|
搜索
搜 索
高等教育領域數字化綜合服務平臺
諾為 N92 翻頁激光筆 空中飛鼠 ppt翻頁筆
產品詳細介紹
上海諾為電子科技有限公司
2021-08-23
計劃生育模型計劃生育教育模型XM-N6
XM-N6高級計劃生育教育模型
?
一、功能特點：
■ XM-N6高級計劃生育教育模型采用高分子材料制成，外形逼真，腹壁柔軟有彈性，操作真實。
■ 解剖結構包括子宮和附件等，模型部分透明的子宮有助于觀察宮內避孕器放置與取出全過程，操作時可觀察操作步驟是否正確。
■ 陰道可擴張，可使用陰道窺器模擬訓練和演示女性宮內避孕器的放置與取出技術。
■ 使用操作杠桿模擬子宮3個不同的位置：前傾位、水平位和后傾位。
■ 可使用模擬腹壁（布套）練習雙合診技術，放置和取出陰道隔膜、宮內避孕器和泡沫海綿避孕器。
■ 可進行計劃生育教育和技能操作訓練及考核。
■ 可反復進行練習。
?
二、標準配置：
■ 計劃生育教育模型：1個
■ 模擬腹壁（布套）：1個
■ 宮內節育器：1個
■ 說明書：1冊
?????? ■ 保修卡合格證：1張
上海欣曼科教設備有限公司
2021-08-23
KEM便攜式液體比重計DA-130N
產品詳細介紹KEM便攜式液體比重計DA-130N是利用U型管振蕩原理，通過測量樣品的共振頻率來測定各種液體樣品的密度。KEM便攜式液體比重計DA-130N廣泛應用于原油及石油產品、化工產品、酒類及軟飲料、食品、食用油、醫藥產品、電子產品及半導體等行業。KEM便攜式液體比重計DA-130N更是得到廣泛的應用。
KEM便攜式液體比重計DA-130N的技術參數：
測定范圍 0 ~ 2 g/cm3 (內置式溫度控制)
測量精度 ±10-3g/cm3
溫度范圍 0~40℃
溫度精度 ±0.1℃
溫度補償 有
白度顯示 無
上海圖新電子有限公司
2021-08-23
DH4501N三維亥姆霍茲線圈磁場實驗儀
1、學習霍爾效應原理，測繪霍爾元件的VH-1s，VH-ls,VH-lM曲線
2、測量單個通電圓線圈軸線上(X方向)各點的磁感應強度;
3、測量亥姆霍茲線圈軸線上各點的磁感應強度，比較和驗證磁場疊加原理;
4、測測量兩個通電圓線圈不同間距時的線圈軸線上各點的磁感應強度;
5、測量亥姆霍茲線圈Y方向和Z方向上B的分布。
杭州大華儀器制造有限公司
2021-02-01
廣東省科學技術廳關于征求2023年度廣東省重點領域研發計劃“新型儲能與新能源”重大專項旗艦項目（第一批）申報指南意見的通知
為全面貫徹落實黨的二十大精神和習近平總書記關于加強關鍵核心技術攻關的系列重要講話精神，落實省委、省政府關于加快推動新型儲能產業高質量發展的工作部署和《廣東省推動新型儲能產業高質量發展的指導意見》（粵府辦〔2023〕4號）等任務要求。經前期調研、專家論證，我廳形成了《2023年度廣東省重點領域研發計劃“新型儲能與新能源”重大專項旗艦項目（第一批）申報指南（征求意見稿）》。
廣東省科學技術廳
2023-07-05
煉鐵生產過程伴生能源的整體梯級回收系統
本發明公開了一種煉鐵生產過程伴生能源的整體梯級回收系統,包括:包含燃氣輪機的高爐煤氣燃機發電系統和包含雙壓余熱鍋爐的余熱回收發電系統;還包括燒結煙氣回收系統和冷卻熱廢氣回收系統。所述的燒結煙氣回收系統將來自燒結機的燒結煙氣經除塵器除塵后,在第一引風機的抽吸作用下送入雙壓余熱鍋爐;所述的冷卻熱廢氣回收系統將冷卻熱燒結礦后產生的熱廢氣在第二引風機的抽吸作用下也送入雙壓余熱鍋爐。本發明系統將燒結工藝顯熱和煉鐵過程伴生的低熱值高爐煤氣進行整體回收,并且梯級利用,形成完整的、能穩定運行的中低溫余熱、低熱值高爐煤氣高效綜合利用系統。
浙江大學
2021-04-11
一種能源回收自清潔的垃圾輸送系統
本發明公開了一種能源回收自清潔的垃圾輸送系統，包括：用于輸送垃圾桶升降循環的升降機構，所述升降機構具有環形輸送件，環形輸送件上間隔布置有多個連接座，每個連接座上轉接有所述的垃圾桶；安裝在所述升降輸送機構兩側并用于保持垃圾桶升降運動姿態的限位軌道，靠近所述升降機構的底部設有無限位軌道作用的垃圾傾倒位；置于各樓層并用于控制垃圾桶在垃圾投放口停止的即停機構；位于所述升降機構下方的垃圾儲存箱，用于儲存各垃圾桶翻轉倒出的垃圾。本發明適用于高層建筑各樓層垃圾的升降輸送；節省電梯運輸垃圾的功耗，節能減排；減少垃圾處理的人力消耗，降低管理成本。
浙江大學
2021-04-11
基于大數據的能源互聯網能量管理系統
隨著電網數據規模越來越大，所蘊含的價值也越來越多。清華大學信研院研發了基于機器學習方法的能源互聯網能量管理系統，主要功能為對電網的穩定性進行預測和可視化。系 統分為訓練部分和預測部分。訓練部分通過歷史數據進行機器學習，建立一個電壓穩定性的 分類器。分類器訓練完成后，再對新增的未知數據進行預測。訓練部分主要分為特征提取、 類別標記、特征壓縮、分類器類型選擇。預測部分主要分為分類器數據啟動階段和預測輸出 階段。本系統提出利用機器學習方法對電網電壓穩定性進行預測，進一步綜合多個節點給出 電網態勢感知的評估結果。在訓練每一個節點分類器的時候，本系統將特征選取的時段和預 測時間節點拉開，形成一種延時的預測方法，本發明對復雜系統有著更好的還原效果。2 應用說明本系統實施電壓穩定性預測的具體步驟為:步驟 1:通過部署在關鍵測點的同步相角測量單元 PMU 采集電網實時數據，所述 實時數據包含電網中每個關鍵測點的電壓 U、 有功 P、無功 Q、電流 I;分別計算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，電壓的變化 量比上無功的變化量的衍生量 dU/dQ，用這 些衍生量作為特征，來表征量的時間變化速 率;步驟 2:對步驟 1 中提取的特征進行數 據降維與壓縮;根據特定時刻電壓 U 是否恢 復到標準值的 0.8 倍來區分每組樣本組是否 穩定，用 0 標記穩定，用 1 標記不穩定;步驟 3:選擇分類器，建立一個電壓穩 定性的分類器;步驟 4:訓練分類器;當分類器訓練完 成后，將訓練好的參數儲存起來;步驟 5:進入預測部分的數據啟動階段， 填充特征矩陣，沒有輸出;步驟 6:把多個節點的特征按照順序排列，形成特征矩陣;特征矩陣填充完成后， 根據分類器給出的預測結果;特征時段向前滑動，最初的特征被拋棄，新特征補充在隊尾， 分類器持續給出預測結果;步驟 7:每隔一定時間間隔 ，要把新收集來的數據與以前的數據一起，重新回到步驟 4 訓練分類器，更新參數。在具體系統搭建過程中，我們充分利用現有機器學習平臺。其中 Hadoop 的文件管理系統 HDFS 負責數據存儲;Spark 負責模型訓練;Storm 負責在線預測;Kafka 負責在 Storm 和Hadoop 之間傳遞更新后的模型參數。
清華大學
2021-04-11
多能源微網系統智能規劃和全景評估軟件
高?？萍汲晒M在科轉云
西安交通大學
2021-04-10
新型能源作物培育及秸稈酒精產業化技術
研發階段/n華中農業大學生物質與生物能源研究中心自成立以來，在彭良才博士的帶領下正大力開展新型能源作物的培育和秸稈酒精產業化相關技術的攻關。通過與國內多家科研院所合作，己篩選和鑒定出一批適應于我國邊際土地種植的生物質產量大和木質纖維素降解轉化效率高的能源植物（甜高梁和芒草）。采用現代生物技術，對我國三大糧食作物（水稻、小麥和玉米）其秸稈細胞壁結構與組成展開遺傳改良，已篩選出一批理想能源作物的新材料，不僅糧食產量穩定，其秸稈降解轉化酒精的效率明顯提高，同時還可提高秸稈的綜合利用（如飼料、造紙、化工產品
華中農業大學
2021-01-12