本发明提供了一种变异的 SCN11A 基因，即人类周围神经发作性疼痛致病基因 SCN11A，其特征在于该变异的 SCN11A 基因的第 673位碱基由野生型的 C 变异为 T；或该变异的 SCN11A 基因的第 2423位碱基由野生型的 C 变异为 G。本发明还提供了一种检测来源于人体生物样本中是否存在所述基因的突变方法及检测试剂盒。本发明提供的变异的人类 SCN11A 基因可用于制备人类周围神经发作性疼痛基因诊断芯片，变异的人类 SCN11A 基因所编码的蛋白质可作为治疗人类周围神经发作性疼痛的药

本发明公开了一种针对 RS 码存储集群的高效存储扩容方法，涉 及数据重新分布和校验更新两个过程。具体包括：增加Δk 个数据节 点，并按照转置式数据布局重新分布旧数据，其中原始数据分块只在 旧数据节点和新数据节点之间迁移，新数据分块直接填充到迁移后所 空出区域；完成数据重新分布时，需要进行相应校验分块的更新操作。 上述数据重新分布支持多次扩容并保持数据分布的均匀性。由于数据 重新分布采用转置式数据布局，校验分块更新时，

产品详细介绍 1.1产品简介 HE2020C高清编码器是北京蔚海视讯基于Cortex-A9多核处理器设计、研发的广播级高清视频编码设备，具有集成度高、功耗低、处理性能强的显著特点，可完成多路1080P高清视频的H.264压缩，是高清视频会议、IPTV、数字电视、教育录播、远程医疗等领域首选的新一代高清视频压缩产品。   1.2 功能概述 u  实时视频浏览 采用H.264视频压缩标准，可实时进行视频浏览。无需安装浏览器插件，支持在视频浏览时，对画面的亮度、对比度、饱和度和色度进行调节。   u  多路音视频输入接口 支持2路HDMI带内嵌音频输入，2路SDI带内嵌音频输入，2路CVBS标清视频输入，2路LINEIN音频输入。以上接口都是独立的，可任选以上接口的音频和视频组成一种编码。   u  多码流支持 可支持2路编码，每路编码支持高中低3路不同分辨率的码流同时输出。共有2×3＝6路码流。   u  85Hz高清无闪烁编码输出 用于安检等行业，对无闪烁要求高的场景。     u  多协议支持 同时支持RTMP和RTSP传输协议，支持多达上百路的连接。   u  多码流RTMP直播 可将所有码流（6路）推送到流媒体服务器实现远程直播功能。 第二章 产品参数 2.1 产品外观   图2-1 正面板 前面板从左到右分别是指示灯、液晶屏和控制按键。   图2-2 后面板 2.2 规格参数 2.2.1视频参数 输入接口 HDMI，SDI，CVBS 压缩格式 H.264 分辨率 1080P、1080i、720P、FULL D1、VGA、CIF、QVGA、QCIF 帧率 25fps、30fps、60fps 码率 64kbps ~12Mbps 2.2.2音频参数 输入接口 HDMI，SDI，LINEIN 压缩格式 AAC 声道 立体声/单声道 采样率 16KHz、24KHz、32KHz、44.1kHz、48KHz 码率 32kbps ~ 256kbps 2.2.3其他接口 以太网口 2路RJ45，10M/100M/1000M自适应  

本发明提供一种图像分割方法及装置，方法包括：获取相同的第一和第二待处理图像；对第一待处理图像进行预处理后转化为梯度图像；获取梯度图像上各第一区域上的标记点集合以及梯度图像的像素点的坐标值和灰度值；根据上述各参数、预先构建的前景灰度直方图和背景灰度直方图，确定待分割的目标区域的轮廓线上各个像素点的坐标值，并据此在第二待处理图像上将除所述待分割的目标区域外的区域的颜色设置为与待分割的目标区域不同的颜色，以实现对待分割的目标区域的分割。本发明可达到了快速且准确的分割目的。

浙江财经大学崇秀全教授编著的《表征的图像——当代非洲摄影文化研究》出版，获2019年浙江省第二十届哲学社会科学优秀成果三等奖（基础理论研究类）。 该著作总体思路遵循影像表征非洲、影像再现和见证非洲两大主旨，即影像表征非洲大陆的政治民主进程、再现西方殖民治理历史，见证非洲社会文化变迁。具体通过扫描当代非洲摄影地理生态，借助当代非洲摄影这一“上帝的眼睛”，透析当代非洲摄影与政治、经济、社会、文化关联，思考非洲发展中的重要现实和理论问题。

本实用新型公开了一种火灾实验图像采集及安全监控系统，包括若干个安装在火灾实验炉侧壁窗体处的CCD图像传感器及网络摄像头，CCD图像传感器线路连接在计算机上，网络摄像头通过因特网路由器连接在计算机上。本实用新型通过在火灾实验炉的外壁窗体处加装CCD图像传感器及网络摄像头，将其共同应用在火灾实验平台上，不仅能方便对火灾实验图像进行采集，而且能够对火灾实验的安全性进行实时监控。

城市交通、公共安全领域的数字监控系统已经得到了广泛的应用，成为公共场所必不可少的安 全保障。但是，雾霾天和夜间等天气和气候的变化使得数字监控系统获取的视频图像出现画质暗、对  比度低等问题，从而增加了后续的目标识别与跟踪等工作的难度。本项目以雾霾等恶劣天气和夜间等  低能见度图像为研究对象，通过分析上述低能见度图像的形成原因及特点，提出了一种可同时适用于  雾霾图像、夜晚图像以及夜晚雾霾图像的清晰化处理方法，同时增加自动判别不同低能见度图像类型  的功能，避免人工调整参数的成本损耗，实现对图像整体画质改进与增强。已获国家发明专利（授权ZL201410448950.0）1 项。

由于在影视特效制作、服装布料的虚拟展示、艺术和工业设计等方面的广泛应用，纹理替换正逐渐成为计算机图形学、视觉与图像及视频处理等诸多领域的研究热点。 我校的研究首先提出了一种基于网格优化的图像纹理替换算法。进而在国际上第一次提出可行的视频纹理替换方法，首先自适应选取若干关键帧进行纹理替换，进而借助网格跟踪把关键帧效果传递到视频的剩余帧，提出了网格的时空优化方法解决替换效果的抖动问题，利用