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產(chǎn)品詳細(xì)介紹強(qiáng)生生化儀燈泡JM 18V115W光源色溫：3000K流明輸出：2440LM燈腳: G5.3燈絲結(jié)構(gòu)：C－6F壽命: 2000H適用于：強(qiáng)生生化分析儀V250，Vitros250，V350，Vitros350，V750，Vitros750，V950，Vitros950型號 電壓(V) 功率(W) 光通量(lm) 色溫(k) 壽命(h) 燈頭KLS JM 18V115W 18 115 2440 3000 2000 G5.3

采用高性能二百萬像素1/1.8英寸CMOS圖像傳感器，低照度效果好，圖像清晰度高 內(nèi)置高性能GPU模塊，采用深度學(xué)習(xí)算法，極大的提升了目標(biāo)的檢出率。 可輸出200萬（1920×1080）@30fps 支持H.265編碼，壓縮比高，超低碼流 內(nèi)置高效暖光燈，最大監(jiān)控距離60米 支持走廊模式，寬動態(tài)，3D降噪，強(qiáng)光抑制，背光補(bǔ)償，數(shù)字水印，適用不同監(jiān)控環(huán)境 支持ROI，SVC，SMART H.264/H.265，幀前濾波，靈活編碼，適用不同帶寬和存儲環(huán)境 支持四種智能資源切換：通用行為分析、人臉檢測、車輛檢測、人數(shù)統(tǒng)計(jì) 通用行為分析：支持區(qū)域入侵，絆線入侵，快速移動（三項(xiàng)均支持人車分類及精準(zhǔn)檢測），物品遺留，物品搬移，徘徊檢測，人員聚集，停車檢測，熱度圖 人臉檢測：支持同時檢測32張人臉，對運(yùn)動人臉進(jìn)行檢測、跟蹤、抓拍、優(yōu)選，輸出最優(yōu)的人臉抓圖；支持人臉增強(qiáng)，人臉曝光，人臉屬性提取 車輛檢測：支持正向/背向行駛車輛抓拍，并跟蹤、優(yōu)選、抓拍，上報(bào)最優(yōu)的抓圖；支持車牌、車牌顏色、車標(biāo)、車系、車身顏色、車輛類型 人數(shù)統(tǒng)計(jì)：支持區(qū)域內(nèi)人數(shù)統(tǒng)計(jì)，進(jìn)入/離開人數(shù)統(tǒng)計(jì)，并可生成人數(shù)統(tǒng)計(jì)日/月/年報(bào)表，導(dǎo)出使用 支持多種異常檢測：動態(tài)檢測，視頻遮擋，場景變更，虛焦偵測，音頻異常偵測，無SD卡，SD卡空間不足，SD卡出錯，網(wǎng)絡(luò)斷開，IP沖突，非法訪問，電壓檢測 支持報(bào)警3進(jìn)2出，音頻1進(jìn)1出，485，BNC，256G SD卡 支持DC12V/POE供電方式，方便工程安裝 支持IP67防護(hù)等級 類別 參數(shù) 參數(shù)值 攝像機(jī) 外觀 暖光槍 傳感器類型 1/1.8英寸CMOS 像素 200萬 最大分辨率 1920×1080 掃描方式 逐行掃描 電子快門 1/3s~1/100000s（可手動或自動調(diào)節(jié)） 最低照度 0.001Lux（彩色模式）；0.0001Lux（黑白模式）；0Lux(補(bǔ)光燈開啟) 信噪比 ＞56dB 最大補(bǔ)光距離 60米（暖光；視頻監(jiān)控） 30米（暖光；人臉抓拍） 補(bǔ)光燈數(shù)量 4顆（暖光燈） 強(qiáng)光抑制 支持 鏡頭 鏡頭類型 機(jī)芯鏡頭 鏡頭接口 機(jī)芯接口 鏡頭焦距 8mm~32mm 鏡頭光圈 F1.6 視場角 水平：43°~15° 垂直：23°~8° 對角：50°~17° 光學(xué)變倍 4倍 光圈控制 自動光圈（霍爾光圈） 近攝距 W:2.5m T:6m Smart事件 通用行為分析 物品遺留；物品搬移 熱度圖 支持 專業(yè)智能 智能 支持 深度智能 支持 周界防范 絆線入侵；區(qū)域入侵；快速移動（三項(xiàng)均支持人車分類及精準(zhǔn)檢測）；停車檢測；徘徊檢測；人員聚集 人臉抓拍 支持 人臉檢測 支持人臉檢測；支持跟蹤；支持優(yōu)選；支持抓拍；支持上報(bào)最優(yōu)的人臉抓圖；支持人臉增強(qiáng)，支持人臉曝光；支持人臉屬性提取，支持7種屬性8種表情：性別，年齡，眼鏡，表情（高興、驚訝、 正常、 憤怒、悲傷、厭惡、困惑、害怕），口罩，膚色，胡子；支持人臉摳圖區(qū)域可設(shè)：人臉，單寸照；支持實(shí)時抓拍；支持優(yōu)選抓拍；支持質(zhì)量優(yōu)先三種抓拍策略；支持人臉角度過濾功能；支持優(yōu)選時長可設(shè) 人數(shù)統(tǒng)計(jì) 支持對進(jìn)入、離開以及經(jīng)過的人員進(jìn)行數(shù)量統(tǒng)計(jì)，支持區(qū)域內(nèi)人員進(jìn)行數(shù)量統(tǒng)計(jì)，并可顯示及輸出日、周、月、年統(tǒng)計(jì)報(bào)表 視頻結(jié)構(gòu)化 支持機(jī)動車；支持跟蹤；支持優(yōu)選；支持抓拍；支持上報(bào)最優(yōu)的抓圖 機(jī)動車屬性（車牌，車輛類型，車身顏色，車牌顏色，車標(biāo)，車系） 人臉檢測像素 20 車牌檢測像素 90 人體檢測像素 60 非機(jī)動車檢測像素 60 智能檢索 配合Smart NVR實(shí)現(xiàn)事件錄像的二次智能檢索、分析和濃縮播放

產(chǎn)品詳細(xì)介紹一、 原理及用途：34W驗(yàn)鋼鏡用發(fā)射光譜分析法確定被測件內(nèi)含有的各種元素及其含量.適用于冶金、化工、機(jī)械、電力建設(shè)、科學(xué)實(shí)驗(yàn)……中對合金鋼及有色金屬合金進(jìn)行定性或半定量的快速光譜分析。儀器便于攜帶，特別適用于施工現(xiàn)場對不易搬動、不能破壞的大型機(jī)件或試樣進(jìn)行材質(zhì)鑒別。避免發(fā)生混料錯料事故。也可進(jìn)行廢料分類，選取貴重金屬。儀器操作簡便，分析迅速，能無損地對被測件進(jìn)行檢測。   在可見光范圍內(nèi)能分析下列元素：1） 鋼中元素：Cr、Mn、V、W、Mo、Co、Ti、Ni、Mg、Si、Cu……等2） 銅合金元素：Zn、Ni、Mn、Fe、Pb、Ae、BE……等3） 鋁合金中元素：Mg、Cu、Fe、Si、Zn……等二、技術(shù)參數(shù)：鐠線范圍：390～700um儀器分辨率：能分辯開下列線對：儀器分析靈敏度：           V：釩含量0.04％     波長437.92um           Si：矽含量0.25％      波長634.70um顯微鏡放大倍數(shù)：15x  其中目鏡：10x  物鏡：1.5x  色散元件：平面光柵：1200條/mm準(zhǔn)直物鏡：f＝297mm   相對孔徑D/f＝1: 7狹縫寬度：10±2u      儀器示值精度：±2um外形尺寸：看譜鏡：640x190x180       重量：看譜鏡：4.5kg          火花發(fā)生器：390x280x190         火花發(fā)生器：8.9kg三、型號分類：34W系列手提式看譜鏡有多種型號規(guī)格，用戶可按各自不同要求進(jìn)行選擇。儀器由看譜鏡（主體）和火花發(fā)生器兩部份組成。主體采用光柵作色散元件。譜線清晰、明亮、分辨率高。主體的讀數(shù)鼓輪刻值用波長指示，便于尋找譜線。各型號的主體都相同。火花發(fā)生器是作為主體對被測件進(jìn)行光譜分析的必備光源設(shè)備。各型號的火花發(fā)生器都各有不同特點(diǎn)，以滿足不同的使用要求。   型 號          特 點(diǎn)                         售  價(jià)34w普通型     220v控制電源                    20500元34wA型        簡易控制型                      21500元34wB型        低電壓控制器                    22500元34wC型        特殊適應(yīng)型                      24500元上 海 光 學(xué) 儀 器 進(jìn) 出 口 有 限 公 司地 址 ：上海市楊浦區(qū)武東路32號2幢401室 郵編 ：200433電話：021-35030526   手機(jī)：13916201020   傳真：021-65563863  售價(jià)：20500-24500元（含稅，款到、訂貨后發(fā)貨）  聯(lián)系人：卜生高E-mail:[email protected]     http://www.soiec.cpooo.com

SD-YAG0505窄幅面十字滑臺式Y(jié)AG激光切割機(jī)由機(jī)體、激光器、電源、冷卻系統(tǒng)、控制系統(tǒng)組成，具有結(jié)構(gòu)緊湊、光路穩(wěn)定、操作方便、性能可靠等特點(diǎn)。 YAG激光器采用氙燈作為激勵源，輸出高能量密度的激光束聚焦在工件表面上，使被光斑照射的工件區(qū)域局部瞬間熔化和氣化，通過控制機(jī)械系統(tǒng)移動光斑實(shí)現(xiàn)可靠的自動切割。 該設(shè)備集激光技術(shù)、數(shù)控技術(shù)、精密機(jī)械技術(shù)于一體，專為8mm以下薄金屬切割設(shè)計(jì)，是切割不銹鋼板、碳鋼板、鐵板、鋁板材和管材的首選。廣泛應(yīng)用于鈑金、五金制品、鋼結(jié)構(gòu)、精密機(jī)械、汽車配件、銘牌、廣告、工藝品、電子、玩具、包裝等行業(yè)。

更實(shí)時的遠(yuǎn)程報(bào)警系統(tǒng) 實(shí)現(xiàn)設(shè)備無線遠(yuǎn)程監(jiān)控，便于多設(shè)備、多科室集中管理。 更穩(wěn)定的制冷系統(tǒng) 四級自動復(fù)疊系統(tǒng)，自預(yù)冷設(shè)計(jì)改善系統(tǒng)低溫性能。 更安全的控制系統(tǒng) 自主知識產(chǎn)權(quán)智能控制器設(shè)計(jì)，制冷系統(tǒng)只有處在正常條件下才能開機(jī)，提高系統(tǒng)可靠性。

視頻剪輯是一項(xiàng)簡單卻繁瑣的工作，需要投入大量的人力。而且人力完成的視頻剪輯，剪輯結(jié)果有著很強(qiáng)的主觀色彩。通過采集大量各類體育賽事數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的自主學(xué)習(xí)能力，采用Centernet作為多目標(biāo)檢測能力的實(shí)現(xiàn)框架，同時利用Transformer重構(gòu)目標(biāo)檢測進(jìn)行連鎖，二次捕捉目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性。CenterNet和Transformer的融合，實(shí)現(xiàn)了端到端的目標(biāo)檢測，在準(zhǔn)確性提升的基礎(chǔ)上滿足實(shí)時處理視頻的要求。綜合應(yīng)用多目標(biāo)檢測跟蹤以及多模式識別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)短視頻的智能化剪輯，極大程度減少了人工工作量，同時也增加了短視頻剪輯的客觀性，在大數(shù)據(jù)時代背景下有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。

“現(xiàn)階段醫(yī)生需要在大量影像數(shù)據(jù)中快速診斷出新冠肺炎的病例，此外還需要診斷出病灶分布的位置、大小等來評估嚴(yán)重程度。”薛向陽介紹，針對臨床的現(xiàn)實(shí)需求，團(tuán)隊(duì)將設(shè)計(jì)目標(biāo)定位于“肺炎分類鑒別”和“關(guān)鍵病灶檢測”兩大功能，前者是為區(qū)別健康狀態(tài)、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、細(xì)菌性肺炎，后者則為找到并分隔出磨玻璃影等病灶區(qū)域。針對這些需求，團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)診斷算法模型，讓機(jī)器利用模型進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)不同類型肺炎在CT影像表現(xiàn)上的不同特征，最終具備智能輔助診斷的能力。而這需要突破小樣本學(xué)習(xí)、小目標(biāo)檢測等多個技術(shù)難題。“小樣本學(xué)習(xí)”即在較少訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本的條件下進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。在疫情發(fā)生前期，能夠獲取的新冠肺炎影像數(shù)據(jù)相對較少，且由于一線影像醫(yī)生任務(wù)繁重，無法獲得大量專家標(biāo)注，因此需要算法在少量樣本的條件下“自學(xué)成才”。為此，團(tuán)隊(duì)采用基于自遷移學(xué)習(xí)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)等技巧，使算法具備一定的“小樣本學(xué)習(xí)”能力，在不增加醫(yī)生標(biāo)注工作量的情況下較好地提高了算法模型的普適性。由于CT影像切片中的病灶區(qū)域有大有小，且往往大中小病灶區(qū)域面積懸殊，如何使算法能同時檢測大、中、小各個目標(biāo)是另一大難題。團(tuán)隊(duì)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次性特點(diǎn)與病灶區(qū)域的大小進(jìn)行對應(yīng)，“網(wǎng)絡(luò)的底層關(guān)注細(xì)節(jié)，即小病灶區(qū)域，而網(wǎng)絡(luò)中層到高層所關(guān)注的病灶區(qū)域則越來越大，因此模型通過不同層次的加權(quán)和融合，最終便能達(dá)到同時檢測大小病灶區(qū)域的目標(biāo)。”薛向陽解釋道。“不過，即便有診斷‘神器’，影像科醫(yī)生也是不可替代的。”薛向陽說，人是復(fù)雜的機(jī)體，病毒在不同人體內(nèi)感染的反映也不一定相同。”他表示，當(dāng)遇到機(jī)器未曾學(xué)習(xí)過的微小病變或疑難病例時，仍需要影像醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和智慧。以解決實(shí)際問題為目標(biāo)，該項(xiàng)目在研究過程中始終與臨床應(yīng)用緊密結(jié)合。無論是機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，還是測試評估數(shù)據(jù)，都來源于臨床真實(shí)病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確率和泛化性，團(tuán)隊(duì)也利用現(xiàn)實(shí)疑似病例進(jìn)行了測試。

2019年12月以來，由SARS-CoV-2病毒感染導(dǎo)致的新型冠狀病毒疾病（COVID-19）在全球開始蔓延。報(bào)道顯示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院時間為10天，而武漢患者在發(fā)病10天后癥狀有可能加重。因此，住院時間是COVID-19臨床預(yù)后的重要指標(biāo)之一。 目前，CT影像學(xué)已成為COVID-19肺炎的診斷和監(jiān)測工具，主要表現(xiàn)為磨玻璃影、實(shí)變及混合密度影。然而，現(xiàn)階段的影像學(xué)研究主要集中于對病灶的定性和半定量描述，缺乏對病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量監(jiān)測COVID-19肺炎病程，團(tuán)隊(duì)假設(shè)在CT病灶背后的高通量影像特征“隱藏”了患者預(yù)后轉(zhuǎn)歸的“秘密”。 本研究納入了蘭州、安康、麗水、鎮(zhèn)江、臨夏5家新冠肺炎定點(diǎn)醫(yī)院，自2020年1月23日到2月8日期間住院患者的臨床資料和首次CT資料，所有患者經(jīng)RT-PCR證實(shí)SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共納入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT檢查無肺炎表現(xiàn)患者），并將10天作為住院時長的二分類閾值。基于有限的樣本量，團(tuán)隊(duì)將4個中心作為訓(xùn)練隊(duì)列，另外一個中心作為驗(yàn)證隊(duì)列。通過自動分割肺葉和半自動分割病灶，31名患者中累計(jì)分割出72個病灶。在對病灶圖像預(yù)處理后，提取影像組學(xué)特征并篩選。為了研究影像組學(xué)特征的穩(wěn)定性，團(tuán)隊(duì)使用了Logistics回歸模型和隨機(jī)森林模型對篩選的特征分別進(jìn)行建模和驗(yàn)證。?結(jié)果發(fā)現(xiàn)，6個篩選出的二階特征在兩種不同分類器中均表現(xiàn)出良好的預(yù)測價(jià)值。在外部測試隊(duì)列中，Logistics回歸模型的AUC為0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特異性0·89；隨機(jī)森林模型的AUC為0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特異性1·0。隨后，研究又納入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像組學(xué)模型可以正確預(yù)測所有6名患者的住院時間。 

中國電子學(xué)會發(fā)布“電子信息領(lǐng)域優(yōu)秀科技論文（2020）遴選活動”入選論文。東南大學(xué)尤肖虎、張川、談曉思、金石、鄔賀銓聯(lián)合署名的論文《AI for 5G: research

一、項(xiàng)目進(jìn)展 創(chuàng)意計(jì)劃階段 二、負(fù)責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時間 學(xué)號 趙玉蓉 外國語學(xué)院/英語 2016/2020 201631131102 三、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 職務(wù)/職稱 研究方向 阮先玉 外國語學(xué)院/英語 教研室主任/副教授 語言學(xué)、翻譯 四、項(xiàng)目簡介 隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，機(jī)器翻譯成為翻譯活動中的重要的輔助工具。而機(jī)器翻譯錯譯、死譯頻出，給翻譯工作帶來諸多不便。近年來，“大數(shù)據(jù)”的出現(xiàn)為機(jī)器翻譯帶來了新希望，其獨(dú)特的“4V”特點(diǎn)將對機(jī)器翻譯產(chǎn)生革命性的影響。尤其最近出現(xiàn)的AI同傳給翻譯行業(yè)帶來了不小的沖擊，本項(xiàng)目希望通過探究大數(shù)據(jù)在AI同傳中的應(yīng)用，分析AI同傳翻譯的優(yōu)點(diǎn)和局限性，推動機(jī)器翻譯的發(fā)展。