教室智能运维管理平台结合先进的AI、大数据、物联网等技术，与先进管理体制与先进管理模式相融合，建立现代化的智能运维体系，让教室管理更高效、更科学 产品特性： AI智能巡检，智能识别设备故障，主动防范教学事故 支持教学管理人员远程巡课 多维度可视化数据分析，助力科学决策 信息化建设成果展示 为满足多样化的大屏展示需求，智能运维管理平台能够充分呈现信息化建设的关键成果，如信息化系统建设情况、信息化设备日常使用情况，以及智能化系统的实时运行态势。  AI运维系统 当前许多的运维工作还是靠人工完成，例如教室设备巡检、设备关机检查、调换教室等。特别是巡检工作主要靠运维老师定期完成，平时只能根据报修电话被动开展检查维护。运维管理平台依靠AI技术，可按需（每天/隔天）对教室设备进行自动检查，实现课前发现问题，辅助分析解决问题，达成课中无故障的目标。同时智能机器人24小时值守，自动完成管理员设定的各类智能策略，帮助管理员实现简单而高效的运维工作。 教学设备统一管控 教室综合运维管控平台可以实现对教室内所有的教学设备设施进行统一集中的自动化管理。包含对传统多媒体教学设备（如：电脑、投影机、投影幕、功放等）、在新型教学理念支撑下所出现的新型教学设备，如：交互大屏等，以及环境控制设备（如：灯光、窗帘、空调等）进行自动化、智能化的控制。 教室巡课 平台专门为教学管理人员设计了的巡课功能。在办公室即可远程巡视教师的上课过程，通过教室的实际画面，也可通过勾选只看上课教室查看正在上课的教室，点击某一教室画面会进入巡课三画面页面，包括教师画面，学生画面，电脑画面。 移动运维系统 教室智能运维管理平台为更好的服务于教室管理老师，提升工作效率，提供了移动运维客户端，即使不在办公室，也能完成大部分教室远程管控工作。实现教室设备移动管控、设备故障移动处理，提升整体服务的效率和体验。。 统计分析 教室智能运维管理平台通过多维度分析教室运维管理的各项工作指标，形成量化数据并以图形化的方式呈现，为相关领导提供决策支撑。统计分析包括教室设备使用情况分析、故障统计与分析、灯时统计、能耗统计等模块。  

产品详细介绍产品简介BT系列双远心镜头是机器视觉高精度检测、精密测量的关键组件。根据型号列表，可以根据要求快速查询与之相匹配的相机，例如BT-2364代表相机的CCD尺寸最大为2/3″，其可观测到的视野大小为64x48mm。BT系列双远心镜头产品特点● 兼容高分辨率/小像元尺寸的相机，如500万像素， 2/3″的相机；● 远心度小，分辨率高，低于0.1％的畸变；● 在景深范围内没有放大倍率的变化；● 像方和物方双远心设计，光透射率高；● 标准C接口，最高可支持2/3″成像靶面工业相机。应用实例喷砂金属面字符检测 手机外壳背面字符缺陷检测 普通工业镜头拍摄效果 双远心镜头拍摄效果检测手机外壳背面字符缺陷 金属表面砂砾在光线照射下会产生漫反射光晕，影响字符和背景的对比度， 造成字符聚焦不清，增加检测难度。 平行光入射，成像不受漫反射的影响，清晰聚焦，在后期字符检测、识别时变得简易、高效。硅钢片铁芯尺寸测量 硅钢片检测  普通工业镜头拍摄效果  双远心镜头拍摄效果测量硅钢片铁芯外形尺寸 普通镜头景深太小，内边缘会产生纵向视差，影响测量精度；金属边缘会发生杂散光反射现象，产生虚影，无法精确提取轮廓边缘；在视场70%的区域和中心区域会存在1%左右的无规则畸变，会影响测量精度。无纵向和横向视差，可彻底解决视差问题；平行光入射，可避免各种杂散光反射，提高图片边缘锐度；系统畸变小于0.08%，可最大程度减小畸变对测量精度的影响。手机屏幕尺寸、瑕疵检测 手机边框检测  远心镜头检测检测手机屏幕、边框是否有划痕，测量屏幕外形尺寸。 由于手机边框反光，普通镜头无法检测到微小缺陷，双远心镜头平行光入射，检测结果不受杂散光影响。由于手机屏幕透明透光，普通镜头无法检测到细小划痕，双远心镜头平行光入射，细小特征提取对比高。 手机屏幕透明透光、边框反光，使用普通镜头进行尺寸测量，屏幕和边框的过渡区域会因二次反射形成漫反射带，造成边界提取精度不高，使用双远心镜头只有一条过渡带，测量精度高，便于后期算法处理。检测橡胶密封圈内外径尺寸 一般成像系统存在3%或以上的畸变，由其在视场边缘区域，会造成外形轮廓变形失真；同时由于景深小，拍摄图片不清晰，都影响测量精度。 双远心镜头景深大，畸变小（一般控制在0.1%以内），图片边缘清晰，测量精度高。 性能参数①物距：前端物镜到物体的距离。使用时将其设定在标准值的±3%之内可达到最佳分辨率和最低畸变。②远心度：镜头主射线的最大斜率。③景深：虽位于景深边缘的图像测量数据仍然有效，但要获得清晰的图像，应尽量采用标称景深的一半。物距、景深可根据客户具体需要进行适当调整。

产品详细介绍产品简介MV-E系列工业相机为维视推出的高分辨率以太网工业相机，该系列相机为800万像素以上相机，采用更加稳定和通用的千兆以太网络进行传输，相机功耗低、散热良好，具有图像质量清晰、稳定等特点，支持IO信号输入输出，配套多种主流语言开发包及例程，同时支持第三方图像处理软件直接调用，主要应用于高精度视觉检测、尺寸测量、缺陷检测、科学研究等方向，配合双远心光学镜头效果更佳，是您机器视觉项目图像高清获取的理想之选。工业相机产品特点● 采用千兆以太网接口，理论支持100米传输距离● 采用大型数据包形式传输，减少对中断的处理，性能更加稳定● 采用高品质感光器件，较低的功耗及优良的算法，使得图像清晰、低噪声、色彩还原度好● 支持1路外触发输入，可从IO卡/PLC等设备获取控制信号，提高图像获取同步性● 支持1路信号输出，可随曝光时间或自定义输出，如控制频闪灯● CMOS相机支持AOI/ROI进行局部曝光，并提高采集帧率● 支持断网续传功能，在网络断开重新连接时，可自动继续工作● 随机附赠VB/VB.NET/VC/C#/QT等例程并提供源代码方便用户参考及二次开发● 兼容Halcon、Labview、VisionPro、Matlab等第三方图像处理软件● 支持Windows XP、Win7、Win8、Win10操作系统 性能参数C接口相机型号 MV-E800M/C MV-E1000C MV-E1200M/C MV-E1400C最高分辨率 3312×2496 3984×2712 4080*3066 4620×3084像素尺寸 3.88μm×3.88μm 3.4μm×3.4μm 3.1μm×3.1μm 2.86μm×2.86μm传感器类型 CCD CMOS CMOS CMOS光学尺寸 1" 1" 1" 1"有效感光面积 12.8mm×9.6mm 13.5mm×9.2mm 12.7mm×9.5mm 13.5mm×8.8mm最大帧率 14 fps 10 fps 6 fps 7 fps帧存 3帧/128MB 3帧/128MB 3帧/128MB 3帧/128MB曝光时间 黑白：33-100000μs彩色：33-500000μs 300-500000μs 100-78000μs 300-500000μs输出颜色 M为黑白,C为彩色 彩色 M为黑白,C为彩色 彩色数据位数 8 8 8 8曝光方式 帧曝光 行曝光 行曝光 行曝光I/O接口 12芯I/O 12芯I/O 12芯I/O 12芯I/O采集方式 连续/外触发/软触发 连续/外触发/软触发 连续/外触发/软触发 连续/外触发/软触发输出方式 GigE千兆以太网输出(1000Mbit/s) GigE千兆以太网输出(1000Mbit/s) GigE千兆以太网输出(1000Mbit/s) GigE千兆以太网输出(1000Mbit/s)传输距离 100米 100米 100米 100米可编程控制 增益、帧率、曝光时间 增益、帧率、曝光时间 增益、帧率、曝光时间 增益、帧率、曝光时间镜头接口 C口 C口 C口 C口供电要求 DC 12V DC 12V DC 12V DC 12V功耗 4W 3.5W 2W 4W外形尺寸 50mm×50mm×48mm 50mm×50mm×48mm 50mm×50mm×48mm 50mm×50mm×48mm重量 145g 145g 145g 145gF接口相机型号 MV-E1600M/C-M MV-E2900M/C-M MV-E7000M/C最高分辨率 4896×3264 6576×4384 10000×7000像素尺寸 5.5μm×5.5μm 5.5μm×5.5μm 3.1μm×3.1μm传感器类型 CCD CCD CMOS光学尺寸 ASP-H 35mm 35mm有效感光面积 26.9mm×18mm 36mm×24mm 31mm×21.7mm最大帧率 5 fps 2.5 fps 1.5 fps帧存 3帧/128MB 3帧/128MB 3帧/128MB曝光时间 30-1000000μs 30-1000000μs 100μs~500ms输出颜色 M为黑白,C为彩色 M为黑白,C为彩色 M为黑白,C为彩色数据位数 8 8 8曝光方式 帧曝光 帧曝光 行曝光I/O 12芯I/O 12芯I/O 12芯I/O同步方式 连续/外触发/软触发 连续/外触发/软触发 连续/外触发/软触发输出方式 GigE千兆以太网输出(1000Mbit/s) GigE千兆以太网输出(1000Mbit/s) GigE千兆以太网输出(1000Mbit/s)数据传输距离 100米 100米 100米可编程控制 增益、帧率、曝光时间 增益、帧率、曝光时间 增益、帧率、曝光时间镜头接口 F口 F口 M72供电要求 DC 12V DC 12V DC 12V功耗 6W 6W 7.5W外形尺寸 60mm×60mm×150mm 60mm×60mm×150mm 76mm×76mm×71mm重量 420g 420g 360g

北京交通大学电机状态预测可视化系统项目 招标项目的潜在投标人应在线上报名（邮件）获取招标文件，并于2022年07月05日 09点30分（北京时间）前递交投标文件。

本发明属于光通信技术领域，提供了一种基于流量预测的周期性自适应汇聚方法及系统，所述方法具体为：接收当前结束的自适应周期内到达汇聚队列的业务总量，计算下一周期到达汇聚队列的业务总量的预测值；读取当前汇聚队列的长度，获取下一自适应周期的估计突发需求；根据预置的突发需求判决门限，预测下一自适应周期内所使用的汇聚队列的长度门限值，当汇聚队列的长度达到长度门限的预测值，或者在当前周期尚未突发过一次汇聚，则触发一次汇聚队列。

本发明公开了一种基于径流区间预测的水电站调度风险评估方法，其中，该方法主要包括：根据预测流量误差的分析得到预测流量误差的累积概率密度分布函数，将一定置信概率下的实际流量预测区间和预测流量变量误差区间作为模拟流量过程的基础，仿真得到水电站的出力、末水位和出库流量，继而，与根据实际流量得到的水电站实际出力、末水位和出库流量进行比较，最终得到水电站发生弃水的风险概率和不能完成负荷任务的风险概率。本发明还提供一种风险评估系统。上述方法及系统不仅弥补了现有非线性随机模拟径流预测方法的缺陷，同时，显著提高了径流

本发明涉及一种基于光伏预测误差模糊性的电力系统调度方法。步骤：本发明将获取光伏预测出力 和实测出力的历史统计数据，及气象预测信息，估计未来一天光伏预测误差的概率分布参数。针对光伏 预测误差的不确定性，引入模糊理论，并利用信息熵转换法将光伏预测误差随机变量转换为光伏预测误 差模糊变量。根据光伏功率短期预测的结果，并考虑光伏预测误差的模糊性，建立含光伏发电的模糊机 会约束调度模型。将所建立的模型中含有模糊变量的约束条件转化为清晰等价类。最后利用 C

本发明公开了一种基于函数型非参数回归的中长期典型日负荷曲线预测方法，根据已有的历史典型 日负荷曲线，基于函数型数据分析理论和非参数核密度估计方法，建立函数型非参数回归预测模型;考 虑待预测典型日的日负荷率和最小负荷率，建立二次规划模型对函数型非参数回归预测模型的预测曲线 进行修正，最终得到满足待预测典型日负荷特性指标要求的预测曲线。以中国某省级电网和美国 PJM 电 力公司的典型日负荷数据为基础的仿真算例验证了所提方法简单实用，预测结果准确。本发明具有良好 的推广价值和应用前景。

本发明提供了一种用于高压直流电源的多电平母线超前预测跟踪控制方法，将k周期内的输出电流信息通过负载特性采样单元实时采集并通过模数转化单元进入STM32。进行运算得出(k+1)周期对应的正常工作点，输出相应的电压控制信号，并输出相应的电压控制信号；与设定阈值相比较，如果大于阈值，多电平母线调节单元进行电压调控成计算所得的电压控制信号并输出，然后通过将输出电压变化信息进入功率闭环，调节输出电压。本发明通过电流信息实时预测输出电压，减小电平切换延迟。本发明实现多电平切换的控制方式简单，具有良好的适应性与拓展延伸性。能够很好的响应负载突变的情况，进行快速协同调整，提升电源系统的响应速度以及稳定性。