产品详细介绍产品品牌：Nonton捷能通 产品品名：LED护眼教室灯 产品型号：NT-JSD-1501-036 产品功率：36W 产品额定电压：AC220V 产品显色指数：>90（R9>50） 产品色温：4900K-5100K 产品认证：CCC

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产品详细介绍　　特点：　　■单路输出　　■双数码管LED分别显示输出电压和输出电流值　　■稳压稳流状态自动转换，并由发光管指示　　■采用电流限制保护方式，限流点任意调节　　■全塑面框，外型精致实用 　　■纹波与躁音：CV≤1mvrms CC≤5mAms　　■电源效应： CV≤1×10-4+0.5mv CC≤2×10-3+1mA　　■负载效应： CV≤1×10-4+2mv CC≤2×10-3+3mA 　　■体积与重量： 285×155×133  

LED型光照培养箱微电脑全自动控制，触摸开关，操作简便；可编程多段控制方式，白天、黑夜均可单独设置温度、湿度、光照度和时间等。风道式通风，工作室风速柔和，温度均匀；中空反射钢化渡膜玻璃，绝热性能好，美观大方。全封闭不透光灯罩，选装工作室电源，消毒装置等。 　　LED型光照培养箱使用说明 　　1、接通电源，合上电源开关，整机通电，开关内的电源指示灯亮。 　　2、控温设定请参考智能型数字温度控制器说明书。 　　3、如需照明打开照明开关。 　　4、此种培养箱有断点保护功能及一分半钟左右延时功能，压缩机停机后再次启动要达一分半钟左右。 　　LED型光照培养箱维护和培养 　　1、培养箱外壳应可靠接地。 　　2、培养箱要放置在阴凉、干燥、通风良好、远离热源和日晒的地方。放置平稳，以防震动发生噪音。 　　3、为保障冷凝器有效地散热，冷凝器与墙壁之间距离应大于100mm。箱体侧面应有50mm间隙，箱体顶部至少应有300mm空间。 　　4、培养箱在搬运、维修、保养时，应避免碰撞，摇晃震动；大倾斜度小于45度。 　　5、仪器突然不工作，请检查熔丝管(箱后)是否烧坏，检查供电情况。 　　6、培养箱制冷工作时，不宜使箱内温度与环境温度之差大于25度。 　　LED型光照培养箱技术参数 　　1. 主要型号：GDN-300D-4 　　2. 温控范围： 0～50℃ 　　3. 外形尺寸(宽*深*高)：595*565*1900mm 　　4. 内胆尺寸(宽*深*高)：515*460*1320mm 　　5. 容积：300升 　　6. 光源：顶置LED光照板式，竖直光照。 　　7. 光照度：0～20000LX 　　8. 光照层数：4层 　　9. 温度波动度：±0.5～±1.0℃ (0℃以下为±1.5℃) 　　10. 光照度调节范围：0～100%Emax无级调光 　　11. 工作仓内风向及风速：近水平0.1m/s～0.3m/s 　　12. 压缩机工作方式：间歇运行 　　13. LED光照板使用寿命：50000h 　　14. 仪器运行方式：全年连续运行 　　15. 电源：50HZ，220V ±10%

随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。 目前被广泛使用的经典冯·诺依曼计算架构下数据存储与处理是分离的，存储器与处理器之间通过数据总线进行数据传输，在面向大数据分析等应用场景中，这种计算架构已成为高性能低功耗计算系统的主要瓶颈之一：数据总线的有限带宽严重制约了处理器的性能与效率，且存储器与处理器之间存在严重性能不匹配问题。忆阻器存算一体系统把传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构，其直接利用阻变器件进行数据存储与处理，通过将器件组织成为交叉阵列形式，实现存算一体的矩阵向量乘计算。忆阻器存算一体系统可以避免数据在存储和计算中反复搬移带来的时间和能量开销，消除了传统计算系统中的“存储墙”与“功耗墙”问题，可以高效、并行的完成基础的矩阵向量乘计算，未来极有潜力成为支撑人工智能等新兴应用的核心技术。 清华大学吴华强教授团队实现了材料与器件、电路设计、架构和算法的软硬件协同等多方面原始创新，解决了系统精度损失等被广泛关注的难题： 材料与器件创新。科研团队选择了电学特性稳定的二氧化铪作为忆阻层核心材料，提出了通过插入少量氧化铝层来固定离子分布、抑制晶粒间界形成的新理论，提出了引入热增强层的新原理器件结构，成功抑制了忆阻器非理想特性的产生。 电路设计创新。开发了一套忆阻器与晶体管的混合电路设计方法，提出“差分电阻”设计思想，采取源线电流镜限流设计，抑制了忆阻器电路中可能产生的各种计算误差。 算法创新。提出了混合训练算法，仅用小数据量训练神经网络并只更新最后一层网络的权重，即可将存算一体硬件系统的计算精度达到与软件理论值相同的水平。 “技术链”创新。从“单点技术突破”拓展到“技术链突破”，开发了针对忆阻器存算一体芯片的电子设计自动化（EDA）工具，打通了从电路模块设计到系统综合再到芯片验证的设计全流程。 上述理论和方法发表于《自然》《自然·纳米技术》《自然·通讯》等国际顶级期刊，以及被誉为“集成电路奥林匹克”的“国际固态电路大会”等顶级学术会议。研究成果被“国际半导体技术路线图”和30多部综述文章长篇幅引用。团队已在该研究方向申请国内外专利72项，其中30项已获得授权，知识产权完全自主可控。 团队已研制出全球首款忆阻器存算一体芯片和系统，集成了8个忆阻器阵列和完整的外围控制电路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了计算设备的算力。全系统的计算能效比当前主流的人工智能计算平台——图形处理器（GPU）高两个数量级。团队还设计了一款基于130nm工艺研制的完整忆阻器存算一体芯片，在MNIST数据集上计算速度已超过市面上28nm工艺的四核CPU产品近20倍，能效有近千倍的优势。

项目成果/简介:随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。

现有的有机氮测定方法主要基于差减法，存在多方面测定的累加误差，结果难免不够精确和可靠。本发明技术是一种体积排阻色谱联用型氮检测器及应用，其对有机氮的检测原理在于通过体积排阻色谱柱实现有机氮和无机氮的分离，然后通过石英螺旋管结合紫外氧化的方式将有机氮转变为硝态氮，通过紫外检测器检查硝态氮在220nm的紫外吸收，实现定量分析。

本发明公开了一种井间并行电阻率 CT 测试方法，是对钻孔间地质条件及构造特征进行探查的一种物探技术。通过在两两钻井之间布置测试系统，形成 64 个电极的井间测线，采用并行电法数据采集技术进行单极或偶极供电与测试，获得井间电性采集数据，形成井间不同电极间层析数据体。通过井间电阻率层析成像技术实现对测试区域电阻率及激电参数成像，进一步评价其岩层及构造特征状况，获得地质解释成果及认识。该套测试系统可完成 1200m 深井的数据采集。

连铸坯热送热装工艺是近十几年来迅速发展并日臻成熟的实用技术，它是连铸生产工艺中的一项重要革新，是钢铁联合企业节能降耗、提高产量和质量的重大措施。连铸和热轧间的联结工艺可分为连铸坯热装工艺（HCR）、连铸坯直接热装工艺（DHCR）、 连铸坯直接轧制工艺（DR）和传统的冷装工艺（CR）。一般所说的热装工艺包括HCR和DHCR，两者的区别在于HCR工艺，板坯的连铸序号与装炉序号不一定相同，连铸和热轧可以各自相对独立地编制生产计划，为此，在连铸机和加热炉之间常设置保温坑，以缓冲相互的影响；DHCR工艺则要求连铸序号和装炉序号是相同的。所以，DHCR与DR一样，连铸和热轧必须一体化生产。DHCR和DR工艺的区别在于采用DHCR工艺时板坯需经过加热炉加热后轧制，而采用DR工艺时则不经加热炉加热就直接轧制。 实施连铸坯热送热装的关键技术环节是了解和掌握连铸坯的热状态参数，只有掌握了连铸坯的热状态参数才能实现加热炉的优化控制，从而实现节能、降耗、提高产量和改善加热质量的预期目标。 掌握连铸坯热状态参数的方法有两种，即现场实测和理论计算。一般而言,一个物理过程的技术资料可以通过实测获得，但是，在许多情况下实测相当困难，甚至是不可能的。因此，仅仅依靠实测很难获得完整的技术数据。本项研究在详细分析了连铸坯热送热装热过程工艺特点的基础上，建立全部过程数学模型，在验证模型正确可信的基础上，可以获得全部热过程所需要的热状态参数，从而为加热炉的优化加热提供坚实的理论基础。 该项目可以应用于钢铁联合企业，特别适合连铸板坯和方坯系统的热送热装工艺系统。