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產品詳細介紹無塵黑板，又叫環保黑板，主要有兩大類：一類是用液態筆板書，一類是用粉筆板書。用液態筆板書時，書寫板為白色或綠色。好處是，不掉灰。不足之處是，用液態筆板書，很難把字寫好，老師寫不好，學生更寫不好，不利于基礎教學。用粉筆板書的無塵黑板，主要由兩部分組成：一部分是普通黑板，又叫綠板。二部分是核心設備-----黑板真空吸塵器（又叫黑板凈化吸塵器）。黑板真空吸塵器，通過伸縮管連接刷頭組成。黑板真空吸塵器，又分干式吸塵和水膜除塵兩類。干式吸塵有二次污染在所難免。水膜除塵設備的技術要求都較高，但無二次污染。其核心設備安裝在黑板左側或正下方，與黑板一起就叫做無塵黑板及核心設備，簡稱無塵黑板。名副其實的無塵黑板具有“刷黑板，吸粉塵，預防教師職業病”的功能，有“粉筆照寫，永不飄灰”的特點。沒有配置核心設備的黑板，為普通黑板，不能叫做無塵黑板。沒有核心設備的黑板，不具備無塵黑板的基本特點和功能。就像沒有裝發動機的汽車，不具備行駛功能一樣。

（專利號：ZL 201410345592.0） 簡介：本發明公開了基于螺旋槳尾流壓力脈動計算的空化噪聲特征估計方法，屬于水聲目標特征提取領域。基于螺旋槳尾流壓力脈動計算的空化噪聲特估計取方法，包括以下步驟：(1)備用網格生成并導入計算程序后生成算例文件，(2)空化模型和湍流模型設定，(3)數值計算參數設定，(4)數值計算，(5)數值方法可靠性驗證及網格確定，(6)空化尾流壓力脈動非定常數值計算，(7)壓力脈動信號功率譜變換及低頻線譜幅值提取，(8)線譜特征估計及分析。本發明將現代流體力學、空泡動力學和信號處理領域中相關研究成果引入水下目標的噪聲特征分析，體現多學科和多領域的交叉性。

1 成果簡介作為一種清潔、高效的能量轉換裝置， 質子交換膜燃料電池的理論比能量高達32940Wh/kg（ 在地面上使用時可不計空氣的質量），是各種電化學電池體系中的理論比能量“ 絕對冠軍”， 而且功率密度高、電流密度大， 是最先進的能量轉換技術之一。現在世界各國正在加速其在民用領域的產品開發。 利用質子交換膜燃料電池國產關鍵原材料，創新膜電極制備方法（“熱定型” CCM 制備法）和優化制備工藝，開發出了高性能、大面積的國產材料膜電極批量制備技術。并在模塊化燃料電池設計和計算機模擬仿真的基礎上，研制出了空冷、自增濕式質子交換膜燃料電池發電機。該成果獲得全國第十九屆發明展覽會發明金獎。空冷、自增濕式質子交換膜燃料電池發電機，主要由燃料電池、供氣軸流風扇、陽極間歇式排氣電磁閥、 DC/DC 穩壓器和控制電路板等組成，燃料電池采用陰極與大氣貫通的開 放設計和高效的自增濕專利技術，能實現寬功率范圍的自增濕發電。在電化學發電過程中，無需進行復雜的熱管理和對反應氣體進行預加濕，大大地減化了系統結構，提高了系統比功率（ 265W/kg、 211W/L），并降低了成本，是一種實用性很強的新能源發電機。該發電機采用普氫燃料，發電效率可達到 50%以上，功率密度可達到 300mW/cm2 以上，無污染。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應用前景。 燃料電池發電機技術指標： 上圖： 1.3 千瓦 空冷、自增濕式燃料電池發電機 (43 cells)2 應用說明經過近十年來的電動汽車、 分布式電站、電源等領域的廣泛示范應用（ 燃料電池已經在航天、軍事上得到應用，燃料電池備用電源和燃料電池家用電站正在開始商業化）， 質子交換膜燃料電池技術的成熟度已經逐漸被用戶所接受。目前，其商業化主要問題是成本較高（采用進口材料成本昂貴）， 而本項目采用“ 863” 計劃“ 全國產材料燃料電池發電機” 成果，利用國產原材料制備燃料電池電堆，燃料電池材料供應不僅有安全保障，而且還有低成本優勢，可望克服燃料電池高成本的商業化障礙。3 應用說明本項目屬新能源發電機領域。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應用前景。4 效益分析目前，質子交換膜燃料電池的先進制造水平為：電極催化劑載量為 0.5 毫克/平方厘米（電極）左右，電極性能可以在常壓空氣條件下達到 0.62V、 1A/cm2 (0.62W/ cm2)。如在批量生產的情況下， 1 千瓦的質子交換膜燃料電池電堆僅需要使用約 2 克的 Pt 催化劑、 0.2 平方米的質子交換膜、 0.4 平方米的碳紙擴散層和約 0.24 平方米模壓雙極板。考慮國產燃料電池材料的批量生產，估計能實現的經濟指標： 1500 元/平方米（質子交換膜）、催化劑 400 元/克（ Pt）、 300 元/平方米（碳紙）、 600 元/平方米（模壓石墨板）。 1 千瓦全國產材料燃料電池堆的關鍵材料成本可控制在 1500 元以下，這與目前進口材料燃料電池 26000 元/千瓦的成本相比， 國產材料燃料電池堆具有十分誘人的前景，這一批量生產的經濟指標已經遠遠低于電站成本要求 8000 元/千瓦，距離交通動力 500 元/千瓦的產業化目標也為時不遠。

本成果提出的基于超像素樣本擴充的空譜全卷積高光譜圖像分類方法有效的利用高光譜圖像的超像素分割結果指導偽樣本擴充增加了訓練集樣本數量，解決了高光譜圖像有標記樣本的稀缺問題，同時空譜的全卷積分類網絡也充分利用了多尺度的空間特征和光譜特征實現了較高的分類精度。 成果非涉密，專利申請已經提交。 實驗采用反射光學系統成像光譜儀（ROSIS）傳感器獲取意大利北部帕維亞大學（Pavia  University）的高光譜圖像數據。該數據集由 103 個光譜帶組成，共 610×340 像素，光譜覆蓋范圍從 430nm 到 860nm，空間分辨率為 1.3m。該數據集一共含有 9 個類別的 42776個有標記樣本，選取每類 30 個有標記樣本作為訓練集，其余作為測試集。 由下表可以看出，在每類選取 30 個樣本的情況下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 數 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表證明了使用了偽標簽樣本擴充的空譜全卷積網絡的本方法在小樣本情況下每個類的分類準確性均優于 DFFN 和 CNN，達到了較好的分類效果。 表 1 PaviaU 數據集上對比實驗結果

該成果提出了一種基于空譜差分輔助核聯合稀疏表示分類的高光譜圖像分類方法。本章方法的主要創新性在于：1）能夠將光譜的差分輔助信息和原光譜特征信息有效結合。2）能夠考慮不同光譜屬性間的高階空間相關信息。3）原空譜和差分空譜核特征字典的信息通過具有混合正則的核聯合稀疏表示分類方法得到充分利用。通過在真實高光譜圖像數據上的實驗表明，該成果提出的方法能夠有效地提高高光譜遙感圖像的分類效果。 主要技術指標 不同數據集下的訓練樣本與測試樣本數參閱表 1. 在該訓練樣本集數量下的分類結果表現參見表 2. 相比于傳統分類器 SVM，OA 提高了約 20%；相比于 SOMP，OA 提高了約20%。 該成果無需使用 GPU 資源在保證精度的同時有效提升了分類的精度和效果，同時在較少訓練樣本條件下仍能得到較好的分類精度和分類效果。 表 1. 不同數據集下的訓練樣本選取數量 表 2. PaviaU 大學數據下不同方法的正確率比較

本發明公開了一種基于信道角度域信息的分布式空時預編碼傳輸方法，其關鍵是接收端把通過信道估計得到的信道角度域信息，包括平均入射角、角度擴展和歸一化接收天線距離，反饋給發射端，收到反饋信息后，發射端首先構建出信道的統計信息，包括均值和相關矩陣，然后利用這些信息設計最佳的預編碼矩陣，對預先設計好的空時碼字進行預處理。這種基于信道角度域信息的分布式空時預編碼傳輸方法一方面可以得到更加精確的信道統計信息，另一方面可以進一步減少所需的反饋量。

本發明涉及一種鏟?篩互振式木薯挖掘機，包括：機架、仿壟輪組件、挖掘鏟組件、動力傳動機構和振動篩組件；所述機架由方形鋼管焊接而成，機架的前部上方焊接有懸掛裝置，機架的前橫梁上焊接有兩個三點懸掛掛接板、兩個仿壟輪掛接板和三個挖掘鏟掛接板，機架的中部橫梁兩側和后橫梁兩側分別焊接有振動篩掛接板；兩個三點懸掛掛接板分別位于懸掛裝置的兩端，機架上的三點懸掛掛接板和懸掛裝置通過銷軸與拖拉機的三點懸掛裝置連接；所述仿壟輪組件通過銷軸與機架上的仿壟輪掛接板掛接，所述挖掘鏟組件通過銷軸與機架上的挖掘鏟掛接板掛接，所述振動篩組件通過銷軸與機架上的振動篩掛接板掛接，所述動力傳動機構通過螺栓與機架連接。

本發明公開了一種變線寬激光振鏡掃描快速刻蝕方法，本發明 利用激光束離焦后功率密度梯度變小光斑變大的原理以及高速振鏡掃 描誤差精確矯正方法，通過設置不同的在焦和離焦激光加工距離及對 應功率參數和激光振鏡掃描參數來控制激光光斑大小，對圖形填充區 采用離焦后的大光斑光柵掃描填充，然后對圖形輪廓進行矢量掃描勾 勒。本發明針對不同的工作距離預先進行振鏡掃描誤差矯正，生成高 精度振鏡掃描定位表，確保在不同激光加工距離獲得同等高精

本發明公開了一種單自由度主被動隔振裝置，包括由下至上依 次連接的基礎平臺、下彎曲片彈簧、波紋屏蔽管、上彎曲片彈簧和負 載平臺;下彎曲片彈簧和上彎曲片彈簧構成被動隔振單元，波紋屏蔽 管內放置主動隔振單元。通過主動控制單元與被動隔振單元的復合使 用，本發明不僅對高頻振動干擾具有良好的高衰減率隔振效果，還能 有效的實現低頻共振抑制，隔離低頻振動，可有效抑制微振動環境， 為遙感衛星高分辨率觀測成像等設備提供穩定的工作環境。