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本發(fā)明公開了一種多相機(jī)系統(tǒng)的取像同步控制設(shè)備，包括同步脈沖發(fā)生器、第一和第二脈沖可調(diào)模塊、光束發(fā)生器和分光鏡組件，其中同步脈沖發(fā)生器用于按照所設(shè)定的脈沖周期和寬度，對所有相機(jī)和第一脈沖可調(diào)模塊同步發(fā)出脈沖信號；第一、第二脈沖可調(diào)模塊分別用于對脈沖信號執(zhí)行前沿后移和后沿前移處理，并發(fā)送至光束發(fā)生器；光束發(fā)生器按照脈沖信號發(fā)出準(zhǔn)直光束或無衍射光束，并經(jīng)由分光鏡分光后同步到達(dá)各個(gè)相機(jī)，由此實(shí)現(xiàn)對同一光束的取像同步控制過程。本發(fā)明還公開了相應(yīng)的取像同步控制方法及其應(yīng)用。通過本發(fā)明，能夠以結(jié)構(gòu)緊湊、便于操作的

高校科技成果盡在科轉(zhuǎn)云

網(wǎng)上服務(wù)大廳是智慧校園整體框架中最主要的用戶服務(wù)窗口，將校內(nèi)各類資訊、服務(wù)、系統(tǒng)入口、消息待辦、高頻應(yīng)用等與師生日常科研教學(xué)密不可分的信息資源統(tǒng)一聚合，并按照師生身份和功能業(yè)務(wù)域做合理劃分，讓師生用戶能夠以良好的用戶體驗(yàn)獲得對校內(nèi)各類信息資源的一站式訪問。 智慧校園整體建設(shè)中直接面向最終用戶的展現(xiàn)端，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)、用戶、權(quán)限、應(yīng)用、服務(wù)、流程、內(nèi)容等各個(gè)方面的集成，用戶通過瀏覽器（融合服務(wù)門戶）、移動(dòng)端（超級APP）實(shí)現(xiàn)多場景、多端多入口、隨時(shí)隨地享受各類服務(wù)和應(yīng)用。 一網(wǎng)通辦、一網(wǎng)統(tǒng)管 將傳統(tǒng)意義上的信息門戶、辦事大廳和各系統(tǒng)提供的業(yè)務(wù)服務(wù)等諸多入口融合，成為真正意義上一網(wǎng)通辦的入口，讓用戶能夠一站式完成發(fā)起服務(wù)、接收消息、處理待辦、查看資訊等各類高頻操作，大幅提高師生使用的便捷程度。 以服務(wù)建設(shè)為重點(diǎn) 轉(zhuǎn)變“重管理輕服務(wù)”的思想，以服務(wù)建設(shè)為重點(diǎn)，將原有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)按照用戶的需求、使用習(xí)慣等因素重新進(jìn)行封裝，為學(xué)生、教師、校領(lǐng)導(dǎo)等角色提供個(gè)性化的功能服務(wù)。 采用先進(jìn)微服務(wù)結(jié)構(gòu) 為簡化服務(wù)流程、便于敏捷開發(fā)、減少開發(fā)成本，融合服務(wù)門戶采用先進(jìn)的微服務(wù)構(gòu)架，若干可以獨(dú)立完成功能的微服務(wù)組合成為能夠滿足單一場景使用需求的微應(yīng)用并被容器化部署，提高學(xué)校信息建設(shè)的靈敏度和迭代速度。 自定義配置 平臺提供多種報(bào)表配置工具、業(yè)務(wù)重構(gòu)工具，通過可視化工具對業(yè)務(wù)流程與報(bào)表格式字段進(jìn)行自定義配置。支持可動(dòng)態(tài)執(zhí)行的工作流及數(shù)據(jù)操作腳本，無需編譯就能夠通過動(dòng)態(tài)腳本在工作流中直接處理表單數(shù)據(jù)。 快速獲取數(shù)據(jù) 基于場景和業(yè)務(wù)流程，深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，滿足業(yè)務(wù)人員對于數(shù)據(jù)需求的及時(shí)性，極大縮短數(shù)據(jù)搜尋和獲取時(shí)間。 服務(wù)媒介多元化 支持多樣化的身份識別，基于二維碼和人臉等，結(jié)合智能終端設(shè)備完成智慧校園認(rèn)證場景全覆蓋，包括消費(fèi)、考勤、簽到、門禁等服務(wù)“一碼/臉通行”。可通過PC、隨身智能終端、人臉識別設(shè)備、自助終端等進(jìn)行應(yīng)用獲取。

昊星風(fēng)閥：助力醫(yī)教融合升級守護(hù)關(guān)鍵環(huán)境與人員安全

本發(fā)明公開了一種用于連續(xù)窄脈沖下的 APD 像元電壓讀取電 路，設(shè)有探測器、可變增益跨阻放大器(TIA)、共模信號采樣電路、自 復(fù)位比較器和可變增益放大器(VGA)。探測器的輸出端連接可變增益 跨阻放大器(TIA)的輸入端，可變增益跨阻放大器(TIA)的輸出端連接共 模信號采樣電路的輸入端，以及自復(fù)位比較器的一個(gè)輸入端，以及可 變增益放大器(VGA)的一個(gè)輸入端，共模信號采樣電路的輸出端連接 自復(fù)位比較器的另一個(gè)輸入端，以及可變增益放大器(VGA)的另一個(gè) 輸入端，自復(fù)位比較器的輸出端為使能信號輸出

本技術(shù)實(shí)現(xiàn)了“云-邊-端”融合的分布式計(jì)算框架。基于演化知識圖譜融合大規(guī)模端設(shè)備采集的異構(gòu)數(shù)據(jù)，為云端智能決策提供數(shù)據(jù)支撐。利用基于分支網(wǎng)絡(luò)的邊緣智能技術(shù)，滿足智能終端輸入數(shù)據(jù)的高精確度、近實(shí)時(shí)推斷分析處理需求。通過面向群智學(xué)習(xí)應(yīng)用的端、邊緣和云分布式協(xié)同訓(xùn)練優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)，在保障終端數(shù)據(jù)隱私前提下實(shí)現(xiàn)云邊端環(huán)境下的大規(guī)模高效分布式模型訓(xùn)練。