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產(chǎn)品詳細介紹SC-G型自動考種及千粒重分析儀（含玉米果穗考種）1、貨物名稱：SC-G型自動考種及千粒重分析儀（含玉米果穗考種）玉米自動考種及千粒重分析儀所配的各種種粒自動考種及千粒重分析儀2、主要用途：SC-G型自動種子考種分析及千粒重儀系統(tǒng)是根據(jù)圖像識別原理來實現(xiàn)自動分析的。目標照明模式可在背光和普通日光之間切換。可用于各類農(nóng)作物實粒種子（谷粒、玉米、小麥、油菜籽等）的精確考種、各類糧庫的蟲口計數(shù)分析，以及另加配件后可做發(fā)芽率、均勻度分析，可兼做表面光滑的昆蟲計數(shù)或蟲卵計數(shù)（如：米象、蚜蟲、蠶卵、魚籽等），以及被當作種子凈度工作臺用于種子凈度檢驗。內(nèi)置支持網(wǎng)上在線升級的模塊。3、主要性能指標配A3幅面最高分辨率1600dpi × 1600dpi、紫光M1彩色掃描儀。可分析各類種粒的種粒直徑1～20mm。掃描儀分析工作區(qū)：A3幅面（431.8mm×304.8 mm）。可同時成像分析10個玉米果穗、35個玉米截面、1000粒左右玉米籽粒。配500萬像素分辨率的彩色數(shù)碼拍攝儀，及超薄的背光光源板（大于A4幅面），具有圖像調(diào)整、觀察特性。1）．籽粒數(shù)分析速度、精度：自動數(shù)粒速度：1500～3000粒/分鐘（玉米籽粒），其它籽粒為1200～20000粒/分鐘，數(shù)粒誤差≤±0.1~0.4%，監(jiān)視修正即達100%正確。具有相機畫面畸變、背光板均勻性的自動矯正特性，有效減小尺寸測量誤差。對于直徑較小的種粒（如油菜籽、蔬菜籽），單批次考種數(shù)量在5000-10000粒。可根據(jù)實際需求自行創(chuàng)制一鍵自動分析向?qū)Вm用于水稻、小麥、玉米、豆類、油菜籽、瓜子、蔬菜籽等各類農(nóng)作物的自動精確考種，自動測出籽粒數(shù)、各籽粒的粒形參數(shù)（長、寬、長寬比、面積、等效直徑、周長等），以及其平均值，能精準顯示種粒外接矩形，并可自動排序輸出，及可輸出粒徑分布圖表。自動千粒重分析的精度誤差：≤±0.5%。具有對被分析目標顏色、形狀進行自學習和再學習，并實現(xiàn)自動分類的特性，以及品種比對特性。能大批量自動分析成像后的種粒圖片。2）．果穗、截面分析速度、精度：同時成像分析玉米果穗：10個/次/分鐘、玉米截面：35個/次/分鐘。全自動測出各玉米穗長、穗粗、禿尖長、左右穗緣角、穗行角、平均行粒數(shù)、粒厚、截面穗行數(shù)、穗粗、軸粗，以及其平均值，可自動測出各玉米截面上的平均粒長、平均粒寬等參數(shù)。3）．有被測樣本條碼、電子天平RS232重量數(shù)據(jù)的自動輸入接口，插上電腦條碼槍即可刷入樣本條碼編號；電子天平上的被測樣本重量數(shù)據(jù)可一鍵送到電腦保存為EXCEL表。4）．分析過程為全程電腦控制，高效、準確、簡便易用，真正一鍵式操作，鼠標一點，結(jié)果即現(xiàn)。5）．輔助刪補：用鼠標選擇增加/刪除，或直接用鼠標在屏上手工計數(shù)，以確保100%正確。目標區(qū)的個性化計數(shù)：對工作區(qū)視野中任選范圍或矩形范圍內(nèi)的計數(shù)。6）．分析數(shù)據(jù)導出：分析圖像結(jié)果可保存，以及按大小形狀排列輸出，自動形成總報表，統(tǒng)計分析結(jié)果能輸出至Excel表，以及，以及按寬度、長度、面積等輸出的排列圖和測量圖。3. 供貨配置表：SC-G型自動考種及千粒重分析系統(tǒng) 數(shù)量 備注SC-G型自動考種及千粒重分析軟件及《簡明手冊》 1張 光盤，3年免費升級軟件鎖 1個 1年保換、2年保修SC-G型自動考種及千粒重分析系統(tǒng)軟件質(zhì)量三包卡 1張 光盤電子文檔中A3幅面的紫光M1彩色掃描儀 1臺 紫光公司全國聯(lián)保1年USB2.0接口的拍攝儀（彩色500萬像素） 1臺 非人為損壞，質(zhì)保1年超薄的背光光源板（A4幅面工作臺板） 1個 非人為損壞，質(zhì)保1年帶RS232通訊接口的量程220g電子天平（精度1mg） 1臺 生產(chǎn)廠家聯(lián)保1年RS232接口通訊傳輸線 1條 非人為損壞，質(zhì)保1年種粒成像盤、種粒收納小盤 各1 4. 推薦電腦配置（需另配，由投標的經(jīng)銷商在當?shù)卣夜?yīng)商）品牌電腦（酷睿i5 CPU / 8G內(nèi)存/ 19.5”彩顯/無線網(wǎng)卡，5個以上USB2.0口，運行環(huán)境Windows 10完整專業(yè)版或旗艦版）

北京大學地空學院史前生命與環(huán)境研究所高克勤教授團隊在長期的研究過程中積累了大量中生代和現(xiàn)代蠑螈類標本和數(shù)據(jù)。基于214件標本的高精度CT掃描和三維重建，賈佳博士后和高克勤教授及國內(nèi)外合作者對蠑螈類6科37屬60個物種的腕/跗骨進行了骨化發(fā)育模式分析。

東南大學分析測試中心原位X射線衍射儀采購項目 招標項目的潛在投標人應(yīng)在江蘇省南京市鼓樓區(qū)鄭和中路118號D座16樓1612室（郵購）獲取招標文件，并于2022年06月13日 14點00分（北京時間）前遞交投標文件。

發(fā)明公開了一種基于關(guān)聯(lián)分析與關(guān)聯(lián)分類的蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測技術(shù)，以雙庫協(xié)同機制為基礎(chǔ)，將KDD*過程模型引入蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測問題中，KAAPRO方法以數(shù)據(jù)挖掘(知識發(fā)現(xiàn))為主體，采用基于KDD*過程模型Maradbcm算法以及關(guān)聯(lián)規(guī)則分類D-CBA方法。KAAPRO方法所取得關(guān)聯(lián)規(guī)則在一定程度上揭示了氨基酸物化屬性對蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)的影響關(guān)系，從而提高了預(yù)測的精度。其中Maradbcm算法挖掘意外規(guī)則的特性對純度較高的α蛋白質(zhì)庫與β蛋白質(zhì)庫進行關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘，由此獲得的挖掘結(jié)果是精化的規(guī)則。D-CBA關(guān)聯(lián)分類方法使用可信度與支持度的測度作為一個復合型度量來進行蛋白質(zhì)關(guān)聯(lián)分類。在保證預(yù)測精度的同時，為生物學家對二級結(jié)構(gòu)進一步分析提供了依據(jù)。

本發(fā)明提出一種隨機噪聲環(huán)境下基于對偶模態(tài)方程的動響應(yīng)分析方法，包括如下步驟：（１）將聲固耦合系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)和聲腔劃分成不同的子系統(tǒng)；（２）計算結(jié)構(gòu)子系統(tǒng)和聲腔子系統(tǒng)的模態(tài)；（３）計算相鄰子系統(tǒng)中模態(tài)間的耦合參數(shù)；（４）建立耦合系統(tǒng)的對偶模態(tài)方程；（５）通過前置處理，獲得隨機載荷作用下，子系統(tǒng)模態(tài)上受到的廣義力載荷的互功率譜；（６）計算對偶模態(tài)方程，獲得所有模態(tài)的參與因子的互功率譜；（７）通過模態(tài)疊加，計算系統(tǒng)隨機聲固耦合響應(yīng)。本發(fā)明提供的隨機動響應(yīng)分析方法，是一種基于對偶模態(tài)方程的隨機噪聲環(huán)境下動響應(yīng)分析方法，該方法把系統(tǒng)劃分成連續(xù)耦合的子系統(tǒng)，并用有限頻帶內(nèi)的子系統(tǒng)模態(tài)描述系統(tǒng)的隨機振動，該方法的分析效率高于傳統(tǒng)有限元法。

近年來已經(jīng)建立了基于故障字典，模糊理論，專家系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機，信息融合，小波分析，粒子群等各種技術(shù)的不同故障診斷方法，并在模擬電路的實際檢驗中取得了良好的效果。然而，電路從正常到故障之間存在中間過渡狀態(tài)，怎樣定義這個中間狀態(tài)以及其對電路有怎樣的影響，如何準確描述這種影響，通過查閱文獻，到目前為止還沒有一種合理的方法能夠解決這個問題。

成果的背景及主要用途：水利水電工程大都處于高山峽谷，所處地區(qū)地質(zhì)構(gòu) 造復雜、地質(zhì)信息眾多，給地質(zhì)勘探、工程設(shè)計與施工等各方面帶來極大的困難。 傳統(tǒng)二維、靜態(tài)的處理工程地質(zhì)資料、分析地質(zhì)問題的方式，已難以滿足工程地 質(zhì)、設(shè)計人員的實際需求。因此，深入研究水利水電工程地質(zhì)三維建模與分析的 關(guān)鍵技術(shù)，可為分析解決水利水電工程勘測、設(shè)計與施工中復雜的地質(zhì)問題提供 科學的理論方法和先進的技術(shù)手段。 技術(shù)原理與工藝流程簡介：在為水利水電工程建設(shè)服務(wù)的前提下，針對多源 地質(zhì)數(shù)據(jù)的耦合分析、地質(zhì)體的復雜性、信息存儲量大、分析速度慢、地質(zhì)構(gòu)造 的動態(tài)性、模型的可靠性及其快速更新修改等難點，融合水利水電工程科學、工 程地質(zhì)學、數(shù)學地質(zhì)學和計算機科學等多個交叉學科的先進理論技術(shù)，提出了實 現(xiàn)水利水電工程地質(zhì)三維建模與分析的理論方法和關(guān)鍵技術(shù)。針對復雜地質(zhì)體信 息量大的特點與水利水電工程地質(zhì)的分析要求，研究面向水利水電工程地質(zhì)的三 維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型，提出了以 NURBS 為主、結(jié)合 TIN 和 BRep 的混合數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；進 而通過以面向?qū)ο蠹夹g(shù)、地質(zhì)實體 NURBS 構(gòu)造技術(shù)、改進的地質(zhì)趨勢面分析技 術(shù)和三維對象集合運算技術(shù)等多種先進技術(shù)手段，提供了可供選擇的建模機制， 對各類地質(zhì)對象和人工對象進行擬合構(gòu)造與幾何建模，實現(xiàn)了水利水電工程地質(zhì) 三維統(tǒng)一模型的建立，并對模型的可靠性進行分析驗證，提供模型的快速反饋更 新機制。基于三維統(tǒng)一模型，針對實際需求研究水利水電工程地質(zhì)分析應(yīng)用技術(shù)， 176天津大學科技成果選編 設(shè)計了豐富的分析算法。根據(jù)所提出的理論方法和技術(shù)，緊密結(jié)合實踐應(yīng)用，研 制開發(fā)通用的水利水電工程地質(zhì)建模與分析軟件系統(tǒng)，為水利水電工程地質(zhì)分析 提供有力的技術(shù)平臺。 技術(shù)水平及專利與獲獎情況：該成果總體上達到國際先進水平，在水利水電 工程地質(zhì) NURBS 混合數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)建模方法與應(yīng)用方面達到了國際領(lǐng)先水平。 應(yīng)用前景分析及效益預(yù)測：該成果可直接推廣應(yīng)用于各項大中型水利水電工 程前期規(guī)劃、地質(zhì)勘測、工程設(shè)計和施工等不同階段的工程地質(zhì)分析中，可通過 鉆孔平硐優(yōu)化布置節(jié)約地質(zhì)勘探費用，輔助地下工程施工及其管理可提前工期， 降低造價，直接經(jīng)濟效益較大；提高工程地質(zhì)分析、工程設(shè)計和施工的水平與效 率，為實際遇到的地質(zhì)問題提供科學的解決途徑和先進的技術(shù)手段，社會效益顯 著。在水利水電工程等領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用前景。 應(yīng)用領(lǐng)域：水利水電工程地質(zhì)建模與分析技術(shù)主要應(yīng)用領(lǐng)域為水利水電工程 地質(zhì)勘測、設(shè)計和施工領(lǐng)域。 合作方式及條件：企業(yè)合作。

本發(fā)明公開了一種基于形態(tài)分量分析的外輻射源雷達風場雜波抑制方法，利用雷達接收回波中目標 信號與風場雜波具有不同的形態(tài)特性，且都可在相應(yīng)的變換域進行稀疏表示，從而可利用形態(tài)分量分析 的方法對信號進行分離；本發(fā)明的方法使風場雜波得到較好抑制，同時具有穩(wěn)定性好、計算簡便等優(yōu)點， 提高了外輻射源雷達目標檢測性能。 

1.依據(jù)海河實際土質(zhì)條件，提出了基槽水下開挖下部和上部坡率建議值；2.提出了適合濱海軟土地層特性的水下開挖法及合理的超挖值；3.提出了適合海河沉管隧道的水下邊坡檢測要求和減少基底回淤的施工措施；4.通過應(yīng)力路徑試驗方法，進行模擬基坑開挖時主動區(qū)側(cè)向卸荷試驗（DEP）和固結(jié)試驗，得到主動區(qū)卸荷狀態(tài)下土的強度參數(shù)；5.編制了天津市地方標準《內(nèi)河沉管法隧道設(shè)計、施工及驗收規(guī)范》DB/T29-219-2013。  在海河下游軟土地層環(huán)境下，針對內(nèi)河沉管沉放過程中存在的技術(shù)難題，形成了對沉

傳統(tǒng)熒光材料與磁性（多為黑色）指紋粉末結(jié)合后通常會導致熒光猝滅，而利用 AIE 材料聚集態(tài)下熒光亮度的高特性，與黑色磁粉復合后不但信號不受背景干擾，還能實現(xiàn)在日光和紫外光下的雙重顯色，獲得高分辨的指紋多級結(jié)構(gòu)信息。為了適應(yīng)南方潮濕天氣，本團隊進一步開發(fā)了指紋噴現(xiàn)液，可在更復雜環(huán)境和背底下進行微弱指紋識別。該技術(shù)已在公安機關(guān)試用推廣，成功協(xié)助偵破多起惡性案件。 同時，利用本團隊自主開發(fā)的智能指紋對比分析儀，能夠快速讀取通過 AIE 雙模輸出的指紋信息，并與相關(guān)數(shù)據(jù)庫人員進行對比， 進而展示現(xiàn)役人員的準確信息。該技術(shù)還可結(jié)合目前的云端技術(shù)與監(jiān)控圖像識別系統(tǒng)，快速確認疑似人員的移動路徑，實現(xiàn)采集- 識別-監(jiān)控-追捕無縫對接。