产品详细介绍EEG高级数据处理分析模块可以通过可穿戴脑电测量系统采集到与EEG分析相关的脑电信号进行离线处理和分析，结合ErgoLAB人机环境测试云平台可以分析多模态数据同步分析。可对信号进行自由选择、放大、缩小，便于浏览数据；在整体呈现数据的基础上，还可以根据片段、事件、场景三种分割方式进行数据呈现与分析；可导出原始数据、处理后数据和分析后数据；并可导出可视化分析报告。1、信号处理模块EEG信号处理包括High Pass高通滤波（High Pass）；低通滤波（Low Pass）；以及带阻滤波（Band Stop）。支持自定义设置参数。2、信号分析模块（1）脑地形图分析（Scalp Map）：包括EEG信号不同频段下的平均能量值（Average Power ）与总能量值（Total Power ）的实时可视化结果显示。包含的数据指标如下：Delta(1-4Hz)   δ波，实时显示1-3Hz频段的脑电波Theta(4-8Hz)   θ波，实时显示4-7Hz频段的脑电波Alpha(9-14Hz) α波，实时显示9-13Hz频段的脑电波Beta(14-30Hz) β波，实时显示14-29Hz频段的脑电波Gamma(30-49Hz) γ波，实时显示30-48Hz频段的脑电波Custom    自定义频段，用户可根据研究需要输入特定的整数波段（2）EEG通道分析1)Channel Analysis：通道分析，可针对脑电采集的单通道或全通道的数据进行数据分析。2)Time-Frequency Spectrum：时-频图，展示所选通道在整个实验过程中每个时刻的脑电频率变化，可以通过调整参数区间阈值，改变不同频率对应的颜色。3)Power Spectrum：能量谱图，该图展示了不同频率脑波的能量值。4)数据统计：具体指标包括α、β、γ、θ、δ频段的 Total Power、Power Percent、Average Power、Power Peak、α/β、θ/β、(α+θ)/β、(α+θ)/(α+β)以及θ/(α+β)、SMR频段的Power值。5)可视化Chart与导出数据模块：包括原始数据Raw Data、处理数据Processed、PSD数据以及整体结果报告。

本项目应用成果导向教育理念（Outcome-Based Education，OBE），配合学校逐步形成 OBE 管理模式，为学校构建从生源质量、过程质量到结果质量的全面质量监测与分析报告体系。成果导向的质量监测体系为学校教学与质量管理、二级院系和教师考核、专业建设和专业调整以及院校评估、专业认证提供数据支撑与管理分析报告。

产品详细介绍  梯度pcr仪|荧光定量pcr仪|pcr仪的使用 实时荧光定量pcr仪|pcr仪用途|梯度pcr仪|荧光定量pcr仪|pcr仪的使用|pcr扩增仪|pcr仪怎么用|荧光定量pcr技术|原位pcr仪|pcr仪用途|基因扩增仪价格| pcr基因扩增仪|实时荧光定量pcr仪 仪器特点 1). 四路独立控制半导体技术；             2). 8英寸高清晰超大TFT彩色液晶触控屏； 3). Windows CE操作系统，人性化操作界面； 4). LAN联机功能，可由电脑控制30台仪器同时工作； 5). 本地网络内文件数据共享功能；        6). 无线蓝牙打印功能，轻松准确记录实验数据； 7). 支持通用USB flash，能无限扩充程序数据；    8). 断电数据保护功能； 9). 友好的外型结构设计，强烈的立体视觉冲击 10). 无级可调式热盖，能适应不同高度试管； 11). 高密封反应区，确保实验稳定可靠；        12). 可更换多种模块，操作简单。 性能指标  

本发明提供了一种湿地景观演变过程的分析方法及分析系统，所述的方法包括：获取研究区域的湿地景观遥感影像数据；对湿地景观遥感影像数据进行解译获得不同时期、不同水文特征下的各种不同类型的湿地景观分布图；对不同时期、相同水文特征下的各种不同类型的湿地景观分布图进行叠加分析，提取湿地景观类型变化的流向信息，并绘制成湿地景观类型变化转移图谱。本发明通过遥感影像RS技术、地理信息系统GIS等技术，对湿地景观的演变过程进行分析，探索湿地景观的时间和空间发展演变规律，并利用图谱进行可视化展现，有利于科学地认知研究区域湿地景观格局演变机理，为合理规划利用湿地资源提供科学地理论依据。

产品介绍： 活性炭强度仪是按照GB/T7702.3-2008《煤质颗粒活性炭试验方法强度的测定》，它适用于煤质颗粒活性炭强度的测定，也适用于木质活性炭部分炭型强度的测定。 结构原理： 活性炭强度仪按照规定的试验条件，将活性炭试料置于装有钢球的滚筒中，开启强度测定仪，开始计时，通过滚筒的机械运动，试料被磨损，测定被 试料粒度的变化情况，用保留在试验筛上的试料质量占原试料的质量分数，可求出活性炭试样的强度。   技术要求： 1．转鼓转速：（50±2）r/min ；       2．钢筒内径： 80±0.2mm  ； 3．钢筒长度： 120±0.5mm，壁厚3mm ； 4．钢筒数量：≥4个（在内壁有对称分布的纵筋两条，筋高10mm，宽4mm，长120mm，每个筒内放置直径为（14.3±0.2）mm的轴承滚珠5个）； 5．时间设定：≥20min； 6．输入电压：380/220v； 7．设备过程全自动，可同时做4个及以上的样品。

西安交通大学分析测试共享中心400M核磁共振波谱仪竞争性磋商

睿行智能是速羽动力旗下的低速智能车品牌，专注于多种场景的无人驾驶车辆、智能车的研发生产制造。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 南京速羽动力科技有限责任公司 企业法人 史昀珂 注册时间 2016.06.29 注册所在省市 江苏省南京市 组织机构代码 91320115MA1MNUC45H 经营范围 经营范围包括汽车、电动车、汽车模型、赛车、机动车及相关零配件的研发、生产、销售、技术服务和售后服务；工业产品造型设计开发；自营和代理各类商品和技术的进出口业务（国家限定公司经营或禁止进出口的商品和技术除外）；钢管、铝材、金属材料销售；碳纤维制品、锂电池组、电池管理系统、高压箱的研发和销售；体育赛事策划；赛车场地维护；自有设备租赁（不得从事金融租赁）；新能源汽车技术领域额内的技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让；机械加工；游乐设备设计、生产、加工、销售及技术服务。 企业地址 南京江宁区东南大学路33号东南大学国家科技园1号楼3楼 获投资情况 东大科技园-紫金创投学生创业基金 15万元 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 史昀珂 机械工程 2021年9月 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 殷国栋 机械工程 教授 汽车工程 五、项目简介 睿行智能（RUIMOVE）是速羽动力旗下的低速智能车品牌，专注于多种场景的无人驾驶车辆、智能车的研发生产制造。 团队在多个领域的综合经验，使得我们在智能车领域拥有全方位的综合实力，不同的技术积累构成不同的解决方案，应用于无人驾驶的多个场景，包括无人驾驶科研平台、无人货运、无人巡逻、无人物流、无人清扫、无人摆渡、无人军事等。睿行智能（RUIMOVE）整合优势资源，立足低速智能车领域，致力于技术创新和产品创新，为低速无人车提供智能底盘整体解决方案，包括：车规级、全线控化的核心零部件，多场景电驱动系统方案，底盘轻量化、高性能解决方案。以强大的供应链、生产制造管理实现智能车的大批量生产及成本控制。睿行智能决心成为无人驾驶解决方案提供商，并积极布局软件算法、高精度地图、云服务、数据服务等领域，通过提供高性能的低速智能车和用户体验，为用户创造简便的生活方式，在全球范围内打造用户企业，致力于未来低速智能车的全面普及工作。

安瑞斯智能化一体机主要功能：智能称重及标签打印、扫码；出入库信息化管理，安全合规；自动盘点及报表生成；保质期、最低库存、异常情况等提醒。 智能化一体机配备19寸高清电容触摸屏 人员身份验证及分级权限 智能称重二维码标签打印及扫码 入库、出库及回库信息化管理 化学品MSDS实时查询 自动统计及报表生成 保质期、最低库存、异常情况等提醒 远程登陆访问    

近日，上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台，实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控，对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊），并入选为封面文章，在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者，义理林教授为通信作者。 图说：期刊封面文章 飞秒尺度（1E-15秒）脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程，有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具，在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来，与其相关的研究分别于1999，2005，2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展，越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应，达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化，传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别，结合智能算法对激光器多参数进行全局优化，有望获得理想的飞秒脉冲输出，但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状，光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱，因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题，义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换（TS-DFT）技术，通过时域到光谱的转换，采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法，实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制，光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制，解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制，该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程，发现两者动力学过程具有相似性，提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想，为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说：基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授（欧洲物理学会主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作，认为本工作极具创新性，开拓了研究锁模动力学新的可能性，很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题，2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7