高等教育领域数字化综合服务平台
云上高博会服务平台 高校科技成果转化对接服务平台 大学生创新创业服务平台 登录 | 注册
|
搜索
搜 索
  • 综合
  • 项目
  • 产品
日期筛选: 一周内 一月内 一年内 不限
生物实验设备
产品详细介绍
上海浩伴电子数码科技发展有限公司 2021-08-23
液氮生物容器
广泛应用于科研院所、医疗、动植物及海洋研究所、金属物质低温下的研究等机构。适用于DNA、RAN、干细胞、血浆、精液、胚胎、各类组织器官大批量生物样本的长期保存;适用于对金属材料进行深冷处理,改变金属材料的金相组织,显著提高金属材料的硬度、强度和耐磨性能。 自动/手动除雾,可视操作; 超长使用寿命,航天级真空绝热技术; 超低液氮消耗量,日消耗量低于0.8%; 超长存储时间,一次加注使用超15天; 稳稳的超大样本存储量21800~125800份; 多级用户权限管理,密码保护,日志管理; 双路安全阀多级保护技术,保障液氮存储安全; 超大12寸安卓UI交互界面,具备数据记录导出; 稳定的低温存储环境,罐体顶部温度始终低于-180℃; 多级报警响应:高低温报警、高低液位报警、液氮供给中断报警、开盖超时报警、温度传感器故障报警、液位传感器故障报警、断电报警等。
青岛澳柯玛生物医疗有限公司 2021-09-13
生物有机菌肥
本品是一种超浓缩、高活性、多菌种、多功能复合微生物制剂。它是有生命的活体肥料,它的作用主要靠它含有的大量有益微生物的生命活动来完成。公司采用国际尖端科技,使复合微生物有益菌在土壤及作物根表、根际以及体内定植、繁殖。在生产应用中具有以下显著特点:1.减少化肥用量高达30%--60%微生物经再增植后含有大量的固氮菌,可以大大提高土壤中的中微量元素含量,减少氮磷钾和其它中微量元素的施用量;同时含有多种高效活性有益微生物菌,增加土壤有机质,加速有机质降解转化为作物能吸收的营养物质,大大提高土壤肥力,减少化肥用量。 2.增产效果明显配方科学、营养全面,有机无机微生物三元相互促进,以肥养菌、以菌促肥,强根壮根、有效解决根系衰弱造成的养分吸收障碍,有效解决土壤养分不均衡问题,由于菌剂的代谢过程中释放出大量的无机有机酸性物质,促进土壤中微量元素硅、钙、铁、镁、钼等的释放及螯合,从而使作物增产高达20%—60%。改善作物和农产品的品质,使农民增收。
山东沃土生物科技有限公司 2021-09-08
生物教师台
  采用进口实芯理化板台面,具有防静电、防水、防火、耐刮、耐磨、防酸、防碱抗击使用寿命长等特点。铝木框架结构,壁厚1.4㎜,表面采用环氧树脂粉末喷涂,设有抽屉式交直流教师主控电源,分组开关及凋节学生电源。预留可放电教设备功能及通风装置,设有储物柜,实验室专用水嘴及水槽。
宁波华茂文教股份有限公司 2021-08-23
生物准备台
  进口实芯理化板台面,铝木框架结构,壁厚1.4㎜,表面采用环氧树脂粉末喷涂,具有防静电、防水、防火、耐刮、耐磨、抗击使用寿命长等特点。设有抽屉及设有储物柜,充分达到实验前的准备及储物作用。
宁波华茂文教股份有限公司 2021-08-23
生物准备室
生物准备室 办公台 规格:1200*600*700mm 台面:台面为25mm三聚氰胺双面贴面板; 桌身:采用16±0.5mm三聚氰胺双面贴面板,其截面PVC封边带利用机械高温热熔胶封边,粘力强,密封性好。 办公椅 规格:500*500*800mm 1.椅面/椅背选用优质网布面料;背垫/座垫选用一体成型高密度发泡成型棉;具有透气性强,回弹性好,不易变型,不老化,依人体工学设计.使人体各部均匀受力,让您在工作更加轻松自如; 生物教师准备台 1、规格:2400×750×800mm 2、台面:一体化台面,采用12.7mm厚防静电、防水、防火、耐刮、耐磨、抗击耐酸碱的实芯理化板,四周边加厚至25.4mm。台面前沿加工成光滑半圆型,并注重人性化设计,提高适用性。左侧装有内嵌式5mm厚PP化验水槽与铜质喷涂实验室专用高压水嘴(一高二低)1套; 试剂架 1000*300*600mm 采用铝玻框架结构,层板采用钢化玻璃,带护栏。 水槽柜 规格:900×600×800mm 1、台面:一体化台面,采用12.7mm厚防静电、防水、防火、耐刮、耐磨、抗击耐酸碱的实芯理化板,四周边加厚至25.4mm。台面前沿加工成光滑半圆型,并注重人性化设计,提高适用性。左侧装有内嵌式5mm厚PP化验水槽与铜质喷涂实验室专用高压水嘴(一高二低)1套; 仪器柜 1、规格:1000×500×2000mm 2、材质:侧板、隔层采用16±0.5mm厚E1级环保三聚氰胺双贴面板,其截面PVC封边带利用机械高温热熔胶封边。 模型柜 1、规格:1000×500×2000mm 2、材质:侧板、隔层采用16±0.5mm厚E1级环保三聚氰胺双贴面板,其截面PVC封边带利用机械高温热熔胶封边。 药品柜 规格:1000×500×2000mm 1、材质:采用16±0.5mm厚双贴面三聚氰胺板制作,所有板材外露端面采用高质量PVC封边条,利用机械封边机配以热溶胶高温封边,高密封性不吸水、不膨胀,外型美观、经久耐用。 标本柜(双面) 1、规格:1200×800×2000mm 上柜:喷塑铝合金框架结构(一槽30*25,二槽30*30,三槽35*30)方型铝合金管,壁厚不低于1.0mm)、(误差≥±1mm),5mm白玻,双面开门式(推拉门),层板8mm。 单面标本柜 1、规格:1000×500×2000mm 上柜:喷塑铝合金框架结构(一槽30*25,二槽30*30,三槽35*30)方型铝合金管,壁厚不低于1.0mm)、(误差≥±1mm),5mm白玻,单面开门式(对开门),层板8mm。 化验专用水槽 540*440*310mm 采用实验室专用高密度PP一体化成型水槽,易清洁,耐腐蚀,且利于台面残水自然回流,美观实用;具耐酸碱、耐有机溶剂、耐紫外线等特点。 三联水嘴   供排水系统   仪器盘 300×210×50mmUPVC有孔/360×270×50mmUPVC无孔 仪器手推车 规格:600×450×800mm 准备台电气安装   消防设施   其它   以上参数简单介绍,如需详细参数报价方案请来电咨询:18566199805 杨经理 生物准备室官网http://www.xklab.com
广东厚吉教育科技有限公司 2021-08-23
生物实验箱
宁波浪力仪器有限公司(余姚市朗海科教仪器厂) 2021-08-23
炼铁生产过程伴生能源的整体梯级回收系统
本发明公开了一种炼铁生产过程伴生能源的整体梯级回收系统,包括:包含燃气轮机的高炉煤气燃机发电系统和包含双压余热锅炉的余热回收发电系统;还包括烧结烟气回收系统和冷却热废气回收系统。所述的烧结烟气回收系统将来自烧结机的烧结烟气经除尘器除尘后,在第一引风机的抽吸作用下送入双压余热锅炉;所述的冷却热废气回收系统将冷却热烧结矿后产生的热废气在第二引风机的抽吸作用下也送入双压余热锅炉。本发明系统将烧结工艺显热和炼铁过程伴生的低热值高炉煤气进行整体回收,并且梯级利用,形成完整的、能稳定运行的中低温余热、低热值高炉煤气高效综合利用系统。
浙江大学 2021-04-11
一种能源回收自清洁的垃圾输送系统
本发明公开了一种能源回收自清洁的垃圾输送系统,包括:用于输送垃圾桶升降循环的升降机构,所述升降机构具有环形输送件,环形输送件上间隔布置有多个连接座,每个连接座上转接有所述的垃圾桶;安装在所述升降输送机构两侧并用于保持垃圾桶升降运动姿态的限位轨道,靠近所述升降机构的底部设有无限位轨道作用的垃圾倾倒位;置于各楼层并用于控制垃圾桶在垃圾投放口停止的即停机构;位于所述升降机构下方的垃圾储存箱,用于储存各垃圾桶翻转倒出的垃圾。本发明适用于高层建筑各楼层垃圾的升降输送;节省电梯运输垃圾的功耗,节能减排;减少垃圾处理的人力消耗,降低管理成本。
浙江大学 2021-04-11
基于大数据的能源互联网能量管理系统
随着电网数据规模越来越大,所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统,主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习,建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后,再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测,进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候,本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开,形成一种延时的预测方法,本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据,所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt,Q 的衍生量 dQ/dt,电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ,用这 些衍生量作为特征,来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定,用 0 标记稳定,用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器,建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后,将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段, 填充特征矩阵,没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列,形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后, 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动,最初的特征被抛弃,新特征补充在队尾, 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ,要把新收集来的数据与以前的数据一起,重新回到步骤 4 训练分类器,更新参数。在具体系统搭建过程中,我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。
清华大学 2021-04-11
首页 上一页 1 2
  • ...
  • 10 11 12
  • ...
  • 142 143 下一页 尾页
    热搜推荐:
    1
    云上高博会企业会员招募
    2
    64届高博会于2026年5月在南昌举办
    3
    征集科技创新成果
    中国高等教育学会版权所有
    北京市海淀区学院路35号世宁大厦二层 京ICP备20026207号-1