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通過給激光打標(biāo)機裝上眼睛（工業(yè)相機），從而讓激光可以準(zhǔn)確知道工件的位置信息，當(dāng)工件位置出現(xiàn)偏差時，視覺系統(tǒng)可以自動修正工件的位置信息，使得工件被正確加工。加裝系統(tǒng)后可提升產(chǎn)能100%-300%，減少人工成本40%-60%，定位精度達0.05-0.15mm。適用于汽車零部件、3C數(shù)碼、醫(yī)療器械、生物醫(yī)藥、五金工具、精密儀器、半導(dǎo)體元器件、服裝輔料、家用電器、工藝禮品、珠寶首飾等行業(yè)。

        研發(fā)團隊針對高性能、抗靜電熱控涂層材料開展自主科研攻關(guān)，研發(fā)出具有自主知識產(chǎn)權(quán)的白色氧化鋅導(dǎo)電粉體，與相關(guān)企業(yè)合作建立了100Kg級導(dǎo)電粉體中試生產(chǎn)線，完成了粉體批次穩(wěn)定性驗證，突破了批量制備導(dǎo)電粉體穩(wěn)定性差的瓶頸，形成了一套高性能白色氧化物導(dǎo)電粉體的標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)工藝。產(chǎn)品技術(shù)指標(biāo)經(jīng)權(quán)威檢測機構(gòu)檢驗達到或超過進口產(chǎn)品水平，并已通過國家航天領(lǐng)域應(yīng)用驗證。同時，產(chǎn)品原料及生產(chǎn)成本遠低于進口產(chǎn)品，有望在我國民用市場普及。產(chǎn)品可應(yīng)用于汽車、電子、紡織、橡膠和化工等領(lǐng)域的防靜電、節(jié)能、電磁屏蔽等，如輪胎橡膠添加劑、紅外反射涂層、防靜電涂層等，市場前景廣闊。         意向開展成果轉(zhuǎn)化的前提條件：中試放大及產(chǎn)業(yè)化工藝開發(fā)資金支持

產(chǎn)品詳細介紹型號  波長/ um 功率/ mW  光譜結(jié)構(gòu) 偏振度 DownloadsGN-0.5 0.63 0.5 TEMoo 1:1 GN-1 0.63 1.0 TEMoo 1:1 GN-2П 0.63 2.0 TEMoo 100:1 GN-3 0.63 3.0 TEMoo 1:1 GN-5 0.63 5.0 TEMoo 1:1 GN-5P 0.63 5.0 TEMoo 100:1 GN-5M 0.63 5.0 TEMmn 1:1 GN-10M 0.63 8.0 TEMmn 1:1 GN-15 0.63 15.0 TEMoo 1:1 GN-15-1 0.63 15.0 TEMoo 100:1 GN-25 0.63 25.0 TEMoo 1:1 GN-25-1 0.63 25.0 TEMoo 100:1 GN-40 0.63 40.0 TEMmn 1:1 GN-50 0.63 50.5 TEMmn 1:1 GN-60 0.63 60.0 TEMmn 1:1 GN-70 0.63 70.0 TEMmn 1:1 GN-80 0.63 80.0 TEMmn 1:1 LGN-225A 0.63 2.0 TEMoo 1:1 LGN-226A 0.63 1.5 TEMoo 100:1 LGN-223 0.63 10.0 TEMoo 1:1 LGN-223-1 0.63 10.0 TEMoo 100:1 LGN-115 0.63 15.0 TEMmn 1:1 LGN-118 0.63 25.0 TEMmn 1:1 LGN-220 0.63 70.0 TEMoo 100:1 LGN-220M 0.63 100.0 TEMmn 100:1 產(chǎn)品名稱： PLASMA 氦氖激光器管產(chǎn)品類別： 激光系列產(chǎn)品 → 氦氖激光器產(chǎn)品編號： 42514563816產(chǎn)品信息： 產(chǎn)品名稱： PLASMA 穩(wěn)定氦氖激光器產(chǎn)品類別： 激光系列產(chǎn)品 → 氦氖激光器產(chǎn)品編號： 42514471016產(chǎn)品信息： 產(chǎn)品名稱： PLASMA多波段 氦氖激光器產(chǎn)品類別： 激光系列產(chǎn)品 → 氦氖激光器產(chǎn)品編號： 42514452816產(chǎn)品信息： 產(chǎn)品名稱： PLASMA 紅外氦氖激光器產(chǎn)品類別： 激光系列產(chǎn)品 → 氦氖激光器產(chǎn)品編號： 42514433416產(chǎn)品信息： 產(chǎn)品名稱： PLASMA可見光氦氖激光器產(chǎn)品類別： 激光系列產(chǎn)品 → 氦氖激光器產(chǎn)品編號： 42514392016產(chǎn)品信息：

廢水、污水及海水處理中經(jīng)常存在同時分離重質(zhì)顆粒和輕質(zhì)顆粒的問題。液固分離的主要方法是離心和過濾，一般情況下，能靠離心分離解決，不采用過濾分離方式。這是因為采 用過濾方式的系統(tǒng)復(fù)雜、運行阻力大，特別是處理細小顆粒時，返清洗頻率高，降低生產(chǎn)率。傳統(tǒng)的離心分離技術(shù)一般情況下僅是靠顆粒和水的密度不同、產(chǎn)生的離心力不同，而將 密度大于水的重質(zhì)顆粒從水中分離出來。密度與水接近或密度小于水的輕質(zhì)顆粒，只能依靠 過濾方式分離?；诒卷椖垦邪l(fā)成功的輕重顆粒同時分離技術(shù)所制造的廣譜密度顆粒分離器， 充分利用了離心力場的特點，能將密度大于水和密度小于水的顆粒同時分離出來。不僅如此， 同時還利用了旋風(fēng)分離器減阻技術(shù)，使該顆粒分離器的壓力損失明顯小于水力漩流器等同類 產(chǎn)品。另外，采取空間交錯布置形式，使該廣譜密度顆粒分離器結(jié)構(gòu)緊湊，占地面積小。

本技術(shù)成果首次提出將SJ16蛋白應(yīng)用于制備血吸蟲病診斷試劑，該方法不但可以區(qū)分血吸蟲的既往或 現(xiàn)行感染，且檢測靈敏度高，具有確切的早期診斷價值。

光柵光譜儀重疊光譜分級器是一臺在光譜儀的光源和光探測狹縫之間安裝光譜分級器件，在高度方向上將不同級次的光分離達到分離重疊光譜的目的儀器。該儀器不但以消除光柵光譜儀高級次重疊光譜，而且克服現(xiàn)有技術(shù)在分析不同波長的光譜時都要重新安裝和選用濾光片的麻煩。 現(xiàn)在國內(nèi)外的光譜儀器都能在紫外到紅外之間進行分光和探測。由于光柵具有獨特的分光特性，光柵光譜儀的應(yīng)用日益廣泛，且具有取代干涉光譜儀和棱鏡光譜儀等的趨勢。光柵光譜儀入射光源被分光器件分光以后，由光柵方程可知，一級光譜的某些譜線可能和二級、三級、四級……光譜的譜線重疊。光柵光譜儀器高級次重疊光譜常給光譜分析帶來誤判。以使用光柵一級光譜，工作波長在300—1000nm的光柵光譜儀為列，它在600—1000nm就疊加了300—500nm波段光的二級譜。傳統(tǒng)的方法是就在這個疊加光譜區(qū)增加一個500nm前截止濾光片，阻止300—500nm波段的光譜信號來獲得600—1000nm的光譜信號。這種方法雖然可行，但是在分析不同波長的光譜時都要重新安裝和選用濾光片，相當(dāng)繁瑣。 而此光柵光譜儀重疊光譜分級器，由于在光譜儀光源和光探測狹縫之間增加了分光結(jié)構(gòu)，在光入射到光譜儀光 深測狹縫之前將其在高度方向上分開，實現(xiàn)光譜重級譜線的分離。該儀器結(jié)構(gòu)簡單使用方便，通用便捷，與光柵光譜儀器集成使用，不需要臨時拆裝，可以有效消除光柵光譜儀高級次重疊光譜。

通過分子間親核進攻將碳碳三鍵轉(zhuǎn)化為金屬卡賓的過程應(yīng)用于交叉偶聯(lián)反應(yīng)。應(yīng)用結(jié)構(gòu)簡單的炔酰胺用作鈀卡賓前體，通過有序的分子間氧化與卡賓轉(zhuǎn)移插入的串聯(lián)過程，實現(xiàn)了鈀催化下炔酰胺與芐基溴化物的加氧偶聯(lián)反應(yīng) （ Palladium-Catalyzed Oxygenative Cross-Coupling of Ynamides and Benzyl Bromides via Carbene Migratory Insertion. Yunpeng Gao, Guojiao Wu, Qi Zhou and Jianbo Wang, Angew. Chem. Int. Ed. 2018, 57, 2716） 。Fischer 卡賓是經(jīng)典的穩(wěn)定金屬卡賓絡(luò)合物，利用卡賓配體在不同金屬之間的轉(zhuǎn)移，一系列鈀催化的 Fischer 鉻卡賓交叉偶聯(lián)反應(yīng)。 通過一系列機理驗證實驗和 DFT 理論計算，對該反應(yīng)的機理進行了深入 的探討，驗證了卡賓轉(zhuǎn)移以及 鈀卡賓的遷移插入為催化循環(huán)中的關(guān)鍵步驟 （ Palladium-Catalyzed Reductive Cross-Coupling Reaction of Aryl Chromium(0) Fischer Carbene Complexes with Aryl Iodides. Kang Wang, Yu Lu, Fangdong Hu, Jinghui Yang, Yan Zhang, Zhi-Xiang Wang, and Jianbo Wang, Organometallics 2018, 37, 1 ）

本發(fā)明公開了一種基于協(xié)同尺度學(xué)習(xí)的行人重識別方法，屬于監(jiān)控視頻檢索技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明首先 根據(jù)已標(biāo)注訓(xùn)練樣本集 L 中圖像的顏色和紋理特征，進行尺度學(xué)習(xí)得到相應(yīng)馬氏距離中的協(xié)方差矩陣 Mc 和 Mt;隨機選擇查詢對象使用 Mc 和 Mt 進行馬氏距離度量，得到相應(yīng)排序結(jié)果，從中取得正樣本 和負樣本生成新的已標(biāo)注訓(xùn)練樣本集 L，更新 Mc 和 Mt，直到未標(biāo)注訓(xùn)練樣本集 U 為空，得到最終的 標(biāo)注樣本集 L*，并融合顏色和紋理特征得到 Mf，就可以使用基于 Mf 的馬氏距離函數(shù)進行行人重識別。 本發(fā)明在半監(jiān)督框架下研究基于尺度學(xué)習(xí)的行人重識別技術(shù)，通過未標(biāo)注樣本輔助標(biāo)注樣本進行尺度學(xué) 習(xí)，符合實際視頻偵查應(yīng)用標(biāo)注訓(xùn)練樣本難以獲取的要求，能有效提升少標(biāo)注樣本下的重識別性能。