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ES系列分析天平/半微量天平
天津市德安特传感技术有限公司 2022-08-05
VNA5000A矢量网络分析仪
VNA5000A是一款高性能的矢量网络分析仪,具有优良的测试动态范围、分析带宽、相位噪声、幅度精度和测试速度;该设备提供单端口、响应隔离、增强型响应、全双端口等多种校准方式,内设对数幅度、线性幅度、驻波、相位、群时延,Smith圆图、极坐标等多种显示格式,外配USB、LAN、GPIB、VGA等多种标准接口,具有传统矢量网络分析仪的全部测量功能,能精确测量微波网络的幅频特性、相频特性和群时延特性。该产品可广泛应用于发射/接收(T/R)模块测量等领域,是雷达、通信、导航等系统的科研、生产过程中必不可少的测试设备。 功能特点 频率范围:10 MHz~50 GHz 四个内部相位相参信号源,八个真正并行测量的接收机 高动态范围:130 dB(典型值),迹线噪声优于0.001 dB,测量精度高 支持多窗口、多通道测量,快速执行复杂测试方案 校准类型灵活可选,兼容多种校准件 外设接口丰富,灵活实用 应用领域 微波射频器件研发与设计 TR组件测试 自动化测试及校准 雷达、通信等电子装备测试
成都玖锦科技有限公司 2022-08-05
VNA1000A矢量网络分析仪
VNA1000A是一款高性能的矢量网络分析仪,具有优良的测试动态范围、分析带宽、相位噪声、幅度精度和测试速度;该设备提供单端口、响应隔离、增强型响应、全双端口等多种校准方式,内设对数幅度、线性幅度、驻波、相位、群时延、Smith圆图、极坐标等多种显示格式,外配USB、LAN、GPIB、VGA等多种标准接口,具有传统矢量网络分析仪的全部测量功能,能精确测量微波网络的幅频特性、相频特性和群时延特性。该产品可广泛应用于发射/接收(T/R)模块测量等领域,是雷达、通信、导航等系统的科研、生产过程中必不可少的测试设备。 功能特点 频率范围:10MHz~50GHz 四个内部相位相参信号源,八个真正并行测量的接收机 高动态范围大:120dB(典型值),迹线噪声优于0.001dB,测量精度高 校准类型灵活可选,兼容多种校准件 支持多窗口、多通道测量,快速执行复杂测试方案 外设接口丰富,灵活实用 应用领域 微波射频器件研发与设计 TR组件测试 自动化测试及校准 雷达、通信等电子装备测试
成都玖锦科技有限公司 2022-08-05
《国家科学技术奖异议处理办法》发布
本办法自发布之日起施行,2020年公布的《国家科学技术奖异议处理办法》同时废止。
国家科学技术奖励工作办公室 2025-09-25
深圳市斯科信息技术有限公司
       深圳市斯科信息技术有限公司(斯科信息/Cykeo),成立2018年,总部坐落于深圳市光明新区云智科技园,占地2500㎡、集办公与演示展厅于一体。 在深圳*2、东莞以及合肥一共拥有2.5万平的生产基地。      斯科信息是射频识别(RFID)软硬件提供商、RFID行业场景式解决方案商、高新技术企业、深圳专精特新企业、深圳创新技术先进企业、深圳科技研发骨干企业、知识产权优势企业、行业软件技术企业、IOTE金奖蝉联者。      长期专注于RFID技术、生物识别技术、动态进化AI算法等核心技术产品的研发,嵌入式系统设计及工业设计全流程,为全球客户提供高可靠性产品,赋能各行业客户构建精益化运营体系,通过智能化终端集群实现流程提效、成本优化,实现企业智能信息化发展。 斯科信息主要产品有:rfid智能柜、rfid智能工具柜、rfid工具柜、rfid智能工具车、rfid工具车、rfid工具箱、rfid智能货架,rfid通道门,智能称重柜,智能货架,rfid电子标签、rfid读写设备、rfid写标设备等。主要解决方案包括:rfid智能工具管理系统、rfid智能仓储管理系统、rfid智慧门店管理系统、rfid防伪防窜货管理系统等。 斯科信息的rfid工具管理系统采用rfid技术,把贴有rfid标签的工具放入特殊定制并加装rfid读写器的工具车、工具柜或工具房中,实现工具的科学自动管理。可以大幅提高工具管理的准确性和高效性,实现了企业对工具的信息化管理及航空业fod的精细化控制。目前该系统已成功在多个机场正式上线!因工作繁忙,可能会看不到留言,有意者可咨询联系电话:19925314483(微信同号)
深圳市斯科信息技术有限公司 2025-09-22
乘用车与轻型汽车底盘关键零部件轻量化与可靠性分析技术
该项技术针对汽车底盘关键零部件,结合ADAMS、HyperWorks、FE-Fatigue等软件进行多平台联合动态仿真,获取其在多种工况下的载荷谱,通过灵敏度分析方法甄选出可优化对象,在保证整车性能的前提下,结合动载荷对其进行合理的拓扑优化,达到轻量化与可靠性兼顾的工程目标。  技术优势:(1)以理论分析和仿真代替经验设计,结果更具可靠性,适用范围更广。(2)研发周期短,研发经费少。  (3)同时兼顾车辆操纵稳定性,平顺性要求。  (4)节能减材。
南京工业大学 2021-04-13
汽车底盘关键零部件轻量化与可靠性分析技术研究及应用
该项技术针对汽车底盘关键零部件,结合了ADAMS、HyperWorks、FE-Fatigue等软件进行多平台联合动态仿真,获取其在多种工况下的载荷谱,通过灵敏度分析方法甄选出可优化对象,在保证其整车性能的前提下,结合载荷对其进行合理的拓扑优化,达到轻量化与可靠性兼顾的工程目标。1、技术优势:(1)以理论分析和仿真代替经验设计,结果更具可靠性,适用范围更广;(2)缩短研发周期,减少研发经费;(3)同时兼顾车辆操
南京工业大学 2021-04-14
面向APT检测的攻击链数据建模与分析
主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型, 实现攻击的全链条威胁分析;研究跨平台内核数据实时可信 采集方法,探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于 语义恢复技术的关键字段填充;研究多源异构内核数据的重 构方法;研究保持全局依赖的数据压缩方法,实现实时、高 效、普适的数据压缩;研究面向APT网络攻击全链条的智能 检测框架,实现对攻击的全链条高效检测;研究APT网络攻 击的演化模式,实现APT网络攻击的可解释溯源分析。
浙江工业大学 2021-05-06
通信网络关键节点可视化分析系统
成果描述:通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高,该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制, 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点;本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性; 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度;本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响, 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑,适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法,主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法;该算法基于网页的链接结构给网页排序;它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量;本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法;输入数据,选择中心性算法,系统会快速展现算法分析结果;结果中越重要的节点在画面展示中直径越大, 直径越小的节点表示节点的重要性越低;在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序,前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析:发掘网络中重要性节点 (边)一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起,特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络,表现出了与 以往图理论不同的特性, 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下,发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题, 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络,更可 以有针对性地分析其性 质,制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析:本系统提供了更多的中 心性算法,分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据,从而得出更 为准确的分析结果; 本系统提供了数据可视 化的展示方式,并且将 重要的节点突出展示; 本系统提供了不同算法 的对比分析表,方便分 析人员对比分析; 本系统提供重要节点的 进一步分析思路,提供 节点的详细分析页面。
电子科技大学 2021-04-10
新冠肺炎动态感染过程建模与预测分析
面对疫情,北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”,开始收集疫情数据,交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人,组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组,全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上,结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点,采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果,应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份,直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份,向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份,为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。
北京航空航天大学 2021-04-10
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