产品详细介绍简介 简介/应用 超短焦激光投影电脑触控一体机，教育、商用等  投影规格 LA-KP6L36WH 显示技术 DMD，WXGA，0.65" 光源技术 蓝色激光 光源功率 70W 光源寿命 ≥20000小时 物理分辨率 1280*800  亮度 3600流明 对比度 40000:1 投射比 0.23：1 反射镜 内嵌式 亮度均匀度 90%以上 投影模式 正投，背投，吊装正投，吊装背投 系统参数 处理器 Intel  酷睿第七代 Kabylake-U i3/i5（标配）/i7 操作系统 Windows7 / Windows10 内存 4GB （8GB可选 ） 硬盘 128GB SSD （64GB/256GB SSD可选） 有线网络 支持千兆有线网络 无线网络 支持802.11  a/b/g/n无线网络 蓝牙 蓝牙4.0 物理特性 输入接口 USB3.0*4 HDMI *1 VGA*2 RJ-45*2 S-Video*1 AUDIO*1 AV*1（视频黄，右声道红，左声道白） 电源接口*1 输出接口 VGA*1 AUDIO*1 USB-5V供电*1 控制接口 RS232控制端口D-sub 9-pin*1 Mini USB升级接口*1 按键 电源键*1，信号源选择键*1，菜单键*1，上键*1，下键*1，左键*1，右键*1，OK键*1 交互功能规格 笔触 内置，支持红外笔写 其他参数 扬声器 内置扬声器*1 投影特性 支持3D(支持类型：上下模式，左右模式、帧顺序、场顺序、左右眼互换) 标准模式功耗 ≦260W 最低待机功耗 ≦0.5W 工作噪音 小于35db 工作温度 0-35℃ 工作湿度 10%-80% 尺寸 380mm*360mm*161mm  重量 ≦9kg Ac输入 100V-240V，50Hz/60Hz 标准配件 电源线，遥控器，产品手册

实验室电源，物理实验室电源，化学实验室电源，实验室学生电源 备注：以上是J-C6生物教师控制台的详细信息，如果您对J-C6生物教师控制台的价格、型号、图片有什么疑问，请联系我们获取J-C6生物教师控制台的最新信息。 咨询电话：0577-67473999

1、产品简介 SF6气体作为一种绝缘气体，具有无毒、不可燃，以及良好的绝缘特性，其绝缘强度大大高于传统的绝缘气体，并具有良好的灭弧性，因此广泛应用于SF6电器。由于SF6气体价格昂贵，且在电弧、电火花和电晕放电的作用下，会分解产生有毒成份。因此SF6电器设备应用时需要将SF6气体回收。 本公司生产制造的SF6气体回收充气装置按DL/T662-2009《六氟化硫气体回收装置技术条件》标准生产，主要有具有抽真空、充放、回收、净化、贮存、灌瓶及干燥等功能。 2、系统组成 抽真空系统 回收系统 负压回收系统 充气系统 净化系统 贮存系统 电控系统 真空度测量 3、功能特点 采用风冷、移动式，可在无水源情况下使用 对自身抽真空及SF6开关、GIS设备抽真空 配有数显真空计，精确显示真空度 采用国际先进的冷冻液化设计原理，降低了系统的工作压力，大大提高了回收效率 可将SF6气体液化贮存并可灌入钢瓶 储液罐使用柱式液位计，SF6液位高度指示直观明确 可选配不同容积的SF6专用储气罐 流程图绘于操作面板，操作简洁明了 配有独立的气体加热系统，提高回充效率 配有负压回收系统，提高回收效率 配有能再自生的干燥过滤器 配有成熟独立的进口油雾过滤系统 所有球阀均采用SF6专用球阀，密封件具有自动补偿性能，杜绝了微漏 真空泵采用双级旋片式直联泵，并配有防反油阀，杜绝了真空泵反油 真空泵出气口配有环保排放装置 电气系统设有相序保护装置，三相电源相序可通过开关直接调整 电气系统具有缺相保护功能，可有效避免真空泵的反向运转以及所有主机的缺相运行可按要求定制

智能制造综合实训平台是一款多功能实训设备。由工业机器人控制系统、数控机床控制系统、可编程控制器（PLC）、触摸屏（HMI）、场景系统、MES系统等组成，通过真实工业机器人控制器、数控系统、PLC及电路控制虚拟场景中的设备。本设备还配备自定义I/O 接线仿真功能模块，用户可自定义删除和连接I/O端口的接线设置，从而可以按自定义的I/O接线进行PLC程序编辑，拥有自主搭建场景功能。   智能制造综合实训平台面向智能制造专业群可开展《工业机器人操作与编程》、《数控车床操作与编程》、《数控铣床和加工中心操作与编程》、《数控系统参数调试》、《PLC编程与应用》、《触摸屏组态控制》、《智能制造综合调试》等课程的教学、考核，以及各类智能制造、工业机器人应用，智造单元改造、数控机床维修改造技术等大赛赛前训练。

Armfield S6-MKIII 实验室流道是液压或土木工程师最重要的工具之一，无论是从事基本原理的教学还是研究实际问题的解决方案。流体力学中的许多应用都与水流通过开放通道有关，在开放通道中，水具有暴露于大气压力下的空气的自由表面。 水槽的长度从 5 米到 17.5 米不等，以 2.5 米为增量递增。Armfield 水槽安装在世界各地的教育和研究机构中。 提供全面的附件和测量仪器，包括排放控制、波浪生成和用于沉积物输送研究的闭环。   Armfield 的系列标准模块式倾斜水槽，50年来不断开发新产品，目前已有350多部成功安装案例。工作段为300 mm宽，450 mm深，最短工作长度为5m ，每2.5m为一个模块。 标准配置为一体化不锈钢床道和电子流量计。 可选配件包括沉积物再循环设备和电动起重机。配套有大量仪器和适用于开放水道的各种形状的模型，用来扩展其演示能力。 可选的电脑教学软件可以对每一次演示的结果进行自动分析。软件控制的随机造波机配件（S6-45）可提供全范围的演示和研究能力。     用于流体力学实验室实验、项目工作和研究活动的独立式玻璃倾斜水槽 水槽工作通道由 2.5m 长的模块化部分组装而成。有多种标准长度可供选择，从 5m 开始 水槽横截面宽 300 毫米，深 450 毫米 制造的高精度不锈钢床身提供出色的强度和刚度，无需单独的底架。 为了安装和维护设备，除顶升站外无需进行任何调整，实现典型床身变形小于 1 毫米 每个水槽都包含一个排放罐，该排放罐配有可调节的溢流堰和导流管，以避免飞溅和噪音 标配电磁流量计 提供全面的可选配件和仪器，以补充基本水槽的功能 闭环再循环是沉积物迁移研究的一种选择   工程 倾斜水槽最重要的方面是保持工作部分的完整性。为了实现这一点，需要极其坚固的设计，以确保无论负载或倾斜如何，几乎都不会发生偏转。   实验与研究 Armfield S6-MKIII 水槽是在 30 年的连续生产中开发出来的，示例已安装在世界各地的教育和研究机构中。 可提供不同长度的水槽以适应应用，短款适用于基本调查，长款适用于研究具有非均匀通道流动的逐渐变化的流动剖面。   所有 Armfield 教学和研究水槽都可以选择配备我们市场领先的软件的两种变体，提供数据采集和可选的软件控制添加。   数据记录和仪表系统 S6-MKIII-DTA-ALITE 是一个基于软件的应用程序，其支持硬件提供以下功能：   电子测斜仪测量床的坡度 用于测量的电子压力计：包括水流结构的压力读数 与皮托管一起使用的差压传感器 用于仪器的电压输入通道 用于测量水温的热敏电阻传感器 包含 USB 接口和软件，允许记录上述参数的数据。该软件包括复杂的采样、校准和绘图功能，包括以 Microsoft Excel 格式保存或导出数据的能力 S6-MKIII-DTA-ASuite 软件控制和数据采集包包括 S6-MKIII-DTA-ALITE 数据记录和仪器软件，此外在控制台内集成了一个逆变器，用于流道泵的电子速度控制。   控制功能： 循环泵的变频器速度控制，通过前面板控制或从 PC 控制。使用 PC 控制时，可以在 PID 回路中设置泵速以保持恒定流速 控制动力顶升系统设置特定的床身坡度

实验内容 1、理解诺贝尔物理实验弗兰克 - 赫兹（汞管）实验仪的设计思想和方法； 2、研究灯丝电压、加热炉温度、反向拒斥电压等参数对实验现象的影响； 3、测量汞原子第一激发电位 63P1，了解原子能级的存在； 4、测量汞原子高能级激发态 63P2、61P1，加深对原子能级的理解； 5、测量汞原子电离电位。

导读东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法，以对运动想象(MI)任务进行分类。ESI技术采用边界元法(BEM)和加权最小范数估计(WMNE)分别解决EEG的正向和逆向问题。然后在运动皮层中创建十个scout来选择感兴趣的区域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法从scout的时间序列中提取特征。最后，使用CNN对MI任务进行分类。实验结果:在Physionet数据库上的整体平均准确率达到94.5%，分别对左拳头、右拳头、双拳和双脚的单个准确率达到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉验证进行验证。研究人员表示，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者为验证方法的有效性，加入了4个新的受试者进行验证，发现总体平均准确率为92.5%。此外，全局分类器适应单一对象，整体平均准确率提高到94.54%。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。系统框架图1 系统框架图系统框架如图1所示。原始数据来自国际10-10系统的64个电极(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10电极)，并以每秒160个样本的速度采集。根据国际10-10系统从64个通道采集原始脑电图，并使用BCI2000系统进行记录。记录的数据被分为四个独立MI任务包括左拳MI,右拳MI,双拳MI和双脚MI。首先，由于ERD在执行运动想象时在alpha和beta中不同，因此使用FIR滤波器对EEG进行了8 Hz至30 Hz的带通滤波。然后，通过计算包含正问题和逆问题的源，将传感器空间的活动转化为源空间的活动。接下来，创建scout并提取特征。研究者在运动皮层中创建了10个scout，因为我们只关心与运动相关的活动。十个scout中的每一个都代表了可用源空间中的一个感兴趣的区域(ROI)，并且是定义在皮层表面或头部体积上的偶极子的子集。左脑的scout称为L1、L2、L3、L4、L5，右脑的scout称为R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA从10个scout的源时间序列中提取特征。最后，利用CNN对时频图进行分离并进行分类。实验在实验中，研究人员仅使用了随机选择的十个受试者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。这里用于分析的数据集包含每个受试者84次试验，每一类包含21次试验。在记录64通道脑电图时，受试者执行了不同的运动想象任务。每个受试者针对以下四个任务中的每一个执行了3轮21试验：当目标出现在屏幕左侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕的右侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕顶部时，受试者想象打开和合上双手的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕底部时，目标会想象双脚张开和合拢，直到目标消失。然后受试者放松。为了统一数据维数，研究者选择了4s的数据，因为每次想象任务的执行时间都在4s左右。此外，脑电图任务是分开的，研究人员在实验中将左拳，右拳，双拳和双脚MI任务分别称为T1，T2，T3和T4。图2 scout命名左右运动想象的scout分别命名为L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如图2所示。10个scout每一个都被扩展到40个顶点，每个顶点只有一个源。L1区域对应40个信号，其他scout也一样。在计算了来源后，研究者在运动皮层中创建了十个scout，如图3所示。图3 创建10个scout使用ESI计算十个受试者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次试验的四个任务(T1、T2、T3、T4)的源。对于这四项任务中的每一项，每个受试者每次都要进行7次测试(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一个步的10个被试的10个scout的4项任务的来源。然后提取10个scout的时间序列进行进一步分析。特征提取在计算源之后，研究人员在运动皮层中创建了包含40个源的10个scout，并提取了scout的时间序列。如图4所示为提取R5 scout时间序列作为示例。图的右边显示了R5 scout的时间序列。本文利用小波变换从scout时间序列中提取特征。图4 提取R5 scout时间序列作为示例在这项研究中，研究者提出利用CNN来解决运动想象任务分类的问题。该模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架构，该网络模型由一个六层卷积网络组成，其中两个最大池层和三个全连接层，如图5所示。图5对于Physionet数据库，研究者首先采用Deep ConvNet架构，包括四个卷积层、四个最大池层和一个全连接层。在实验中，研究者依据经验使用两个最大池化层。并尝试了不同数量的卷积层和完全连接层。时频图利用Morlet小波方法得到了scout的特征。对于每个任务，R5 scout的时频图如图6所示。包含时间和频率互补的时频分析方法提供了时域和频域的联合分布信息，清晰地描述了信号频率与时间的关系。图6 R5 scout的时频图显然，只有部分时频映射是红色的，表明每个任务只对特定的频率和时间敏感。由于图的数量比较大，研究者使用CNN来选择和学习这些图中最基本的特征。研究人员随机选择了几个样本，并将一些特征图可视化，作为MI任务的学习表示，如图7所示。图7为了获得有效的结果，将数据集分为90％作为训练集，其余10％作为测试集。首先，将十个受试者的数据集（总共19320个样本）分为17388个样本以训练所提出的CNN模型，以及1932个样本以验证模型的有效性。在实验中，研究者还选择了另外四个受试者的数据集以增加数据集的规模(27048个样本)，其中24343个样本是训练集，其他样本是测试集。在选定的scout上对所提出的CNN架构进行了十次训练和测试，以验证所提出模型的鲁棒性。图8(a)显示了10个scout中每个的全局平均精度。图8 统计结果R5的全局平均精度最高，达到94.5%，而L2的全局平均精度最低，为91.3%。对应L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整体准确率分别为92.4%、92.5%、93.6%、91.9%、93.0%、91.8%、92.1%、92.6%。所有scout的总体精度均在91%以上，标准差均在0.20%以下。图8(b)显示了十个scout中每个scout四个MI任务的组级统计结果及其标准差。一般来说，R5表现的要比其他的好，而L2在迭代2000中表现最差。标准差较小，说明这些精度更接近平均值且稳定。图9 统计结果图9(a)显示了带有标准差的混淆矩阵，说明了group level分类结果。T1、T2、T3和T4的全局平均精度峰值分别为95.3%、93.3%、93.6%和96.0%。R5 scout的四个MI任务中的每一个都如图9(b)所示。通过改变训练集和测试集顺序的10次试验，确定了scoutR5的性能，结果如图10(a)和(b)所示。在10次试验中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均准确率分别为93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。换句话说，四个任务中每一个的平均准确率都超过了93%。全局平均准确率为93.7%。10次试验结果表明，该方法对scout R5的分类效果较好。从以上结果可以清楚地看出，R5 scout在四种MI任务的分类中扮演着最重要的角色。因此，选择R5对四个MI任务进行分类。图 10图11. (a)是不同模型的全局平均准确性的比较。可以发现，该研究提出的模型可以达到最大的精度。从图11. (b)不同模型的ROC曲线可以看出提出的模型比其他模型表现更好。©不同模型T1上的精度比较。(d)不同模型T2的精度比较。(e)不同模型T3的精度比较。(f)不同型号T4的精度比较。图11 不同模型的精度比较结论东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法。该方法可以对运动想象(MI)任务进行分类。实验结果表明，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者加入了4个新的受试者进行验证来验证方法的有效性。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。论文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN

成果与项目的背景及主要用途： 6-氨基青霉烷酸（6APA）是重要的半合成青霉素的“母核”，在 6-氨基青霉烷酸 的氨基上引入不同的侧链，可制备成各种的高效、稳定、抗菌广谱、服用方便的 多种半合成青霉素。天津大学通过多年攻关，成功开发出了 6APA 精制结晶新技 术与设备，生产出的 6APA 产品纯度高，稳定性好，晶形完美，粒度分布均匀， 产品收率达到 93％以上。 技术原理与工艺流程简介： 青霉素 G（V）钾盐或钠盐经固定化酶裂解后，通过蒸发浓缩，有机溶剂萃 取后，原料液进入新型结晶器，通过计算机辅助控制的反应结晶工艺，生产出高 质量的 6APA 晶体产品。 技术水平及专利与获奖情况： 工艺开发成熟，天津大学国家工业结晶中心多年成功的工艺和设备设计经验 为产业化打下坚实的基础。 应用前景分析及效益预测： 通过自主开发的 6APA 生产技术和设备，生产出的 6APA 产品完全可以达到 国际先进水平，为后续半合成青霉素的生产提供优质的药用中间体原料。本技术 15天津大学科技成果选编 不仅适用于 6APA 的结晶生产，而且适用于其他两性电解质（包括氨基酸等）的 生产，另外，也适用于固定化酶裂解反应工业开发和设备设计。应用前景广阔， 经济效益显著。 应用领域：药用中间体的制备和结晶提纯（包括固定化酶催化裂解、真空升膜和 降膜浓缩、有机溶剂萃取和等电点反应结晶等多种工艺流程集成）。 

2BZH-6 型株行条播机由排种装置、漏种自动控制装置、行长控 制装置、开沟装置、覆土镇压等装置等组成。其工作原理：根据试验小区的长 度和品种，通过调节行长控制装置，选择合适的传动比档位，改变系统运行参 数，实现行长精确播种。播种机可显著降低种子损伤率，保证排种的均匀性， 具有较好的应用推广前景。