产品详细介绍杭州丽讯投影机维修服务(电话:15958016045方先生)中心面向浙江各个地区的丽讯投影机用户提供维修及其各个零部件的更换服务。维修范围包括丽讯投影机的电源板、主板、高压点灯板、液晶板等各零部件。如您的投影机在使用过程中出现无法开机、开机信号无法输入、画面不清晰、光线暗淡等问题时，请及时报修。我们对在杭州市区的用户提供免费上门初步检测服务。

产品详细介绍 制冰机型号，制冰机参数，制冰机技术文章  产品特点：  ● 全自动制冰，微电脑自动控制系统,方便、安全、稳定。  ● 采用优质高效无氟压缩机，制冷效果好，噪音低，运行更平稳可靠。  ● 采用优质不锈钢外壳，防腐耐用，独立型一体式结构，节省空间，造型美观.  ● 箱体隔热层为无氟发泡，保温效果好，内胆为无氟抑菌型，节能环保.  ● 采用专利技术的行腔隔片式制冰蒸发器，制冷效率高，产冰量大。  ● 有冰满显示，缺水显示，过冷保护显示，故障警告显示等保护性停机功能。制冰机冰满缺水时会自动停机，当来电来水时会自动开机，具有自动记忆恢复功能。  ● 螺旋滚刀挤压式制冰型式，所制冰形为不定形的细小颗粒状雪花碎冰，冰形小，能渗入较窄间隙，冷却速度快，冰浴效果好，专为实验室设计。  ● 独特的水箱浮球式进水系统，保证无残水余水，无除冰过程、无水损耗，无殘水、节水节能。   技术参数： 

在 2024 年全球动力电池产业冲刺 400Wh/kg 能量密度的关键节点，等离子清洗机正以革命性工艺革新推动着电池制造的质效提升。这个看似普通的工业设备，正在动力电池极片处理、电芯封装等关键工序中扮演着 "精密美容师" 的角色，成为保障电池安全性和稳定性的核心环节。

产品详细介绍  排队机或者排队系统，正式名称为现场客户管理系统，主要为公共服务领域里面的集中办事场所提供客户流管理和统计功能。根据具体的服务内容和现场情况，现场客户管理系统主要分为两个比较大的类型：服务大厅现场客户管理系统和医院现场客户管理系统。   从体系结构来说，服务大厅排队系统要比医院排队系统简单很多，因为服务大厅的排队系统一般情况下不会和具体的服务行业有太多的联系，比较典型如银行排队系统。顾客从发号机上面取一张排队号票，然后在等候区等待柜员呼叫。整个过程没有和银行的业务系统发生联系，流程也非常简单。下面主要说下医院排队系统（诊区现场客户管理、挂号处现场客户管理系统、药房现场客户管理系统）   现在很多厂商因为没有足够的实力开发医院版排队系统，就简单得用大厅版的银行排队机搬到医院使用，其结果很难让医院满意，造成了很多问题，有的直接导致项目无法验收，给项目方和医院都造成了很大的损失。   因为医院系统的多样性，如果系统开发单位的实力不够，在项目施工过程中，会有很多的问题，如HIS对接无法顺利完成，媒体系统显示方式无法按照院方要求实现等等问题会导致项目施工无法完成，或者施工时间拖长，给医院和项目方带来无穷的后遗症，原来想规范就诊排队秩序的，最后反过来影响了医院的就诊秩序。笔者在业内这么多年，看到太多的项目因为功能无法满足要求而导致项目无法验收，不能清款，或者在项目施工完成后，麻烦事情不断，最后都到了医院要求要派一名技术员必须到医院驻扎，随时排除故障的情况。所以项目施工方在选择具体的产品的时候一定要谨慎，尽量选择那些开发实力强大的系统提供方，可以避免很多的麻烦，也别在开始的时候太轻信开发商的承若、保证之类的，很多提供商说的很漂亮，实施起来就是完全另外一回事，或者轻信那些说整个医院排队系统只需要几千元价格就能搞定的软件提供商，他们能提供的就只有银行排队机。到施工后可能连哭都来不及，呵呵，一分钱一分货，当然也有物廉价美的，你能找到5000块价格的一个医院排队系统，10万块卖给医院，呵呵，那就只能说你厉害。       如下图所示，医院现场客户管理系统（医院排队管理系统）和银行排队机有什么区别，一看就知。 朋友您好！青汉科技真诚寻求合作伙伴！！ 当今社会产品同质化严重，竞争异常激烈，排队行业也面临着重新洗牌的格局。如何掌握主动，寻求发展已成为业内企业亟待解决的课题。科技创新，研制新品乃是排队行业制胜之法宝。为顺应时局，应对金融危机，我青汉公司最新推出一款已在湖南国家电网，天津市公安局，厦门南方电网等众多高档营业厅安装使用，市场反响相当不错的高科技新产品-QQH301型壁挂式排队机，该产品系全国首创，独家生产，科技含量高，产品应用范围广，市场竞争排他性强，可操作空间大，系排队设备之换代首选产品。青汉排队机厂家真诚寻求志同道合之行内合作伙伴，解除行业壁垒，互通有无，共同分享排队设备市场需求这块大蛋糕，不知贵司意向如何。 深度挖掘客户潜力，提供科技创新产品，共创你我双赢局面！！"青汉排队"现诚挚邀您合作!!!!!! 全国统一免费热线： 4006-222-119 青汉排队机第三代超薄壁挂式排队机全国招商 招商热线:13488858092   联系人：肖霞 QQ:352616191 http://www.qhkjbj.com   

导读东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法，以对运动想象(MI)任务进行分类。ESI技术采用边界元法(BEM)和加权最小范数估计(WMNE)分别解决EEG的正向和逆向问题。然后在运动皮层中创建十个scout来选择感兴趣的区域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法从scout的时间序列中提取特征。最后，使用CNN对MI任务进行分类。实验结果:在Physionet数据库上的整体平均准确率达到94.5%，分别对左拳头、右拳头、双拳和双脚的单个准确率达到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉验证进行验证。研究人员表示，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者为验证方法的有效性，加入了4个新的受试者进行验证，发现总体平均准确率为92.5%。此外，全局分类器适应单一对象，整体平均准确率提高到94.54%。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。系统框架图1 系统框架图系统框架如图1所示。原始数据来自国际10-10系统的64个电极(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10电极)，并以每秒160个样本的速度采集。根据国际10-10系统从64个通道采集原始脑电图，并使用BCI2000系统进行记录。记录的数据被分为四个独立MI任务包括左拳MI,右拳MI,双拳MI和双脚MI。首先，由于ERD在执行运动想象时在alpha和beta中不同，因此使用FIR滤波器对EEG进行了8 Hz至30 Hz的带通滤波。然后，通过计算包含正问题和逆问题的源，将传感器空间的活动转化为源空间的活动。接下来，创建scout并提取特征。研究者在运动皮层中创建了10个scout，因为我们只关心与运动相关的活动。十个scout中的每一个都代表了可用源空间中的一个感兴趣的区域(ROI)，并且是定义在皮层表面或头部体积上的偶极子的子集。左脑的scout称为L1、L2、L3、L4、L5，右脑的scout称为R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA从10个scout的源时间序列中提取特征。最后，利用CNN对时频图进行分离并进行分类。实验在实验中，研究人员仅使用了随机选择的十个受试者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。这里用于分析的数据集包含每个受试者84次试验，每一类包含21次试验。在记录64通道脑电图时，受试者执行了不同的运动想象任务。每个受试者针对以下四个任务中的每一个执行了3轮21试验：当目标出现在屏幕左侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕的右侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕顶部时，受试者想象打开和合上双手的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕底部时，目标会想象双脚张开和合拢，直到目标消失。然后受试者放松。为了统一数据维数，研究者选择了4s的数据，因为每次想象任务的执行时间都在4s左右。此外，脑电图任务是分开的，研究人员在实验中将左拳，右拳，双拳和双脚MI任务分别称为T1，T2，T3和T4。图2 scout命名左右运动想象的scout分别命名为L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如图2所示。10个scout每一个都被扩展到40个顶点，每个顶点只有一个源。L1区域对应40个信号，其他scout也一样。在计算了来源后，研究者在运动皮层中创建了十个scout，如图3所示。图3 创建10个scout使用ESI计算十个受试者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次试验的四个任务(T1、T2、T3、T4)的源。对于这四项任务中的每一项，每个受试者每次都要进行7次测试(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一个步的10个被试的10个scout的4项任务的来源。然后提取10个scout的时间序列进行进一步分析。特征提取在计算源之后，研究人员在运动皮层中创建了包含40个源的10个scout，并提取了scout的时间序列。如图4所示为提取R5 scout时间序列作为示例。图的右边显示了R5 scout的时间序列。本文利用小波变换从scout时间序列中提取特征。图4 提取R5 scout时间序列作为示例在这项研究中，研究者提出利用CNN来解决运动想象任务分类的问题。该模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架构，该网络模型由一个六层卷积网络组成，其中两个最大池层和三个全连接层，如图5所示。图5对于Physionet数据库，研究者首先采用Deep ConvNet架构，包括四个卷积层、四个最大池层和一个全连接层。在实验中，研究者依据经验使用两个最大池化层。并尝试了不同数量的卷积层和完全连接层。时频图利用Morlet小波方法得到了scout的特征。对于每个任务，R5 scout的时频图如图6所示。包含时间和频率互补的时频分析方法提供了时域和频域的联合分布信息，清晰地描述了信号频率与时间的关系。图6 R5 scout的时频图显然，只有部分时频映射是红色的，表明每个任务只对特定的频率和时间敏感。由于图的数量比较大，研究者使用CNN来选择和学习这些图中最基本的特征。研究人员随机选择了几个样本，并将一些特征图可视化，作为MI任务的学习表示，如图7所示。图7为了获得有效的结果，将数据集分为90％作为训练集，其余10％作为测试集。首先，将十个受试者的数据集（总共19320个样本）分为17388个样本以训练所提出的CNN模型，以及1932个样本以验证模型的有效性。在实验中，研究者还选择了另外四个受试者的数据集以增加数据集的规模(27048个样本)，其中24343个样本是训练集，其他样本是测试集。在选定的scout上对所提出的CNN架构进行了十次训练和测试，以验证所提出模型的鲁棒性。图8(a)显示了10个scout中每个的全局平均精度。图8 统计结果R5的全局平均精度最高，达到94.5%，而L2的全局平均精度最低，为91.3%。对应L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整体准确率分别为92.4%、92.5%、93.6%、91.9%、93.0%、91.8%、92.1%、92.6%。所有scout的总体精度均在91%以上，标准差均在0.20%以下。图8(b)显示了十个scout中每个scout四个MI任务的组级统计结果及其标准差。一般来说，R5表现的要比其他的好，而L2在迭代2000中表现最差。标准差较小，说明这些精度更接近平均值且稳定。图9 统计结果图9(a)显示了带有标准差的混淆矩阵，说明了group level分类结果。T1、T2、T3和T4的全局平均精度峰值分别为95.3%、93.3%、93.6%和96.0%。R5 scout的四个MI任务中的每一个都如图9(b)所示。通过改变训练集和测试集顺序的10次试验，确定了scoutR5的性能，结果如图10(a)和(b)所示。在10次试验中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均准确率分别为93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。换句话说，四个任务中每一个的平均准确率都超过了93%。全局平均准确率为93.7%。10次试验结果表明，该方法对scout R5的分类效果较好。从以上结果可以清楚地看出，R5 scout在四种MI任务的分类中扮演着最重要的角色。因此，选择R5对四个MI任务进行分类。图 10图11. (a)是不同模型的全局平均准确性的比较。可以发现，该研究提出的模型可以达到最大的精度。从图11. (b)不同模型的ROC曲线可以看出提出的模型比其他模型表现更好。©不同模型T1上的精度比较。(d)不同模型T2的精度比较。(e)不同模型T3的精度比较。(f)不同型号T4的精度比较。图11 不同模型的精度比较结论东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法。该方法可以对运动想象(MI)任务进行分类。实验结果表明，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者加入了4个新的受试者进行验证来验证方法的有效性。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。论文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN

本实用新型公开了一种应用于热回收蒸发冷却机组的新式转轮除湿装置，包括机壳，机壳内设有再生腔和除湿腔，机壳内设有分别与再生腔和除湿腔相配合的转轮，再生腔的右侧端贯通连接回风管，再生腔的左侧端贯通连接排风管，回风管的内腔由内到外依次设有电热网、第一热交换器和第一防护网，排风管的内腔由内到外依次设有第二热交换器、第一风机和第二防护网，除湿腔的右侧端贯通连接送风管，除湿腔的左侧端贯通连接新风管；本实用新型通过设置第一热交换器和第二热交换器，配合循环泵，充分吸收废气中的热量，用于加热气体，使得预热循环利用，降

工业高温（800℃以上）高含尘（2000mg/m3 以上）烟气具有成分复杂、含尘量高、有腐蚀性、工况变化大等特点，余热回收装置易堵塞，余热回收效率低；净化装置存在滤料堵塞和再生困难的问题，净化效率低、滤阻高、设备运行成本高；温度及含尘浓度大幅度波动的时变性工况余热难以有效回收利用。针对时变性高温高含尘烟气的特点，以高效除尘、减小滤阻及高效蓄/换热为目标，开发集成荷电分离与滤体过滤高温高含尘烟气除尘技术的变孔隙率和比表面积的三维金属蜂巢结构耐高温蓄热体，形成高温高含尘烟气高效余热回收与深度净化一体化技术，实现对高温高含尘烟气高效余热回收及低阻力深度净化。

本专利公开了一种对苯二甲酸生产废水的治理及其资源化的方法，属于化工领域。该工艺由树脂吸附、树脂的解析、解析物的分离与纯化构成。与现有技术相比，本发明实现了对苯二甲酸等苯系有机物与废水的有效分离，树脂经过洗脱可以反复使用；树脂解析后的物质经过过滤、分离纯化得到的有机物，可以返回到原生产工段或作为副产品销售，该工艺与传统的生物处理工艺相比，具有占地面积小、成本低廉的特点。本发明的方法达到了废水的治理与废物资源化的统一，在对苯二甲酸生产废水的治理中具有极大的经济价值和实用价值。