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| 供貨周期 | 現貨 | 規格 | TL12650 |
|---|---|---|---|
| 貨號 | TELONG蓄電池 | 主要用途 | UPS電源、直流屏 |
產品分類品牌分類
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產品簡介
詳細介紹
ONG蓄電池TL12650 12V65AH型號尺寸價格
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友情提示：近期鉛價持續上調近期發現市場上有假冒偽ONG蓄電池既污染環境，又不安全，對于消費者是很大地不健康隱患，假冒偽劣電池由于生產技術質量等不達標，會對您的設備造成不可估量的損壞直接影響電源負載等設備壽命，另外放電不均勻，還會對一些機密儀表儀器造成不同程度的損害，有時甚至會發生爆炸，造成不堪設想的后果，所以采購電池時一定要注意！！！！買電池不是買的便宜而是質量，不怕貨比貨就怕您拿假電池的價格和原廠產品價格相比，在我公司購買電池我公司可以為您提供電池的原廠證明、廠家代理權，望廣大客戶在購買電池時一定要慎重。（如需購買請在*查詢購買）
品牌：
| ONG蓄電池
|
型號：
| TL12650 |
化學類型：
| 鉛酸免維護蓄電池 |
電壓：
| 12（V） |
額定容量
| 65AH |
荷電狀態：
| SOC=1 |
電池蓋和排氣拴結構：
| 閥控式密閉蓄電池 |
類型：
| 鉛酸儲能用蓄電池 |
低溫 40℃： | 通過 |
高溫30℃： | 通過 |
設計壽命： | 5（年） |
外型尺寸：
| 見說明書（mm） |
產品認證：
| UL 3C 泰爾 地震檢測報告 |
適用范圍：
| ups蓄電池 直流屏 電力機房 風力能源電力變槳 核電站 風力發電變漿電信、移動、網絡、鐵道、機場等各種通信、信號系統備用電源；電力系統、核電站備用電源；太陽能、風能、 水力發電儲能，風光互補工程；；艦船、海事等備用電源； 石化系統備用電源；海洋信號與航標；信息行業；UPS、醫療設備、應急照明等備用電源；環保、節能要求高的場合。 |
運輸： | 汽運 |
公司合作授權經銷蓄電池品牌：
| 松下蓄電池、湯淺蓄電池、梅蘭日蘭蓄電池、OTP蓄電池、*蓄電池、德國陽光蓄電池、CSB蓄電池、索潤森蓄電池、山特蓄電池、ONG蓄電池、耐普蓄電池、GNB蓄電池、科華蓄電池、科士達蓄電池、默克蓄電池、理士蓄電池、友聯蓄電池，GNB蓄電池、CSB蓄電池。等各*鉛酸蓄電池膠體蓄電池。 |
公司合作授權經銷UPS電源品牌：
| 山特UPS電源、APCups電源、艾默生UPS電源、科華UPS電源。科士達UPS電源、梅蘭日蘭蓄電池。伊頓UPS電源、SANTAK UPS電源、SAGTAR UPS電源。等各*UPS電源。 |
公司承諾： | 凡我公司售出產品均享有3年質保，36個月內出現任何質量問題（人為除外）我公司將免費更換。同時可享受公司專職人員跟蹤服務，可上門安裝、調試。全國免運費。以質量求發展，以誠信為原則，歡迎新老客戶選購，量大從優。 我們真誠歡迎您的來電，您的來電就是對于我們zui大的支持 您只需要一個！其他事情由我去辦 因為我們更專心服務 |
授權代理公司： | 北京盛世君誠科技有限公司 |
產品性能
1、安全性能好:正常使用下無電解液漏出,無電池膨脹及破裂。
2、放電性能好:放電電壓平穩,放電平臺平緩。
3、耐震動性好:*充電狀態的電池*固定,以4mm的振幅,16.7Hz的頻率震動1小時,無漏液,無電池膨脹及破裂,開路電壓正常。
4、耐沖擊性好:*充電狀態的電池從20cm高處自然落至1cm厚的硬木板上3次。無漏液,無電池膨脹及破裂,開路電壓正常。
5、耐過放電性好:25攝氏度,*充電狀態的電池進行定電阻放電3星期（電阻值相當于該電池1CA放電要求的,恢復容量在75％以上。
6、耐過充電性好:25攝氏度,*充電狀態的電池0.1CA充電48小時,無漏液,無電池膨脹及破裂,開5u婼ck8^,
路電壓正常,容量維持率在95％以上。
7、耐大電流性好:*充電狀態的電池2CA放電5分鐘或10CA放電5秒鐘。無導電部分熔斷,無外觀變形。
8. 經濟耐用 節能惠民 綠色環保 價格便宜 應用范圍：電力供應、發電廠、電信、信號控制及遠程控制、應急能源供應、數據系統、UPS、太陽能、報警及保密系統、應急照明及循環場合
我們的優勢：我公司為多家ups電源、蓄電池廠家的授權合作商，廠方直接供貨，價格優勢明顯，*的解決電源方案設計、專業的渠道，專業的安裝，專業的售后，在UPS電源方面我們更專業。
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我公司真誠歡迎新老客戶攜手合作，共創輝煌!
* *以服務贏市場*、*以品質贏關注*、*以誠信贏客戶*”。*努力為客戶創造價值*。 *為制造商創造市場*、*為代理商經銷商創造利潤*。*我們會做到誠信經營*.
*以高質量的產品*.*優質的服務面向廣大客戶*. *歡迎廣大客戶前來定購*
（銷售地區） 北京市 天津市 河北省 山西 遼寧省 吉林省 黑龍江省 上海市 江蘇省 浙江省 安徽省
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蓄電池選型參考：
移動公司：以基站用蓄電池'>蓄電池為主，每個基站一到兩組備用蓄電池，主要為2V、300AH、400AH、500AH，每組24塊；機房用蓄電池一般為：1000AH、2000AH、3000AH電池組，每組24塊；
聯通公司：以基站用蓄電池為主，每個基站一到兩組備用蓄電池，主要為2V、300AH、400AH、500AH，每組24塊，機房用蓄電池一般為：1000AH電池組；
網通公司及電信公司：主要為機房和各接進網點使用，根據各站點容量不同主要分為兩類：
*類：較大功率站點使用電池組，主要為2V，以500AH和1000AH為主，也有200AH、300AH、1200AH電池組，每組24塊；
第二類：較小功率站點使用電池組，主要為12V，以100AH和200AH為主，也有65AH、38AH電池組，每組4塊；每個基站有多組，一般為2-6組；
金融系統：以營業網點UPS電源用電池為主，以12V、100AH和65AH為主，一般每個網點為2-4組。
電力系統：以變電站用電池組為主，一般為2V，200AH、300AH、400AH、500AH，每組110塊，以11萬伏變電站為基準，較大變電站有的為兩組；規模較小的變電站也有12V，100-200AH，18塊串聯。另外，電力調度中心，通訊專網，電廠等也有很多備用或控制用蓄電池組。
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糾結著數據分析項目的IT專家們可能從不可能的來源中獲取靈感：即視頻游戲。
出于滿足游戲玩家需求的圖形處理單元（GPU）技術在企業數據中心中擁有了一個天然優勢。451 Research的分析師Jason Stamper表示，他們的并行架構使它們非常適合一些可以受益于GPU加速計算的傳統工作負載。
“由于GPU具有數千個內核，并為在大屏幕上處理圖形的分秒運動而設計，如果將其指向行和列數據，那么在進行分析處理方面的速度就會非常快，”Stamper說。
當CPU時速每兩年翻一番時，對GPU加速計算能力的速度幾乎沒什么要求。但隨著時速的提高，具有高計算需求的用戶開始探索用GPU作為替代，他說。GPU的時速比CPU慢，但他們可以同時處理數千個線程。早期采用者包括科學計算和現實世界建模應用程序，它們必須同時處理多個變量的影響。
數據中心GPU計算部門主管Roy Kim說，“你今天看到的天氣預報，就是在超級計算機的后端計算處理數以千計的并行因素來計算的模型”。
雖然超級計算機架構師和科學研究者是*個使用GPU進行通用處理的，但是企業收集和分析的數據量超過了每年CPU的改進。
CPU的SQL續訂
作為哈佛大學的一名研究生，Todd Mostak為他的論文收集了數億條推文，通過Twitter的鏡頭來檢查。Mostak的目標是分析推文和創建地理空間可視化，但他使用常規的基于CPU的系統遇到了麻煩。
“我發現這些過程中的一些任務需要一夜的時間，”Mostak說，“但當我早上醒來，我意識到我做錯了，不得不開始進行分析。”
沮喪之處在于無法訪問能夠處理負載的大型服務器集群，因此Mostak創建了自己的數據庫系統，由現成的游戲GPU提供支持。
Mostak現在是MapD Technologies的*執行官，MapD Technologies是一家數據庫軟件平臺公司，基于其研究生階段的原型構建了一個兼容SQL的數據庫軟件平臺。Mostak說，相比于游戲，GPU非常適合加速處理SQL查詢這類相對平凡的任務。
“SQL是一種集合語言，你對集合中的每一行都應用相同的操作，”他說，“這個集合可能是幾十億行，GPU基本上可以并行化，你可以將每一行數據分配給一個核心。”
當然，GPU并不是所有工作負載的救星。應用程序必須重構或專門編寫后才能在GPU上運行。一些進程顯然是并行的，并從GPU中獲益zui大。其他進程是高度連續的，且在CPU上運行得。
“那么你會在之間的某個地方遇到更為廣泛的問題，”Mostak說，“他們的并行化并不是微不足道的，不過如果你以正確的方式構建代碼，仍然可以從GPU中獲得巨大的好處。”
MapD和其他方使用的這種方法稱為GPU加速計算。它的目的是將CPU和GPU之間的工作分開。即使大多數應用程序的代碼需要進行順序處理，有時也可能會將該代碼的某些計算密集型進程卸載到GPU上。
隨著企業收集的數據量的增加，從數據中獲得價值的業務需求也在增加。這就是為什么GPU加速的數據庫開始升溫，451的Stamper說，“在這個領域我們看到了非常強勁的增長”。
例如，Nike使用支持GPU的服務器和MapD的數據庫軟件來分析歷史銷售數據并預測特定地區的需求。另一個MapD客戶Verizon使用GPU驅動的系統，分析來自跟蹤手機服務器的日志。
MapD在這個新興市場上并不是孤軍奮戰。SQream Technologies也為GPU加速分析提供了一種方法。
“這不僅是關乎海量的數據，也關乎全新的商業需求，”SQream*執行官Ami Gal說，“Uber是一家破壞出租車行業的數據公司，而Airbnb是一家破壞租賃系統的數據公司。”
許多主要的云提供商現在提供GPU加速計算的實例，這可以降低公司嘗試分析或可視化項目的成本。然而，一些因素可能會減緩GPU供電分析的增長，Stamper說。由于系統像企業數據庫平臺一樣龐大、復雜和昂貴，因此需要革新。大多數提供GPU加速數據庫系統的公司都是沒有傳統數據庫*那樣響亮的名號、銷售力量或支持基礎架構的小型初創公司。
“盡管企業會因沒有達到其想要的速度而頗感沮喪中的沮喪，但好的一面是IT部門不需要花太多的錢在新技術上，也不用增加復雜性，”Stamper說。
即使如此，對于那些希望快速分析大型數據集的公司，原始性能增益也不可忽視。GPU加速的數據庫系統能夠替代整個服務器群集的一些工作負載，他說。
更聰明的方法
單個GPU比基于CPU的服務器集群能更快地處理同時線程，這一能力使GPU成為另一種類型新興工作負載的理想選擇。
“在過去幾年里，我們看到了人工智能和機器學習的大爆炸，這恰是理想的并行工量，”Nvidia的Kim說。
人工智能有幾種方法，但是由于用于通用計算的GPU的出現，得到快速發展的是深度學習。
AI的深度學習旨在用虛擬神經網絡的計算機節點模擬人類大腦的神經元陣列。網絡由多個層組成，每個節點執行特定功能。然后對來自每個節點的輸出數據進行加權，以推導出可能的結果。這個概念是幾十年前的，但直到zui近，也只有非常大的集群和超級計算機能夠創建一個健壯的神經網絡。
Nuance Communications公司是語音識別軟件Dragon NaturallySpeaking背后的公司，它依靠由GPU提供的深度學習神經網絡來開發語言學習模型。
Nuance研究總監Nils Lenke說：“我們通過顯示數千個口頭話語作為樣本來訓練一個系統來理解語言。這是一個很大的計算量。 ”在這些網絡中，節點執行簡單的計算，并且因為我們有很多節點需要同時做同樣的事情，GPU可以提供理想的幫助。“
越來越多的應用程序支持GPU加速計算，包括許多*的人工智能框架。
雖然horizon對于GPU是有希望的，但這并不意味著它將是取代CPU的*技術。英特爾投入巨資，特別是用于收購專業芯片制造商Altera，并未著眼于GPU，而是在可編程陣列（FPGA）上。與GPU類似，FPGA可以比CPU更快地執行某些計算。不是作為通用處理器，而是可以對FPGA進行編程以更有效地執行特定的指令集。
Ryft提供了一個FPGA加速的數據庫分析平臺。此外，微軟zui近透露，其基于Azure的人工智能服務亦將由Altera FPGA提供支持。
“無論是GPU還是FPGA，顯然加速器實乃大勢所趨，”Nvidia Kim說。