葡京娱乐场-富盈娱乐场开户_百家乐试玩_sz全讯网网址xb112 (中国)·官方网站

本發(fā)明涉及一種中空纖維膜組件結(jié)構(gòu)以及制造方法，屬于膜分離設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是現(xiàn)有的中空纖維膜組件在進(jìn)行封裝工作時(shí)，存在的膜絲分布、強(qiáng)度可靠性等問(wèn)題。本發(fā)明開(kāi)發(fā)一種能有效降低密封硬膠凝固過(guò)程中最高溫度的柱式中空纖維膜組件的封裝方法，對(duì)提高柱式中空纖維膜組件的良品率、延長(zhǎng)膜組件使用壽命具有重要意義。

XM-855螺旋器及膜性蝸管模型 ? 功能特點(diǎn)： ■ XM-855螺旋器及膜性蝸管模型放大350倍，由3部件組成，顯示螺旋器及膜性蝸管三壁的立體微細(xì)結(jié)構(gòu)。 ■ 模型內(nèi)側(cè)端為骨性螺旋板，相當(dāng)于螺旋緣外的斷面，可見(jiàn)其中的骨質(zhì)、表面肥厚的骨膜及穿通骨質(zhì)的聽(tīng)神經(jīng)纖維束。 ■ 另一端為螺旋韌帶，內(nèi)含多數(shù)血管。 ■ 前庭膜起于骨膜，止于螺旋韌帶上方，由間皮、結(jié)締組織和上皮組成。 ■ 膜性蝸管外壁為螺旋韌帶，韌帶下部向內(nèi)凸起為螺旋凸，向內(nèi)側(cè)的尖銳突起為螺旋嵴，與膜性螺旋板相連，凸與嵴間的溝為外螺旋溝。 ■ 膜性蝸管下壁示骨性螺旋板骨膜肥厚形成螺旋緣，它突入膜性蝸管中，分別形成前庭唇和鼓室唇，二唇間有內(nèi)螺旋溝。 ■ 鼓室唇的外方為膜性螺旋板的固有膜，它止于螺旋韌帶嵴，此處有聽(tīng)弦（深紅色）呈放射狀進(jìn)入螺旋韌帶中，在近骨性螺旋板處示多處穿孔帶，內(nèi)有聽(tīng)神經(jīng)穿過(guò)。 ■ 螺旋器位于外內(nèi)螺旋溝之間，固有膜之上，由各種細(xì)胞構(gòu)成，示螺旋器的內(nèi)隧道由內(nèi)外柱細(xì)胞圍成。 ■ 內(nèi)柱細(xì)胞（淺蘭色）上端長(zhǎng)方形頭板與外柱細(xì)胞（深綠色）的凸形頭端相嵌合，內(nèi)柱細(xì)胞內(nèi)側(cè)有內(nèi)指細(xì)胞（淺綠色）。 ■ 內(nèi)指細(xì)胞內(nèi)側(cè)有邊緣細(xì)胞（黃色），它內(nèi)方變低為內(nèi)螺旋溝上皮細(xì)胞，在內(nèi)柱及邊緣細(xì)胞之間內(nèi)指細(xì)胞之上，有呈長(zhǎng)頸瓶形的內(nèi)毛細(xì)胞（白色），上端表面有纖毛。 ■ 外柱細(xì)胞（白色）外側(cè)有外指細(xì)胞，外毛細(xì)胞位于其上，再向外為外螺旋溝上皮細(xì)胞。 ■ 蓋膜（黃褐色）由細(xì)纖維和膠樣基質(zhì)所成。 ■ 前庭唇上有多數(shù)齒間細(xì)胞（蘭色），它下部埋于螺旋緣結(jié)締組織中，細(xì)胞上面合在一起形成蓋膜。 ■ 耳蝸神經(jīng)的樹(shù)突和軸突穿過(guò)骨性螺旋板，再經(jīng)穿孔帶進(jìn)入邊緣和內(nèi)指細(xì)胞間，一部終于內(nèi)毛細(xì)胞上，大部纖維橫越內(nèi)隧道分布于外毛細(xì)胞上。 ■ 尺寸：放大350倍，47.5×18×32.5cm ■ 材質(zhì)：玻璃鋼材料

XM-855A螺旋器及膜性蝸管模型（帶數(shù)字標(biāo)識(shí)） ? XM-855A帶數(shù)字標(biāo)識(shí)螺旋器及膜性蝸管模型放大350倍，可拆分為5部件，顯示螺旋器及膜性蝸管三壁的立體微細(xì)結(jié)構(gòu)，模型的內(nèi)側(cè)端為骨性螺旋板，相當(dāng)于螺旋緣處的斷面，可見(jiàn)其中的骨質(zhì)，表面肥厚的骨膜及穿通骨質(zhì)的聽(tīng)神經(jīng)纖維束，模型的另一端為螺旋韌帶，內(nèi)含多數(shù)血管，由側(cè)面看可見(jiàn)前庭膜起于螺旋緣上面的骨膜，止于螺旋韌帶的上方。將前庭膜取下觀察，可見(jiàn)它由上面的間皮，中間的結(jié)締組織及下面的上皮所成，膜性蝸管的外壁為螺旋韌帶，內(nèi)面附有單層立方上皮。 尺寸：放大350倍，47.5×18×32.5cm 材質(zhì)：PVC材料

本實(shí)用新型涉及一種能區(qū)分小麥初生根、次生根的分根套管裝置，包括內(nèi)PVC管和外PVC管，內(nèi)PVC管設(shè)置在外PVC管內(nèi)部縱向中心線位置；內(nèi)PVC管頂部設(shè)有分根錐形帽，分根錐形帽頂部中間位置設(shè)有填土注水孔，分根錐形帽上部錐形側(cè)面上分布有多個(gè)種植孔；內(nèi)PVC管管壁側(cè)面分布有多個(gè)水分平衡孔。該實(shí)用新型的優(yōu)勢(shì)在于內(nèi)管頂部錐形帽的設(shè)計(jì)，既可以實(shí)現(xiàn)更好的初生根、次生根分離，又可以填土，注水；內(nèi)管壁有水分平衡孔，可以保證初生根、次生根的生長(zhǎng)環(huán)境一致，具有分離徹底，操作方便，干擾少，苗存活率較高等優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明涉及生物質(zhì)能利用技術(shù)，旨在提供一種超聲波改變濕藻細(xì)胞分形結(jié)構(gòu)促進(jìn)油脂萃取的方法。該方法包括：收獲分形維數(shù)為1.21～1.24、細(xì)胞壁厚度為0.07～0.08μm的濕藻，然后進(jìn)行超聲波輻照改性，控制超聲波輻照功率和時(shí)間使?jié)裨逯屑?xì)胞的分形維數(shù)上升為1.46～1.51，細(xì)胞壁厚度減小為0.04～0.06μm；向處理后的濕藻中加入萃取劑，進(jìn)行油脂萃取；所述濕藻細(xì)胞是指含水率在10～90％的微藻細(xì)胞的集合體。本發(fā)明利用超聲波改變濕藻細(xì)胞分形結(jié)構(gòu)促進(jìn)油脂萃取，省去了傳統(tǒng)方法中濕藻細(xì)胞的脫水干燥等高能耗步驟，通過(guò)提高藻細(xì)胞分形維數(shù)和降低細(xì)胞壁厚度，使萃取劑對(duì)細(xì)胞內(nèi)油脂的萃取效率提高到85-90％。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于光譜擬合與差分算法的光纖傳感動(dòng)態(tài)信 號(hào)解調(diào)方法，包括：掃描得到光譜紋波；對(duì)光譜紋波進(jìn)行擬合獲得靜 態(tài)光譜；將光譜紋波與靜態(tài)光譜進(jìn)行差分處理獲得差值信號(hào)；對(duì)光譜 紋波的極值點(diǎn)進(jìn)行擬合獲得上下邊緣包絡(luò)曲線；對(duì)上下邊緣包絡(luò)曲線 進(jìn)行差分處理獲得光譜變化函數(shù)，將差值信號(hào)與光譜變化函數(shù)進(jìn)行歸 一化處理，獲得去包絡(luò)后差值信號(hào)，根據(jù)掃描速度和初始波長(zhǎng)將波長(zhǎng) 換算為時(shí)間，獲得去包絡(luò)后時(shí)域動(dòng)態(tài)信號(hào)。本方法對(duì)紋波光譜及其擬 合曲線進(jìn)行差分獲得動(dòng)態(tài)信號(hào)，可以消除諸如溫度、濕度等環(huán)境干擾， 且恢復(fù)的動(dòng)態(tài)

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于平面分形彈簧結(jié)構(gòu)的 RFID 電子標(biāo)簽射頻天線，其為由多個(gè)呈分形彈簧結(jié)構(gòu)的線圈段依次首尾相連形成的閉合線圈。本發(fā)明還提供了基于所述射頻天線的 RFID 電子標(biāo)簽，射頻天線附著于基板上，線圈段的彈簧伸縮方向與其處的基板區(qū)域受到的拉伸方向一致。本發(fā)明還提供了制備所述 RFID 電子標(biāo)簽的方法。本發(fā)明 RFID 電子標(biāo)簽在基板橫向和縱向分別布置有與基板拉伸方向一致的多級(jí)彈簧分形結(jié)構(gòu)的射頻天線，存在較大的變形冗余，能夠承受軸向和橫向拉伸與壓縮，具有很大的彎曲變形能力，從而使其可以貼在人體

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于差分熵和結(jié)構(gòu)相似性的圖像編碼質(zhì)量預(yù)測(cè)方法，包括步驟：步驟 1，獲取樣本圖 像序列中各樣本圖像的圖像差分熵及不同壓縮倍數(shù)下的圖像結(jié)構(gòu)相似性；步驟 2，基于步驟 1 獲取的數(shù)據(jù)， 采用線性擬合方式構(gòu)建不同壓縮倍數(shù)下圖像差分熵與圖像結(jié)構(gòu)相似性間的線性關(guān)系，即圖像編碼質(zhì)量預(yù)測(cè)模 型；步驟 3，根據(jù)待預(yù)測(cè)圖像的圖像差分熵，采用圖像編碼質(zhì)量預(yù)測(cè)模型即可獲得待預(yù)測(cè)圖像在不同壓縮倍 數(shù)下的圖像結(jié)構(gòu)相似性。本發(fā)明簡(jiǎn)單，高效，無(wú)需消耗較大的硬件

該成果提出了一種基于空譜差分輔助核聯(lián)合稀疏表示分類(lèi)的高光譜圖像分類(lèi)方法。本章方法的主要?jiǎng)?chuàng)新性在于：1）能夠?qū)⒐庾V的差分輔助信息和原光譜特征信息有效結(jié)合。2）能夠考慮不同光譜屬性間的高階空間相關(guān)信息。3）原空譜和差分空譜核特征字典的信息通過(guò)具有混合正則的核聯(lián)合稀疏表示分類(lèi)方法得到充分利用。通過(guò)在真實(shí)高光譜圖像數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)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(lèi)效果。 主要技術(shù)指標(biāo) 不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本數(shù)參閱表 1. 在該訓(xùn)練樣本集數(shù)量下的分類(lèi)結(jié)果表現(xiàn)參見(jiàn)表 2. 相比于傳統(tǒng)分類(lèi)器 SVM，OA 提高了約 20%；相比于 SOMP，OA 提高了約20%。 該成果無(wú)需使用 GPU 資源在保證精度的同時(shí)有效提升了分類(lèi)的精度和效果，同時(shí)在較少訓(xùn)練樣本條件下仍能得到較好的分類(lèi)精度和分類(lèi)效果。 表 1. 不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本選取數(shù)量 表 2. PaviaU 大學(xué)數(shù)據(jù)下不同方法的正確率比較