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产品详细介绍 产品性能及特点：        门板为1.5mm，柜体为1.2mm，钢板厚度为普通文件柜的2倍        重量为103KG，是普通文件柜重量的2倍，难以搬动        电子密码锁可任意更改密码，并且带报警功能，使用更方便更安全        内部层板的承重力更强，不必担心文件或物品的坍塌；层板可调节        表面经过脱脂、酸洗、磷化多道工序的严格处理，选用优质塑粉喷塑而成        门为乳白色，柜体为深蓝色，搭配稳重优雅        具有较好的保密功能，解决了普通保险箱空间太小，不能存放大量文件的矛盾        半节保密柜可单独摆放使用，更实用，更方便 使用场所：        老板、经理人、主管存放重要的物品资料        企事业单位的财务室、档案室、电脑房存放贵重资料        国家机关单位的档案室、保密处、机房等        其它对文件或物品承重有特殊要求的单位或个人

仪器概述  pH自动控制加液系统(双泵)是集pH值实时在线或静态控制、测量与自动加酸、加碱调整于一体的新型自动化控制设备。pH精度高，稳定性好。广泛应用于高等院校、科研院所实验室：组织培养特定pH溶液的配制，pH自动滴定。制药、生化、化工、喷涂、电镀厂：反应器、反应罐、反应釜、溶液池中pH调节控制加液。生物工程反应器及食品发酵工厂：pH缓冲液的配制及培养过程调节控制。植物提取物车间：离子交换柱的酸碱洗涤调节控制。医院分析室：制剂、检验中调节控制pH值。环保发电、循环水、自来水净化、工业废水与市政污水处理过程的pH控制等场所。 技术参数 1、工作电源：AC220V±10%，50Hz2、控制范围：0～14 pH3、测量精度：±0.05 pH4、分 辨 率：0.01 pH5、泵头速度：0.1～300转/分 无级调速6、转速显示：OLED高清液晶窗口显示7、加液速度：0.12～190ml/min(自来水)8、加液泵头：双泵9、测量电极：pH三复合电极 或玻璃电极10、温度补偿：自动温度补偿(PT1000)11、pH控制器：高精度智能控制器12、pH电极适用温度 ：0～80℃13、pH标准液：6.86/4.0014、外形尺寸：480*320*220mm15、环境温度：室温～40℃ 相对湿度：<80%16、整机重量：约14kg 性能特点 ◆ 高精度智能pH控制器，大屏幕液晶即时显示动态pH值与温度值，超出范围报警。◆ 多种控制测量模式：自动、手动、停止,可自由转换，实现一机多用。◆ 单泵实现加酸或加碱，适用于只用一种液体(酸液或碱液)来调节控制PH值。◆ 采用OLED高清液晶窗口，单独显示当前电机转速及工作状态，加液速率可无级调速。◆ pH值上下限自由设定，设定值与实测值同时显示。◆ pH电极可单点或两点校正，pH值与温度自动测量，pH值能根据温度自动校正。◆ 采用步进电机控制蠕动泵加液,液体接触进口泵管，不接触泵体，无污染。◆ 选配不同形式的pH精密复合电极，及配四氟材质的电极护套和延长杆可在高温、反应釜、反应器中适用实现特殊容器内pH值的监控与调整。◆ 本产品荣获国家发明专利,专利号为：ZL 201420406055.8 ZL 201420406067.0 ZL 201410349779.8 网址链接 http://www.csscyq.com/proshow.asp?id=798  

简单介绍： ZL-024双足平衡测痛仪是两后足支撑力的差别，是目前筛选镇痛炎症较好的一种方法，动物在无约束的情况下炎症疼痛足与正常足之间会出现支撑体重的力量差别，差别越大说明炎症足越疼痛，使用有镇痛作用的药可以减少其差别，双足平衡测痛仪以此可来鉴定炎症、镇痛药的药效。 详情介绍： 主要技术指标： 1、自动测定自然状态下动物后双足重量分布状况；2、采用左右后足力量测定传感器，测定可以达到0.01g；3、实验时仪器自动计算测定时间内的左、右后足上限大力量，下限小力量和平均力量；4、软件可动态即时地反映动物左、右后足重量分布状况；5、软件可生成实验报告进行数据打印；6、计重准确，可进行多次重复性测定7、软件对左右足重量进行波形分析8、平均测量周期：0-300秒；9、扫描频率：15次/秒；10、笼具外形尺寸：260X260X300mm11、内部空间条件范围：0~100mm可调节12、空间调节轨道：直线导轨13、角度调节范围：60~85度可调14、底座材质：铝合金15、束缚箱材质：10mm透明亚克力16、分辨率0.01g；17、精度：0.1g；18、单踏板测量范围：0~500g；

主体：优质铜材 阀体：止逆阀门可自动关闭 喷头：优质铜材，环氧树脂涂层外加软性橡胶，出水经缓压处理呈泡沫状水柱。 防尘盖：PP材质，使用时可自动被水冲开 进 水管：软性PVC管外覆不锈钢编织网，外层包裹PE管，有效防止生锈、渗漏。

应用领域/Apply Domain      煤炭、焦炭、矿石、炭黑、负极材料、原料沥青和固体生物质燃料等物质的水分、灰分、挥发分测定并计算其固定碳、氢含量和发热量，飞灰、炉渣中的可燃物含量分析；煅后石油焦的水分、灰分、挥发分分析；水泥的烧失量分析。  技术特点/Technical Features 1、流程规范、结果准确：水分、灰分、挥发分的测试流程、条件和结果均满足要求，不需要进行校正，可用于仲裁分析。 2、测试速度快：开机即可进行试验，采用多炉双天平结构，带有恒温干燥装置，水分、灰分、挥发分三个指标可任意组合测定或单独测定，同时测试24个试样的三项指标可在90分钟内完成。 3、自动化程度高：采用计算机实时通讯技术和自适应控制技术，将电子天平集成到仪器内部，结合自动称量机构，采用热重分析法，自动称样、自动送样、自动处理数据、结果计算、报表打印和存储等，实现无人值守。 4、操作简便：试验过程中无需取放坩埚盖、送样和取样，同时利用进口气缸自动控制水、灰部分上盖的开关，避免高温辐射和烫伤的危险。 5、控温准确：圆井形高温炉，温场分布均匀，优化的流程避免了流水线工作方式下频繁开启炉门造成温场扰动的现象，PID控温算法确保控制精度达到1℃。 6、采用隔热机构，确保内置天平工作环境稳定无干扰。 7、经典结构设计：称量和送样机构，提高称量和送样速度，缩短试验时间；没有“机械手”等滑轨平移装置，避免出现传送过程中掉坩埚、错位、摔坏坩埚等事故。 8、热天平称重技术：单一样盘，无需频繁地将样品在燃烧盘和称量盘之间来回移动，在同一气氛环境下用空白坩埚进行校正，避免流水线方式下坩埚温度不一致引起称量误差的问题；多种称量方式可选。 9、适应性强：不用依靠任何瓶装气体和空气压缩机来驱动和助燃。 符合标准 GB/T212-2008 《煤的工业分析方法》 GB/T30732-2014《煤的工业分析方法仪器法》 ASTM-D5142-2009  《煤和焦炭分析试样的工业分析方法——仪器法》 GB/T483-2007 《煤炭分析实验方法一般规定》 ISO 562-2010 《硬煤和焦炭——挥发分的测定方法》 ISO 1171-2010《固体矿物燃料——灰分测定》 GB/T28731-2012 《固体生物质燃料工业分析方法》 GB/T211-2017《煤中全水分的测定方法》 JB/T5520-91 《干燥箱技术条件》 GB/T2001-1991《焦炭工业分析测定方法》 DL/1030-2006《煤的工业分析自动仪器法》 MT/T1087-2008《煤的工业分析方法 仪器法》。 ASTMD7582-2012 《煤和焦炭工业分析标准测试方法热重法》 GB 18484-200 危险废物焚烧污染控制标准 CB 18485-2014 生活垃圾焚烧污染控制标准 CII 90-2002 生活垃圾焚烧处埋工程技术规范 技术参数/Technical Parameters 1、试样重量：0.5g～1.1g（可自定义） 2、工作温度：室温～1000℃ 3、控温精度：±2℃（水分）、±2.5℃（灰分、挥发分） 4、试样数量：水、灰部分1~20个            挥发分部分1~24个 5、测试温度：105℃（水分）、815℃（灰分）  、 900℃（挥发分） 6、测试数量/测试时间：1个工作日（8小时）可测量2批24个的工业分析全指标样 7、精密度：符合GB/T212-2008标准和ASTM D5142-2009标准要求 8、准确度：在标准样品的不确定度范围内 9、分析天平称量精度：0.0001g 10、电源：220V±22V、50HZ±1HZ 11、功率：水灰部分：4kW                挥发分部分：2.5kW 12、外型尺寸：620x530x760mm              550x580x510mm 13、重量：120kg 产品优势 1、水灰测试部分与挥发分测试部分独立控制，可同时并行测试，也可单独进行测试，放样完成后即可自动完成实验全过程，无需中途打开坩埚盖或更换坩埚；  2、设备正前方配备电子天平的外置显示屏，实时显示天平数据，便于样品的称量，提升工作效率。  3、经济、便捷。电动驱动水灰炉门自动打开，无需氧气。 4、独家实现90min可完成24个样品水分、灰分和挥发分的全指标分析。

提出一种汉克尔矩阵扫描的图像置乱方法，算法实现简单，置乱度高，通用性强，并且能抵抗一定的攻击，可以很好的用于信息隐藏的预处理和图像加密，而且可以满足数字图像加密和隐藏的鲁棒性要求。

本发明实施例提供了一种视频图像中提取前景的方法及装置，所述方法包括：利用根据预设数量的背景帧图像建立的高斯模型消除有前景进入的视频帧图像的背景，获得消除背景后的视频帧图像；根据所述消除背景后的视频帧图像的信息和所述预设数量的背景帧图像的信息，生成预先训练好的神经网络模型的输入参数的值；根据所述输入参数的值以及所述训练好的神经网络模型生成相应的输出值；根据所述消除背景后的视频帧图像的信息和所述神经网络模型的输出值的关系，检测出所述消除背景后的视频帧图像包含的阴影点和光照噪声点。

小试阶段/n钢板表面质量检测经历了人工目测检测、传统无损检测和基于机器视觉检测的三个发展阶段。人工目视检测表面缺陷的方法效率低、容易漏检、劳动强度大和实时性差。传统无损检测方法包括涡流检测、红外检测、漏磁检测和激光检测等, 这些方法检到的缺陷类型少, 检测实时性不强, 检测的表面缺陷分辨率也不高, 无法有效评估产品的表面质量状况。本技术涉及一种基于多流形学习的带钢表面缺陷识别方法。其方案是：对于任一副带钢表面缺陷图像向量化的向量数据点分别选择类别相同和类别不同的K 个近邻点建立对应的同类数据子图和异