美力特蓄电池6GFM-65产品及简介
美力特蓄电池产品特点:
1、免维护采用的气体再化合技术（GAS RECOMBINATION）。不必定期补液维护，减少用户使用的。
2、性高:采用自动开启、关闭的安全阀，防止外部气体被吸入蓄电池内部，而破坏蓄电池性能，同时可防止因充电等产生的气体而造成内压异常使蓄电池遭到破坏。全密闭电池在正
美力特蓄电池6GFM-65产品及简介
常浮充下不会有电解液及酸雾排出，对人体无害。
3、 使用寿命长:
4、自放电率低:采用的铅钙多元合金，降低了蓄电池的自放电率，在20℃的环境温度下，Kstar蓄电池在6个月内不必补充电能即可使用。
5、 适应环境能力强:可在-20℃～+50℃的环境温度下使用，适用于沙漠、高原性气候。可用于防暴区的特殊电源。
6、 方向性强:特别隔膜（AGM）牢固吸附电解液使之不流动。电池无论立放或卧放均不会泄露，保证了正常使用。
7、 绿色:蓄电池房不需要用耐酸防腐措施，可与电子仪器设备同置一室。
8、系列电池具有更长的使用寿命及深循环特性采用铅锡多元特殊正极合金，美力特蓄电池6GFM-65产品及简介比传统的铅钙合金耐腐性更强，循环寿命更优越。优化珊格放射形设计，具有更强劲的输出功率。的铅膏配方及制造工艺，充分利于4BS的形成，确保电池具有较长的浮充使用寿命。添加剂的合理使用。使PCL（容量早期损失）得以更好的解决。的顶部和侧位连接方式，方便用户以各种方式连接电池，铜芯镀银端子及特别设计，保证的电气性能。
美力特蓄电池应用范围:·
电话交换机；办公自动化系统 ·
电器设备、设备及仪器仪表；无线电通讯系统 ·
计算机不间断电源UPS；应急照明EPS ·
输变电站、开关控制和事故照明； 便携式电器及采矿系统 ·
消防、安全及报警监测；交通及航标信号灯 ·
通信用备用电源；发电厂、水电站直流电源 ·
变电站开关控制美力特蓄电池6GFM-65产品及简介系统；铁路用直流电源 ·
太阳能、风能系统；移动机站
美力特电池安装注意事项
1、 因该电池系湿荷电态出厂，在运输、安装过程中，必须小心搬运，防止短路。
2、 由于电池组件的电压较高，存在电击危险，因此在装卸导电连线时，应使用带绝缘包扎的工具;安装或搬运电池时，要戴绝缘手套、围裙和防护眼镜;电池在搬运过程中，防止碰撞冲击，不得扭动端柱和安全排气阀。严禁将工具、杂物或其它导电物品放在电池上。
3、 脏污的接线端子或连接不牢均可能引起电池打火，所以要保持接线端子连接处的清洁，并拧紧连接电缆（或铜排），使扭矩达到不同连接端子的规定值。操作时不得对端子产生非紧固所必须的其它应力。
4、 电池之间、电池组之间以及电池组与电源设备之间的连接应合理方便、电压降尽美力特蓄电池6GFM-65产品及简介量小。不同规格、不同批次、不同厂家的蓄电池不能混用。安装末端连接件和接通电池系统前，应认真检查电池系统的总电压和正、负极性连接是否正确，电池间连接是否牢固。
5、 美力特 电池安装过程中要避免电池短接或接地。蓄电池组与充电器或负载连接时，应将电池组中一个端子导电连线断开，充电器或负载电路开关应位于“断开”位置，以防止短路，并保证连接正确，蓄电池的正极与充电器的正极连接，负极与负极连接。
6、 美力特 电池外壳不能使用有机溶剂清洗，不能使用二氧化碳灭火器扑灭电池火灾，应配备干粉灭火器具。
近年来，随着VR（虚拟现实）、AR（增强现实）、AI等相关技术的迭代演进，三维建模技术应用领域发展迅猛，各行业应用场景和落地成果不断涌现，受到行业市场广泛关注。
日前，山东大学郭亮团队依美力特蓄电池6GFM-65产品及简介托曙光计算服务平台的异构智能计算服务，正式实现了对威海校区全部教学区域的高精度三维重建。就该案例施行情况来看，三维建模的研发应用步伐，或将受益于算力供给侧服务升级再次提速，一场由计算服务催动的科研产业创新浪潮正在拉开序幕。
高质量算力赋能高精度三维重建
不同于传统三维建模的手动模式，此次山东大学郭亮团队，联合海尔集团海纳云CIM团队及曙光智算团队，带领数据科学与人工智能本科实验班学生，利用曙光计算服务平台的异构智能算力服务，完成了AA－RMVSNet神经网络的训练，并基于训练好的模型及各类目标检测算法，在细小物体和低纹理区域场景上全方位优化，进而实现了威海校区的高精度三维重建。
据了解，郭亮团队采用的AA－RMVSNet神经网络训练，是基于深度学习的立体视觉法（Multi－viewStereo，MVS），该方法可以借助卷积神经网络，从数据中抽取到更多有用的信息，能更好的应对高光、反射、细小物体、弱纹理等对于传统方法形成极大挑战的场景，更完整的完成室外场景下的建筑物重建。高精度、高完整度的训练建模方法，也代表着海量的数据信息处美力特蓄电池6GFM-65产品及简介理分析难度。比如在威海校区三维重建的过程中，郭亮团队首先要通过航拍完成校园内部数据采集，再将采集到的数据通过稀疏重建获取相机位姿等参数后，转换为神经网络所需的格式。进而使用训练好的AA－RMVSNet网络，获取到深度与概率图，形成点云数据，才能完成对建筑物高度的预测。
