XM/CPR780高级全自动电脑心肺复苏模拟人 （计算机控制/有线版）   XM/CPR780型计算机控制心肺复苏模拟人在培训时间内可利用现有的资源办公电脑进行软件安装即可进行培训，退出操作程序就可以进行其他日常操作，执行美国心脏学会(AHA)2015国际心肺复苏(CPR)＆心血管急救(ECC)指南标准。 一、主要特点： 1、本模型为成年男性整体人，采用热塑弹性体混合胶材料，肤质仿真度高。 2、解剖标志明显，具有仿真的头颈部，头部可水平转动180度，有利于清除异物。 3、胸部体表标志明显（胸骨角、乳头、剑突等），便于胸外按压的操作定位。 4、可触及颈动脉搏动，死亡状态下，颈动脉搏动消失，颈动脉搏动与有效按压相关联。 5、心肺复苏术：仰卧位，头可后仰，便于清除呼吸道异物，可进行胸外按压。 6、可进行口对口人工呼吸或者使用简易呼吸器辅助呼吸，有效人工呼吸可见胸廓起伏。 7、瞳孔示教：死亡状态下，瞳孔散大，抢救成功后，双侧瞳孔由散大变为正常。 8、模拟人和计算机之间通信方式：USB通信。 9、模拟人关节灵活，可进行搬运练习。   二、软件功能： 1、生命特征模拟：瞳孔变化及颈动脉的搏动。 2、模拟标准气道开放。 3、人工呼吸与胸外按压时：模拟心脏搏动显示、模拟心电图显示。 4、人工手位胸外按压时： ■ 动态条码指示灯显示按压深度； ■ 计数显示；详细记录按压正确和错误的次数，并区分错误的原因； ■ 语言提示：中文语音提示，详细提示按压错误的具体原因，以便训练者及时改正； ■ 实时操作波形图显示按压操作的过程； ■ 实时矩形图显示按压深度（通过红色、绿色、黄色、灰色直观体现操作过程）。 5、人工口对口呼吸(吹气)时： ■ 动态条码指示灯显示吹气量大小； ■ 计数显示：详细记录人工呼吸正确和错误的次数，并区分错误的原因； ■ 语言提示：中文语音提示，详细提示人工呼吸错误的具体原因，以便训练者及时改正； ■ 实时操作波形图显示人工呼吸操作的过程； ■ 实时矩形图显示人工呼吸量大小（通过红色、绿色、黄色、灰色直观体现操作过程）。 6、操作时间、CPR操作比例、CPR循环次数可单项设定； 7、操作方式：训练操作、模拟实战、标准考核。 8、语言设定：可进行语言提示设定及提示音量调节设定或关闭语言提示设定； 9、成绩单保存打印，可连接通用打印机对成绩单进行打印； 10、可进行多媒体教学，也可进行与投影仪、触摸屏等连接播放教学； 11、学员管理：可自由编辑学员名称及编号，用于存档； 12、检查瞳孔反应：死亡状态下，瞳孔散大；抢救成功后，双侧瞳孔由散大变为正常。 13、检查颈动脉反应：用手触摸检查，死亡状态下，颈动脉无搏动；抢救成功后，颈动脉连续搏动。   三、标准配置： 1、心肺复苏全身人体模型：1台 2、手拉推式硬塑箱：1只 3、计算机：用户自配或选配 4、USB连接线：1条 5、电源适配器：1个 6、CPR安装操作软件：1套 7、复苏操作垫：1条 8、一次性呼吸面膜(50张/盒)：1盒 9、可换肺囊装置：4套 10、可换面皮：1张 11、操作指南光盘：1张 12、急救手册：1本 13、说明书：1册 14、保修卡合格证：1张

北京交通大学超大城市轨道交通网络集约维护新模式研究竞争性磋商采购

可以量产/n该项目公开了一种基于共变正交和神经网络的网络流量预测方法，该方法首先确定神经网络参数，再利用神经网络参数进行网络流量计算。基于共变正交原理的流量预测方法可以有效的预测网络中的流量变化趋势，但对流量数值的精度预测上还有较大差距；基于神经网络的流量预测方法由于其无法准确描述网络流量的特性，因此在预测流量的变化趋势上效果一般，但在流量数值的精度预测上比较有效。该发明将这两种流量预测方法有机的结合起来，设计了一种

本实用新型公开了一种由浮筒与滑轮控制截流管道流量的溢流井，包括：井壁，合污管道、截流管道、闸板、定滑轮、拉绳和密封垫圈；其功能在于能够有效控制溢流井内的截流流量。晴天和小雨时，溢流井内污水流量较小，浮筒下落带动闸板开启，污水可以全部通过闸板底部，截流到污水处理厂。大雨和暴雨时，溢流井内流量增加，水位暴涨，浮筒上升，在没有浮筒提供拉力的情况下闸板在自重和水压的作用下自动闭合，截流管道停止截流，截流管道流量为零。本溢流井结构简单，运行可靠，成本低廉，运行管理维护方便。

本实用新型公开了一种基于翻板阀控制截流管道流量的截流井，它包括截流井构筑物，所述截流井构筑物内设有合流管道，所述截流井构筑物还连接有截流管道，所述截流管道内通过转轴设有翻板，根据截流井内水位的变化所述翻板通过转轴相对于截流管道转动；所述翻板上转部分可以完全覆盖管道，下转部分与截流管道管壁有间隙，且翻板下转部分距离截流管道的最小距离为H。本实用新型结构简单、制造容易、成本低廉、无需电力、无需任何精密设施、完全由水力自动控制翻板阀的旋转，发生溢流时截流管道的流量很小。

本发明公开了一种人流量统计系统中分类器的自动选择方法，属于视频监控及模式识别技术领域。本发明包括：预先设定多个成像视角，分别离线训练一个分类器；在线学习时，针对当前输入图像，对各分类器分别执行下述操作：检测目标，将当前检测出的行人目标与已有的跟踪目标进行关联，对未关联的跟踪目标采用跟踪算法进行跟踪，将未关联的检测目标加入跟踪目标队列中；对跟踪目标队列中符合条件的目标进行计数；若所有分类器所计目标数均未超过阈值，

对灰度序列 G 中的每一帧图像，借助 sobel 算子及帧间差分法提取膨胀后的运动边缘，在膨胀后的运动边缘处进行基于 HOG特征的人头目标检测，从而得到初步检测目标队列 head_list，根据空间约束将虚假目标从队列 head_list 中删除，将 head_list 中的目标与之前所有帧中检测出来的最终目标进行灰度互相关关联匹配，对统计队列 people_list 中的目标进行跟踪，对统计队列 people_list 中的目标

本成果采用被动感应方式，只需单点部署，在智能识别算法下，实现多人并排、同时双向穿梭下的准确人流计数。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 人流量出入统计与分析是一项极为广泛的需求，涉及的场景包括各种门店、图书馆、博物馆、娱乐场所、交通枢纽等等。疫情之下，该需求变得越来越强。市场上尚缺乏一款成本低、部署便捷、准确度高的人流计数产品。本成果采用被动感应方式，只需单点部署，在智能识别算法下，实现多人并排、同时双向穿梭下的准确人流计数。成本与功耗均远低于现有基于红外主动探测的计数产品。目前，该成果已完成性能验证，即将进行ASIC芯片设计与实现，后续将进一步开发终端成品及配套数据分析软件。

本发明涉及认知无线电网络中的服务质量保证和性能优化，提出了一种联合最佳接纳控制和剔除控制的 QoS 保证机制，包括系统的初始化、计算出最佳接纳概率和剔除概率以及认知用户的各个性能指标。本发明基于动态接纳概率和剔除概率的 QoS 保证机制，可以在使得系统吞吐率最大化的情况下，同时严格地保证认知用户的 QoS 要求；所述方法可以在集中式网络中得以实现。

随着物联网技术与智能交通技术的发展，用于高速公路或城市内普通公路的道路护栏，作为“智慧城市”的一个重要组成部分，正受到越来越多的关注与重视。通过在护栏上安装低功耗的传感器芯片以及无线信号收发芯片，并配合相关服务器软件，护栏具备了一定的外部事件感知能力、处理能力、无线通信与组网能力，从而实现护栏的智能化。