产品详细介绍 MDS 系列 LVDT 测微仪是适用于多种测量范围的高精度微位移检测仪器，可以独立实现纳米级微位移检测，广泛应用于各种需要动静态微位移检测的领域，具有性能优越，测量精度高，价格低等优点。主要特点·测量精度高； ·稳定性好； ·具有分档功能，可根据实测位移选择； ·荧光数码管显示，薄膜按键，操作简便； ·具有模拟信号输出，方便高速检测； ·具有 RS232 通讯接口，可向上位机传输数据提供上位机软件。 

研旭研制的开放式多源互联网创新实验平台以研旭多端口能源路由器为系统核心，可包容多类能源输入，具备多种产出与输运形式的“区域能源互联网”系统。具备以下特点： 1、包容多种能源资源输入，具有多种产出功能； 2、构建“互联网+”智慧能源系统的重要支撑； 3、建立多能流的状态监测和安全评估机制； 4、复杂可变的多能流网络的控制方式； 基于目前高校实验室场地和安全的考虑，南京研旭推出以小型微电网的风光储等分布式能源为基础，不断扩展和融合多种分布式能源的建设方案，可承担科技型电力电子、信息通讯、电力系统、策略调度、电能质量等科研工作。 微电网系统拓扑图： 1）直流母线、交流母线 2）光伏模拟/真实系统 3）风机模拟/真实系统 4）锂/铅酸电池储能系统 5）超级电容储能系统 6）分级负载系统 7）柴油机/充电桩 8）故障模拟系统 9）电能质量检测改善系统 10）微电网控制系统 11）能量管理调度系统 12）配电保护系统

【产品信息】 显色：≥ 80 功率：40W 色温： 4000K / 5700K 产品尺寸： 1198*298*30mm 【产品优势】 微晶防眩 高显指 直角边框，可嵌入，可吊装 专业护眼，绿色环保，节能省电

【产品信息】 显色：≥ 80 功率：40W 色温： 4000K / 5700K 产品尺寸： 598*598 mm 【产品优势】 微晶防眩 高显指 直角边框，可嵌入，可吊装 专业护眼，绿色环保，节能省电

　　北极环影微课/慕课系统不需要大规模拍摄空间，用虚拟抠像技术，配合教师准备的数字教材，将教师人像结合在教学所需的场景，无论是电子板书、多媒体影片、教学简报、课程图片等，搭配自动录制控制系统，控制摄影机的开启、录制工作，全自动化，全智能化无人值守操作，一人独立完成教学视频的制作及剪辑。 　　 　　功能特点 　　 　　课件与画面深度融合，多种呈现方式 　　 　　智能控制课程录制及保存，方便快捷 　　 　　一人独立操作运行，无需专业学习培训 　　 　　节省制作空间，不减制作效果 　　 　　课件在线标注，步步留存 　　 　　本地录制、网络直播同时触发操作 　　北京北极环影科技有限公司 　　 　　服务热线：400-9966080

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。