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儀器概述 本儀器是采用國際液壓標準委員會指定的光阻（遮光）法計數原理，專門用于現場油液污染度等級快速檢測裝置。具有體積小、質量輕、檢測速度快、精度高、重復性好等優點，可在高溫高壓等及其惡劣的條件下工作。內置微水傳感器和溫度傳感器，在進行污染度檢測的同時，可對水含量和油液溫度一并檢測。適用于發動機油、齒輪油、變壓器油（即絕緣油）、液壓油、潤滑油、合成油等油液，可廣泛應用于航空航天、石油化工、交通港口、鋼鐵冶金、汽車制造等領域。 技術參數 1、光  源：半導體激光器 2、流速范圍：20-60mL/min 3、離線檢測樣品粘度：≤100cSt，粘度高時可選配壓力艙 4、在線檢測壓力：0.1-0.6Mpa（選配減壓裝置最高壓力可達40Mpa） 5、粒徑范圍：1-500μm（選用不同型號傳感器） 6、接口：USB接口、電源接口 7、數據存儲：提供1000組數據存儲空間，并支持優盤存儲 8、靈 敏 度：1μm或4μm（c) 9、極限重合誤差：10000粒/ml 10、計數體積：1-999ml 11、計數準確性：±0.5個污染度等級 12、防護等級：IP67 13、測試時間間隔：1秒-24小時 14、檢測樣品溫度：0-80℃ 15、水活性參考值：0-1aw（±0.05aw） 16、水含量：0-120ppm（±10%） 17、工作溫度：-20-60℃ 18、供  電： AC 220V±10%、50/60Hz或DC12-40V 19、重 量：2.5kg 20、體 積：275×220×107mm 性能特點 1、采用光阻（遮光）法原理，使用高精度激光傳感器，體積小、精度高、性能穩定 2、適用于實驗室或現場檢測，也可選配減壓裝置用于在線高壓測量，實時監測用油系統中的顆粒污染度 3、可外接壓力艙形成正/負壓，實現高粘度樣品的檢測和樣品脫氣 4、內置數據分析系統，能顯示各通道粒徑的真實數據并自動判定樣品等級 5、管路采用316L及PTFE材料，滿足各類有機溶劑及油品的檢測 6、具有體積沖洗和時長沖洗模式，方便用戶對設備的使用和維護 7、內置ISO4406、NAS1638、SAE4059、GJB420A、GJB420B、ГOCT17216、GB/T14039等顆粒污染度等級標準 8、內置校準功能，可按GB/T21540、ISO4402、GB/T18854等標準進行校準 9、內置數據分析系統，可根據標準自動判定樣品等級，具有數據自動處理、打印功能 10、可設定任意報警級別，實現污染度或潔凈度檢測 11、內置微水傳感器和溫度傳感器 12、中英文輸入，一鍵切換，具有預設、輸入、修改、存儲功能，操作方便快捷 13、超大存儲，可選擇存儲在儀器內部或外部存儲設備中 14、嵌入式設計，高強度外殼，便于攜帶，適合各類工程機械 網址鏈接 http://www.csscyq.com/proshow.asp?id=822      

物聯網作為我國重點發展的戰略性新興產業之一，對于支撐“網絡強國”和“中國制造2025”等國家戰略具有重要意義。然而，當今高校物聯網專業卻普遍面臨人才培養與產業發展不適配、教育內容與產業技術應用相脫節等挑戰。本案例通過構建“多主體參與、多模式共融、多層次漸進”的物聯網產業學院，全面推動企業優勢與教育資源融合，從人才培養目標重構，產教融合創新平臺搭建，以及“專創融合”+“賽教融合”的人才培養模式構建等方面，全面提升物聯網專業人才培養質量，著力培養創新能力強、可適應經濟社會發展需要的高質量工程技術人才，使學生實踐能力顯著增強，就業率和創業成功率大幅提升。

本實用新型公開了置物箱，屬于置物箱技術領域。置物箱，包括底座，底座底面上固定安裝有萬向滾輪，萬向滾輪上固定連接有鎖緊裝置，底座上方設置有封閉式置物裝置，封閉式置物裝置包括有大型置物柜和小型置物柜，大型置物柜和小型置物柜均包括有柜門和置物腔，柜門的一側豎直棱邊上固定安裝有鉸鏈，柜門通過鉸鏈與柜體活動連接，另一側豎直棱邊上固定安裝有電子鎖；封閉式置物裝置上端固定連接有置物臺，置物臺的側壁上嵌入安裝有掃碼服務裝置；本實用新型有效解決在火車站、機場等場所未設置公共置物設施，旅客臨時置物較為不便

產品詳細介紹 可根據客戶的要求批量定做

農業物聯網整體方案 利用各種傳感器、攝像頭，通過物聯網方式，把農業數據匯集到農業物聯網平臺，為第三方專業應用提供開放、統一的數據管理和分析平臺。 通過數據中心大屏、手機App展示農場、草原、沙漠綠化實景，直觀感受實際效果,提供大數據分析，為領導或投資人提供決策參考。 通過手機App獲取所購買產品的生產過程參數、視頻信息,讓消費者買的放心。 獲取農業、養殖業生產過程中的空氣、土壤、水質各類環境參數，讓農戶在專家系統指導下合理種植、養殖制定正確的自動化控制計劃。 讓農業廠商及技術人員獲取農業生產的第一手數據、評估化肥使用效果，為農業生產提供實時、遠程的技術支持。 農田數據采集及分析 通過傳感器實時采集農田空氣溫濕度、二氧化碳含量、光照強度、土壤溫濕度，通過自動控制啟動澆水灌溉系統；通過視頻分析，采集和分析蟲害發生情況，為防蟲防災提供預警。 農產品智慧配送 農產品出廠流程標準化，消費者可以通過包裝上的二維碼了解產品生產日期、產地，全程可追溯；甚至可以訪問生產過程參數和視頻，讓消費者放心。 通過電商平臺建立農場和消費者的直接交易，通過智能物流配送柜，及時、低成本的送貨上門。 智能配送柜提供到貨提醒、空間管理、密碼取貨等功能，最大程度方便消費者。

（專利號：ZL 201410345592.0） 簡介：本發明公開了基于螺旋槳尾流壓力脈動計算的空化噪聲特征估計方法，屬于水聲目標特征提取領域?；诼菪龢擦鲏毫γ}動計算的空化噪聲特估計取方法，包括以下步驟：(1)備用網格生成并導入計算程序后生成算例文件，(2)空化模型和湍流模型設定，(3)數值計算參數設定，(4)數值計算，(5)數值方法可靠性驗證及網格確定，(6)空化尾流壓力脈動非定常數值計算，(7)壓力脈動信號功率譜變換及低頻線譜幅值提取，(8)線譜特征估計及分析。本發明將現代流體力學、空泡動力學和信號處理領域中相關研究成果引入水下目標的噪聲特征分析，體現多學科和多領域的交叉性。

1 成果簡介作為一種清潔、高效的能量轉換裝置， 質子交換膜燃料電池的理論比能量高達32940Wh/kg（ 在地面上使用時可不計空氣的質量），是各種電化學電池體系中的理論比能量“ 絕對冠軍”， 而且功率密度高、電流密度大， 是最先進的能量轉換技術之一。現在世界各國正在加速其在民用領域的產品開發。 利用質子交換膜燃料電池國產關鍵原材料，創新膜電極制備方法（“熱定型” CCM 制備法）和優化制備工藝，開發出了高性能、大面積的國產材料膜電極批量制備技術。并在模塊化燃料電池設計和計算機模擬仿真的基礎上，研制出了空冷、自增濕式質子交換膜燃料電池發電機。該成果獲得全國第十九屆發明展覽會發明金獎?？绽?、自增濕式質子交換膜燃料電池發電機，主要由燃料電池、供氣軸流風扇、陽極間歇式排氣電磁閥、 DC/DC 穩壓器和控制電路板等組成，燃料電池采用陰極與大氣貫通的開 放設計和高效的自增濕專利技術，能實現寬功率范圍的自增濕發電。在電化學發電過程中，無需進行復雜的熱管理和對反應氣體進行預加濕，大大地減化了系統結構，提高了系統比功率（ 265W/kg、 211W/L），并降低了成本，是一種實用性很強的新能源發電機。該發電機采用普氫燃料，發電效率可達到 50%以上，功率密度可達到 300mW/cm2 以上，無污染。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應用前景。 燃料電池發電機技術指標： 上圖： 1.3 千瓦 空冷、自增濕式燃料電池發電機 (43 cells)2 應用說明經過近十年來的電動汽車、 分布式電站、電源等領域的廣泛示范應用（ 燃料電池已經在航天、軍事上得到應用，燃料電池備用電源和燃料電池家用電站正在開始商業化）， 質子交換膜燃料電池技術的成熟度已經逐漸被用戶所接受。目前，其商業化主要問題是成本較高（采用進口材料成本昂貴）， 而本項目采用“ 863” 計劃“ 全國產材料燃料電池發電機” 成果，利用國產原材料制備燃料電池電堆，燃料電池材料供應不僅有安全保障，而且還有低成本優勢，可望克服燃料電池高成本的商業化障礙。3 應用說明本項目屬新能源發電機領域。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應用前景。4 效益分析目前，質子交換膜燃料電池的先進制造水平為：電極催化劑載量為 0.5 毫克/平方厘米（電極）左右，電極性能可以在常壓空氣條件下達到 0.62V、 1A/cm2 (0.62W/ cm2)。如在批量生產的情況下， 1 千瓦的質子交換膜燃料電池電堆僅需要使用約 2 克的 Pt 催化劑、 0.2 平方米的質子交換膜、 0.4 平方米的碳紙擴散層和約 0.24 平方米模壓雙極板?？紤]國產燃料電池材料的批量生產，估計能實現的經濟指標： 1500 元/平方米（質子交換膜）、催化劑 400 元/克（ Pt）、 300 元/平方米（碳紙）、 600 元/平方米（模壓石墨板）。 1 千瓦全國產材料燃料電池堆的關鍵材料成本可控制在 1500 元以下，這與目前進口材料燃料電池 26000 元/千瓦的成本相比， 國產材料燃料電池堆具有十分誘人的前景，這一批量生產的經濟指標已經遠遠低于電站成本要求 8000 元/千瓦，距離交通動力 500 元/千瓦的產業化目標也為時不遠。

本成果提出的基于超像素樣本擴充的空譜全卷積高光譜圖像分類方法有效的利用高光譜圖像的超像素分割結果指導偽樣本擴充增加了訓練集樣本數量，解決了高光譜圖像有標記樣本的稀缺問題，同時空譜的全卷積分類網絡也充分利用了多尺度的空間特征和光譜特征實現了較高的分類精度。 成果非涉密，專利申請已經提交。 實驗采用反射光學系統成像光譜儀（ROSIS）傳感器獲取意大利北部帕維亞大學（Pavia  University）的高光譜圖像數據。該數據集由 103 個光譜帶組成，共 610×340 像素，光譜覆蓋范圍從 430nm 到 860nm，空間分辨率為 1.3m。該數據集一共含有 9 個類別的 42776個有標記樣本，選取每類 30 個有標記樣本作為訓練集，其余作為測試集。 由下表可以看出，在每類選取 30 個樣本的情況下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 數 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表證明了使用了偽標簽樣本擴充的空譜全卷積網絡的本方法在小樣本情況下每個類的分類準確性均優于 DFFN 和 CNN，達到了較好的分類效果。 表 1 PaviaU 數據集上對比實驗結果