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萬深PhenoGA
植物
表型分析測量儀
產品詳細介紹一、概述:基因型、表型和環境是遺傳學研究的鐵三角。表型(性狀)是基因型和環境共同作用結果,而基因型與表型之間有著多重關系。研究者用測序和基因組重測序來評估等位基因差異定位數量性狀等已變得很普遍,但其需大量性狀數據來佐證。然而這類分析測量的結果受人員、工具和環境等的干擾很大,還會損傷到植物。故迫切需要高效、準確的萬深PhenoGA植物表型分析測量儀來做可視化的精確數據分析和表型測試,如測試對壓力和環境因素的表型反應、生態毒理學測試或萌發測定、遺傳育種研究、突變株篩選、植物形態建模、生長研究等。二、主要性能指標:1、萬深PhenoGA植物表型分析測量儀是頂視+側視版本,由頂視+側視的超大變焦鏡頭自動對焦1500萬像素以上的佳能EOS單反相機直聯電腦獲取植物頂視和側視的RGB彩色圖,并做自動分析;由頂部的主動紅外雙目3D相機(點云密度512*424像素)來獲取植物冠層的3D景深偽彩色圖和可轉換視角的3D重建偽彩色圖。2、可獲得植物在不同生長階段的表型數據主要有:植株高(測量誤差≤±1.5mm)、投影葉面積及其差異值、投影葉片長和卷曲度、葉片數量(自動計數+鼠標個別修正)、葉冠層的3D構型數據(葉冠直徑、葉冠層面積、葉冠層占空比、葉片分布和密度、葉冠層對稱性等,冠層尺寸的測量誤差≤±2mm)、植物株形、精準的莖葉夾角(真實夾角重復測量誤差≤±1.0°)、節間長度及其空間體積估算值、植株高和葉冠層隨時間改變的相對生長速率、葉色平均值(具有葉片顏色自動矯正特性,可按英國皇家園林協會RHS比色卡2015版來自動比色)及其對表征的貢獻評估等。具有分析特性表述如下:1)常規分析:投影葉面積及其動態變化,外周長,外接圓直徑及面積,擬合橢圓主副軸及偏角,凸包內徑、面積及周長,植株高、寬,最小外接矩形長、寬,植株緊實度。2)顏色分析:RGB、LAB顏色值,具有葉片顏色自動矯正特性,可按英國皇家園林協會RHS比色卡2015版來自動比色。3)骨架分析:骨架長度,端點數(葉片數),分叉數(分枝數、分節數),莖葉夾角等。4)玉米株形分析:葉片數,葉片長、寬,葉片彎曲度,葉片投影面積,莖稈分節數,分節長、粗,葉片顏色等。5)生長分析:植株絕對生長、相對生長曲線,相對生長趨勢。6)根系分析:根長,根粗,根尖數等(根粗>1mm)。7)考種分析:種粒數,種粒面積,種粒長、寬(種粒直徑>5mm,不粘連)。8)其它:不同生長時期自動批量化處理分析,多植株網格分析,直線、角度等幾何測量,各測量結果可編輯修正。3、可接入條碼槍來自動刷入樣品編號,具有按條碼標識跟蹤分析的特性。圖像分析方式和耗時:自動分析(約1個樣品 /分鐘)+鼠標指示測量或修正。標配成像分析的植株高可達100cm(莖稈基部距頂部3D相機約135cm,植株距側面拍攝儀約100cm)、葉冠幅可達100cm*80cm(拍攝箱外尺寸160cm高*120cm長*80cm寬)。各項分析數據和標記圖片可導出。三、標配供貨清單:1、超大變焦鏡頭自動對焦1500萬像素以上的佳能EOS單反相機 2套2、主動紅外雙目3D相機及適配器 1套3、單反相機拍攝支架 1套4、含光源的拍攝箱(標配尺寸160cm高*120cm長*80cm寬) 1套5、萬深PhenoGA植物表型分析測量儀軟件及軟件鎖 1套6、葉色色彩矯正板和尺寸自動標定板1付7、手持式條形碼閱讀器 1付8、超薄背光燈板 1付注:可定制到250cm高*120cm長*120cm寬的拍攝箱或定制便攜式的野外田間頂視版的分析檢測儀。若加配萬深SC-G自動考種儀、RootGA根系動態生長監測分析儀等,還可分析種子形態、果實外觀品質、花形和花色、植株根系的脅迫響應等。推薦選配電腦:酷睿i5 CPU / 8G內存/ 256G硬盤 / 23”彩顯/無線網卡,2個USB3.0和3個USB2.0口,Windows 完整專業版或旗艦版
杭州萬深檢測科技有限公司
2021-08-23
褐藻類
植物
保色浸制標本
產品詳細介紹
天津市東麗區建華教學儀器設備廠
2021-08-23
生物圈中的綠色
植物
掛圖
寧波華茂文教股份有限公司
2021-08-23
小學科學資源箱
植物
資源箱
實驗清單: 觀察植物根的特征 ? ? 觀察植物莖的特征 觀察植物葉的特征 ? ? 觀察植物花的特征 觀察植物果實與種子的特征 植物植株的認識 植物資源箱 型號:QSZ13012 ?
青華科教儀器有限公司
2021-08-23
一種多軸數控機床轉臺幾何誤差六位
置
辨識方法
本發明公開了一種多軸數控機床轉臺幾何誤差六位置辨識方法,包括:根據機床結構和轉臺位置,確定球桿儀在轉臺坐標系上的六個安裝位置;結合球桿儀測量方向以及轉臺幾何誤差對機床精度影響模型,建立球桿儀讀數與轉臺幾何誤差之間的關系;根據球桿儀詳細坐標和測量方向齊次向量建立轉臺的六個集成誤差表達式;根據轉臺垂直度誤差和位置偏差的性質,分離得到轉臺十項幾何誤差的辨識公式;建立球桿儀安裝誤差對球桿儀讀數影響模型;安裝球桿儀,轉動轉臺得到各個安裝位置處球桿儀讀數;對球桿儀讀數進行擬合,得到剔除安裝誤差后的球桿儀數據;利用十項幾何誤差辨識公式計算得到轉臺所有的幾何誤差。該方法操作簡單方便,辨識精度高,系統性好。
浙江大學
2021-04-13
車削加工
物理
仿真技術及試驗研究
本書對車削加工物理仿真關鍵技術及其試驗研究進行了較為系統的闡述, 特別針對柔性工件車削加工進行了深入分析, 內容包括: 加工過程振動的仿真研究, 加工過程穩定性分析及其試驗, 尺寸誤差建模及其試驗等。
江蘇海洋大學
2021-05-06
關于在超強超快
物理
領域的研究
隨著激光技術的不斷發展,超快超強激光可以在飛秒的時間尺度(1飛秒=10-15 秒)內作用于電子使電子產生約0.1納米(1納米=10-9米)量級的空間位移。利用超短超強激光脈沖,人們將可以實現分子尺度下的電子位置的超快及超高精度的位置控制。然而現有的探測技術,卻無法實現對電子如此微小位移的精確測量。隧道掃描顯微鏡(STM)利用的電子量子隧穿信號能以0.1納米的橫向和0.01納米的縱向分辨率對靜止的原子進行成像,卻無法對運動中的電子進行成像。光電子顯微鏡(PEEM)成像系統雖然可以測量運動電子的位置,但是其最好的分辨率僅能達到約3納米,無法在0.1納米的尺度進行位移測量。日前,該團隊利用強場電離中的時間雙縫干涉圖樣,提出對電子在激光脈沖下的微小位移進行了測量的新方案,該方案的分辨率可達0.01納米。為了測量電子在超短脈沖作用下的位移,他們把導致電子位移的超短脈沖置于兩束較長反向旋轉的圓偏振光之間。兩束反旋向的圓偏振光先后分別電離電子,構成時間上的電子波包雙縫干涉,這在電子動量譜中產生渦旋結構。在沒有中間的超短脈沖時,該渦旋結構角向是均勻分布的。當中間加入了一束任意的被測超短脈沖,它將作用于前一圓偏光電離的電子使之產生微小位移,這個微小位移使得電子波包獲得一個額外相位,從而導致先后兩個電子波包的干涉結構在角方向產生了非均勻性。他們提出通過測量這個非均勻的角向分布,可以準確地提取出電子在超短脈沖作用下產生的亞納米量級的微小位移。他們的方案對激光的焦斑效應以及兩束圓偏振光的相位抖動具有很好的抗干擾能力。左圖:新方案示意圖;右圖:測量方案給出的理論預測結果。 理論提出并在實驗上實現了對橢圓偏振強激光橢偏率的原位測量新方案。他們利用兩束其它參數相同而旋向相反的橢偏光來電離惰性氣體氙(Xe)原子,強場電離得到的電子閾上電離譜和單電離離子總產率譜敏感地依賴于兩束光脈沖之間的延時。這些能譜和產率隨延時的周期性調制,能夠準確反映一個光學周期之中橢圓偏振光的電場強度的最小和最大值間的比值,因此可以用來準確提取每一束橢偏光的橢偏率。研究表明,這一橢偏率測量方案在很大的激光參數范圍內普遍適用,這一工作在準確表征超快強激光場的性質方面邁出了重要一步,將對強場物理研究中精細操控原子分子內的超快過程起到重要推動作用。
北京大學
2021-04-11
封閉海灣典型生境
物理
修復和生物修復
針對我國沿岸封閉海灣自凈能力弱和灘涂、水體等典型生境退化嚴重的實際,建立基于“驅動力-壓力-狀態-影響-響應( DPSIR)”框架模型的封閉海灣生境退化綜合診斷技術,確定其生境退化的主導因素;開發基于有限元技術的淺海水動力模型(SHYFEM)、充分利用潮、余流的稀釋、輸運能力降低灣內污染物積累的物理修復關鍵技術和綜合利用鹽土植物、大型藻類、貝類和多毛類改善水質和灘涂底質的生物修復關鍵技術,建立“海岸-灘涂-淺海”一體化的生境修復示范區,編制相關技術標準;以 DPSIR 框架模型為指導,提出封閉海灣典型退化生境的修復策略和對目標海灣(三沙灣)生境有針對性的、切實可行的修復技術方案,重點解決封閉海灣因積累性污染引起的生境退化問題。為提高我國封閉海灣生態環境保護與修復能力,保障沿海經濟社會又好又快發展,提供技術支撐和決策咨詢。
廈門大學
2021-04-10
在量子
物理
與機器學習研究的進展
生成模型的研究重點是如何從給定的數據集合中學習到數據的聯合概率分布,以及從學習到的概率分布中高效地生成新的樣本。研究團隊提出將數據的聯合分布概率編碼成量子多體態的概率幅的模平方。進一步地,他們提出在經典計算機上使用矩陣乘積態(Matrix Product States)來模擬學習的過程。矩陣乘積態的參數,即張量網絡的張量元,可以通過類似密度矩陣重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法進行學習,最終形成一個具有泛化能力的生成模型。這個學習算法結合了量子物理與機器學習各自的優點:它不僅可以利用GPU高效地學習到模型參數,還可以利用張量網絡的靈活性動態地調節模型表達能力。此外,與傳統的基于統計物理的生成模型(例如玻爾茲曼機)相比,玻恩學習機還具備直接生成無關聯樣本的強大能力,從而可以高效地生成新的數據。 基于量子態的概率生成模型融合了量子物理與機器學習的思想,是一個嶄新的研究領域。玻恩學習機借助量子態內稟的概率解釋及其強大的表達能力,意在為機器學習和人工智能提供更為先進的生成模型和學習算法。此外,這類模型在量子信息處理,量子計算以及多體物理中具有應用潛力。展望將來,最令人興奮的前景應該會是在一臺量子計算機上實現玻恩學習機,從而以全新的方法進行概率型的學習和建模。這項工作用使用張量網絡模擬量子計算機的運行,向無監督量子機器學習邁近了一步。作用在一幅MNIST圖片上的矩陣乘積態以及它的糾纏譜
北京大學
2021-04-11
氣溶膠與降水減少相關
物理
機制
發現由人為活動產生的氣溶膠可顯著抑制華南四月中尺度對流系統的發生頻次,進而顯著減少降水,并闡釋了其物理機制。此發現解釋了近40年來華南四月降水減少的原因。 研究團隊首先分
南方科技大學
2021-04-14
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