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easy数据采集器
产品详细介绍
江苏苏威尔科技有限公司 2021-08-23
8路数据光端机
产品详细介绍"OPT"奥普泰系列复用型数字视频光端机是针对各种不同信号应用要求的场合,采用先进的高速数字电路复接/分接技术,通过高速光电传输平台,将不同的信息流(视频、数据、电话、音频、IP等)进行数字复用/分接处理,在同1芯(或2芯)光纤上传输无失真、高品质的各类组合信号。 ■8路数据光端机基本型号选择: ●8路数据光端机 ●8路数据+视频光端机 ●8路数据+音频光端机 ●8路数据+报警光端机 ●8路数据+音频+报警+视频光端机 ●8路数据+音频+电话+以太网+视频光端机 ●8路数据+多功能复合型 ●集中式管理(标准3U机架) ■产品特性 ●全数字视频无压缩传输技术, ●可达到很好的视频传输品质 ●支持视频无损再生中继 ●支持任何高分辨率的视频信号 ●无模拟光端机的交调干扰 ●兼容PAL、NTSC、SECAM制式 ●SMT表面贴装技术 ●广播级传输品质 ●10Bit数字视频编码 ●先进的自动增益控制功能(AGC) ●所有视频数据端口均有防雷设计 ●先进的自适应技术,使用时无需进行电气光学调节 ■数据技术参数指标 ●数据接口多路单、双向 ●数据接口型式:RJ-45接口/工业标准接线端子 ●数据接口信号RS-232、RS-485、RS-422、曼码 ●码速率0~256Kbps ●误码率<10-9 ■视频技术参数指标 ●视频接口1-128个 ●视频接口型式BNC ●视频输入/输出阻抗75Ω(非平衡) ●视频输入/输出电压典型峰值1.0V,最大1.5V ●视频带宽8MHz ●微分增益<1%(典型值) ●微分相位<1°(典型值) ●信噪比(加权)>62dB ■音频技术参数指标 ●音频接口2-8路 ●音频输入输出600Ω(平衡/不平衡) ●接口端子:RJ-45 ●音频输入输出电平0dBm(典型值) ●频率响应10Hz~20KHz ●音频数码位宽24Bit ■以太网技术参数指标 ●网络接口1个屏蔽RJ-45接口 ●支持协议IEEE802.3u 10/100Base-TX ●工作方式全双工/半双工 ●时延<23Bit ●误码率<10-9 ■报警/开关量技术参数指标 ●输出2线制报警开关量 ●输出多个报警量 ●单芯与视频同行 ●直接继电器输出,无需外接电路 ●透明传输,无衰减 ■电话接口技术参数指标 ●供电发式:24-48V线间直流馈电 ●频偏:不超过±1.5% ●电平:低频群-9dBm±3dBM高频群-7dBm±3dBm ●电平差:组合信号的高、低频群电平差2±1dB ■其他指标 ●平均无故障工作时间(MTBF)>10万小时 ●工作温度-40~70℃ ●储存温度-40~70℃ ●工作湿度5~95%(无冷凝) ●储存湿度0~95%(无冷凝) ●外形尺寸240(L)×140(W)×38(H) ●输入电压6V ●光接口FC
奥普泰光端机河北分公司 2021-08-23
大数据教学实验平台
新大陆以教育部、人社部提供的大数据岗位技能标准材料文件为指导思想,依托丰富大数据行业经验,构建贯通8大维度完善的人才培养体系,面向职业学校量身定制“大数据专业”,提供应用开发和运维两个方向配套的课程及丰富的教学资源。 产品特点快捷:使用主流的ElasticSearch HDFS大数据分布式全文检索技术,快速定位课程资源,从课前、课中、课后的教学的各个场景出发,围绕着“一人一课表”,避免传统的菜单导航,以工作台引导式的操作体验,方便教师与学生快速定位当前课程入口,进行课前备课与预习、课中教学与实验等操作。方便:一站式大数据实验室,随时随地“做中学”在B/S模式下,可以随时随地通过浏览器进行实验结合教学场景,根据课程自动匹配创建实验环境,极大的减少了实验准备工作 “步骤式”的实验手册,配合自动化实验报告截图,提升效率实验,做到真正的”做中学““坐席式”的实验监控,让老师和学生的实验互动更加容易稳定:根据每门课程的实验规格,提供实验环境所需资源弹性分配与回收能力,同时有效控制了实验服务器成本专业:提供一体化、颗粒化的教学资源,基于教学课程进度,“向导式”的设计课案。
新大陆教育 2022-09-19
金属元素分析仪, 锰磷硅分析仪,分析仪器
产品详细介绍 南京金牛高速分析仪器有限公司专业制造各类钢铁成分分析仪器,铸造生铁化验仪,有色金属分析仪,多元素分析仪,高频红外碳硫分析仪,电脑碳硫分析仪,五大元素分析仪等高速分析仪器,产品高、中、低档齐全。一、碳硫主要技术指标:1、测量范围:碳0.02%~6.00%  硫0.002%~2.00%;2、测量时间:C、 S约45秒;3、测量精度:符合GB/T223.69-97 GB/T223.68-97标准;二、元素分析主要技术指标:1、分析方法:光电比色分析法;2、量程范围:吸光度值0~1.999A、浓度值0~99.99%;3、测量精度:符合GB223.3-5.88标准;4、可测元素:锰、磷、硅、镍、钼、铬、钛、铜、铅、锌、铁、铝、镁、稀土、铌、钒等元素的分析;5、电源电压:220v±10%  50Hz ;三、碳硫主要特点:1、气体容量法差压式定碳、碘量法定硫;2、单片机控制电路,工作过程全自动操作、彻底消除人为误差、性能稳定可靠;3、进口精密传感器检测数据,测量准确,自动打印测量结果。4、启动一次完成碳硫全部测定。操作简单、维修方便。四、元素分析主要特点:1、零点、满度均可自动调整,无需准确调整,直读吸光度或百分比含量,自动打印结果,包括炉号、日期、浓度百分含量;2、采用单片机控制电路,可储存15条曲线;3、采用精密触摸式键盘,32键音响提示,操作简单、适用、稳定性好;4、更换不同的冷光源或滤光片,可扩大测量元素的种类和含量范围;5、采用先进的光电转换技术,适用于各种金属材料化验。
南京金牛高速分析仪器有限公司 2021-08-23
面向数据密集型应用的扁平化、低时延、 可重构光电混合互连系统
随着云计算、大数据、分布式AI等数据密集型应用的部署,大规模计算集群(数据中心、分布式AI集群、高性能计算集群)的体系结构、通信模式、流量状态、应用需求发生了极大的改变,上述改变对计算网络的吞吐、时延、带宽提出了极大的挑战,传统电互连网络技术存在拓扑结构复杂、线缆开销巨大、设备数量过多、可集成端口密度有限、网络能耗难以优化等问题,与电互连技术相比,光互连具有高带宽、低能耗、低开销、低时延等特点,具有较大潜力满足数据密集型应用对传输带宽、网络能耗、传输时延、通信逻辑适配等方面的需求,但受到缓存、交换粒度的影响,纯光互连网络难以承载突发性强、数据量小、实时性高的通信任务,因此,充分结合光、电互连技术的优点,研究面向数据密集型应用的扁平化、低时延、可重构光电混合网络,对于突破新型计算网络所面临的功耗、吞吐、时延、扩展性等方面的挑战至关重要。 围绕下一代数据密集型应用对互连网络高带宽、低时延、低能耗、高扩展性的需求,展开高容量、低开销、可重构、扁平化光电混合互连架构的研究。结合光、电交换技术的特点,设计高扩展、低复杂度、大容量、低能耗的光电混合互连拓扑结构;研究低开销、快速响应的光电路/光分组交换控制系统,设计面向快速光交换计算的调度算法;研究低阻塞、多粒度、高连通性的光交换机制及交换芯片;构建高性能光电混合互连网络系统原型,部署典型应用测试基准,验证光电混合网络的潜在优势,为下一代计算网络架构的技术革新提供理论和实践指导。
西安电子科技大学 2022-06-17
RSM-SMS(A)三维全场应变测量分析系统
武汉中岩科技股份有限公司 2024-10-29
一种基于切削激励的数控机床频响函数获取方法
本发明公开了一种基于切削激励的数控机床频响函数获取方法, 该方法包括:利用机床切削加工工程中产生的随机切削力激励机床结 构;利用传感器测量所需要获得频响函数部位的振动响应信号;建立 切削力模型,并且根据转速变化对切削力的影响,采用修正函数对切 削力模型进行修正;确定切削力计算模型中的系数,并且根据实验拟 合修正函数;根据计算得到的切削力和测量得到的振动响应,获得机床结构的频响函数,并将计算得到的频响函数进行曲线拟合,消除噪 声,得到最终的频响函数。按照本发明,能够获得辨识结果更加精确 可靠的机床在运
华中科技大学 2021-01-12
一种基于切削激励的数控机床频响函数获取方法
本发明公开了一种基于切削激励的数控机床频响函数获取方法,该方法包括:利用机床切削加工工程中产生的随机切削力激励机床结构;利用传感器测量所需要获得频响函数部位的振动响应信号;建立切削力模型,并且根据转速变化对切削力的影响,采用修正函数对切削力模型进行修正;确定切削力计算模型中的系数,并且根据实验拟合修正函数;根据计算得到的切削力和测量得到的振动响应,获得机床结构的频响函数,并将计算得到的频响函数进行曲线拟合,消除噪声,得到最终的频响函数。按照本发明,能够获得辨识结果更加精确可靠的机床在运行状态下的动力
华中科技大学 2021-04-14
基于遥感影像的特征函数空间滤值回归模型并行化方法
本发明公开了一种基于遥感影像的特征函数空间滤值回归模型并行化方法,本发明针对遥感影像数 据回归建模过程中变量空间自相关性对模型的影响,提出采用特征函数空间滤值方法,通过将影像进行 分块,利用搭建的并行计算集群进行分布式计算,最后将分块计算的结果返回给主节点汇总,通过对比 串行和并行分别得到的回归模型拟合评价参数 MSE、RMSE、R2、Adj.R2 以及并行加速比 S,验证基于 遥感影像的特征函数空间滤值并行方法在空间统计回归建模中能够消除空间
武汉大学 2021-04-14
应用二次IoU损失函数的无锚框目标检测方法
本发明提供一种应用二次IoU损失函数的无锚框目标检测方法,其特征在于,包括:将待检测图像进行预处理再输入至预先训练好的目标检测模型进行推理得到对应的图像检测结果,其中,目标检测模型预先通过如下训练得到:获取训练用图像数据集以及监督信息;构建初始目标检测模型,并将训练用图像数据集以及监督信息输入至该模型;使用二次IoU损失函数求定位损失,并使用Focal Loss损失函数求分类损失;分别用定位损失以及分类损失对初始目标检测模型的模型参数进行求导,再使用反向传播对模型参数进行更新;判断更新后的模型参数是否达到终止条件,当判断为是则进入下一步,否则进入训练过程第二步;保存更新后的模型参数并进行加载得到目标检测模型。
复旦大学 2021-01-12
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