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    廣州洋奕電子科技有限公司


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    美國ZEMIC B6Q-C3稱重傳感器

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    參  考  價面議
    具體成交價以合同協議為準

    產品型號B6Q-C3稱重傳感器

    品       牌

    廠商性質經銷商

    所  在  地廣州市

    聯系方式:黃工查看聯系方式

    更新時間:2017-11-15 11:49:21瀏覽次數:359次

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    產品簡介
    產地 進口 加工定制

    產品品牌:美國ZEMIC,ZEMIC稱重傳感器
    產品名稱:B6Q-C3稱重傳感器,美國ZEMIC B6Q-C3稱重傳感器
    產品價格:在線詢價
    產品特性:
    ?懸臂梁稱重傳感器
    ?合金鋼材質
    ?防護等級IP67
    ?量程可選:50,100,150,200,250kg
    ?適用于電子計價秤、電子臺秤、皮帶秤及各類電子稱重設備

    詳細介紹

    產品品牌:美國ZEMIC,ZEMIC稱重傳感器

    產品名稱:B6Q-C3稱重傳感器,美國ZEMIC B6Q-C3稱重傳感器

    產品價格:在線詢價

    產品特性:

    l懸臂梁稱重傳感器

    l合金鋼材質

    l防護等級IP67

    l量程可選:50,100,150,200,250kg

    l適用于電子計價秤、電子臺秤、皮帶秤及各類電子稱重設備

    美國ZEMIC B6Q-C3產品技術參數:

    額定載荷 kg 50/100/150/200/250

    精度 C3

    認證 OIML R60 C3

    大檢定分度數 n max 3000

    小檢定分度值 v min Emax/10000

    綜合誤差 (%FS) ≤±0.020

    蠕變 (%FS/30min) ≤±0.016

    溫度對輸出靈敏度的影響 (%FS/10℃) ≤±0.011

    溫度對零點輸出的影響 (%FS/10℃) ≤±0.015

    輸出靈敏度 (mv/v) 2.0±0.2/2.0±0.002

    輸入阻抗 (Ω) 384±4

    輸出阻抗 (Ω) 351±2

    絕緣阻抗 (MΩ) ≥5000(50VDC)

    零點輸出 (%FS) ≤±1.5

    溫度補償范圍 (℃) -10~+40

    允許使用溫度范圍 (℃) -35~+70

    *激勵電壓 (V) 5~12(DC)

    大激勵電壓 (V) 18(DC)

    安全過載范圍 (%FS) 150

    極限過載范圍 (%FS) 300

    死角誤差 0.02%加載值/100mm

    ATEX等級(可選) II 1G Ex ia II 1C T4 II 1D Ex iaD20 T73℃ II 3G Ex nL II C T4

    注:S1型輸出靈敏度為2.0±0.002mv/v

    美國ZEMIC B6Q-C3完整型號*:

    B6Q-C3-50kg-1.5B6

    B6Q-C3-100kg-1.5B6

    B6Q-C3-150kg-1.5B6

    B6Q-C3-200kg-1.5B6

    B6Q-C3-250kg-1.5B6

    廣州洋奕電子科技有限公司專業供應美國ZEMIC稱重傳感器、數顯儀表、接線盒、放大器,并提供美國ZEMIC其他系列稱重傳感器的選型安裝及調試,產品*,貨源充足!欲了解更多關于美國ZEMIC的產品信息,全國統一:

     

    9203-15klb

    9203-20klb

    9203-25klb

    9203-35klb

    9203-50klb

    9203-75klb

    9103-2.3T

    9103-4.5T

    9103-9.1T

    9103-13.6T

    9103-18.2T

    9103-22.7T

    9103-27.2T

    9103-45.4T

    9103-68T

    9103-91T

    9103-113T

     這只烏龜可不是一只普通的烏龜,它是由 3D 打印機打印出來的,也是“對抗性圖像”的一種實例。這種圖像內嵌著一些特殊的紋理,是專門用來測試 AI 的視覺辨別精準度的,就如同“光幻覺”對于計算機一樣。我們也可以使用該技術來做出一副“對抗性”眼鏡,戴上它,就可以騙過面部識別系統了。雖然對于人類的肉眼來說并沒有特別大的區別,但對于 AI 來說這便有天壤之別了。

      如何消除“對抗性紋理”對于機器視覺的影響,可以說是近年來比較熱門的研究項目了。研究表明,雖然這些紋理對于 AI 影響很大,但是解決這一問題的方法其實很簡單。對于“對抗性圖像”,我們可以通過放大或者旋轉的方式來讓 AI 正確地識別出圖像的真面目。但是為什么這只烏龜還是會騙過系統呢?是因為這只烏龜是一個 3D 物體,它身上的“對抗性紋理”對 AI 進行了多角度的干擾。

      研究報告的作者、麻省理工學院(MIT)學生組織 Labsix 在報告中提到:“拿自動駕駛汽車來舉例,人類肉眼中的街邊小攤,在 AI 視覺中就很可能變成了行人正在橫穿馬路。‘對抗性紋理’對于 AI 的影響應該得到相應的重視,否則在神經網絡的應用中可能會對人類造成很大的影響,甚至帶來危險。”Labsix 將他們的方法稱為“Expectation over Transformation”,詳情可以在他們的報告中參考。除了這只烏龜以外,他們還做出了被 AI 認成茶杯的棒球。

     

     


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