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本發明屬于文檔保存技術領域，涉及一種紙質文檔保質，其原料組分按重量配比為：成膜劑8-12份，濾光劑2-5份，固化劑5-15份，滑石粉0 .5-1份，防蟲劑10-15份和溶劑50-60份；使用該文檔保質液，通過配套的紙質文檔保質處理裝置向霧化室的文檔噴灑霧化的文件保質液并形成密封層膜能有效的防止文檔變質損壞和字跡脫落，并有防蟲蝕功效，實現文件檔案的長期保質存放，特別是文件上的字跡不能夠脫落互相粘貼；本發明原料組分配比合理簡單，制造成本低，處理工藝可靠，應用環境友好，使用效果良好，保質周期長。  本發明屬于文檔保存技術領域，涉及一種紙質文檔保質液，通過在文件檔案上噴涂文檔保質液，使文檔上的字跡延長保質時間。

產品詳細介紹DLSB系列低溫冷卻液循環泵是采取機械形式制冷的低溫液體循環設備。具有提供低溫液體、低溫水浴的作用。結合旋轉蒸發器，真空冷凍干燥箱、循環水式真空泵，磁力攪拌器等儀器，進行多功能低溫下的化學反應作業及藥物儲存。     大型低溫冷卻循環泵恒流、恒壓、循環液可滿足電子顯微鏡、電子探針、超高真空濺射儀、X光機、激光器、加速齊電燈貴重儀器設備的降溫需要。對于高純金屬、稀有物質提純、環境實驗及磁控濺射、真空鍍膜等大型設備，可提供滿足對溫度、水質純凈要求的冷卻水。該設備特別適用于需要維持低溫、常溫條件下工作的化學、生物、物理實驗室，是醫藥衛生、化學工業、食品工業、冶金工業、大專院校、科研、遺傳工程、高分子工程等實驗室的必備設備(可根據用戶需求定做大容量的低溫冷卻液循環泵)。(1)國際著名廠家原裝全封閉壓縮機組、循環水泵，性能先進、質量可靠；(2)制冷機組專用繼電器、保護器、電容器、制冷部件，為進口原裝高品質器件；(3)數顯溫度顯示、微電腦 控溫，操作簡單、醒目；(4)循環系統采用防腐材料，具備防銹、防腐蝕、降低溫液體污染的功能；(5)用電動攪拌器在本機內可直接完成 ； 

【藥品名稱】通用名稱：復方氯化鈉注射液 英文名稱：Compound Sodium Chloride Injection 漢語拼音：Fufang Lühuana Zhusheye 【成份】本品為復方制劑，內含氯化鈉0.85%、氯化鉀0.03%、氯化鈣0.033%。 【性狀】 本品為無色的澄明液體。 【適應癥】（1）各種原因所致的失水，包括低滲性、等滲性和高滲性失水；（2）高滲性非酮癥昏迷，應用等滲或低滲氯化鈉可糾正失水和高滲狀態；（3）低氯性代謝性堿中毒。 患者因某種原因不能進食或進食減少而需補充每日生理需要量時，一般可給予氯化鈉注射液或復方氯化鈉注射液等。因本品含鉀量極少，低鉀血癥需根據需要另行補充。 【不良反應】（1） 輸液過多、過快，可致水鈉潴留，引起水腫、血壓升高、心率加快、胸悶、呼吸困難，甚至急性左心衰竭。 （2）不適當地給予高滲氯化鈉可致高鈉血癥。 （3）過多、過快給予低滲氯化鈉可致溶血、腦水腫等。 【禁忌】未進行該項實驗，且無可靠文獻參考。 【注意事項】 （1）使用前請詳細檢查，如發現藥液渾濁或有異物、瓶身有裂痕；頸部接口與密封蓋焊接不牢等切勿使用。 （2）本品開啟后不得貯藏再用。 （3）下列情況慎用： ①水腫性疾病，如腎病綜合征、肝硬化、腹水、充血性心力衰竭、急性左心衰竭、腦水腫及特發性水腫等。 ②急性腎功能衰竭少尿期，慢性腎功能衰竭尿量減少而對利尿藥反應不佳者。 ③ 高血壓。 ④低鉀血癥。 （4）隨訪檢查。 ①血清Na+、K+、Cl-濃度。 ②血液酸堿平衡指標。 ③腎功能。 ④血壓和心肺功能。 【孕婦及哺乳期婦女用藥】未進行該項實驗，且無可靠文獻參考。 【兒童用藥】補液量和速度應嚴格控制。 【老年用藥】補液量和速度應嚴格控制。 【藥物相互作用】未進行該項實驗，且無可靠文獻參考。 【藥物過量】可致高鈉血癥，并能引起碳酸氫鹽丟失。 【貯藏】 遮光，密閉保存。

一、項目簡介 隨著科技進步和社會需求的發展，機器人手/臂除了工業生產，也越來越多用于服務人類的其它各個領域，這必然會使機器人承擔比工業中更加多樣的操作任務，面臨更加多變的工作環境。因此，國內外對非結構自然環境下、具備自主操作能力的機器人的研究十分重視。當前，具備視覺感知能力的機器人已被公認為機器人發展的主流趨勢，將視覺與機器人操作相融合，是對人類行為的模擬，由此產生的視覺伺服控制方法為機器人自主操作能力的實現帶來了新的思路，代表了機器人的先進控制技術，也是促進機器人智能化發展的一個重要驅動。可以預見，未來的視覺系統將會成為機器人名副其實的眼睛，視覺伺服技術在機器人自主操作中將具有不可替代的作用。 視覺伺服利用視覺傳感器提供的環境信息對機器人運動進行實時反饋控制，涉及機器人機械幾何設計、運動學和動力學、自動控制理論、計算機視覺圖像處理和攝像機標定等,是智能機器人領域中具有重要理論意義的研究課題之一。迄今為止，機器人手/臂的視覺伺服方法在太空遙操作、機器人手術、水果采摘、工業裝配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越來越多的應用。然而，現階段可實際應用的方案主要面向特定的標定環境、模型參數已知，機器人操作是編碼定式的，不具備模型未知條件下的自主操作能力，特別是當面向未來的剛-柔-軟體共融機器人時，其柔型結構造成的運動模型及參數的變化與不確定性，必然使現有確定模型的研究方法失效。因此，無模型（目標幾何模型，手眼標定模型，機器人運動模型）、非結構環境下的自適應操作對機器人提出了新挑戰，是機器人手臂(尤其柔型手臂)視覺伺服控制研究的難點與前沿問題，不斷深入對非結構環境下、無模型的機器人手/臂視覺伺服控制的研究具有重要的理論和現實意義。 在非結構自然環境下使機器人像人一樣協調自適應操作是當今機器人研究領域的一項尚未實現但又令人感興趣的研究工作。從理論上看，非結構自然環境下實現機器人柔性操作，就當前研究依靠單一的控制器設計是困難的。因此，本項目借鑒人的手眼協調操作是自適應學習過程，涉及智能進化和行為優化，將隨機動態規劃理論，結合約束規則與最優化控制，探索一種變參手眼關系，實現機器人在非結構自然環境下的自適應操作。 二、前期研究基礎 研究團隊一直致力于機器人視覺反饋控制的研究。在基礎理論研究上，針對無標定視覺伺服控制方案與設計，均提出了一些新型方法，有扎實的理論基礎和知識積累，并不斷跟蹤和深入在無模型視覺伺服控制的方面研究和前沿問題。目前，已經著手在無模型視覺伺服的可靠性、穩定性控制方面做了充分的探索工作：針對機器人無標定全局穩定操作問題，研究了一種魯棒卡爾曼濾波(RKF)合作Elman神經網絡(ENN)的全局穩定視覺伺服控制方法；提出了一種基于網絡輔助爾曼濾波狀態估計的無標定視覺伺服方法，提高伺服系統的魯棒性。同時，立足機器人發展前沿，建立了多模特征深度學習抓取系統，在無結構環境下實現了機器人智能抓取與定位。 已發表的與項目相關的主要論文有： [1] 仲訓杲,徐敏,仲訓昱,彭俠夫.基于多模特征深度學習的機器人抓取判別方法.自動化學報,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于雅可比預測的機器人無模型視覺伺服定位控制, 控制與決策, 已在線發表, 2018. [11] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于圖像的機器人非標定視覺反饋控制全局定位方法, 廈門大學學報(自然科學版), 已錄用, 2018. 三、應用技術成果 （一）基于多模特征深度學習的機器人抓取判別 研究了多模特征深度學習及其在機器人智能抓取判別中的應用，該方法針對智能機器人抓取判別問題, 研究多模特征深度學習與融合方法. 該方法將測試特征分布偏離訓練特征視為一類噪化, 引入帶稀疏約束的降噪自動編碼 (Denoising auto-encoding, DAE), 實現網絡權值學習; 并以疊層融合策略, 獲取初始多模特征的深層抽象表達, 兩種手段相結合旨在提高深度網絡的魯棒性和抓取判別精確性. 實驗采用深度攝像機與 6 自由度工業機器人組建測試平臺, 對不同類別目標進行在線對比實驗. 結果表明, 設計的多模特征深度學習依據人的抓取習慣, 實現最優抓取判別, 并且機器人成功實施抓取定位, 研究方法對新目標具備良好的抓取判別能力. （二）無標定視覺伺服解決方案及其機器人操作應用 研究了無標定視覺伺服方法及其在機械臂任務操作中的應用。首先提出視覺伺服目標：假設機器人或者攝像節的模型參數未知或者部分未知，視覺伺服的目標是使用攝像節作為傳感器，引導機械臂運動，使當前圖像特征收斂到期望圖像特征，從而完成定位或者跟蹤的任務。 手眼協調關系描述。關節圖像雅克比矩陣定量描述了機械臂關節變化引起圖像特征變化，它是關節-圖像映射的局部線性化矩陣。 建立圖像雅克比的在線估計器。將關節圖像雅克比矩陣的每一個元素作為輔助系統的狀態，建立輔助系統的狀態方程；攝像機提取到的圖像特征作為測量值，建立輔助系統的觀測方程。根據Kalman濾波器理論，我們設計了對關節圖像雅克比的在線實時估計算法。 構建基于圖像矩的目標函數。為了避免傳統的基于點特征的缺陷，例如點特征的標記、提取與匹配過程復雜且通用性較差問題。構建基于圖像矩的圖像特征向量完成視覺伺服任務，來提高視覺伺服系統的穩定性和可靠性。 四、合作企業 廈門萬久科技股份有限公司是一家集銷售、軟件研發、技術服務、加工技術整合為一體的高新技術企業。目前公司的經營范圍涉及CNC軟件開發及數控系統銷售、CNC控制零件銷售及專業維修；工藝優化、機臺升級與技術改造、工程配電與軟件優化、專用機控制系統開發、多軸機的設計與開發、機臺精度檢測與校正優化服務等。公司是國際知名生產制造企業——富士康的產品供應商和技術服務商。    

本實用新型公開了一種變電站絕緣子帶電水沖洗機械臂，包括基座、剛性主臂、絕緣臂、高壓水噴 頭，所述剛性主臂下端與基座通過第一銷軸鉸接，所述基座上設有與第一銷軸相連的第一驅動裝置，剛 性主臂頂部與絕緣臂底部通過第二銷軸鉸接相連，剛性主臂上設有與第二銷軸相連的第二驅動裝置，所 述高壓水噴頭與絕緣臂頂部通過第三銷軸鉸接，所述絕緣臂上設有主動皮帶輪和驅動主動皮帶輪的第三 驅動裝置，第三銷軸上設有固定相連的從

    myCobot人工智能套裝是集視覺、定位抓取、自動分揀模塊為一體的入門級人工智能套裝。基于Linux系統，在ROS搭建1：1仿真模型，可通過開發軟件實現機械臂的控制，簡單易學，能夠快速入門學習人工智能基礎知識，啟發創新思維，領悟開源創意文化。本套裝擴展性好，開放性高，可以被用于多種用途。可易用專科院校的實訓平臺、機器人學科搭建、機器人實驗室或個人學習與使用。 產品特性 大視覺識別算法 四種顏色木塊、不同形狀卡片任意選擇，4種ID二維碼識別學習二維和三維世界之間的投影關系，圖像特征點帶你學習圖像分割、保存圖片特征，深度學習yolov5算法，讓你了解神經網絡。 6種適配機械臂 支持 myCobot、mechArm、myPalletizer 的M5Stack和樹莓派版本。 aruco碼的檢測、跟蹤：攝像頭精確定位與標定，并進行自動抓取。 顏色及圖像識別：應用深度學習算法，用戶可以利用機械臂完成定位抓取和自動分揀。   聯系我們：深圳市大象機器人科技有限公司 官網：https://www.elephantrobotics.com淘寶官方旗艦店：https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7PY8UhV電話：+86 (0755) 8696 8565/+86 181 2384 1923地址：深圳市福田區華強北電子科技大廈D座智方舟國際智能硬件創新中心D403 D504 D505

產品詳細介紹超薄尺寸  作為內置型結構，實現了超薄設計和裝配允許工作溫度范圍  -55℃~+155℃防護等級高  耐震動和沖擊高旋轉速度  最高可以達到60000 RPM高可靠性 由于采用了和馬達相似的結構，但是由于轉子無繞線， 因此具有很高的可靠性低成本  通過減少元件數目大幅度的降低了旋變的成本可滿足不同外形尺寸的設計  可提供不同的保護等級（IP）器應用范圍：注塑機械、印染機械、印染機械、電梯、包裝機械、紡織機械、儀器儀表、數控機床、航天國防、教學科研等工業設備領域。

平拋儀(雙軌型平拋運動實驗器),采用電磁吸球,光電門控制,不僅可以用于平拋運動學生分組實驗,還直觀的演示了平拋運動的水平方向和豎直方向兩個分運動的特性.

本實用新型公開了一種單軸支撐四輪分列平衡擺臂式驅動橋及行駛車輛，包括主驅動橋，主驅動橋的兩端分別連接有擺動臂，擺動臂的中部與主驅動橋鉸接，擺動臂的兩端連接有驅動輪，擺動臂內設有減速裝置，減速裝置的主動輪與主驅動橋的半軸連接，兩個從動輪分別設于擺動臂兩端，主動輪與從動輪之間通過鏈條傳動，并通過輪邊減速器將動力傳遞給驅動輪。可以使車輛在通過復雜路面時保持車橋有較小的重心變化，驅動力大、對復雜地面適應能力強。可適用于各種林用作業車輛、農用輪式拖拉機、工程用裝載機、越野汽車等。