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高速拍打式灭菌均质器-实验室配套设备

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具体成交价以合同协议为准

产品型号NAI-JZQ1

品       牌

厂商性质生产商

所  在  地上海市

联系方式:王伟查看联系方式

更新时间:2017-05-27 18:14:12浏览次数:744次

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经营模式:生产厂家

商铺产品:234条

所在地区:上海上海市

联系人:王伟 (销售)

产品简介
类型 实验仪器 适用领域 其他

拍打式灭菌均质器NAI-JZQ1 高速拍打式灭菌均质器,样品均质器,上海国产均质器-那艾仪器广泛应用于食品微生物分析;动物组织、生物样品、化妆品的均质处理;肉、鱼、蔬菜、水果、饼干;药品的微生物分析等。固体样品中提取细菌的过程变得操作简单,只需将样品和稀释液加入到无菌的样品袋中,然后将样品袋放入拍打式均质器中即可完成样品的处理。减少了样品的处理和准备时间,处理后的样品溶液可以直接进行取样和分析,

详细介绍

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上海那艾精密专注以实验仪器设计、研发,生产,销售为核心的仪器企业,目前热卖销售有集菌仪,无菌均质器,固相萃取仪,氮吹仪,脂肪测定仪,干式恒温器,消化炉,光化学反应仪,实验室微波炉等等。

 

产品说明 Product description
拍打式灭菌均质器NAI-JZQ1广泛应用于食品微生物分析;高速拍打式灭菌均质器,样品均质器,上海国产均质器-那艾仪器动物组织、国产均质器生物样品、化妆品的均质处理;肉、鱼、蔬菜、水果、饼干;药品的微生物分析等。固体样品中提取细菌的过程变得操作简单,只需将样品和稀释液加入到无菌的样品袋中,然后将样品袋放入拍打式均质器中即可完成样品的处理。减少了样品的处理和准备时间,处理后的样品溶液可以直接进行取样和分析,没有样品的变化和交叉污染的危险。

应用范围 Application range
高速拍打式灭菌均质器,样品均质器,上海国产均质器-那艾仪器应用于食品微生物分析;动物组织、样品均质器生物样品、化妆品的均质处理;肉、鱼、蔬菜、水果、饼干;药品的微生物分析等

主要特征 Principal character   
1、大屏幕液晶显示 ;全开启式门,易于清洗;内腔采用316全不锈钢系统.
2、可调整的均质时间和均质速度 调整前后距离,使厚/薄样品的处理达到的均质效果。
3、可储存五组工作程序。无菌一次性滤袋,保证卫生和安全。
4、玻璃透明窗口易于观察。样品与均质仪无接触,不需进行系统清洗。
5、无菌均质器柔和、样品无污染、无损伤、不升温、不需要灭菌处理,不需洗刷器皿。
6、上海均质器 通过LCD确认运行状态、速度、时间的功能。
7、为操作者的安全着想,设计有自动停止开关装置,以防止操作失误夹伤手指。
8、渐进式均质,的细胞保护功能。内有废液槽以防止样品袋泄漏。
9、拍打式灭菌均质器具有停电数据恢复记忆功能。拍打式均质器粉碎完成后,自动发出蜂鸣声。

技术参数 Technical parameter,样品均质器,上海国产均质器-那艾仪器
1、型号:NAI-JZQ1
2、有效容积:3~400ml
3、定时范围:0~99.99分种
4、可变速度:3~13次/秒
5、拍击间距:0~50mm可调
6、可储存程序数:5组
7、无菌均质袋:30×17cm

的范围内选择下一个要考察的节点,范围比较小,所以称为局部优先搜索或局部择优搜 索。其搜索算法如下。 算法5.7 局部优先搜索算法 (1) 把初始节点 S0 放入 OPEN 表,并计算估价函数 f(S0 )。 (2) 如果 OPEN 为空,则问题无解,退出;否则转第(3)步。 (3) 从 OPEN 表 中选 取 * 个 节点(记 作 节点 n,其 估 价 函数 值 zui小)移 入 C 放入 OPEN 表,计算 f(S0 数进行限制或定义。下面的 A* 启发式搜索算法就使用了一种特殊定义的估价函数。 图5.17 全局有序搜索框图 图5.18 八数码难题 5.3 启发式搜索策略 205 图5.19 八数码难题的全局优先搜索树 5.3.3 A*算法 1.A* 算法的定义 A* 算法也是一种启发式搜 索 方法,它 对 算 法5.1 中 的 扩展 节 点选 择 方法 做 了 一些 限 制,选用了一个比较特殊的估价函数。这时的估价函数 f(x)=g(x)+h(x)是对下列函数 f*(x)=g*(x)+h*(x) 的一种估计或近似。即 f(x)是对 f*(x)的一

种估计;g(x)是对 g*(x)的估计;h (x)是对 h*(x)的估计。 函数 f*(x)的定义是这样的:它表示从节点 S0 到节点 x的一 条 路径的 实际 代价 加上从节点x到目标节点的一条路径的代价之和。而 g*(x)就是从节点 S0 到节点 x 之间代价路径的实际 代价,h*(x)则 是从 x 节 点到 目 标节 点 的 代价 路 径 上 的 代 价。既然 g(x)是 g*(x)的估 计,所以 g(x)是比较 容易 求得 的,它 就是 从初 始节 点 S0 到 节点 x的路径代价,可以通过由节点 x到节点S0 回溯时,把所遇到的各段弧 线的代价 加起 来而得到,显然恒有 g(x)≥g*(x)。h(x)是对 h*(x)的估 计,它依 赖于有 关问 题领 域的 206 第五章 状态空间搜索策略 启发信息,它就是上述提到的启发函数,其具体形式要根据问题的特性来进行构造。 在 A* 算法中要求启发函数 h(x)是 h*(x)的下界,即对所有的

x均有 h(x)≤h*(x) 这一要求十分重要。它能保证 A* 算法找到解。 所以通过上述描述,可以总结出 A* 算法的定义如下。 定义5.1 如果在一般状态空间图的搜索 算法(即算 法5.1)中的第(8)步,依 据估 价函 数 f(x)=g(x)+h(x) 对 OPEN 表 中 的 节 点 进 行 排 序,并 且 要 求 启 发 函 数 h(x)是 h*(x)的 一 个 下 界,即 h(x)≤h*(x),则这种状态空间图的搜索算法 就称为 A* 算法。 如果 对启发 函数h(x ),不 限制条件 h(x)≤h*(x),则这种状态空间图的搜索算法称为 A 算法。 由定义可以看出,A* 算法就是对 算法 5.1中 的扩展 节点 选择 方法作 了限 制,它可 以使 问题的求解更快速、更有效。其具体搜索算法就不在这里给出了。


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