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產(chǎn)品詳細(xì)介紹 MA-3庫侖法水分測定儀具有中文液晶顯示，并具有自動計算和打印功能，能打印出百分含量、樣品編號、試驗員、實驗日期等內(nèi)容！MA-3全自動卡爾費休水分測定儀詳細(xì)介紹：本昂儀器綜合多年制造與銷售各種電化學(xué)產(chǎn)品的經(jīng)驗，發(fā)展出最新的MA-3精湛一代智能卡爾費休水分測定儀。其寬廣的實用性，幾乎可囊括各種應(yīng)用領(lǐng)域：制藥工業(yè)：如果片劑內(nèi)含太多水分會互相粘結(jié)；如果含水量過低則片劑易碎裂。MA-3精湛一代智能卡爾費休水分測定儀采用了LCD大屏幕彩色顯示器，軟件界面內(nèi)容豐富，操作內(nèi)容漢字提示，人機(jī)對話靈活、方便，除具有檢測靈敏閾高、操作簡單、測試速度快、重復(fù)性好等特點外，還具有根據(jù)國際標(biāo)準(zhǔn)文獻(xiàn)設(shè)有吸水度測定的功能；試驗結(jié)果存儲、打印功能；樣品測定過程由儀器自動控制，攪拌、測定60秒左右自動完成，直接顯示測定結(jié)果；全密封滴定池瓶，避免試劑與人接觸，也避免環(huán)境濕度的影響；儀器應(yīng)具有中文液晶顯示，并具有自動計算和打印功能，能打印出百分含量、樣品編號、試驗員、實驗日期等內(nèi)容；儀器準(zhǔn)確度為：①水含量小于10微克水時，測量值誤差小于2.9ug水；②水含量在10微克-1000微克水時，測量誤差≤3ug水；③水含量在1000微克以上時，測量值誤差≤0.3%（不含進(jìn)樣誤差）；MA-3精湛一代智能卡爾費休水分測定儀技術(shù)參數(shù) 顯示方式：LCD彩色大屏幕顯示器 測量范圍：0.0001%（1ppm）至100%靈 敏 閾：0.1ugH2O吸水度測定 試驗結(jié)果打印 試驗結(jié)果存儲 功 率：小于60W 濕度〈85% 重 量：約8kg 使用環(huán)境：溫度5℃－40℃ 測定原理:卡爾費休庫侖法準(zhǔn) 確 度：對于5μg-1mg為±3μg，對于1mg以上，為0.3%（不含進(jìn)樣誤差） 電 源：AC220V±10% 50Hz±5% 外形尺寸：385×290×280（mm) MA-3精湛一代智能卡爾費休水分測定儀符合以下標(biāo)準(zhǔn)1、GB/T7600《運行中變壓器油水分含量測定法(庫侖法)》2、GB6283《化工產(chǎn)品中水分含量的測定卡爾費休法（通用方法）》3、SH/T0246《輕質(zhì)石油產(chǎn)品中水含量測定法（電量法）》4、SH/T0255《添加劑和含添加劑潤滑油水分測定法（電量法）》5、GB/T11133《液體石油產(chǎn)品中水含量測定方法（卡爾費休法）》6、GB/T7380《表面活性劑含水量量的測定（卡爾費休法）》7、GB10670《工業(yè)用氟代甲烷類中微量水分的測定卡爾費休法》8、GB/T606化學(xué)試劑水分測定通用方法卡爾費休法》9、GB/T8350《變性燃料乙醇》10、GB/T8351《車用乙醇汽油》11、GB/T3776.1《農(nóng)藥乳化劑水分測定法》12、GB/T6023工業(yè)用丁二烯中微量水分的測定卡爾費休庫侖法》13、GB/T3727工業(yè)用乙烯、丙烯中微量水的測定14、GB/T7376工業(yè)用氟代烷烴中微量水分的測定15、GB/T18619.1天然氣中水含量的測定卡爾費休-庫侖法16、GB/T512《潤滑脂水分測定法》17、GB/T1600-農(nóng)藥水分測定方法》18、GB/T11146《原油水含量測定法（卡爾費休庫侖法）》19、GB/T12717《工業(yè)用乙酸酯類試驗方法》20、GB/T5074焦化產(chǎn)品水分測定方法21、GB/T18826工業(yè)用1,1,2-四氟乙烷（HFC-134a)22、符合國家藥典中關(guān)于卡爾費休法測定藥品中水分含量的技術(shù)要求

產(chǎn)品詳細(xì)介紹 　　新一代嵌入式高清教學(xué)終端RE300系列是華平信息技術(shù)股份有限公司針對教育行業(yè)推出的新一代嵌入式高清教學(xué)終端，支持高達(dá)1080p60fps高清畫質(zhì)和48Khz高保真CD級音質(zhì)，可為您提供逼真的遠(yuǎn)程交互和協(xié)作應(yīng)用。出色的視音頻通信功能與強(qiáng)大的應(yīng)用功能相結(jié)合，將高品質(zhì)的視音頻通信應(yīng)用帶到教學(xué)之中。 　　RE300系列含2路音頻輸入(1路MIC接口、1路AMAI接口),2路音頻輸出接口;2路視頻輸入接口(1路SDI高清視頻輸入、1路DVI-I高清雙流輸入)，2路HDMI視頻輸出接口。 　　產(chǎn)品特點 　　【全高清應(yīng)用效果】 　　圖像高清：最高支持1080全高清視頻輸入和輸出，活動圖像幀率5～60幀/秒可選，帶給您流暢的全高清視頻交互體驗。 　　語音高清：獨創(chuàng)的Audec音頻處理技術(shù)，支持高達(dá)48kHz的寬頻立體聲CD級別語音，為您提供劇場般的音質(zhì)享受。 　　清晰的圖像、語音和數(shù)據(jù)，帶來高品質(zhì)的教學(xué)效果。 　　【強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)能力】 　　強(qiáng)大的智能糾錯技術(shù)：在高達(dá)33%丟包率的情況下也可以實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)的多媒體通信。 　　強(qiáng)大的智能網(wǎng)絡(luò)修復(fù)技術(shù)：即使惡劣的網(wǎng)絡(luò)情況下，也保證圖像不花屏、不破碎。 　　強(qiáng)大的自適應(yīng)傳輸技術(shù)：自動判斷網(wǎng)絡(luò)情況，并自適應(yīng)網(wǎng)路傳輸。 　　【領(lǐng)先的視頻編解碼技術(shù)】 　　低帶寬、可擴(kuò)展編碼能力：采用業(yè)界領(lǐng)先的H.264 High Profile(level 5) 和H.264多碼流編碼技術(shù)，視頻精度提高一倍，并可進(jìn)行自適應(yīng)碼率控制，可在實現(xiàn)全動態(tài)1080p視頻的編碼傳輸時將占用的帶寬資源減少50%。一次編碼可提供不同分辨率、不同幀率的視頻碼流，滿足各種不同課堂需求。 　　多路編解碼能力：支持同時進(jìn)行多路圖像的編碼和解碼應(yīng)用。 　　【獨創(chuàng)的多業(yè)務(wù)終端】 　　具備多業(yè)務(wù)接入能力，可在一個終端上實現(xiàn)遠(yuǎn)程教育、在線課堂、講座傳輸?shù)榷喾N業(yè)務(wù)的接入。 　　【強(qiáng)大的課堂錄像功能】 　　具備強(qiáng)大的課堂錄像功能，可以選擇課堂中的圖像、聲音、數(shù)據(jù)等任意一個或多個信息源進(jìn)行錄像;視頻錄制格式為AVI、MKV、TPC等格式，通過提供的轉(zhuǎn)換工具可轉(zhuǎn)換成其他標(biāo)準(zhǔn)格式文件。 　　【多畫面功能】 　　與在線課堂服務(wù)器配合，終端的每路輸出都具有多畫面顯示功能;多畫面顯示模式中每個子畫面的分辨率不變。 　　技術(shù)參數(shù)

產(chǎn)品詳細(xì)介紹    模塊化積木式可拆裝機(jī)器人由六個自由度基本模塊組成，按照機(jī)器人關(guān)節(jié)區(qū)分，可分為1關(guān)節(jié)模塊—6關(guān)節(jié)模塊，模塊從1到6關(guān)節(jié)逐關(guān)節(jié)組合。每一模塊單獨可以控制運行，模塊本身末端有旋轉(zhuǎn)運動、回轉(zhuǎn)運動兩種形式，六個模塊組合之后構(gòu)成類似工業(yè)串聯(lián)關(guān)節(jié)是機(jī)器人形式。    每一模塊采用透明式封裝，可以直觀的看到內(nèi)部傳動結(jié)構(gòu)，運行情況。模塊內(nèi)部傳動結(jié)構(gòu)完全體現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人特點并微縮，而且結(jié)構(gòu)多樣化，滿足教學(xué)要求。設(shè)計中采用了工業(yè)上常用到的同步帶傳動、蝸輪蝸桿傳動以及齒輪傳動等主要結(jié)構(gòu)形式。     

該報告對于新街口街道制定生活服務(wù)業(yè)三年規(guī)劃，具有較強(qiáng)的指導(dǎo)作用，相關(guān)研究結(jié)論和政策建議被采納。

RFID安全漏洞分析與檢測系統(tǒng)旨在通過漏洞掃描和模擬攻擊行為嘗試讀取、復(fù)制、篡改、銷毀和拒絕服務(wù)等攻擊，對已有RFID應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行測試。系統(tǒng)具備開放式體系架構(gòu)可以方便的增加新的攻擊手段和升級漏洞庫。系統(tǒng)具備安全性評估功能，可對被測系統(tǒng)生成檢測報告。系統(tǒng)包含漏洞掃描模塊及報表生成模塊、漏洞管理模塊和插件管理等四個功能模塊。 系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)以下技術(shù)： ？ 標(biāo)簽漏洞掃描功能能夠針對超高頻、高頻和低頻標(biāo)簽執(zhí)行盤存攻擊、復(fù)制攻擊、弱密碼攻擊、銷毀標(biāo)簽攻擊、和DOS攻擊，且攻擊存在一定的成功率； ？ 插件管理功能能夠通過添加dll插件文件，在插件管理窗體中，增加了新的攻擊手段； ？ 漏洞庫管理能夠查看漏洞的數(shù)據(jù)庫，添加、刪除漏洞； ？ 每次掃描結(jié)果和系統(tǒng)建議會生成pdf報告。 基于RFID技術(shù)的應(yīng)用設(shè)計是完全開放的，RFID技術(shù)在應(yīng)用中缺乏完善的安全機(jī)制，將會給消費者帶來隱私泄露等安全問題。RFID安全漏洞分析與檢測系統(tǒng)可應(yīng)用在RFID應(yīng)用系統(tǒng)的安全測試上，在系統(tǒng)上線前及時幫助發(fā)現(xiàn)安全漏洞。

RealAI首席執(zhí)行官田天表示，新冠肺炎疫情暴發(fā)以來，各大媒體網(wǎng)站、社交平臺上關(guān)于疫情的話題熱度持高漲。在此環(huán)境下，信息的高效傳播成為重要訴求。一方面，相關(guān)部門需要全面了解公眾對疫情的話題討論，輔助決策優(yōu)化的同時也利于開展引導(dǎo)工作；另一方面，公眾亟需第一時間獲得最權(quán)威、最實時、最準(zhǔn)確的疫情動態(tài)。分析稱，互聯(lián)網(wǎng)成為這次疫情主要的“信息源”平臺，傳播模式更是基于人手一機(jī)的“自媒體”，信息流不僅降低了大眾獲取信息的“信噪比”，更滋生出不同程度的謠言。據(jù)介紹，“新冠肺炎疫情AI話題分析平臺”通過對多渠道海量媒體信息進(jìn)行自動抓取采集、識別分析，解決了傳統(tǒng)信息檢索過程中因消息源頭繁雜、消息過多、檢索意圖不明確而產(chǎn)生的困擾。同時，基于大數(shù)據(jù)分析和AI建模，自動識別出近期熱點話題、新聞追蹤和話題導(dǎo)向、地區(qū)關(guān)注度變化，為用戶第一時間推送全網(wǎng)話題最新動態(tài)，滿足用戶對疫情輿情監(jiān)測的需求，為作出正確輿論引導(dǎo)提供分析依據(jù)。

清華大學(xué)公共安全研究院和北京辰安科技股份有限公司快速搭建了疫情實時態(tài)勢感知與分析系統(tǒng)，對區(qū)域疫情數(shù)據(jù)進(jìn)行實時動態(tài)監(jiān)測、搜集、分析和可視化，服務(wù)各級政府疫情應(yīng)急的資源調(diào)度、態(tài)勢研判和決策指揮。該系統(tǒng)在實時播報全國和世界范圍內(nèi)疫情最新動態(tài)的同時，對省級和地市級的人員遷徙比例與分布進(jìn)行重點信息排查，密切關(guān)注人口流動與疫情分布的內(nèi)在聯(lián)系，為疫情跨區(qū)域傳播規(guī)律和病例溯源提供依據(jù)。該系統(tǒng)深入剖析大數(shù)據(jù)并探查民眾意識和情感傾向，研判民眾主流感情傾向和重點關(guān)注事件等疫情相關(guān)輿情，以“情感分析拼圖”、“事件文章熱詞云”和“全國輿情熱度”等分析結(jié)果為引證，為辟謠和積極引導(dǎo)輿論提供幫助，在國家抗擊疫情最為嚴(yán)重困難的時期為大眾的理性思考和科學(xué)防備貢獻(xiàn)力量。國疾病預(yù)防控制中心以及廣東省、武漢市、合肥市、深圳市、廣州市、佛山市等20多個省市在指揮調(diào)度中使用該系統(tǒng)。

扭振分析儀可以用于開展汽輪機(jī)等各類旋轉(zhuǎn)機(jī)械傳動軸系扭轉(zhuǎn)振動測試，提供以下分析圖表：數(shù)據(jù)列表、波形、頻譜、棒圖、趨勢分析、瀑布圖、層疊圖、歷史數(shù)據(jù)查詢等，測試數(shù)據(jù)可導(dǎo)出至Excel文件。主要技術(shù)指標(biāo)：4通道；美國國家虛擬儀器公司硬件；32位計數(shù)器；計數(shù)頻率100MHz；最低測量轉(zhuǎn)速：0.025r/min。

糧食生產(chǎn)是資源約束型生產(chǎn),本質(zhì)的約束資源是耕地,糧食安全的核心是耕地安全.面對我國剛性增長的巨量人口,通過降低消費和擴(kuò)大貿(mào)易都不能從根本上解決糧食安全問題,從戰(zhàn)略上看,我國糧食安全的治本之策是提高糧食產(chǎn)出能力,兩個因素制約我國糧食的有效供給:播種面積和單位面積產(chǎn)量,而耕地的數(shù)量和質(zhì)量又最終成為約束播種面積和單位面積產(chǎn)量的先決條件.因此,有必要分析耕地的數(shù)量和質(zhì)量變化與糧食生產(chǎn)的相關(guān)關(guān)系,揭示耕地對糧食生產(chǎn)和糧食安全的貢獻(xiàn)作用,維護(hù)耕地質(zhì)量,推進(jìn)農(nóng)地開發(fā),確保耕地安全,從資源層面保障糧食安全的實現(xiàn).

自然場景視覺感知與理解是人工智能的前沿?zé)狳c，其主要任務(wù)是對場景中的視覺要素進(jìn)行認(rèn)知，進(jìn)而推斷出其中包含的場景語義。IMAGINE實驗室近年來相繼從場景構(gòu)成分析、場景內(nèi)容推理、場景結(jié)構(gòu)建模等角度對這一問題展開了系統(tǒng)研究，著重探索了融合先驗建模與深度學(xué)習(xí)的自然場景視覺理解這一問題。大數(shù)據(jù)具有規(guī)模大、種類多、產(chǎn)生速度快、有價值數(shù)據(jù)密度低等特點。對大數(shù)據(jù)信息分析具有重要意義，也是目前研究的熱點，其主要任務(wù)是利用數(shù)據(jù)分析的方法從大數(shù)據(jù)中獲取有價值信息。IMAGINE實驗室近年來結(jié)合深度學(xué)習(xí)前沿技術(shù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測，并在海關(guān)大數(shù)據(jù)分析項目和國網(wǎng)電力冰風(fēng)災(zāi)害預(yù)測項目中進(jìn)行應(yīng)用