产品详细介绍 我司提供专业的3D打印服务       由于互联网与科技的不断发展，现今市场对于个性化的需求愈加热切，3D打印的到来，为个性化定制以及快速成型展现提供了一个新的契机。我司提供专业的3D打印服务，利用其自主研发的桌面级3D打印机的高稳定性以及精准性，为客户带来高品质的3D打印服务。       我司拥有专业的技术工程师团队与AE团队以及充足的3D打印设备，保证其3D打印服务的用户体验与品质以及服务进度。为各行各业带来无比周到的服务体验。       目前我司的3D打印服务在机械模具行业、生物医疗行业、工业设计行业、艺术设计行业、建筑设计行业、玩具制造行业以及教育教学具个性化定制等等领域取得良好的口碑与影响。 1、 SLA（Stereo lithography Appearance）立体光固化成型法； 采用液态光敏树脂原料，通过3D设计软件（CAD）设计出三维数字模型，利用离散程序将模型进行切片处理，设计扫描路径，按设计的扫描路径照射到液态光敏树脂表面，分层扫描固化叠加成三维工件原型。 2、 SLS（Selective Laser Sintering）选择性激光烧结法; 采用激光有选择地分层烧结固体粉末，并使烧结成型的固化层层层叠加生成所需形状的零件。对于金属粉末激光烧结，在烧结之前，整个工作台被加热至一定温度，可减少成型中的热变形，并利于层与层之间的结合。 3、3DP（Three Dimensional Printing and Gluing）三维粉末粘接; 3DP技术由美国麻省理工大学开发成功，原料使用粉末材料，如陶瓷粉末、金属粉末、塑料粉末等，3DP技术工作原理是，先铺一层粉末，然后使用喷嘴将粘合剂喷在需要成型的区域，让材料粉末粘接，形成零件截面，然后不断重复铺粉、喷涂、粘接的过程，层层叠加，获得最终打印出来的零件。3DP技术的优势在于成型速度快、无需支撑结构，而且能够输出彩色打印产品，这是目前其他技术都比较难以实现的。 4、FDM（Fused deposition modeling）熔融沉积成型; 三维立体成型设备，即现在的3D打印机的雏形在上世纪80年代已经出现，其学名为“快速成型”；它不同于切削型成型设备通过去除原料的方式来成型；它的原理是：把数据和原料放进3D打印机中，机器会按照程序把产品一层层造出来。打印出的产品，可以即时使用。它已经成为一种潮流，并开始广泛应用在设计领域，尤其是工业设计，数码产品开模等，可以在数小时内完成一个模具的打印，节约了很多产品到市场的开发时间。

本发明在智能手机中传感器应用为上下文感知服务基础上，提出了一种为上下文感知应用程序使用的低功耗传感器轮询方法。该方法可以动态清除不必要的传感器活动，从而使得这些传感器可以更长时间地保持睡眠状态。同时也提出了一种寻找应用请求与传感器活动间关系的方法。采用这种方法，轮询调度器总能计算并匹配用户调用的多种应用程序组合探测频率来引导低功耗轮询以避免非必须活动。使用不同上下文应用程序对此方法进行评估，结果表明中间件中低功耗轮询响应时间极小(97ms)，与传统穷举轮询操作相比，大约可以节约70％的能耗，该上下文感知服务实现可以减少智能手机的传感器能耗并延长其电池使用时间。

特点紧凑，更坚固，抗震，抗潮，抗电强度高。该产品部分型号通过VDE认证，符合RoHS要求。用途广泛用于音响、空调，程控交换机，家电产品控制电路用。 EI30 系列 

技术亮点 ❖ 单轴/双轴测量； ❖ 超宽测量范围：±180°； ❖ 卓越的测量精度，0.01°（全量程）； ❖ 工业级可靠性设计； ❖ 符合严苛工业环境应用要求； ❖ 多种标准输出接口，便于系统集成与扩展。   应用范围 该系列产品特别适用于：建筑结构健康监测（古建筑、历史遗迹、危房等）、工业自动化控制系统以及高精度角度测量应用场景需要长期稳定监测的工业现场。   产品介绍 STS标准输出型倾角传感器是瑞惯科技专注于工业自动化控制领域而研发的产品。该产品采用紧凑型工业设计，配备RS485/RS232标准串行通信接口，集成高性能MEMS倾角传感单元和24位高精度差分A/D转换器，结合五阶数字滤波算法，可实现水平面倾斜角与俯仰角的高精度测量。 凭借其优异的测量精度、可靠的工业级性能和灵活的配置方案，STS标准输出型倾角传感器已成为工业测量领域的高性能解决方案。   性能参数 STS 条件 参数 测量范围 - ±10° ±30° ±60° ±90° ±180° 测量轴   - X Y轴 X Y轴 X Y轴 X Y轴 X轴 分辨率1） - 0.001° 精度 最大绝对误差2） 室温 0.01° 0.01° 0.015° 0.02° 0.02° 均方根值误差3） 室温 0.008° 0.008° 0.008° 0.009° 0.009° 零点温度系数4） -40～85℃ ±0.0005°/℃ 灵敏度温度系数5） -40～85℃ ≤0.01%/℃ 上电启动时间   0.5S 响应频率 20Hz 输出信号 TTL / RS232 / RS485可选 通信协议 串口通讯协议 / MODBUS RTU协议 可选 电磁兼容性 依照EN61000和GBT17626 平均无故障工作时间 ≥99000小时/次 绝缘电阻 ≥100兆欧 抗冲击 100g@11ms、三轴向(半正弦波) 抗振动 10grms、10～1000Hz 防水等级 IP67 电缆线 标配2米M12航空插头带PVC屏蔽电缆线，线重≤120g 重量 ≤150g(不含电缆线) 1) 分辨率：在有效量程内可识别的最小角度变化量，反映其对微小倾角波动的监测能力。 2) 最大绝对误差（MAE）：全量程范围内，对多个标准角度点进行测量，各测量值与实际角度值偏差绝对值的最大值。该参数表征产品在最不利情况下的测量偏差极限。 3) 均方根误差（RMSE）：量程范围内，对固定角度点进行多次重复测量（采样次数≥16次），计算各测量值与实际角度值偏差的均方根值。该参数反映测量结果的重复性与稳定性，是评估系统随机误差的重要指标。 4) 零点温度系数：传感器在零输入状态下，其输出值随温度变化的比率，定义为额定工作温度范围内零点偏移量与常温基准值的比值。   5) 灵敏度温度系数：传感器满量程输出值随温度变化的稳定性指标，表征额定温度范围内灵敏度相对于常温参考值的漂移率。

中山大学附属第三医院脑病中心将最新研发的“云上三院”掌上智慧医疗平台提前投入抗“疫”一线，平台紧急开发了“云上三院 · 战‘疫’专版”，陆续上线了“新冠风险自评”“疫期心理自测”“心理远程诊室”“方舱之声”四个板块，以弥补传统线下医疗模式的不足。 附属第三医院脑病中心“云上三院 · 战’疫’专版”服务模式 四个板块上线后迅速取得良好效果，其中“新冠风险自评”服务了近20万人群，智能筛选出7.8%的新冠肺炎高风险患者并提醒其及时检测和自我隔离，为防控新冠肺炎传播、缓解民众紧张情绪、避免盲目就医提供了有力保障；“疫期心理自测”服务了25万人群，智能筛选出13.5%的中重度焦虑/抑郁患者（包括前方医护人员），并指引其免费线上咨询和治疗；为了解决特殊时期心理医生资源不足和医患无法面对面就诊的困境，平台又紧急开发了“心理远程诊室”和“方舱之声”，提供心理在线咨询和音乐治疗，实现了精神心理疾病线上一站式诊疗闭环服务。 “心理远程诊室”版块上线后，为了尽可能多地帮助线上出现的诸多中重度精神心理问题的患者，附属第三医院精神心理诊疗团队自发组成10人的“心理志愿者服务队”，他们在“云上三院”的“心理远程诊室”轮流值守在线服务，获得了广泛的赞誉。 附属第三医院医务人员正在指导患者使用“云上三院” 

面向服务的P2P网络支撑平台（ServiceorientedPeer-to-peernetworkingIntegratedSystem，简称SPIS），拟建立一个广域网范围内，集资源整合与利用为一体，面向服务的Overlay网络支撑平台，提供文件共享、CPU资源整合、网络存储、极速传输等基本网络服务。/line在本系统中采用结构化P2P网络技术作为Overlay网络的实现技术，实现对当前网络中的存储资源、计算资源、带宽资源及信息资源的整合，已完成以下工作：/line对Chord算法进行改进，提高Chord路由算法的效率和节点查找成功率，完成JavaRMI版的Chord实现；/line基于以上工作开发面向服务的P2P网络支撑平台（SPIS）及其公用工具集，为开发人员提供一套API以进行二次开发；基于SPIS，分别实现文件共享服务、网络存储服务、计算力资源整合服务和极速传输服务。/lineChord算法改进：针对Chord路由算法的邻居修复算法存在缺陷，提出了增强型邻居修复算法(EnhancedFingerFixAlgorithm,EFFA)，提高了查找效率。

重庆轨道交通从单线运营向线网运营转型，其规模和复杂性提升的同时，也 对轨道交通的网络化管理和运营提出挑战。两路口、牛角沱、大坪等轨道交通站 点经常出现客流过度饱和状态，尤其是工作日早、晩高峰时段、大客流事件和突 发事件情况下。由于缺乏轨道交通路网内详实的客流分布特征和精准的客流预测 手段，运力配置方案、客运组织方案、地铁站内紧急突发事件的预警及疏散方案 也难以有效制定，致使乘客滞留、造成安全隐患。无论是从轨道交通运营安全角度，还是社会经济效益角度，以轨道交通客流 大数据为基础，依托公共交通大数据平台，分析客流分布特征，实现短期客流精 准预测，为运力配置、客运组织、突发事件预警及疏散提供有效保障，指导运营 优化，提高运输效率，控制运营成本，已成为全面提升重庆市轨道交通运营水平 亟待解决的重点、难点问题。

重庆轨道交通从单线运营向线网运营转型，其规模和复杂性提升的同时，也 对轨道交通的网络化管理和运营提出挑战。两路口、牛角沱、大坪等轨道交通站 点经常出现客流过度饱和状态，尤其是工作日早、晩高峰时段、大客流事件和突 发事件情况下。由于缺乏轨道交通路网内详实的客流分布特征和精准的客流预测 手段，运力配置方案、客运组织方案、地铁站内紧急突发事件的预警及疏散方案 也难以有效制定，致使乘客滞留、造成安全隐患。 无论是从轨道交通运营安全角度，还是社会经济效益角度，以轨道交通客流大数据为基础，依托公共交通大数据平台，分析客流分布特征，实现短期客流精 准预测，为运力配置、客运组织、突发事件预警及疏散提供有效保障，指导运营 优化，提高运输效率，控制运营成本，已成为全面提升重庆市轨道交通运营水平 亟待解决的重点、难点问题。 本成果以历史客流数据分析研究为起点，通过轨道交通客流预测，为轨道交通运营优化提供科学依据，以提高轨道交通服务质量，方便市民出行，为重庆市新发展需要创造更大经济效益和社会效益。

技术简介 针对国家大气污染防治战略与山东省大气污染防治规划，建立多平台高精度全覆盖的卫星遥感火灾监测技术体系，显著提高卫星遥感火灾监测技术水平，成果应用于山东省春秋季秸秆焚烧火点遥感监测工程。 创新点及性能指标 （1）研究Himawari-8、MODIS、FY等系列遥感卫星影像，为火点实时监测提供数据支持； （2）突破火点识别与火点提取关键算法，显著提高秸秆焚烧火点监测精度，为监管部门秸秆焚烧治理提供技术支撑； （3）实现卫星实时监测-算法集成-野外核查自动化流程，提高火点监测与监管效率； （4）为秸秆焚烧、森林火灾、草原火灾、工业热源等监测提供技术解决方案。