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睿行智能是速羽動力旗下的低速智能車品牌，專注于多種場景的無人駕駛車輛、智能車的研發生產制造。 一、項目進展 已注冊公司運營 二、企業信息 企業名稱 南京速羽動力科技有限責任公司 企業法人 史昀珂 注冊時間 2016.06.29 注冊所在省市 江蘇省南京市 組織機構代碼 91320115MA1MNUC45H 經營范圍 經營范圍包括汽車、電動車、汽車模型、賽車、機動車及相關零配件的研發、生產、銷售、技術服務和售后服務；工業產品造型設計開發；自營和代理各類商品和技術的進出口業務（國家限定公司經營或禁止進出口的商品和技術除外）；鋼管、鋁材、金屬材料銷售；碳纖維制品、鋰電池組、電池管理系統、高壓箱的研發和銷售；體育賽事策劃；賽車場地維護；自有設備租賃（不得從事金融租賃）；新能源汽車技術領域額內的技術開發、技術咨詢、技術服務、技術轉讓；機械加工；游樂設備設計、生產、加工、銷售及技術服務。 企業地址 南京江寧區東南大學路33號東南大學國家科技園1號樓3樓 獲投資情況 東大科技園-紫金創投學生創業基金 15萬元 三、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 史昀珂 機械工程 2021年9月 四、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 殷國棟 機械工程 教授 汽車工程 五、項目簡介 睿行智能（RUIMOVE）是速羽動力旗下的低速智能車品牌，專注于多種場景的無人駕駛車輛、智能車的研發生產制造。 團隊在多個領域的綜合經驗，使得我們在智能車領域擁有全方位的綜合實力，不同的技術積累構成不同的解決方案，應用于無人駕駛的多個場景，包括無人駕駛科研平臺、無人貨運、無人巡邏、無人物流、無人清掃、無人擺渡、無人軍事等。睿行智能（RUIMOVE）整合優勢資源，立足低速智能車領域，致力于技術創新和產品創新，為低速無人車提供智能底盤整體解決方案，包括：車規級、全線控化的核心零部件，多場景電驅動系統方案，底盤輕量化、高性能解決方案。以強大的供應鏈、生產制造管理實現智能車的大批量生產及成本控制。睿行智能決心成為無人駕駛解決方案提供商，并積極布局軟件算法、高精度地圖、云服務、數據服務等領域，通過提供高性能的低速智能車和用戶體驗，為用戶創造簡便的生活方式，在全球范圍內打造用戶企業，致力于未來低速智能車的全面普及工作。

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產品詳細介紹ET-3350米尼帕數字鉗型表ET3350 ET-3350米尼帕數字鉗型表ET3350 技術指標 基本功能 量程 基本精度 直流電壓 600V ±（1.0%+5） 交流電壓 600V ±（1.5%+5） 交流電流 400m/4000m/30A ±（2.5%+5） 直流電流 4/30A ±（2.5%+5） 電阻 400/4k/40k/400k/4M? ±（1.2%+5） 頻率 10/100/1000/10K/100K/1MHZ ±（0.1%+3） 特殊功能 自動量程   √ 數據保持   √ DCA調零   √ CE安全等級   CAT II 600V 全符號顯示   √ 自動關機   √ 低壓顯示   √ 輸入阻抗   10M? 最大顯示 3999 √ 鉗口開口尺寸   31mm   一般特征 機身顏色 灰色+藍色 機身重量 約225g（含電池） 機身尺寸 205x62x40mm 標準配件 說明書，表筆，電池，拎包 標準內包裝 彩盒 標準包裝數量 40臺 外包裝尺寸 480x400x295mm 標準包裝箱子毛重量 16.2kg

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概述 GL-LBY/L型流變儀提供了一種科學的測試混凝土和易性的方法，是一種全新多功能和輕便的混凝土流變儀，用于檢測骨料粒徑在32mm以下的混凝土流變性?？蓱糜诳蒲?、混凝土材料配比確定、生產質量控制等領域。軟件自動控制采集數據，自動計算Bingham流變參數—屈服應力和塑性粘度，繪制曲線，儲存試驗結果及導出試驗數據。 性能特點 可移動，適用于實驗室內環境 結實耐用，低成本，多功能 實驗快速，準確 操作簡單，自動化 更好地確定材料和易性 提高混凝土質量和性能 提高工人生產效率 加速高效新材料的推廣使用

本實用新型涉及一種基于單片機的汽車車速表檢驗裝置，包括第一光電傳感器檢測單元、第二光電傳感器檢測單元、無線接收模塊、LCD顯示屏和單片機主控制器，當汽車通過測試區域并遮擋住光電傳感器發射端向接收端發射的特定波長的電磁波，所述光電傳感器輸出電平立即變化，單片機從控制器檢測到光電傳感器輸出電平變化后立即通過與其相連接的無線發送模塊發送信號給單片機主控制器，單片機主控制器接收單片機從控制器發送來的信號，根據接收到的信號，開啟定時器的計時功能或停止計時，并且通過LCD顯示器顯示測試結果。通過使用該裝置可以進行汽車車速表檢驗。

針對下肢殘障人士恢復運動能力的需要，北京大學工學院項目團隊開展學科交叉研究，首次提出并實現具有柔性可控關節和分段平腳的智能動力假肢，并研制出目前國際上重量最輕的動力小腿假肢。研發團隊提出基于本體感覺的多層控制機制，實現智能小腿假肢的流暢運動和對復雜地形的自主適應，并在國際上首次提出基于人體電容信號實現下肢運動意圖識別的方法，為人與假肢融合控制提供了全新的研究手段。