产品详细介绍 　　产品概述 　　多功能教学终端T2，领先理念与先进技术的高度融合，创新性地将高端中控、录播、视频会议和音频处理模块集于一体。一台主机，可满足多媒体教室、录播教室、网络教研室和互动教室的综合应用需求。它，是未来教室的不二之选。 　　翰博尔多功能教学终端T2，实现了中控系统、录播系统、视频会议系统和音频处理器系统的高度融合应用，功能强大，业界首创。 　　 　　产品特点： 　　翰博尔多功能教学终端T2，实现了中控系统、录播系统、视频会议系统和音频处理器系统的高度融合应用，功能强大，业界首创。 　　采用全嵌入式架构设计，具有超高的稳定性和安全性，杜绝了病毒侵袭的风险，省去了繁琐的设备维护，适合大规模常态化的视频资源建设、管理和应用，又满足远程互动的需求。 　　区别于以往的中控设备，T2采用无线触摸控制的方式对教室内的多媒体设备及教师PC进行控制，便于教师上课时的操作高效，该控制不单单对多媒体设备的控制，而更多的是对整体系统的控制。 强大 翰博尔多功能教学终端T2实现了中控系统、录播系统、视频会议系统和音频处理器系统的高度融合应用，功能强大，业界首创，功能上乘。 安全 采用全嵌入式架构设计，具有超高的稳定性和安全性，杜绝了病毒侵袭的风险，省去了繁琐的设备维护，适合大规模常态化的视频资源建设、管理和应用，又满足远程互动的需求。   易用 区别于以往的中控设备，T2采用无线触摸控制的方式对教室内的多媒体设备及教师PC进行控制，便于教师上课时的操作高效，该控制不单单对多媒体设备的控制，而更多的是对整体系统的控制。   兼容 可兼容各种基于国际视频标准协议的录播、中控、监控终端，满足未来教室后期系统扩展的应用需求，同时可接入各种标准的摄像机。 清晰 系统结合数字音频处理器降噪、混音、自动增益、回声抑制的功能，可对教室声音进行数字化处理，极大地隔离噪音，抑制回声，录制和互动的声音清晰真实。 高清 未来教室一体化终端录制的视频输入输出均可达到1080P60，呈现全高清的现场原景，当远程互动、网络教研时犹如在现场般身临其境。 丰富 录制文件可自动生成两分屏、三分屏、画中画和电影模式，满足不同教育教学的应用需求。

产品详细介绍 一、简介:SBQX全自动多功能清洗机是我公司科研人员经长期科学研究，研制开发出高效清洗石油采样所用的取样桶（器）和取样杯等容器的专用清洗设备。该产品采用自动化控制,性能优良、安全高效、效果清洁、操作方便，节能环保，可最大限度的减轻化验人员劳动强度，杜绝了化学清洗剂、溶剂油、汽油的使用，因而是绿色的、健康的、环保的,与老式清洗工艺相对比节约成本95%以上，是石油、化工等单位理想的清洗设备。填补了我国石油取样桶（器）清洗技术的一项空白。本设备是通过清洗头所喷出的高温高压水，对石油取样桶（器）及取样盖的内外表面进行有效清洗，清洗用水循环使用，每套只需1分钟，无需任何添加剂。清洗时油水自动分离，便于原油回收。  二、 

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产品详细介绍  一、概述型号： MT-P03-A  MT-P03-H  MT-P03-K  MT-P03-R 等尺寸： 560×450×970　mm颜色： 搁板（白色  棕色  灰色）   不锈钢边框支架适用： 电化教育   职业培训   会议展示   案例分析结构： 桌面上方摆放数码大屏幕投影机 ，桌面上放视频展示台， 抽屉里是笔记本电脑， 中间隔板可放VCD、收录机、录象机等，底层是音响、视音频控制器。  二、特点 功能齐全——投影   展台   电脑   影碟   音响 实用性好——可同时具备多种教育教学之模式 移动性强——任意教室会议室都是多功能世界 使用简便——人人都会操作使用     一学就会

产品详细介绍步骤一：联系、确认合作意向　　以面谈、电话或电子邮件等方式， 告诉我们您对将要设计的网站的要求（风格、色彩、网站功能）、具体制作内容，之后经我们分析项目的技术含量、工作量，最后得出项目的总体报价及完成日期。 步骤二：支付预付款、提供资料　　签定合同之后，客户需先预付项目总费用的30%给我们，并提供文字信息和图片等建设网站所需的资料。 步骤三：开始设计制作及网站功能开发　　在我们收到预付款及资料后即开始按客户要求进行网站的制作。这个过程根据项目的工作量可能需要一个礼拜或一个月不等，在这其间我们会不断地将制作完成的内容上传至测试服务器，让客户监督我们的工作进程。　　 步骤四：网站测试、客户验收　　按客户要求做好网站后，我们会以电话邀请客户通过网络浏览验收网站；如还需要修改，提出修改要求，我们即时修改，直至客户满意。 步骤五：支付佘款　　客户验收网站后，将项目总费用的70%支付给我们。 步骤六：将网站交给客户　　在我们确认收到佘款后，将网站上传至客户的服务器或交给客户上传。并确保通过客户的网址访问到您的网站，链接的准确和有效、文字内容的正确（以客户提供的电子文档为依据）、功能模块的正常运转等。 网站维护（有尝服务）　　1. 网页修改　　不改变网页的结构，对网站内陈旧的信息进行编辑，或重置网站的导航，使网站的访问用户更准确、更容易找到其想要的最新信息。 2. 网页添加　　按照网站现在的网页结构制作的网页，可发布您想在网站上发布的内容。3. 首页修改　　对首页的文字、图片进行更新，更新首页新闻或发布公告，使网站首页经常变动，不再死板或长年不变。 4. 图片更换　　对网站内使用的图片进行更新，图片可由客户提供或由我们推荐，由我们加工处理成合适的网页图片。技术支持　　有关网站方面的知识及难题您可以通过电话或电子邮件咨询我们，我们会全心全意为您解答！　

一、整体斜床身结构，刚性好，抗震性强， 二、高精度主轴轴承，加工零件精度高、表面粗糙度好，可以以车代磨。 三、高速旋转油缸和液压卡盘，减轻操作人员劳动强度，提高生产效率。 四、进口线性滚动导轨、滚珠丝杠，保证高精度和重切削并存。 四、多工位自动刀架，换刀速度快，重复精度高。 五、全防护罩壳，排屑排水方便，操作宜人。 六、精度标准。

“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。

2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。​结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。