产品详细介绍一氯化碘　 　　纯度：AR　包装：25g／瓶　 　　红棕色液体或黑色结晶。结晶有两种变体。α型为黑色针状，性稳定，光照下为宝石红色。β型为黑色片状，性不稳定，光照下为棕红色。有氯及碘的气味。不吸潮，但接触空气时能形成五氧化二碘。溶于水、乙醇、乙醚、二硫化碳和乙酸。 　　贮存：密封阴凉干燥避光保存。SCRC　800720　 　　质量标准：＊分析纯含量不少于99.0％，化学纯含量不少于98.0％。　 　　危险性质：按《危险货物品名表》属酸性腐蚀性品，编号81054。　 　　分子量：162.30　 　　三氯化碘　　 　　分子式：ICl3　 　　分子量：233.26　 　　性　状：黄色或浅棕色结晶。有催泪性和刺激性，易潮解。溶于乙醇、乙醚、苯和四氯化碳，遇水分解。mp63-73℃（分解）。　 　　执行标准：Q／YSH　14-2000　 　　项目　　　　　　　指标　　 　　　　　　　　　　　分析纯　　化学纯　　　 　　含量（ICl3）％　　≥97.0　　≥95.0　　 　　灼烧残渣％　　　　≤0.1　　 ≤0.2　　 　　乙酸中溶解度％　　合格　　　合格

产品详细介绍OpticScan 通用系列 三维扫描仪 先临三维自主研发的OpticScan 通用系列 三维扫描仪，特别适用于复杂曲面、柔性物体或易磨损的模具、样品、工件的测量和检测。主要运用于：●  物体三维形状信息的获取，如三维测量、三维测绘、三维扫描、三维数模档案、多媒体内容创建；●  产品的设计与研发，如CAD 设计、数字化加工、逆向工程、逆向设计；●  三维检测，如CAV 和CAE分析特性1、精确-  精度检测方法依据德国光学扫描仪测量检验标准VDI/VDE2634制定，单面精度最高可达7μm；-  可生成高密度点云资料，工件表面精细部位清晰表达；-  系统具有对测量产生的噪音点进行修剪、剔除功能，确保测量精度 2、曲面信息轻松获取-  先进非接触拍照式测量技术，轻松获取曲面信息，满足对复杂曲面、柔性物体的测量与检测要求；-  单面扫描时间小于5秒，可在瞬间获得高精度的三维数据，提高测量工作效率3、安全、便捷-  保护易磨损的模具、样品、文物等贵重物品不受损害；-  安全白光技术，不伤害人眼；-  尺寸小，可灵活移动，对大型或重型工件的也能方便的进行测量；4、测量范围自由切换-  四目系列三维扫描仪可自由切换扫描范围，且无须再次标定 5、 经济性-  OpticScan 通用系列三维扫描仪适用的领域广泛，无论是工业零配件还是日常消费品，无论是文物还是首饰，都能应付自如；-  品质过硬而价格合理，让客户在投入最少化的前提下实现利益的最大化OpticScan-D双目系列产品型号 OpticScan-DL-Classic 单面扫描范围 400mm×300mm(可调节) 单面测量精度 0.04mm-0.02mm 平均采样点距 0.3mm-0.2mm 扫描物体尺寸 500mm~1500mm，1500mm以上(配合三维摄影测量系统) 扫描方式 白光，非接触式（拍照式）输出格式 ASC，STL图像分辨率 131万像素（根据客户需求，可升级为200万，300万或500万像素） 单面扫描时间 小于5S 拼接方式 标志点全自动拼接 适用领域 大型汽车零部件、模具、铸件、文物、雕塑，整车，飞机部件、内饰等(可配合三维摄影测量系统  使用) 更多详情请见-http://www.shining3d.com/zh-cn/3dscanner.html

产品详细介绍义齿三维扫描仪-DentalScan 义齿扫描系列     DentalScan义齿扫描系列三维扫描仪，是先临三维研发的国内第一款拥有自主品牌的全自动牙科专用三维扫描仪，填补了国内义齿三维数据获取方面没有自主设备的空白。     该系列三维扫描仪主要用于牙齿模型的扫描与测量，得到精确的牙齿几何结构数据，可用于补牙、牙齿的修复和矫形等牙科医疗专业领域。该设备同时也适用于珠宝首饰等精细物件的三维扫描。特性（DentalScan义齿扫描系列三维扫描仪） 1、全自动扫描 ，轻松获取物体数据2、可获取高精度、全面的牙齿数据，让牙齿CAD设计更轻松、更准确3、扫描快速，一般来说全颚扫描1分钟，上下颌扫描1分半钟，8颗单独牙齿扫描时间总计只需2分钟，极大的缩短义齿制作周期DentalScan三维扫描仪在义齿制作应用中的流程：●  取硅橡胶印模并翻制成石膏阳模●  将要扫描的模型放置到DentalScan的自动转台上，按下扫描按钮，选择扫描类型后，自动完成扫描●  获得高精度的STL三维数据。STL是行业标准格式，可以与绝大部分CAD和CAM软件无缝衔接●  义齿的CAD设计，包括牙基底、牙冠、牙桥、牙罩冠、牙贴面、牙镶嵌、种植牙基台等3D设计●  CAD设计完成后，CAM软件编写加工刀路●  CNC加工或快速成型更详细的义齿三维扫描仪信息，可见：http://www.shining3dscanner.cn/zh-cn/product_dentalscan.html产品规格产品型号 DentalScan-L相机分辨率 130万像素 精度 ＜ 0.015mm 扫描范围 100mm*100mm*75mm 扫描原理 非接触式白光扫描 温度 0℃~30℃ 尺寸 430mm*470mm*600mm 重量 30KG输出 STL 接口 USB 电源 AC220V,50HZ 

产品详细介绍主要特点：零点、满度均可自动调整，无需精确调整，直读吸光度或百分比含量，自动打印结果，包括炉号、日期、浓度百分含量；采用单片机控制电路，可储存15条曲线；采用精密触摸式键盘，32键音响提示，操作简单、适用、稳定性好；更换不同的冷光源或滤光片，可扩大测量元素的种类和含量范围；采用先进的光电转换技术，适用于各种金属材料化验。

产品详细介绍R11重庆黑板厂家直销，买一送三，买黑板就送黑板擦，黑板笔和磁吸，本公司专业提供教学黑板，白板，绿板，双面板，加厚板，黑板擦，磁吸，白板架。网址：http://www.csc360.com，承接各类尺寸定做白板，绿板，黑板。电话023——68631795  15922933193 质量保证，品种齐全，厂家直销，免费送货上门，不满意可退货。可开票。欢迎来电洽谈。标签：重庆白板 白板 绿板 国产白板 进口白板 绿板 黑板 白板架 磁吸 白板擦 订做白板  重庆订做白板  白板订做  重庆白板订做

王湘麟课题组所报道的这种新型温度敏感的小分子有机发光材料(TPETA,图1），在室温至300℃的温度范围内具有发光峰可调的特性（几乎包含整个可见光区域）。基于这种温度敏感特性，通过精准控制基板加热温度与时间，可以得到基于单一材料的白光发光。王湘麟课题组成功制备了单一发光层的白光OLED器件，外量子效率达到3.4%，这是基于单一发光层白光OLED器件达到的最高效率，是有机小分子光电材料领域的重大突破。相比现有技术，其大大节约了原料成本和制作工艺成本，

本发明公开了一种基于二分法的机床加工稳定性边界快速求解 方法，包括如下步骤:预设参数平面、判稳函数和迭代次数，对参数平面进行初步划分;利用二维二分法将每个网格再次划分为更小的子 网格;在每个子网格的顶点利用数值积分法求解判稳函数的函数值， 判断子网格是否为包含网格;将非包含网格再次划分并判断，若仍为 非包含网格，则结束，否则，获得新包含网格;利用二维二分法将获 得的所有包含网格划分为更小的子网格;重复进行判断及划分，逐步 逼近 f(x)曲线，直至达到预设迭代次数;=

在完成产品小试验证后，利用小试产品进行了小面积的固沙试验和实验室沙模的抗压和抗剪切试验。结果表明AA和AM的共聚物固沙效果要优于PAA的均聚物。而且当分子量大于1500万时，分子量对沙模抗剪切和抗压强度的影响不显著，而固沙剂溶液的粘度随聚合物分子量的增加而显著增加。在满足固沙性能要求的前提下，确定以单体聚合浓度为7%进行产品工业生产试验，工业生产试验考核了连续三批次，共生产六吨产品。 技术指标：聚合反应的工艺流程为配料（按配方将单体、引发剂和溶剂混合）、充氮脱气30分钟、加料（将反应液加入到各个反应器中）和聚合。实际聚合中的液层厚度约为250mm,。工业试验生产线的转化率大于98.5%，与小试设备的结果相似。应用范围：甘肃治沙研究所民勤治沙站实验林的梭梭面临着退化的危险，造成梭梭林退化的主要原因有两个，一是梭梭根部的沙粒由于长期的移动，使得梭梭较发达的根系逐渐裸露出来，失去支撑作用，在较大的风沙作用下容易被吹得连根拔起，；二是大量裸露在外的根部失去了吸取水分的功能，所以保护梭梭的根部和尽可能地提供水分是挽救退化梭梭的有效途径。鉴于这种情况，将多功能保水剂，固沙剂和疏水剂组合起来，在梭梭周围做成一个雨水集流面，一方面保护梭梭根部，一方面集流沙漠里少量的雨水，减少地下水的蒸发，创造梭梭生长所需的条件。

本技术基于声发射原理进行原岩应力测试的一种方法。声发射发又称凯塞效应法，是岩石材料的凯塞效应来测量岩体原岩应力的一种方法。材料在受到外载荷作用时，期内部储存的应变能快速释放产生弹性波并发生声响的现象。1950 年，德国学者凯塞发现，受单向拉伸作用的材料在应力未达到材料的最大先期应力时，不会出现明显的声发射现象，但应力达到或者超过历史上所受的最大值之后，声发射率明显增加，这种现象称为凯塞效应。从很少产生声发射到大量产生声发射的转折点就是凯塞效应点，凯塞效应点的应力即为材料在历史上受到的最大应力。后来，古德曼在 20 世纪 60 年代初通过实验验证了材料具有凯塞效应，从而为应用这一技术测定岩石应力奠定了基础，根据凯塞效应，如果从原岩中取回定向岩芯制成岩石试件，通过对加工好的取自不同方向的岩石试件进行加载声发射实验，并测定凯塞效应点，即可找出每个岩石试件先前受到的最大应力值，进而可以求出取样点的三维应力状态。目前进行原岩应力的方法主要有直接测量法和间接测量法两大类，直接测量方法包括扁千斤顶法、水压致裂法等，间接测量方法主要有应力解除法等，这些方法中一般需要进行大量的钻孔、装配测试传感器和测定等工程工序，工程量大，如果在地下空间进行原岩应力测试，空间相对狭小，施工不方便，也不易实现大规模、大区域内的原岩应力测量。 本技术进行原岩应力测量和现在所有方法相比，地下空间进行测量时，只需在测量地点进行一次水平取芯便能完成现场工作，方法简单，余下少量的测量和计算工作均在实验室内完成，加快了原岩应力测量的工序进行，减少了在地下空间的工作时间，大大减少了测量费用，特别适合大面积多点区域内的原理应力测量，而且比较其它原岩应力的测量方法，成功率明显提高，使得测量工作更易控制和操作，因此本技术是原岩应力测量中一种施工方便、工期缩短、成功率高的原岩应力测量方法。

导读东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法，以对运动想象(MI)任务进行分类。ESI技术采用边界元法(BEM)和加权最小范数估计(WMNE)分别解决EEG的正向和逆向问题。然后在运动皮层中创建十个scout来选择感兴趣的区域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法从scout的时间序列中提取特征。最后，使用CNN对MI任务进行分类。实验结果:在Physionet数据库上的整体平均准确率达到94.5%，分别对左拳头、右拳头、双拳和双脚的单个准确率达到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉验证进行验证。研究人员表示，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者为验证方法的有效性，加入了4个新的受试者进行验证，发现总体平均准确率为92.5%。此外，全局分类器适应单一对象，整体平均准确率提高到94.54%。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。系统框架图1 系统框架图系统框架如图1所示。原始数据来自国际10-10系统的64个电极(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10电极)，并以每秒160个样本的速度采集。根据国际10-10系统从64个通道采集原始脑电图，并使用BCI2000系统进行记录。记录的数据被分为四个独立MI任务包括左拳MI,右拳MI,双拳MI和双脚MI。首先，由于ERD在执行运动想象时在alpha和beta中不同，因此使用FIR滤波器对EEG进行了8 Hz至30 Hz的带通滤波。然后，通过计算包含正问题和逆问题的源，将传感器空间的活动转化为源空间的活动。接下来，创建scout并提取特征。研究者在运动皮层中创建了10个scout，因为我们只关心与运动相关的活动。十个scout中的每一个都代表了可用源空间中的一个感兴趣的区域(ROI)，并且是定义在皮层表面或头部体积上的偶极子的子集。左脑的scout称为L1、L2、L3、L4、L5，右脑的scout称为R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA从10个scout的源时间序列中提取特征。最后，利用CNN对时频图进行分离并进行分类。实验在实验中，研究人员仅使用了随机选择的十个受试者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。这里用于分析的数据集包含每个受试者84次试验，每一类包含21次试验。在记录64通道脑电图时，受试者执行了不同的运动想象任务。每个受试者针对以下四个任务中的每一个执行了3轮21试验：当目标出现在屏幕左侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕的右侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕顶部时，受试者想象打开和合上双手的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕底部时，目标会想象双脚张开和合拢，直到目标消失。然后受试者放松。为了统一数据维数，研究者选择了4s的数据，因为每次想象任务的执行时间都在4s左右。此外，脑电图任务是分开的，研究人员在实验中将左拳，右拳，双拳和双脚MI任务分别称为T1，T2，T3和T4。图2 scout命名左右运动想象的scout分别命名为L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如图2所示。10个scout每一个都被扩展到40个顶点，每个顶点只有一个源。L1区域对应40个信号，其他scout也一样。在计算了来源后，研究者在运动皮层中创建了十个scout，如图3所示。图3 创建10个scout使用ESI计算十个受试者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次试验的四个任务(T1、T2、T3、T4)的源。对于这四项任务中的每一项，每个受试者每次都要进行7次测试(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一个步的10个被试的10个scout的4项任务的来源。然后提取10个scout的时间序列进行进一步分析。特征提取在计算源之后，研究人员在运动皮层中创建了包含40个源的10个scout，并提取了scout的时间序列。如图4所示为提取R5 scout时间序列作为示例。图的右边显示了R5 scout的时间序列。本文利用小波变换从scout时间序列中提取特征。图4 提取R5 scout时间序列作为示例在这项研究中，研究者提出利用CNN来解决运动想象任务分类的问题。该模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架构，该网络模型由一个六层卷积网络组成，其中两个最大池层和三个全连接层，如图5所示。图5对于Physionet数据库，研究者首先采用Deep ConvNet架构，包括四个卷积层、四个最大池层和一个全连接层。在实验中，研究者依据经验使用两个最大池化层。并尝试了不同数量的卷积层和完全连接层。时频图利用Morlet小波方法得到了scout的特征。对于每个任务，R5 scout的时频图如图6所示。包含时间和频率互补的时频分析方法提供了时域和频域的联合分布信息，清晰地描述了信号频率与时间的关系。图6 R5 scout的时频图显然，只有部分时频映射是红色的，表明每个任务只对特定的频率和时间敏感。由于图的数量比较大，研究者使用CNN来选择和学习这些图中最基本的特征。研究人员随机选择了几个样本，并将一些特征图可视化，作为MI任务的学习表示，如图7所示。图7为了获得有效的结果，将数据集分为90％作为训练集，其余10％作为测试集。首先，将十个受试者的数据集（总共19320个样本）分为17388个样本以训练所提出的CNN模型，以及1932个样本以验证模型的有效性。在实验中，研究者还选择了另外四个受试者的数据集以增加数据集的规模(27048个样本)，其中24343个样本是训练集，其他样本是测试集。在选定的scout上对所提出的CNN架构进行了十次训练和测试，以验证所提出模型的鲁棒性。图8(a)显示了10个scout中每个的全局平均精度。图8 统计结果R5的全局平均精度最高，达到94.5%，而L2的全局平均精度最低，为91.3%。对应L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整体准确率分别为92.4%、92.5%、93.6%、91.9%、93.0%、91.8%、92.1%、92.6%。所有scout的总体精度均在91%以上，标准差均在0.20%以下。图8(b)显示了十个scout中每个scout四个MI任务的组级统计结果及其标准差。一般来说，R5表现的要比其他的好，而L2在迭代2000中表现最差。标准差较小，说明这些精度更接近平均值且稳定。图9 统计结果图9(a)显示了带有标准差的混淆矩阵，说明了group level分类结果。T1、T2、T3和T4的全局平均精度峰值分别为95.3%、93.3%、93.6%和96.0%。R5 scout的四个MI任务中的每一个都如图9(b)所示。通过改变训练集和测试集顺序的10次试验，确定了scoutR5的性能，结果如图10(a)和(b)所示。在10次试验中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均准确率分别为93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。换句话说，四个任务中每一个的平均准确率都超过了93%。全局平均准确率为93.7%。10次试验结果表明，该方法对scout R5的分类效果较好。从以上结果可以清楚地看出，R5 scout在四种MI任务的分类中扮演着最重要的角色。因此，选择R5对四个MI任务进行分类。图 10图11. (a)是不同模型的全局平均准确性的比较。可以发现，该研究提出的模型可以达到最大的精度。从图11. (b)不同模型的ROC曲线可以看出提出的模型比其他模型表现更好。©不同模型T1上的精度比较。(d)不同模型T2的精度比较。(e)不同模型T3的精度比较。(f)不同型号T4的精度比较。图11 不同模型的精度比较结论东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法。该方法可以对运动想象(MI)任务进行分类。实验结果表明，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者加入了4个新的受试者进行验证来验证方法的有效性。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。论文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN