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發(fā)明專利 “ 一種基于小波差分算法的電纜故障測距方法應用于電力電纜在線故障定位 ” ，證書證號 955827 ，專利號 ZL 2010 1 0235507.7 。該方法用于電力電纜的在線故障測距。

本實用新型涉及植物培養(yǎng)裝置技術領域，具體涉及了一種用于克隆植物相連分株遮光處理的培養(yǎng)裝置，包括相互配合的遮光蓋體和遮光盒體，所述遮光盒體包括遮光上盒體和遮光下盒體，所述遮光上盒體與所述遮光下盒體活動連接，且所述遮光上盒體與所述遮光下盒體一面有活動連接，其余三面之一可開有縫隙，所述遮光蓋體的下沿位于所述縫隙下側(cè)。本實用新型提供的一種用于克隆植物相連分株遮光處理的培養(yǎng)裝置，遮光蓋體可隨時取下，遮光上盒

產(chǎn)品詳細介紹  CANARY是一個單氣體或多氣體分析儀，測量濃度在ppm范圍內(nèi)的氣體。CANARY有兩種型號，一種NEMA等級的工業(yè)箱子，另一種適合野外使用的箱子，分別如圖所示。和Cerex其他氣體分析儀一樣，系統(tǒng)通過紅外或紫外差分吸收原理測量氣體濃度，和傳統(tǒng)的電化學傳感器比，不會出現(xiàn)“中毒”的現(xiàn)象。 NEMA產(chǎn)品（上圖） 便攜式產(chǎn)品（下圖）   特性： 重量: 12 lbs (5.4 kg) NEMA 尺寸: 61.0cm x 30.5cm x 15.2cm 便攜式尺寸: 21.6in x 17.3in x 4.9in (54.9cm x 43.8cm x 12.4cm) 操作溫度 Temperature: 32°F - 113°F (0°C - 45°C) CANARY能夠測量二氯乙烷Dichloroethane (EDC)中的水汽、水中的氨氣、氨氣、氯氣、二氧化硫、氟氣、氟化氫等。CANARY設計用于工業(yè)過程監(jiān)測，同時也提供便攜式的設備，IP67等級防護。  輸入電壓 100VAC to 240VAC , 47-63HZ 輸入電流 5A Max 操作環(huán)境溫度 0 to +45oC 儲存溫度 -10 to 60 oC 操作和儲存濕度 Below 80% (Non-condensing) 尺寸 610 x 305 x 152mm 光譜范圍 185nm to 18μm 取樣單元材料 316SS, PVDF, or PTFE 取樣單元操作溫度 0 to 200 oC Sample Line Fittings1 Customer specified 原位探針光譜范圍 200nm to 18μm 原位探針操作溫度 0 to 140 oC 光纖接口2 SMA 材質(zhì)2 Titanium, Hastelloy, PEEK or 316SS   產(chǎn)地：美國

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GL26A線陣列音箱提供70Hz-20KHz的頻率范圍，具備平滑的頻率和相位響應.8個1寸的釹磁球頂高音揚聲器和2個6.5寸釹磁中低音揚聲器構成一個動態(tài)余量極大的組合,高音揚聲器同軸陣列式排布在中低音揚器上方，聲像定位更準，提高線陣列音箱的遠場聲場均勻度和清晰度。音箱內(nèi)裝一個獨立的大功率功放及DSP，音箱可單獨調(diào)節(jié)，連接數(shù)量根據(jù)實際場合大小進行配置,使得現(xiàn)場擴聲極其靈活、便捷。

趙九章（1907—1968）河南開封人。氣象學家、地球物理學家、空間物理學家。學部委員。曾任西南聯(lián)合大學教授等。

錢三強（1913—1992）浙江湖州人。物理學家。學部委員。曾在北京大學預科學習。在核物理研究中獲多項重要成果，特別是發(fā)現(xiàn)重原子核三分裂和四分裂現(xiàn)象，并對三分裂機制作了科學解釋。

農(nóng)田信息的快速準確獲取與精準管理是實現(xiàn)化肥和農(nóng)藥減施增效的重要途徑。該成果針對農(nóng)作物生長環(huán)境及不同生長階段水分、養(yǎng)分和病蟲害等關鍵信息難以適時、全域、準確獲取的瓶頸問題，在國家及省部級項目的資助下，攻克了"地-空-星"多尺度信息快速獲取與融合及肥水藥精準管理關鍵技術。

本發(fā)明公開了一種面向衛(wèi)星故障的多星編隊系統(tǒng)分布式協(xié)同導航濾波方法，采用無跡卡爾曼濾波?擴展卡爾曼濾波算法作為基本的濾波算法，通過將上一時刻的計算結(jié)果作為反饋值，代入到當前時刻進行節(jié)點的計算結(jié)果驗證，判斷節(jié)點計算是否正常，并以此為依據(jù)，對一致性算法的權值進行自適應計算，最后使用協(xié)方差交集算法進行數(shù)據(jù)融合

本發(fā)明公開了一種基于A星搜索和深度學習的個性化路線推薦方法，步驟一：歷史軌跡數(shù)據(jù)集D，起點ls，終點ld，出發(fā)時間b和用戶u作為輸入，然后基于輸入循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡；步驟二：建模從出發(fā)點到當前n節(jié)點的費用函數(shù)ɡ(n)與當前n節(jié)點到終點的費用函數(shù)h(n)；步驟三：尋找最優(yōu)路徑的過程中，每次擴展一個節(jié)點，使用f(n)來評價這個節(jié)點的得分，推薦個性化的最優(yōu)路徑軌跡p*。