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2019 - 06 - 26
1、产品概述RBRD17传感器是26G高频雷达式物位测量仪表,测量最大距离可达20米。天线被进一步优化处理,新型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、固体料仓等一些复杂的测量条件。2、原理雷达物位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,将信号传输给电子线路部分自动转换成物位信号(因为微波传播速度极快,电磁波到达目标并经反射返回接收器这一来回所用的时间几乎是瞬间的)。3、特点●天线尺寸小,便于安装;非接触雷达,无磨损,无污染。●几乎不受腐蚀、泡沫影响;几乎不受大气中水蒸气、温度和压力变化影响。●严重粉尘环境对高频雷达物位计工作影响不大●波长更短,对在倾斜的固体表面有更好的反射。●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。●测量盲区更小,对于小罐测量也会取得良好的效果。●高信噪比,即使在波动的情况下也能获得更优的性能。●高频率,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 - 11 - 07
亲爱的广大用户朋友们,精诚瑞博微信小程序上线了!您可以扫描下方小程序二维码或打开微信搜索功能,搜索精诚瑞博雷达物位计小程序欢迎查阅哦~~~
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2020 - 05 - 28
接触式说明原理:依据时域反射原理(TDR)为基础的雷达物位计,雷达物位计的电磁脉冲以光速沿杆式或缆式天线传播,当遇到被测介质表面时,雷达物位计的部分脉冲被反射形成回波并沿相同路径返回到脉冲发射装置,发射装置与被测介质表面的距离同脉冲在其间的传播时间成正比,经计算得出液位高度。优势:在一些特殊工况导波雷达有明显的优势如:罐内有搅拌,介质波动大,这样的工况用底部固定的导波雷达测量值要比变通雷达稳定;还有小罐体内的物位测量,由于安装测量空间小(或罐内干扰物较多),一般普通雷达不适用,这时导波雷达的优势就显现出来了;再有是低介电常数的工况,无论雷达还是导波雷达测量原理都是基于介质介电常数差别,由于普通雷达的发射的波是发散的,当介质介电常数过低时,信号太弱测量不稳定,而导波雷达波是沿导波杆传播信号相对稳定,另外一般的导波雷达还有底部探测功能,可以根据底部回波信号能测量值加以修正,使信号更为稳定准确。应用:用应用于水液储罐、酸碱储罐、浆料储罐、固体颗粒、小型储油罐。如:煤仓、灰仓、油罐、酸罐等。非接触式说明原理:采用高频波脉冲通过天线系统发射并接收,雷达波以光速运行,运行时间可以通过电子部件被转换成物位信号。优势:对液体、颗粒及浆料连续物位测量。雷达物位计的测量不受介质、温度、惰性气体、蒸汽、粉尘、泡沫等的影响,适用于爆炸危险区域。应用:不与介质直接接触,安装方便。测量固体物量时不必考虑物料对...
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新的创作 公有云服务“走红” AI云技术不断加码

发布日期: 2020-09-08
浏览人气: 259

从智能机器人配送、无接触快递柜,到5G红外测温系统、人工智能医疗诊断,再到“云招聘”、“云面试”、“云课堂”、“云卖方”等,借助互联网、云技术、物联网、移动互联系统,各类云服务已慢慢融入人们的日常生活,并为中国经济增长提供重要支撑。 


  云服务的火热,大家是有目共睹的,市场调研机构的调研数据也能放映云服务的“走红”。研究机构的报告显示,包括基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)的全球公有云市场,2019年的规模为2334亿美元,较2018年的1852亿美元增加482亿美元,同比增长26%。



   另外,据IDC新发布的《中国人工智能云服务市场研究报告(2019)》显示,中国AI云服务市场2019年市场规模达1.66亿美元,2018至2024年CAGR将达到93.6%,AI能力已成为用户进行云服务选型时的重要考量因素。  


  一些企业已在云服务领域展开布局。以华为为例,截至2020年6月底,华为云EI企业智能可提供60款人工智能服务(平台类、视觉类、语音类、决策类),160项功能(平台功能、APIs、行业预集成方案),面向行业领域的AI能力还在持续加强与更新,且与业内多家企业均建立了良好的合作关系。  


    作为较早布局云上语音AI技术的企业,阿里云对外提供语音原子能力、行业模型及自学习平台等服务,给用户“开箱即用”的行业语音解决方案。目前,阿里云语音已拥有数万家客户,覆盖教育、金融、出行、物流等数十个场景。


国内外云计算市场的竞争竞争结果,取决于云计算行业内各家厂商的技术、产品、服务、销售能力等。国内云计算厂商拓展国外业务,当然需要了解外国企业客户的需求和诉求,针对化地设计产品和解决方案,以此扩大产品的用户群体,提升产品的竞争力和影响力。  


毫无疑问,互联网已遍布大街小巷,云服务自然也就遍布于大街小巷。智能云服务已经与商业、工业、农业、建筑等行业发展密不可分。在企业数字化转型需求的拉动下,未来几年企业对数据库、中间件、微服务等PaaS服务的需求将持续增长,预计仍将保持较高的增速。公有云市场,也有望迎来扩张的新契机。


不过,AI发展在全球范围内还局限在感觉、感知层面,而通用AI则是向认知层面跨越。因此,想具有开放问题的求解能力,就需要更大的AI算力以及更强的学习能力。而AI与各类技术的可融合性、可拓展性,也在一定程度上决定了AI云、AI语音、AI传感等产业的发展进程。  


从技术层面来看,AI云服务的细分技术领域,主要包括NLP技术、人脸人体技术、图像视频技术、语音技术、对话式AI和机器学习。相应商业应用模式的创新、升级,将让这些技在医疗、交通、安防、家居等行业得到更为深入和广泛的应用。而关于数字经济、新基建的政策支持,也有望推动“云+AI+5G”融合发展、释放新动能。  


在当前主流的AI用例中,采用AI公有云服务的应用场景主要包括:制造业供应链预测分析,互联网行业的内容审核、推荐系统,金融行业中小型企业的智能客服,零售行业智能营销、对话式客服、客流分析等等。未来或许将涌现出更多有趣、好玩的应用。



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