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產品詳細介紹技術指標：光電比色分析法；量程范圍：吸光度值0-1.99A  濃度值0-99.99％測量精度：符合GB223.3-5-88標準主要特點：儀器共設六個通道，每個通道可儲存多條工作曲線，每條工作曲線可檢測一種元素含量。采用高速，高精度的Ａ／Ｄ轉換技術，數據轉換速度更快，測試精度更高。大容量的數據庫可方便用戶實時保存和查詢檢測結果。采用品牌電腦控制，臺式打印機打印檢測結果。金牛儀器服務承諾：1、所售化驗儀器三包一年，終身服務，產品售后服務熱線電話24小時開通，定期回訪客戶； 2、免費為客戶、代辦托運化驗儀器 ；3、免費培訓化驗人員，現場培訓或來公司培訓均可；4、提供材料分析工藝，代辦化驗儀器配套理化檢測設備和配件；協助籌建化驗室 5、常年提供化驗儀器所需各種配件(特制硅鉬粉、純錫粒、各種標準物質、玻璃器皿、分析天平、添加劑等儀器所需的各種配件)。

當前，高校內部學院、部門網站更新不及時，僵尸網站、發布內容存在不規范用語、錯別字等情況較為普遍，造成了很大的安全風險。由內蒙古財經大學自主開發的“鏡湖一號——高校對外宣傳數據智能分析平臺一體機”，很好的解決了上述出現的問題。同時，還具備了呈現學校對外宣傳數據數據分析與挖掘的可視化態勢展現功能，支持大屏觀看和手機端查看。“鏡湖一號”基于高校對互聯網發布的各類數據，使用人工智能和大數據分析技術設計應用模型，讓學校的管理者實時掌握數據動態。 應用場景及創新點： 1.監控敏感信息泄露，展現處置狀態。 2.代替人工發現更新不及時、不到位的網站。 3.對比分析高校黨建態勢，同時展現學校內部各部門黨建狀態和成果。 3.實時展示高校發布的宣傳數據態勢，分析出最受歡迎、熱門文章等。 4.平臺支持國產化平臺部署。 5.實現一體機快速部署。

產品詳細介紹用途：廣泛應用于分析鋼鐵中Cr、Mn、Ti、V、W、Mo、Ni、Co等合金元素的定性和牌號分類，區分各種牌號的混料，控制混料非破壞性，即對被測工件無損傷，100%逐件對成批鋼鐵原材料或成型零件全數檢測。特點：儀器輕便，采用光柵色散元件，譜線清晰，明亮，分辨率高。一機兩用，室內、室外都能工作。使用范圍廣，攜帶方便。適用于機械廠、軋鋼廠理化室對進廠的鋼鐵原料和鋼坯的牌號進行復雜，不受場地環境的限制。具有快速、準確、靈活、簡便的特點。

產品詳細介紹南京固琦分析儀器制造有限公司專業制造各類非水碳硫分析儀，非水碳硫分析儀器，碳硫分析儀器，智能定硫儀，爐料分析儀，碳硫高速分析儀器，高智能碳硫分析儀器，南京碳硫分析儀，碳硫檢測儀，碳硫聯測分析儀,  化驗室儀器，碳分析儀器，硫分析儀器，管式碳硫分析儀，管式碳硫儀，智能碳硫分析儀器，自動分析儀器，智能化驗儀器，智能分析儀器，快速碳硫分析儀、分析儀器，化驗儀器，化驗設備，不銹鋼成分測定儀,化學元素分析儀, 電化學分析儀,實驗室分析儀器, 智能元素分析儀，微機元素分析儀，三元素分析儀器，可測定工業材料中碳、硫、錳、磷、硅、鎳、鉻、鉬、銅、鈦、鋅、釩、鎂、稀素的含量土等元素。儀器測量范圍廣、精度高，高、中、低檔齊全，并能接受用戶特殊定貨。廣泛應用于鋼鐵分析儀器、冶金化驗儀器、鑄造化驗設備、機械分析儀器，化工分析儀器、礦山開發設備等行業及質量監督部門和大專院校。(http://www.gqfxy.com)  025-57357222 13851978239)。

數據采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。 多模態傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡) 在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。 數據分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。

成果描述：本實用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機,包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機架(2)、設置在機架(2)下端面上的鏵(3),所述機架(2)上還設置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護管(6),其探頭外套接有橡膠保護套(7)。采用上述結構,可從而減少了現有技術中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農業信息化生產的發展進程,從源頭上解決農業信息采集的發展瓶頸。市場前景分析：本實用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機,包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機架(2)、設置在機架(2)下端面上的鏵(3),所述機架(2)上還設置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護管(6),其探頭外套接有橡膠保護套(7)。采用上述結構,可從而減少了現有技術中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農業信息化生產的發展進程,從源頭上解決農業信息采集的發展瓶頸。與同類成果相比的優勢分析：國內領先

本發明基于壓縮感知理論將將測量的信號通過1比特量化，去掉了之前被測信號能量為1的假設，通過循環迭代的公式最小化凸的替代函數，最終恢復出要測量的信號，相比于之前相關算法明顯的提高的信號的恢復精度。

該系統采用數據采集專用終端對多種類、多型號便攜式取證設備產生的音視頻資料進行采集，實現電子證據采集自動化。采集終端設備具備接入設備認證、數據加密、時間校準以 及自動充電等功能，達到解放人力，提高執法辦案人員工作效率的作用。可將執法場所監控視頻抽取至統一音視頻數據管理平臺，與便攜式取證設備對接處警、 執法現場等執法行為形成的音視頻資料一起，共同形成完整的執法過程音視頻管理資料庫。 專用采集終端設備將數據采集到統一數據管理平臺，各級不同用戶根據權限通過統一的執法過程音視頻管理系統實現數據共享。上級執法管理部門可實現跨區域跨級別執法資料的 查詢、調用與統計，有效掌控一線民警的執法情況。執法監督部門可通過后臺管理系統實時查看、監督執法過程音視頻資料采集的及時性、 完整性、規范性，通過自動統計分析，對各單位執法規范化水平和執法辦案人員工作績效情 況進行量化統計。

本發明公開了一種外設部件互連標準接口的多功能采集控制裝置。其第一外部接口和第二外部接口分別通過各自的PGA模塊連到ADC模塊的輸入端,第三外部接口與ADC模塊的第三輸入端相連,FPGA模塊通過DAC模塊及差分模塊分別與第三外部接口連接,第三外部接口通過光電耦合模塊與FPGA模塊連接,FPGA模塊分別與第一、第二PGA模塊、ADC模塊及第三外部接口連接,FPGA模塊通過PCI橋芯片最后連接到PCI總線上,電源模塊給裝置供電。本發明對三路模擬量輸入,兩路差分編碼輸入以及四路單端數字量輸入傳感器進行數據采集,而且提供兩路模擬量輸出,四對差分輸出和兩路數字輸出接口來控制多種接口的外部設備。

項目成果/簡介:數據采集技術可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。多模態傳輸技術LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡)在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。       LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa：物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。LoRa （Long Range）:   一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。數據分析技術人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。應用范圍:家居智慧控制，提高舒適度：家庭生活狀態統計和日常需求預測與推薦；多模態行為分析和數據采集和傳輸系統；多模態行為數據采集和分析平臺；基于LoRaWAN/5G的工廠環境、農業大棚等環境監測系統。技術成熟度:通過中試