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XM-649植物性神經(jīng)立體模型（附總論） ? 功能特點(diǎn)： ■ XM-649植物性神經(jīng)立體模型主要示交感與副交感兩大內(nèi)容。 ■ 副交感：示腦（第3、7、9、10對(duì)腦神經(jīng)）、骶部（第S2-4）副交感中樞所在部位以及由腦、骶部中樞發(fā)生的節(jié)前纖維通過相應(yīng)之神經(jīng)至與腦神經(jīng)相關(guān)的四大副交感神經(jīng)節(jié)器官旁節(jié)、器官壁內(nèi)的神經(jīng)節(jié)內(nèi)換元情況。 ■ 交感神經(jīng)：示交感神經(jīng)的低級(jí)中樞脊髓TH1-12、L1-3節(jié)段的灰質(zhì)側(cè)角所在部位及周圍部神經(jīng)節(jié)（椎旁節(jié)和椎前節(jié)），由節(jié)發(fā)出的分支及神經(jīng)叢等。 ■ 還可分段顯示頸、胸、腰、骶（盆）部交感神經(jīng)節(jié)后纖維的分支、分支叢的組成及具體分布情況。 ■ 尺寸：自然大 ■ 材質(zhì)：鐵絲+塑料

產(chǎn)品詳細(xì)介紹一、概述：基因型、表型和環(huán)境是遺傳學(xué)研究的鐵三角。表型（性狀）是基因型和環(huán)境共同作用結(jié)果，而基因型與表型之間有著多重關(guān)系。研究者用測(cè)序和基因組重測(cè)序來評(píng)估等位基因差異定位數(shù)量性狀等已變得很普遍，但其需大量性狀數(shù)據(jù)來佐證。然而這類分析測(cè)量的結(jié)果受人員、工具和環(huán)境等的干擾很大，還會(huì)損傷到植物。故迫切需要高效、準(zhǔn)確的萬深PhenoGA植物表型分析測(cè)量?jī)x來做可視化的精確數(shù)據(jù)分析和表型測(cè)試，如測(cè)試對(duì)壓力和環(huán)境因素的表型反應(yīng)、生態(tài)毒理學(xué)測(cè)試或萌發(fā)測(cè)定、遺傳育種研究、突變株篩選、植物形態(tài)建模、生長(zhǎng)研究等。二、主要性能指標(biāo)：1、萬深PhenoGA植物表型分析測(cè)量?jī)x是頂視+側(cè)視版本，由頂視+側(cè)視的超大變焦鏡頭自動(dòng)對(duì)焦1500萬像素以上的佳能EOS單反相機(jī)直聯(lián)電腦獲取植物頂視和側(cè)視的RGB彩色圖，并做自動(dòng)分析；由頂部的主動(dòng)紅外雙目3D相機(jī)（點(diǎn)云密度512*424像素）來獲取植物冠層的3D景深偽彩色圖和可轉(zhuǎn)換視角的3D重建偽彩色圖。2、可獲得植物在不同生長(zhǎng)階段的表型數(shù)據(jù)主要有：植株高（測(cè)量誤差≤±1.5mm）、投影葉面積及其差異值、投影葉片長(zhǎng)和卷曲度、葉片數(shù)量（自動(dòng)計(jì)數(shù)+鼠標(biāo)個(gè)別修正）、葉冠層的3D構(gòu)型數(shù)據(jù)（葉冠直徑、葉冠層面積、葉冠層占空比、葉片分布和密度、葉冠層對(duì)稱性等，冠層尺寸的測(cè)量誤差≤±2mm）、植物株形、精準(zhǔn)的莖葉夾角（真實(shí)夾角重復(fù)測(cè)量誤差≤±1.0°）、節(jié)間長(zhǎng)度及其空間體積估算值、植株高和葉冠層隨時(shí)間改變的相對(duì)生長(zhǎng)速率、葉色平均值（具有葉片顏色自動(dòng)矯正特性，可按英國(guó)皇家園林協(xié)會(huì)RHS比色卡2015版來自動(dòng)比色）及其對(duì)表征的貢獻(xiàn)評(píng)估等。具有分析特性表述如下：1）常規(guī)分析：投影葉面積及其動(dòng)態(tài)變化，外周長(zhǎng)，外接圓直徑及面積，擬合橢圓主副軸及偏角，凸包內(nèi)徑、面積及周長(zhǎng)，植株高、寬，最小外接矩形長(zhǎng)、寬，植株緊實(shí)度。2）顏色分析：RGB、LAB顏色值，具有葉片顏色自動(dòng)矯正特性，可按英國(guó)皇家園林協(xié)會(huì)RHS比色卡2015版來自動(dòng)比色。3）骨架分析：骨架長(zhǎng)度，端點(diǎn)數(shù)（葉片數(shù)），分叉數(shù)（分枝數(shù)、分節(jié)數(shù)），莖葉夾角等。4）玉米株形分析：葉片數(shù)，葉片長(zhǎng)、寬，葉片彎曲度，葉片投影面積，莖稈分節(jié)數(shù)，分節(jié)長(zhǎng)、粗，葉片顏色等。5）生長(zhǎng)分析：植株絕對(duì)生長(zhǎng)、相對(duì)生長(zhǎng)曲線，相對(duì)生長(zhǎng)趨勢(shì)。6）根系分析：根長(zhǎng)，根粗，根尖數(shù)等（根粗>1mm）。7）考種分析：種粒數(shù)，種粒面積，種粒長(zhǎng)、寬（種粒直徑>5mm，不粘連）。8）其它：不同生長(zhǎng)時(shí)期自動(dòng)批量化處理分析，多植株網(wǎng)格分析，直線、角度等幾何測(cè)量，各測(cè)量結(jié)果可編輯修正。3、可接入條碼槍來自動(dòng)刷入樣品編號(hào)，具有按條碼標(biāo)識(shí)跟蹤分析的特性。圖像分析方式和耗時(shí)：自動(dòng)分析（約1個(gè)樣品 /分鐘）+鼠標(biāo)指示測(cè)量或修正。標(biāo)配成像分析的植株高可達(dá)100cm（莖稈基部距頂部3D相機(jī)約135cm，植株距側(cè)面拍攝儀約100cm）、葉冠幅可達(dá)100cm*80cm（拍攝箱外尺寸160cm高*120cm長(zhǎng)*80cm寬）。各項(xiàng)分析數(shù)據(jù)和標(biāo)記圖片可導(dǎo)出。三、標(biāo)配供貨清單：1、超大變焦鏡頭自動(dòng)對(duì)焦1500萬像素以上的佳能EOS單反相機(jī)  2套2、主動(dòng)紅外雙目3D相機(jī)及適配器  1套3、單反相機(jī)拍攝支架 1套4、含光源的拍攝箱（標(biāo)配尺寸160cm高*120cm長(zhǎng)*80cm寬）  1套5、萬深PhenoGA植物表型分析測(cè)量?jī)x軟件及軟件鎖  1套6、葉色色彩矯正板和尺寸自動(dòng)標(biāo)定板1付7、手持式條形碼閱讀器 1付8、超薄背光燈板  1付注：可定制到250cm高*120cm長(zhǎng)*120cm寬的拍攝箱或定制便攜式的野外田間頂視版的分析檢測(cè)儀。若加配萬深SC-G自動(dòng)考種儀、RootGA根系動(dòng)態(tài)生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)分析儀等，還可分析種子形態(tài)、果實(shí)外觀品質(zhì)、花形和花色、植株根系的脅迫響應(yīng)等。推薦選配電腦：酷睿i5 CPU / 8G內(nèi)存/ 256G硬盤 / 23”彩顯/無線網(wǎng)卡，2個(gè)USB3.0和3個(gè)USB2.0口，Windows 完整專業(yè)版或旗艦版

產(chǎn)品詳細(xì)介紹

本項(xiàng)目研究了單個(gè)動(dòng)力源分時(shí)段驅(qū)動(dòng)多個(gè)負(fù)載的傳動(dòng)方案，采用電磁控制技術(shù)設(shè)計(jì)了分體式電磁聯(lián)軸器，通過徑向移動(dòng)活動(dòng)半聯(lián)軸器，實(shí)現(xiàn)其與不同位置的多個(gè)固定半聯(lián)軸器分時(shí)段接合。將該分體式電磁聯(lián)軸器應(yīng)用于多層升降橫移式立體車庫各層車位的升降傳動(dòng)裝置，能夠?qū)崿F(xiàn)同一層的多個(gè)車位共用一臺(tái)升降電機(jī)，電機(jī)分時(shí)段驅(qū)動(dòng)各個(gè)車位的升降動(dòng)作，減少電機(jī)數(shù)量，提高電機(jī)的使用率；多個(gè)車位采用一臺(tái)升降電機(jī)驅(qū)動(dòng)，能夠方便的在電機(jī)驅(qū)動(dòng)部分安裝配重塊，以減小電機(jī)功率、節(jié)約能源。本項(xiàng)目獲批發(fā)明專利3項(xiàng)。

大功率復(fù)雜波形激光脈沖種子源主要用于產(chǎn)生高功率的復(fù)雜波形激光脈沖。在MOPA（Master Oscillator Power Amplifier）系統(tǒng)中的輸出光脈沖，會(huì)因系統(tǒng)內(nèi)部的多次光放大而帶來波形劣化。克服該技術(shù)缺陷的主要手段是對(duì)種子光脈沖進(jìn)行整形，以修正最終的高功率脈沖波形。這要求種子源系統(tǒng)輸出的光脈沖能同時(shí)滿足大功率和復(fù)雜波形。 MOPA系統(tǒng)主要應(yīng)用于需要強(qiáng)激光脈沖的激光標(biāo)記、材料加工、或其它特殊領(lǐng)域，大功率復(fù)雜波形激光脈沖種子源是提升輸出激光脈沖質(zhì)量的核心技術(shù)。

國(guó)內(nèi)外首次利用動(dòng)物源纖維素分解菌發(fā)酵秸稈和雞糞，秸稈經(jīng) 發(fā)酵后，能夠使 CP 含量提高 318.92%，NDF、ADF 和 CF 含量分別下降 20.89%、 29.94%和 49.07%，各種氨基酸含量提高 100-200%；能夠使骨粉、CaHPO4 和 Ca3(PO4)2 溶磷效果分別提高 701.75%、586.03%和 680.73%，使動(dòng)物體內(nèi)磷的表青島農(nóng)業(yè)大學(xué)科技成果介紹 2017 －59－ 觀消化率提高 13.15%。利用該菌株發(fā)酵雞糞，能夠使雞糞中氮、無機(jī)磷、有機(jī) 質(zhì)含量分別提高 12.13%、74.7%、15.6%，CF 降低 39.15%，氨氣降低 55.12%， 雞糞大腸桿菌值為 0.05g，寄生蟲卵死亡率為 96%；臭度達(dá)到 M2 級(jí)，符合 NY/T1168 畜禽糞便無害化處理技術(shù)規(guī)范。該成果達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平，并已申請(qǐng)國(guó)家專利 （200810086018.2）。 生產(chǎn)條件及經(jīng)濟(jì)效益預(yù)測(cè)：項(xiàng)目適于微生態(tài)制劑生產(chǎn)企業(yè)，在已有產(chǎn)品和 加工設(shè)施的基礎(chǔ)上，通過引進(jìn)發(fā)酵菌種和發(fā)酵工藝便可以快速生產(chǎn)出發(fā)酵制劑 并投放市場(chǎng)，即可獲得高額利潤(rùn)。發(fā)酵秸稈工藝簡(jiǎn)單，既適合于規(guī)模生產(chǎn)又可 以分散加工，便于廣大農(nóng)村和企業(yè)推廣應(yīng)用。采用本項(xiàng)技術(shù)可有效利用秸桿資 源，改善環(huán)境，防止污染，緩解蛋白資源短缺，達(dá)到節(jié)約飼料的效果。另外， 該發(fā)酵菌還能夠使雞糞中的氮、無機(jī)磷、有機(jī)質(zhì)的含量提高，粗纖維和氨氣濃 度降低，為雞糞資源的合理利用和減少環(huán)境污染提供有效的解決途徑。該項(xiàng)目 屬于一個(gè)投資少見效快的項(xiàng)目。 

成果創(chuàng)新點(diǎn) 通過光譜使飛蛾興奮起飛、使飛蛾治盲無方向、高溫 殺蟲。 核心優(yōu)勢(shì)：替代化學(xué)農(nóng)藥；廣譜高效，本裝置可以應(yīng) 用到所有農(nóng)作物，瓜果蔬菜,茶葉,煙葉,樹木等殺蟲率高。 本成果是利用幾種稀土材料按一定比例進(jìn)行配方，在 特殊真空管中加電壓發(fā)出所需要的光譜，這種光譜它的管 控農(nóng)作物面積約 20 到 40 畝。當(dāng)所有農(nóng)作物和經(jīng)濟(jì)農(nóng)作物 的害蟲飛蛾，在接收到這種光譜后立刻興奮起飛追光，當(dāng)

通過光譜使飛蛾興奮起飛、使飛蛾治盲無方向、高溫殺蟲。核心優(yōu)勢(shì)：替代化學(xué)農(nóng)藥；廣譜高效，本裝置可以應(yīng)用到所有農(nóng)作物，瓜果蔬菜,茶葉,煙葉,樹木等殺蟲率高。本成果是利用幾種稀土材料按一定比例進(jìn)行配方，在特殊真空管中加電壓發(fā)出所需要的光譜，這種光譜它的管控農(nóng)作物面積約20 到 40 畝。當(dāng)所有農(nóng)作物和經(jīng)濟(jì)農(nóng)作物的害蟲飛蛾，在接收到這種光譜后立刻興奮起飛追光，當(dāng)害蟲飛蛾飛往強(qiáng)光區(qū)，一種光譜對(duì)飛蛾的付眼進(jìn)行治盲，使飛蛾失眠無方向而落地。飛蛾追光是它的本性，當(dāng)追補(bǔ)到高溫區(qū)域直接燒死。

國(guó)盛資本（Godsend Prosperity）是一家立足于中國(guó)的高端研究、顧問與全球性股權(quán)投資公司。國(guó)盛致力于為中國(guó)與全球領(lǐng)先的大型機(jī)構(gòu)、企業(yè)和高凈值個(gè)人專業(yè)化的管理資產(chǎn)，采取靈活多元化的投資策略，尋求成長(zhǎng)資本、收購(gòu)控制，以及企業(yè)重組、改造與不良資產(chǎn)處置等復(fù)雜的特殊情形投資機(jī)會(huì)。  

緊緊圍繞“礦山無線監(jiān)控系統(tǒng)”、“礦山智能檢測(cè)裝備”方向，有針對(duì)性地開展一系列科學(xué)研究，形成了一批有較大研究?jī)r(jià)值的科研成果，“礦用蓄電池機(jī)車關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用”獲國(guó)家能源科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。 在光纖傳感技術(shù)在煤礦安全監(jiān)測(cè)監(jiān)控方面進(jìn)行了探索外界信號(hào)通過直接改變光纖的傳輸特征參量對(duì)光波實(shí)施調(diào)制的本征型光纖傳感器理論，研究取得了豐碩的成果，與中國(guó)礦業(yè)大學(xué)合作，共同研究科技部支撐計(jì)劃項(xiàng)目-煤礦突水、火災(zāi)等重大事故防治關(guān)鍵技術(shù)及裝備研發(fā)項(xiàng)目,發(fā)表相關(guān)學(xué)術(shù)論文 35 篇，申報(bào)發(fā)明專利 11 項(xiàng)，授權(quán)發(fā)明專利 1 項(xiàng)，授權(quán)實(shí)用新型專利 20 余項(xiàng)；面向深井通信的弱鏈路可靠傳輸問題，研究礦山井下信道時(shí)變機(jī)理和統(tǒng)計(jì)特性，建立時(shí)頻碼空多維復(fù)用無線傳輸理論框架和多維聯(lián)合優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，揭示電磁波在礦山井下傳播規(guī)律，與其相關(guān)的理論研究《基于相長(zhǎng)干擾的煤礦井下物聯(lián)網(wǎng)感知層時(shí)間同步機(jī)制研究》、《基于通用特征函數(shù)法的電大復(fù)雜目標(biāo)寬帶電磁散射特性研究》獲 2014年國(guó)家自然基金資助。