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適用環保/5G基站/廣電/通信/航空/船舶/鐵路等相關行業電磁輻射環境監測分析。EM860N主機基于高性能頻譜信號分析平臺，在軟件功能和應用上，充分考慮到不同的用戶場景，EM860設置有兩種工作模式：即有適于工程師專業測試的《專業分析模式》，又有特別適宜基站測試現場的一鍵式《工程監測模式》操作軟件，作業簡單，便捷，高效率! 主機9kHz~9GHz頻譜測試接收機； 頻譜掃速可以達到16GHz/s，可對信號進行100%捕獲； 支持3G UMTS、4G LTE、5G NR等多種移動通信系統解調分析功能； 支持多種場強天線，適用于中短波、電視、無線通信、環境監測等多個應用場景； 配合PC機可實現工單系統下的一鍵測試、自動導出測試報告； 實時的“記錄或屏幕錄制和回放功能”，是有力的研發、交流、學習、培訓工具; 可直接高清電視投屏，便于培訓、研討會; 支持手機APP控制操作; 同時具備溫濕度測試、藍牙/WIFI通信、光纖通信、電子羅盤、GPS定位、多點觸摸屏、 USB通信等多種功能集成的一體化設計; 符合國標《BG8702-2014》，環保部《HJ1151- 2020》規定要 求，以及其他環境法規文件。

XM-633頭頸部層次解剖模型附腦N、A ? XM-633頭頸部層次解剖模型附腦N、A模型顯示頭部、頸部深、淺層血管和神經，在顯示頭部、頸部的肌肉基礎上顯示血管、神經的分布和走向，頭部、頸部作正中矢狀切面顯示各種器官結構，左側半腦拆下可示腦神經外形及腦神經進出腦及腦顱底部位，腦可拆下示眼外肌。 尺寸：自然大，38.5×24×50cm 材質：PVC材料

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（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