽压:±21V   CV 和LSV扫描速度:0.001mV~10000V/s CA和CC脉冲宽度:0.0001~65000s 电流扫描增量:1mA @1A/mS 电位扫描时电位增量:0.076mV @1V/mS SWV频率:0.001~100KHz DPV和NPV脉冲宽度:0.0001~1000s AD数据采集:16bit@1MHz, 20bit @1KHz DA分辨率:16bit, 建立时间:1mS CV的最小电位增量:0.075mV 低通滤波器:8段可编程 电流与电位量程:自动设置 接口通讯模式:网口   2、电化学阻抗功能指标   信号发生器: 频率响应:10mHz~1MHz 频率精确度:0.005% 交流信号幅值:1mV~2500mV 信号分辨率:0.1mV RMS 直流偏压:-10~+10V DDS输出阻抗:50W 波形:正弦波,三角波,方波 正弦波失真:<1% 扫描方式:对数/线性,增加/下降   信号分析器: 最小积分时间:10mS 或循环的最长时间 最大积分时间:106个循环或者105S 测量时间延迟:0~105秒 直流偏置补偿: 电位自动补偿范围:-10V~+10V 电流补偿范围:-1A~+1A 带宽调整(Bandwidth) : 自动或手动设置,共8级可调   3、CorrTest测量与控制软件主要功能 第一通道软件功能 稳态极化:开路电位测量(OCP)、恒电位极化(I-t曲线)、恒电流极化、动电位扫描(TAFEL曲线)、动电流扫描(DGP) 暂态极化:任意恒电位阶梯波、任意恒电流阶梯波、恒电位阶跃、恒电流阶跃 计时分析:计时电位法(CP)、计时电流法(CA)、计时电量法(CC) 伏安分析:线性扫描伏安法(LSV)#、线性循环伏安法(CV)、阶梯循环伏安法(SCV)#、方波伏安法(SWV)#、差分脉冲伏安法(DPV)#、常规脉冲伏安法(NPV)#、常规差分脉冲伏安法(DNPV)#、差分脉冲电流检测法(DPA)、双差分脉冲电流检测法(DDPA)、三脉冲电流检测法(TPA)、积分脉冲电流检测法(IPAD)、交流伏安法(ACV)#、二次谐波交流伏安(SHACV)、傅里叶变换交流伏安【标#号的方法包括相应的溶出伏安分析方法】 交流阻抗:电化学阻抗~电位控制模式、电化学阻抗(EIS)~时间扫描、电化学阻抗(EIS)~电位扫描(Mott-Schottky曲线)、电化学阻抗~电流控制模式 腐蚀测量:动电位再活化法(EPR)、电化学噪声(EN)、电偶腐蚀测量(ZRA)、氢扩散测试 电池测试:电池充放电测试、恒电流充放电、恒电位间歇滴定(PITT)、恒电流间歇滴定(GITT) 其他:圆盘电极测试以及转速控制、溶液电阻测量(IR降)、溶液电阻正反馈补偿(IR补偿) 第二通道软件功能 稳态极化:开路电位测量(OCP)、恒电位极化(i-t 曲线)、恒电流极化、动电位扫描(TAFEL 曲线)、动电流扫描(DGP) 暂态极化:任意恒电位阶梯波、任意恒电流阶梯波、恒电位阶跃(VSTEP)、恒电流阶跃 计时分析:计时电位法(CP)、计时电流法(CA)、计时电量法(CC) 伏安分析:线性扫描伏安法(LSV)、线性循环伏安法(CV) 电池测量:电池充放电测试、恒电流充放电、恒电位间歇滴定(PITT)、恒电流间歇滴定(GITT) 其他:圆盘电极测试以及转速控制、溶液电阻测量(IR降)、溶液电阻正反馈补偿(IR补偿) 通道二可选配功能:交流阻抗功能   交流阻抗:电化学阻抗~电位控制模式、电化学阻抗(EIS)~时间扫描、电化学阻抗(EIS)~电位扫描(Mott-Schottky曲线)、电化学阻抗~电流控制模式 4、仪器配置 1)仪器主机1台; 2)CorrTest测试与分析软件1套 3)电源线1条 4)网口通讯线1条 5)电极电缆线2条 6)模拟电解池2个(仪器自检器件)
巩义市城区众合仪器供应站 2025-04-27
基于集成学习的网络流量预测
本平台设计一套集成学习系统用来精确预测未来时间段的流量,本系统使用随机森林,SVR,三指数 平滑、GBDT,BPNN等传统算法和机器学习算法作为单模型,并通过集成学习的方式提高预测准确率。
中山大学 2021-04-10
基于机器学习的个人信用评估
本平台基于用户报刊订阅历史数据及用户个人信息,结合矩阵分解,K-Means等机器学习技术,构建了用户报刊个性化推荐系统,在提升推荐准确性的同时较好地解决了冷启动问题。
中山大学 2021-04-10
基于深度学习的智能计算MR成像
一、项目简介 智能计算MR成像主要是基于脉冲序列设计、成像、重建、处理与分析的全链路优化思想,利用人工智能领域的深度学习与大数据方法,研究新体制智能计算成像理论、方法与应用,突破现有系统将成像与分析分治难以兼顾的不足,从而为医学临床和科研提供新的、更快的成像手段、更好的成像质量以及更符合实际需求的成像模式。 二、前期研究基础 无 三、应用技术成果1)基于深度学习的信息保持压缩感知重建(左图为填零重建、右图为所提方法)
厦门大学 2021-04-11
联邦学习投毒攻击防御与追溯系统
当前,保护数据的隐私和安全已经成为世界性的热点,各国都在加强对数据安全和隐私的保护。近年来,国家相继出台个人信息保护的标准和政策,旨在加强隐私保护。为了在符合相关法规的前提下使用数据,部分研究者尝试令各方数据保留在本地的同时训练全局模型,如 Google 提出的联邦学习。作为一种加密的分布式机器学习技术 , 联邦学习能够让参与各方在不披露底层数据和底层数据加密 ( 混淆 ) 形态的前提下,仍然能利用其余几方参与者提供的信息,更好地训练联合模型,提升 AI 模型效果。 然而,将数据留在本地的方式却也引发其他问题,如针对联邦模型的投毒攻击。投毒攻击通过攻击训练数据集或算法来操纵机器学习模型的预测,使分类器识别特定样本的分类边界发生变化。而联邦学习场景下的投毒攻击通常拥有更强的隐蔽性和破坏性。 因此,我们将传统投毒攻击防御中对原始数据的清洗过程转变至对上传的模型权重参数的预处理,在参数服务器部署防御框架来防御投毒攻击。我们设计了一种新颖的防御与追溯框架,该框架主要由模型聚类、初步防御和细化防御三个模块构成,构建多层纵深防御体系,保护联邦模型安全,并在源头上主动追溯攻击者。我们设计面向神经网络的无监督层级聚类算法,消除了神经网络中隐含元素置换不变性的影响。根据类内代表模型在聚合过程中的贡献度确定其可疑度,并以动量思想将可疑度绑定每个客户端,并结合历史用户行为对攻击者进行定位。我们的防御框架可以自主评估模型贡献度,自动确定可疑度动态划分阈值,并在图像、文本等多源数据集上达到了 100% 追溯率,实现了零漏检,零误检。 目前,成果性能已经过多方测试和验证,代码已部署在华为自研深度学习框架MindSpore 中,进一步为广大开发者所用。
西安电子科技大学 2023-01-18
基于深度学习的虹膜识别系统
膜识别技术的应用 1.基于深度学习的虹膜识别算法性能达到国际先进水平; 2. 虹膜图像采集采用全自动自适应技术,可以自动寻找虹膜,自动聚焦,在中远距离范围实现了高用户友好性。 系统的性能远高于市场同类产品; 3. 整套系统成本很低,远低于市场同类产品,非常适合大规模应用 。
中国科学技术大学 2021-04-14
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