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產品詳細介紹山東渦街流量計、江蘇渦街傳感器、鍋爐蒸汽流量計、熱電廠蒸汽流量計、溫度壓力補償蒸汽流量計、高溫蒸汽流量計、蒸汽流量計價格渦街流量計生產許可證（青島市技術監督局）：37020006適合計量的介質：過熱蒸汽、飽和蒸汽；壓縮空氣、氧氣、氬氣；水：軟化水、高溫水、和鹽堿等（計量液體不能含有條帶狀的雜物）。渦街流量計的分類有：遠傳型（傳感器和積算儀分體顯示）、現場顯示型、穩壓補償現場顯示型、插入式渦街流量計一、LUGB寬量程渦街流量計一 原理：LUGB寬量程渦街流量計是基于卡門渦街原理而研制成功的一種具有國際先進水平的新型流量計，解決了目前同類產品小流量信號難以處理，流量下限值偏高和測量范圍較窄的問題。該傳感器的流量下限和范圍度指標，在國內外產品中處于領先水平，并且嚴格執行國家行業標準（ JB/T9249 — 1999 ）和計量檢定規程（ JJG198 — 94 ），為當前的工業計量、能源管理和工程設計提供了一種符合我國專業水準的新型流量計量產品。渦街流量計在測量氣體時，由于氣體的壓力和溫度對于介質的密度影響較大，如果要求的計量精度高的話，溫度、壓力傳感器需要相應配套；比如:過熱蒸汽，但對于飽和蒸汽：只要選擇溫度和壓力傳感器其一就行，但壓力補償更準確二.LUGB寬量程渦街流量計獨具特點：   完整的傳感器通徑，具有 10mm--500mm 的 20 種不同通徑的傳感器；  可遠距離傳輸流量信號，并能與計算機連網，實現集中管理。 LUGB寬量程渦街流量計/漩渦流量計一般特點： 1 、最小流量值低、流量范圍大； 2 、結構簡單，無運動磨損部件； 3 、測量精度高，阻力損失小； 4 、安裝方便，維修簡易。 三.LUGB寬量程渦街流量計技術指標： 1 、LUGB高溫型渦街流量計確度等級： 液體 1.0 級、氣體 1.5 級（標準流量范圍內）； 2 、公稱壓力： ① 通徑 ≥ DN200mm 2.5MPa ； ② 通徑 ≤ DN150mm 4.0MPa ；  ③ 6.3 MPa ～ 25 MPa （協議定貨）； 3 、壓力損失： 阻力系數 Cd ≤ 2.4 ； 重復性誤差 % ： ≤ 1/3 準確度等級值；4 、供電電源： 12 ～ 24VDC ；    輸出信號：頻率信號、 標準電流： 0 ～ 10 mA 、 4 ～ 20 mA DC ；   除此之外我單位還專業生產電磁流量計/渦輪流量計/孔板流量計/V錐流量計/

實驗內容 1、理解激光產生的基本原理及外腔面發射激光器的工作原理； 2、掌握諧振腔的設計及基本調節方法，熟悉激光器主要性能參數的測試； 3、理解非線性頻率變換的基本原理，認識相位匹配的概念和種類； 4、掌握腔內倍頻激光器調節的要領，研究影響倍頻轉換效率的主要因素； 5、理解激光波長調諧的原理，了解主要調諧方式，學會標準具調諧方法的使用； 6、了解激光調 Q 的基本原理及主要手段，了解被動調 Q 激光器的使用調節方法； 7、了解激光鎖模的基本原理及方法，了解 SESAM 被動鎖模激光器的調節要點。

我校理學院大數據研究團隊在人工智能與大數據處理技術研究方面取得系列進展，研究成果分別發表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能頂級期刊。神經網絡是人工智能領域中目前最為火熱的研究方向——深度學習的架構基礎。雖然深度學習在近幾年發展迅速，但是關于如何設計最優神經網絡架構的問題仍處于探索階段。該團隊分別針對人工智能中神經網絡結構復雜、高維大規模數據存在無效和冗余特征、難以獲取長時序信息等問題與缺陷，設計出了一系列網絡結構優化、大數據特征選擇和時序循環神經網絡模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學習性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經網絡特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發表在人工智能領域權威國際期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生張華清為該論文共同第一作者， 我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統計研究所）參與指導，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項工作得到國家自然科學基金、國家科技重大專項、山東自然科學基金、中央高校基本科研業務費、中國石油天然氣集團公司重大科技項目以及山東省高校青年創新科技支撐計劃的資助。 特征選擇技術也稱屬性選擇，是指從原始特征或屬性中選擇出最有效的特征或屬性以降低數據維度的過程，它是人工智能數據預處理環節的重要步驟，也是大數據處理技術的重要環節。該項工作在神經網絡中嵌入Group Lasso懲罰項并實現特征冗余控制，在選出對解決問題最有幫助、蘊含信息量最大的特征或屬性的同時，控制所選特征子集的冗余程度，以達到降維的最優效果，從而使模型的泛化能力更強，降低神經網絡模型產生過擬合的風險。 題目為《基于L1正則化的神經網絡結構優化模型設計與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發表在國際人工智能領域權威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。碩士生謝雪濤和博士生張華清為論文共同第一作者，王健副教授為通訊作者，我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統計研究所）參與指導，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項研究成果得到了國家自然科學基金、山東省自然科學基金和中央高校基本科研業務費的資助。 該項工作借助L1正則子具有的稀疏表達能力，提出兩種神經網絡結構優化學習模型；本項工作另外一個突出貢獻就是提出了一種簡單且具有通用性的收斂性證明方法，同時保證了模型設計的合理性。實驗結果表明所提出模型具有強大的魯棒性、廣泛的適用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，適用處理高維大數據。該研究成果在人工智能與深度學習構造最簡網絡結構方面具有很強的指導作用和應用推廣價值。

高端智能化、高效節能、低耗能的機械設備主要為：履帶式的移動破、圓錐破

華中科技大學任意波形發生器采購項目招標項目的潛在投標人應在網上獲取（請將獲取招標文件需提供的資料掃描件（PDF版）發送電子郵件至jinlinjing@hbzwlx.cn）或現場獲取(湖北省武漢市武昌區群星城K3-2-1801)獲取招標文件，并于2022年06月22日09點30分（北京時間）前遞交投標文件。

本發明公開了一種檢測TNF?α的光電免疫傳感器及其制備方法和應用，光基底電極表面依次經GO?PTC?NH2溶液、anti?TNF?α溶液修飾，所述基底電極為玻碳電極或氧化銦錫半導體電極。本發明利用GO?PTC?NH2納米復合物制備光電免疫生物傳感器用于腫瘤標志物檢測的方法，與傳統的酶聯免疫吸附以及PCR等方法相比具有操作簡便、技術要求低、反應迅速的特點，所使用的光電探針摒棄了傳統金屬材料等的光腐蝕等弊端，穩定性較好且負載量大，功能化基團多，便于修飾。