利用Delphi和sqlserver2000开发的小型的实验室设备管理系统，能够完成对实验室设备资料的管理，以及完成设备的购买，报修，报废，审核等，通过连接数据库就能运行，其中已经包含了设计的数据库只需在企业管理器中添加数据库（已经包含在压缩包中了），然后进行数据库的连接就可以运行了。

动态路线和状态代码我们提供了基本的Item类。
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实验内容为新建一个雇员类，它的数据成员有雇员代号，年龄，工资，性别，姓名，输入雇员资料方法，打印雇员资料方法。
以此雇员类为基类，从中派生出教师类，其中要求在教师类中加入一个计算教师工资的方法，教师工资=基本工资（1000）＋课时(月工作量)×30。
以此雇员类为基类，从中派生出实验员类，其中要求在实验员类中加入一个计算实验员工资的方法，实验员工资=基本工资（800）＋实验室补助（150）+值班时间(月工作量)×5。
以此雇员类为基类，从中派生出行政人员类，其中要求在行政人员类中加入一个计算行政人员工资的方法，行政人员工资=基本工资（900）＋行政补贴（200）。
分别要求用多态方法实现输入输出教师、实验人员、行政人员信息和计算教师、实验人员、行政人员工资的方法。

实验室管理零碎，用户管理模块，试验管理模块，·····

完整中文电子版CNAS实验室具体规定及规则,有CNAS-R01~03和CNAS-RL01~10,d典型如：CNAS-R01-2020认可标识使用和认可形态声明规则；
CNAS-RL01-2019实验室认可规则；
CNAS-RL10-2020生物样本库认可规则等等，具体见附件RAR文件，如需要CNAS-CL01-Gxxx/Axxx/Sxx,可留言或私信给我，谢谢！

实验室外部人员比对实验实例.pdf

第四章基于视频图像处理的能见度榆测方法研究(c)07：35：24(d)07：55：24图4—13视频图像提取的4幅背景图像的检测结果图由图4—13可以看出，随着时间的推移，能见度慢慢变大，而最远可视点的检测结果也随着时间的推移慢慢变远，与实际的能见度变化特征相吻合。
为了进一步验证试验结果，我们将最远可视点转换为能见度值与目测能见度相比较，进一步验证算法可行性和准确性。
由于实验室试验条件的限制，如果租用能见度仪来检测能见度，费用太过昂贵。
我们通过人眼目测出能够看到的最远点，然后进行实际测量，获取目测能见度，与检测出的能见度相比较。
根据第三章能见度图像距离转换模型，将图4—13中的最远可视点对应的能见度转换出来，与目测能见度相比较，结果如表4—1所示。
从早上06：30：02到07：55：24，由天气图像的变化过程，可以看到能见度在逐步变大。
由实验数据的变化可以看出，实验结果与实际情况变化也相符。
表4—1能见度检测结果图像abCd目测能见度(m)53．055．059．067检测能见度(m)45．246．850．659．7绝对误差(m)7．88．28．47．3相对误差14．7％14．9％14．2％10．9％对于非雾天情况下，实验中选取2幅图像进行能见度检测，此时能见度值较大。
实验中，本文只获取非雾天下的最远可视点，如图4—14所示。
对于非雾天的最远可视点的检测，本文采用基于逐行对比度的检测算法，利用该方法检测出天空与道路的交接点作为最远可视点。
由检测结果可以看出，最远可视点的检测结果与实际基本相符。
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lims实验室信息管理零碎

C#做的上位机次要用于实验室签到系统，里面用到了scoket网络编程，方便的管理人员签到

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。