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2019 - 07 - 18
1、产品概述RBRD12-F是26G 高频雷达式物位测量仪表,输出4~20mA模拟信号, 测量最大距离可达30米。天线被进一步优化处理,新型的快速的微处理器可以进行更高速率的信号分析处理,使得仪表可以用于:反应釜或固体料仓非常复杂的测量条件。2、工作原理雷达物位计天线发射较窄的微波脉冲,经天线向下传输,微波接触到被测介质表面后被反射回来,再次被天线系统接收并将其传输给电子线路部分自动转换成物位信号。3、产品特点▲  非接触测量,无磨损,无污染▲  天线尺寸小,便于安装▲   波长更短,对在倾斜的固体表面有更好的反射▲   测量盲区更小,对于小罐测量也会取得良好的效果▲   波束角小,能量集中,增强了回波能力的同时,又有利于避开干扰物▲  几乎不受大气中水蒸气、温度压力变化影响▲  严重粉尘环境仪表也能准确读取到真实物位回波▲  高信噪比,即使在波动的情况下也能获得更优的性能▲  26GHz频率,是测量固体和低介电常数介质的最佳选择北京精诚瑞博仪表有限公司 价格合理 质量过硬  服务一流专业生产各种物位仪表  咨询电话:400-6616-819
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2019 - 05 - 13
核心提示:雷达物位计具有低维护,高性能、高精度、高可靠性,使用寿命长等优点。                                                                                                         雷达物位计具有低维护,高性能、高精度、高可靠性,使用寿命长等优点。在与电容,重锤等接触式仪表相比较,具有无可比拟的优越性。微波信号的传输不受大气的影响,所以它可以满足工艺过程中挥发性气体、高温、高压、蒸汽、真空及高粉尘等恶劣环境的要求。该产品适用于高温、高压、真空、蒸汽、高粉尘及挥发性气体等恶劣环境。可对不同料位进行连续测量。该仪器主要技术指标达到或优于国内外同类产品,且安装调试简...
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2020 - 08 - 14
由于低频RFID技术门槛相对较低,在我国的商用时间最早,目前低频RFID在我国已经形成了成熟的生产工艺和稳定的产业链,尽管近年来低频RFID的占比逐渐下降,但在某些领域低频RFID依然有着广泛的应用。   低频RFID行业产业链分析   低频RFID产业链上游为芯片和天线(线圈),其中芯片可以分为标签芯片和读写器芯片;产业链中游为低频标签产品成品厂家、低频读写器产品厂家和整体的方案商;产业链下游为各类的终端用户以及终端用户的集成商。中国低频RFID市场出货量逐年下降根据物联传媒公布的数据显示,目前我国低频RFID市场出货量逐年下降,主要原因是占低频RFID比重最大的卡类应用市场处于持续收缩状态,2019年我国低频RFID出货量为4.6亿件,较2018年减少0.4亿件,2020年受新冠疫情的影响,我国低频RFID出货量将大幅下降至3.61亿件,“COVID-19”疫情结束之后,卡类需求恢复正常,尤其是国外出口市场,再加上动物标签、地埋标签的市场需求增加,整体市场会有一定的反弹,预计到2022年我国低频RFID出货量将小幅回升至3.81亿件。卡类应用占比最大   分应用领域来看,卡类应用占比最大,其次为动物标签应用,2019年我国低频RFID卡类应用出货量为4亿件,占比达86.96%,动物标签应用出货量为5000万件,占比为10.87%中国低频RFID市场产值先下降后上升   2019...
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多亏了人工智能,现在监测海洋污染“变”简单

发布日期: 2021-02-09
浏览人气: 268

海洋是生命起源的摇篮,是人类赖以生存的地方,但如今却正在变成“垃圾场”。

  伴随着全球人口的不断增多,社会发展的不断加快,近年来海洋环境日渐成为经济发展的垫脚石。城市中经年累月攒存的垃圾被大量丢弃到海洋之中,国家间争抢激烈的石油资源被大片泄露到海面之上,无一不对海洋环境和海洋生物带来严重危害。

  据了解,全球每年向海洋排放的垃圾达到了千万吨以上,其中塑料垃圾占据了80%。相关数据显示,差不多每一分钟就会有一卡车重量的塑料垃圾扔进海洋,每年有超800万吨的塑料被遗弃在海洋之中,它们加起来可以绕地球400多圈。

  同时根据有关研究显示,全球海洋中至少漂浮着5亿万多个塑料碎片,总质量超过26万吨。大部分塑料在海洋中被打碎、分解为直径不超过5毫米的颗粒,深度融进海洋的每一寸“肌肤”,最深可侵入万米海底。垃圾污染日渐成为海洋“癌性病”。

  近日,根据发表在《环境污染》(Environmental Pollution)杂志上的一项研究,巴塞罗那大学的研究团队成功开发了一种基于深度学习技术设计的算法的开放访问网络应用程序——MARLIT,检测和量化海洋中的漂浮塑料的可靠性超过80%。

  为了监测海洋漂浮的塑料污染物,研究团队设计了一种新的算法,通过应用深度学习技术,通过航拍照片自动量化海洋中的漂浮塑料。深度学习技术是一种自动学习方法,人工神经网络能够学习并将学习提升到更高水平。

  这种方法是通过人工智能技术对加泰罗尼亚地中海海岸的3800多幅航空图像进行分析的结果,它将使研究人员能够在评估全球海洋中塑料污染物的存在、密度和分布方面取得进展。

  MARLIT支持对图像进行单独分析,并根据用户指南将图像分成几个部分,识别每个特定区域中是否存在漂浮垃圾,并使用图像元数据(高度、分辨率)估计它们的密度。未来,预计该应用将适用于远程传感器(如无人机)以自动化遥感等方面。

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