二手CS-1000A柯尼卡美能达亮度计 回收CS-1000A

回收柯尼卡美能达CS-1000A分光放射辉度仪的

商品描述：
分光放射辉度仪CS-1000A/CS-1000S/CS-1000T的产品概况
?在肉眼可见光380～780nm范围内，测量每1nm间距的物理能量（值）。另外，可通过该数值高精度地计算出辉度、色度、色温、主波长等数值。

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?可通过本体和单体操作。自由便携式的结构设计，可方便灵活地放到测量物体处实施测量。
?安装了可在Windows上使用的数据管理分光放射辉度仪

CS-1000A/CS-1000S/CS-1000T的技术参数:
规格CS-1,000ACS-1000SCS-1000T
测量波长范围380-780nm
光谱波长宽度5nm(一半宽度)
波长分解能量0.9nm/pixel
显示波长间隔1nm
波长精度±0.3nm(重心波长Hg灯)
测量角度1°(标准镜头、微距镜头)---(标准镜头：1°)0.14°＊1(标准镜头：1°)

英文简介：

The main application of cS-1000A /CS-1000S/CS-1000T spectrophotometer
? Measurement of CRT-LCD, organic EL display equipment spectral data, brightness, chroma, color temperature.
? Measure the spectral data, brightness, chroma and relative color temperature of the lighting source such as lamp.
? The machine as a variety of brightness, chromaticity measuring instrument standard
? The color of an object can be measured in a non-contact manner
The main use of cS-1000A /CS-1000S/CS-1000T

总有一天你会明白什么是爱，当你坐车来回几百公里去看一个人的时候，在路上你就会明白。

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辉度范围
标准镜头：1-8000cd/m? 小测量口径镜头：10-80000cd/m?
微距镜头：10-80000cd/m?小测量角度镜头：10-80000cd/m?
重复性(σ)Nomal Mode
辉度：0.1％＋1digit
色度:0.0002辉度范围
标准镜头：1-8000cd/m?
微距镜头：10-80000cd/m?
小测量口径镜头：10-80000cd/m?
小测量角度镜头：10-80000cd/m?

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我始终不明白 两个注定不会在一起的人 为什么要安排他们的相遇

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#全球汇#【城市研究经典文献】 09 马歇尔与雅各布斯孰是孰非？地方化经济与城镇化经济之争（凯瑟琳·博德里、安德利亚·席福尔洛瓦）

马歇尔和雅各布斯关于专业化或多样性对区域经济绩效影响的理论，有大量的文献提供经验证据。本文研究了这些学术成果，并根据其异同做了综述。本文研究的这些实证工作展示了每种外部性在不同条件和环境下可能发挥多种作用。为了解释这种多样性，我们没有比较跨行业、跨国或跨时期的集聚力强弱差异，而是通过多种衡量标准和方法论来进行分析。行业和地理集聚的水平以及绩效指标的选择、专业化和多样化指标是导致这场争论缺乏解决方案的主要原因。在产业分类*为三位数（3-digit industrial classification）的水平上，马歇尔—阿罗—罗默（MAR）效应与雅各布斯效应似乎彼此难以区分，而这种情况通常会因高度的地理集聚而加剧。

https://t.cn/A6MhNQT1

#有哪些神奇的宇宙法则#
先科普一下斐波那契数列：
常见的斐波那契数列是：1、1、2、3、5、8、13、21、34、55、89……
数列特征是前2项为1,从第3项后每一项都等于前2项之和。
该数列神奇的地方是n足够大之后,前一项与后一项的比接近黄金分割数0.618,该性质被用于模拟计算股票从低点到高点的差值(或相反),取得了很好的效果。当然也可以用于模拟很多自然现象。
说完题目中的数列之后，回到问题本身。
在统计学中也有一个神奇的“本福特法则”，可以用来识别数据是人工伪造的还是自然生成的。
2001年，美国最大的能源交易商安然公司宣布破产，在世界上引起轩然大波。在安然公司的丑闻冒出之前，就已经有人在互联网上指出安然公司公布的财务数据疑似作假，因为不符合统计学中的“本福特法则”。
那么问题来了，什么样的法则这么神奇？居然能够看出财务数据造假！
通俗的来说，“本福特法则”告诉我们：自然生成的数据中，首位数字从1到9出现概率依次递减。其中1出现最多为30.1%，2为17.6%，3为12.5%，依次递减，9的概率是4.6%。
这个法则颠覆了我们的认识！
人们通常觉得这9个数字出现的概率是相同的，或者5、6出现的概率更高，所以，人造数据常常具有这两种特征中的一种。但人们的直觉恰好违背了统计学的规律！

在数学上，这个法则有着精确的表达式，并且已经被严格证明，但证明的过程实在太数学了，奥数君在这里就只给出一种直观的解释，对严格的数学证明感兴趣的人可以自行搜索论文“A Statistical Derivation of the Significant-Digit Law.”
直观的解释是这样的:对于自然出现的数字来说，数字的增加会越来越困难。从个位数开始增加，刚出现的多位数是以1起首，直到9起首的数出现之前，必然会经过一堆以2,3,4,…,8起首的数，由于增加是越来越困难的，因此，数字越小，在首位出现的概率越大
尺有所长，寸有所短，再牛的法则都有其适用范围。 “本福特法则”在应用前需满足以下两条：
一是数据的数量级跨度必须足够大。比如人口的年龄分布如果按年计算就不服从该法则，因为数量级跨度太小，但如果按分钟计算，“本福特法则”就绝对适用。
二是数据应当是自然生成的，没有人为规则限定。比如手机号码、身份证号等就不适用该法则。
值得注意的是，即便更改数字的计量单位，比如把人民币换为美元，或者把亩换算为平方米，“本福特法则”也依然适用，这一点在数学上被称为尺度不变性。
因此，在现实生活中，只要面对大量数据，我们就可以应用“本福特法则”判断数据是否存在造假嫌疑。
在涉及经费收支、货物进出库、选举票数统计等方面，“本福特法则”已经成为辨别真伪的照妖镜，比如有学者就根据这一法则发现了2004年美国总统选举中佛罗里达州的投票欺诈行为。
学会这个法则，是不是有一种锤子在手，看啥都是钉子的感觉？赶快找点数据验证一下吧。