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MIA-F0型藻类、浮游动物计数软件
产品详细介绍藻类、浮游动物计数软件一、主要性能参数(不含图库、鉴定模块):1)显微成像:实现手动与自动拍摄。可人工控制显微图片的观察、拍摄、存储并自动拍摄多达200张图片;在自动模式下可实现连续自动等间隔图片拍摄。★具有实时预览饱和警告、自动背景矫正特性。2)★藻类、浮游动物计数及形态测量功能:a、浮游生物分类标记:采用不同颜色、不同大小的色圈标记各种浮游生物,并对200张所拍摄图片内的各种浮游生物,按类点击、自动累积计数(可合并不同倍率计数结果、多个样品计数结果);b、优势种自动排序、按门(类)排序、优势群落组成百分比分析;c、可自动计算香农-威纳指数、均匀性指数、藻密度自动换算、浮游动物丰度自动换算; d、按大量形状模型来辅助计算浮游生物的生物量(内置34种几何模型,通过测量少量参数即可计算个体/细胞体积)。内置常见淡水藻、常见海洋藻等计数表,并可自行编辑、导出、导入计数表。可按视野面积、藻群体面积、浮游动物个体面积测量,按细胞直径、藻丝、鞭毛长度、浮游动物体长及触角测量,以及按枝角分枝角度测量等。3)★微囊藻分析模块能自动学习与自动分析团状微囊藻群体的细胞数,并可自动计数颗粒性或单细胞微藻、链状微藻细胞、线虫等类的浮游动物。4)藻类、浮游动物形态测量:a、视野面积、藻群体面积、浮游动物个体面积测量;b、细胞直径、藻丝、鞭毛长度、浮游动物体长及触角测量;c、枝角分枝角度测量等。5)★超强的景深扩展的多聚焦融合3D高清晰成像。具有拍照的曝光预警特性。多视野图像的自动拼接、剪裁编辑修正特性。具有在线自主升级特性。二、配置:1) 藻类、浮游动物计数软件(含电子版简明使用手册)及软件锁 1套2)品牌电脑(酷睿i5 CPU / 8G内存/ 19.5”彩显/无线网卡,5个以上USB2.0口,运行环境Windows 10完整专业版或旗舰版)1台3) 专业级1000万像素CMOS相机 1台
杭州万深检测科技有限公司 2021-08-23
反射式多功能光学教学系统F-MOES
西安中科微星光电科技有限公司 2022-06-27
复合材料五轴加工中心NF5-2636-F
该产品采用跟随龙门式防护罩 ,全包围架构 ,有效防止飞屑的任意飞溅和提高设备 的安全性能
诺伯特智能装备(山东)有限公司 2021-08-30
皮肤切开缝合(生物仿真材料)训练模块JC-F601
模拟人体外皮模块,采用高分子生物仿真材料,真实还原人体表皮、真皮、皮下组织等,设计可替换耗材模块,操作手感真实。适用于消毒、切开、缝合、打结等外科手术学基本操作训练。
营口巨成教学科技开发有限公司 2022-09-07
全钢笔记本演讲台ZTDMT-06F
产品详细介绍1、材料:选用精装冷轧钢板经折弯焊接而成,克服了木制讲台散热差,不防火不牢固的缺点。2、表面处理:经酸洗、磷化防腐防锈后静电喷塑,正常使用塑面经久耐用。3、设备箱内隔板活动可调。内部可放笔记本 功放 视频展示台等教学设备。4、安全防盗,锁好讲桌后,桌外无任何可拆卸锣钉。5、外型尺寸:900×700×900 MM
长沙众互通电气设备有限公司 2021-08-23
多功能综合布线实训装置GCT-T06F
产品详细介绍 【发明专利】 一种双绞线端接测试实训装置,专利号:200910089129.3; 一种双绞线端接故障演示装置,专利号:200920110601.2; 一种双绞线端接测试实训装置,专利号:200920110300.X; 一种综合布线实训装置,专利号:200920110299.0; 一种打线端子快换装置,专利号:201020188141.8; 【外观设计专利】 多功能综合布线实训装置,专利号:201030165270.0 【功能简介】 多功能综合布线实训装置(实训仪)是用来进行综合布线工程实训类教学及学习的仪器,具备综合布线工程中基本技能实训和部分工程实训功能,同时能够检验综合布线系统工程中线缆端接与打线的连接情况,并以彩色图形的方式形象的展示双绞线线缆中常见的各种接线故障。 【仪器特点】 1.由双绞线打线实训、双绞线跳线制作实训、双绞线端接测试实训和双绞线端接故障演示实训等装置组成,物理上与实训室中心设备间(CD)用5E类双绞线相连。 2.能满足2-6人同时进行双绞线端接实训,双面操作,每个学生独立操作区域宽度不小于500毫米,彼此之间不会干扰;; 3.可进行双绞线端接测试及故障演示实训,测试及演示的双绞线端接常见的故障现象包括开路、短路、交叉线对、反向线对和串对等。测试结果可以回放显示。 4.打线训练模组采用斜口专利技术、模块化设计,更换便,支持学生无限次重复压接线实训,无使用寿命限制。 5.实训操作机架可维护性强,各个训练功能和测试功能模组全部采用结构化设计,当其中一部分因磨损需要更换时可以采用最小化的方式,只需对单一模组进行更换,节约维护成本和教学成本。 【规格参数】 GCT-T06F:长1.8米,宽0.86米,高1.48米,开放式机架。配3组双面开放式机架1套,操作台1套,双绞线端接测试及故障演示装置GCT-MTP 1台,实训模组4套,24口网络配线架4个,理线环4个,双口地弹信息插座1个,地弹电源插座1个,零件盒2个,24口光纤配线架2个,可供6名学生同时操作(双面操作,互不干涉)。    
北京华育迪赛信息系统有限公司 2021-08-23
ZL-01F幼鼠单臂脑力体定位仪
简单介绍: 幼鼠单臂脑力体定位仪又称脑固定装置,它是利用颅骨外面的标志或其它参考点所规定的三度坐标系统,来确定皮层下某些神经结构的位置,以便在非直视暴露下对其进行定向的刺激、破坏、引导电位等研究。给试验提供了一个宽敞、开阔的空间,方便实验人员对幼鼠进行头部定位操作。 详情介绍: 1 小型的底板尺寸255mm x 255mm(单只小鼠试验);2 大底板尺寸400 X 255(可2只小鼠试验操作)3 耳杆材质:黑色聚甲醛树脂材料,刻线清晰手感轻盈;4 门齿夹上下调整范围:0 ~ 20mm)5 耳杆上下调整范围:0 ~ 20mm)6 耳杆带有刻度线(精度1mm),方便平衡固定操作 7耳杆具有插入固定方式(18度钝头和圆形中空锯齿),防止损伤颅骨 8. 可选配增加双臂方式
安徽耀坤生物科技有限公司 2022-05-26
面向硬岩开采用硬质合金截齿稀土催化低温渗氮机理研究
截齿表面化学热处理方法有渗氮、渗碳、碳氮共渗等。渗氮与其它表面化学热处理工艺相比,主要优点在于其较低的热处理温度(500-600℃),理想温度为580℃,可在完全调质与回火的条件下对零件进行渗氮,而不会对基体的组织及主要性能造成负面影响,是一个快速便捷、灵活方便、经济高效、可控性强的工艺过程。低温渗氮的另一个优点在于降低了产生变形的可能性。这样,零件就可以通过机械加工得到最终的尺寸,而无须花费昂贵的精加工过程。因此,低温渗氮的实用性和有效性, 一直受到国内外广泛研究。
安徽理工大学 2021-04-11
采用纳米二氧化硅溶胶和稀土强化复合镀层的方法
近年来,具有许多特定功能的涂层和镀层在工程技术中的应用日益广泛,在材料进行表面改性与强化处理等方面显示出不可替代的重要作用。制取涂层和镀层的方法有多种,其中以利用化学或电化学方法沉积为基础的复合镀层在工程技术中得到广泛应用。复合镀层是指在镀液中加入一种或数种不溶性固体颗粒,使固体颗粒与金属离子共沉积而获得各种不同物理化学性质的镀层。早期添加的固体微粒尺寸多为微米级,复合镀层中颗粒粒度大多在1~5 范围,有些达8~10 ,而工业应用的复合镀层厚度一般为几十 左右,在这有限的厚度内只能复合几层固体颗粒,所以镀层的粒子复合量难以提高,其性能不能满足科技飞速发展的要求,应用范围受到了一定的限制。纳米材料的出现为传统复合镀技术带来了新的机遇。由于纳米颗粒具有的表面效应、体积效应、量子尺寸效应、宏观量子隧道效应等性质,可以使复合镀层的性能更加优异。将纳米技术引入传统的复合镀而形成的纳米复合镀新技术不仅可以使产品质量产生质的飞跃,减少镀层孔隙尺寸、隔离腐蚀介质、阻止点蚀坑的长大、促进镀层的钝化过程,因而复合镀层的耐腐蚀性和耐磨损性能更好。纳米材料的高比表面积,使得表面镀层与基材的结合力更高;纳米镀层的组成颗粒极小,使得涂层表面更加均匀,有利于传热。另外,纳米技术的发展使得材料表面可进行多层膜的涂覆,实现表面的复合化。SiO 2颗粒硬度高、耐磨性好、抗腐蚀能力强,同时在高温下仍具有高强、高韧、稳定性好等特点,而且纳米SiO 2颗粒价格低廉。在镀液中添加纳米SiO 2颗粒后,可以改善镀层的硬度、耐磨性以及耐蚀性能。目前,国内外复合镀层的制备方法均采用将纳米颗粒直接添加到镀液中进行施镀,缺点是纳米颗粒易团聚,必须不停地进行机械搅拌,且效果较差。本成果针对现有技术中的不足,将含有纳米颗粒的溶胶直接加入到镀液中,纳米颗粒悬浮在溶液中,不需要搅拌,并且镀液中颗粒分散性好,不易团聚,得到的复合镀层中颗粒分布均匀,镀层性能良好,可应用于换热器、泵、轴、空冷等耐蚀或者耐磨的场合。
华东理工大学 2021-04-11
基于匹配理论的D2D异构网络高能效资源分配技术研究
D2D 异构网络技术(即终端直通技术),不需要通过基站或核心网进行数据中转和处理,只需在移动终端之间建立通信链路即可直接传输数据,为突破上述技术瓶颈提供了一种新型的网络架构。目前,D2D 技术已被IMT-2020(5G)推进组确定为第5代移动通信系统的关键技术之一。然而,D2D 通信无线资源分配方面的研究,必须考虑能量效率和能量使用的优化。由于移动终端的电池容量有限,一旦忽视数据传输中对能量效率的优化,将使得数据传输由于能量枯竭而中断,重要信息无法及时传达,严重影响服务质量和用户体验。针对4G 智能手机的用户调查结果表明,只有不到25%的用户对手机续航时间表示满意,手机续航时间已经成为影响用户满意度和品牌忠诚度的关键因素之一。   课题组深入研究了频谱效率和能量效率之间的内在关联,其研究结果表明,在考虑实际电路功率损耗的情况下,频谱效率和能量效率不再是简单的单调递减关系,而是随着频谱效率的增加,能量效率呈现先单调递增后单调递减的特性。通过上述分析可以看出,如果一味追求高频谱效率和高吞吐量,将会带来移动终端能量效率的大幅度下降。因此,课题组针对D2D异构网络频谱资源复用的复杂场景,将针对能效最优的NP难联合资源分配问题转换为用户偏好下的随信道状态和干扰水平而动态变化的一对一匹配问题,并通过采用稳定匹配理论、非合作博弈理论、非线性优化理论来解决能效优化问题。研究结果表明,在保障QoS情况下,相比传统的高谱效资源分配方法,该方案可以将移动终端的功率消耗降低200%以上。,本项目的核心研究方向正是将节能减排战略方针落实到移动通信的基础研究领域中,与国家中长期科技发展方向和国际通信产业长期发展趋势相一致,将在技术、环境和经济等多个方面具有重要的研究意义和实用价值。    课题组负责人周振宇自参加工作起即投入到异构网络资源分配、干扰协调、移动性管理、自组织组网等方面的研究工作中,作为项目负责人,先后主持了多项国家级、省部级科研项目,包括国家自然科学基金青年科学基金项目、北京市自然科学基金青年科学基金项目、北京市优秀人才计划项目等,积累了深厚的理论基础和丰富的研究经验。以 第 一 作 者 和 通 信 作 者 在 IEEE Transactions on Communications 、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Green Communications and Networking、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Industrial Informatics等通信领域主流期刊发表论文30 余篇,在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信领域旗舰会议发表文章30 余篇,其中2 篇论文入选ESI 高被引论文。   其研究工作已被 Prof. Zhu Han(IEEE Fellow)、Prof. Weihua Zhuang(加拿大工程院院士、IEEE Fellow)、Prof. Sherman Shen(加拿大工程院院士、IEEE Fellow)、Prof. Vincent Poor(美国科学院院士、加拿大科学院院士、英国皇家科学院院士、IEEE Fellow)、Prof. Andreas Molisch(奥地利科学院院士、IEEE Fellow)、易芝玲教授(中国移动研究院首席科学家)以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信领域顶级期刊引用和正面评价。荣获IET Communications 最佳期刊论文奖(the IET Premium Award in 2017,每年在全球范围内仅选拔1 篇)、IEEE 通信协会绿色通信与计算专委会最佳论文奖(IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award,在IEEE Globecom 2017 会议上颁奖)   目前担任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等国际学术期刊的编辑及客座编辑,担任IEEE ISADS’15 智能电网通信与网络技术专题研讨会联合主席,担任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等国际学术会议的技术委员会委员。在国际标准化方面,担任IEEE 异构网络授权/非授权频谱融合标委会工作组骨干成员(IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”)。应邀在IEEE 车辆技术协会旗舰会议IEEE VTC’18 上作Tutorial 报告(报告题目:Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems)。2016 年入选北京市委组织部“北京市优秀人才计划”,2017 年入选IEEE 高级会员(IEEE Senior Member)。   该研究由中国国家自然科学基金委项目61601180和61601181,中央高校基础研究基金资助项目2014MS08和2016MS17,日本学术振兴会JSPS KAKENHI 26730056, JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等项目资助。
华北电力大学 2021-02-01
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