产品详细介绍北创图书自助借还书机分高频（BC-HF603）和超高频（BC-F503）两种，具备借书，还书，查询和续借功能，还支持多类型的读者卡，如一维码、二维码、二代身份证、IC卡、ID卡等等。本系统采用了严格的安全标签读写设计，让系统更加的稳定、可靠，在借还过程中杜绝出现误读、漏读等现象，极大的提高了图书借还的可靠性与安全性，适用于广大市级图书馆、县级图书馆以及学校、企事业单位等专业图书馆。 应用场合： 1.学校图书馆、阅览室 2.政府部门阅览室、展厅 3.高档娱乐休闲场所阅读区 使用方法： 读者借书： 在自助借还机上刷卡，完成身份验证，将多本图书放置在图书扫描区域，确认后即可完成借阅。 读者还书： 只需将多本图书放置在扫描区域，确认后即可完成归还。 并具有提供凭条打印、设置读者登录密码等功能。 更多资讯及相关产品讯息可登录北创科技官网wwwbc863.com进一步了解。 

产品详细介绍

产品详细介绍 1、超短焦设计使用时无阴影、不伤眼 2、高清16:10画面比例，在同高的画面上16:10比4:3有较大的书写面积 3、模组化设计使维修容易快速 4、特殊智能控制盒设计只需一键开关即可实现所有操作 5、防雷击设计使系统更安全

QY-301门禁一体机是中科易安打造的智能终端产品，产品尺寸为： 125*80*22mm，电源规格为DC9-12V，开门方式支持刷卡、身份证、被动扫码、指纹、密码等。

　　D3600采用嵌入式架构，在纤小的1U机箱内，集成了视频采集和自动调音模块，并可扩展全自动跟踪功能。一体化的设计让D3600在保证低功耗的同时，具备多路视音频采集、编码、直播、视频特效处理、图像侦测等功能，均需一台录播工作站，就可以实现教学过程的全自动录播。 　　产品特色 　　支持5路全高清摄像机、1路多媒体信号采集录制 　　支持电影、资源的同步录制和同步直播模式 　　支持台标、字幕、画中画、特效、片头片尾等功能 　　采用B/S架构的浏览器远程导播模式 　　标准1U机架式设备，无风扇全静音 　　标配1TB 2.5寸高速硬盘，可扩展硬盘存储 　　产品规格 特性 技术参数 处理器 嵌入式ARM双核处理器 操作系统 Linux系统 硬盘 内置1T硬盘（可扩展） 视频接口 输入：HD-SDI x 5、DVI- I x1；输出：HDMI x 1、VGA x 1 分辨率 320 x240至 1920 x 1080 码流 256K - 8Mbps 音频模块 内置自动调音台、话筒输入x 4、线路输入x 1、立体声输出x 1 其他接口 2 x USB2.0、2 x 10/100/1000M自适应网口、6 x RS232、1 x RS422/RS485 外形尺寸 480mm(长)x330mm(宽)x43mm(高)

用于圆管、锥管、多边形锥管的自动合缝与埋弧焊接。 设备特点： 1、采用焊枪固定，工件直线移动的方式，实现边合缝边焊接的功能，大大提高了工作效率。 2、具有焊缝调整功能，保证焊枪的精确对中，焊接能够自动进行。 3、顶部合缝装置与侧面合缝装置配合，使卷制成型的工件纵缝合拢；合缝压力自动控制；达到合缝焊接状态。 4、焊机回收输送一体机主要完成埋弧焊接时焊剂的自动回收、除杂、自动输送。

本实用新型公开了一种花生断根追肥培土一体机，包括：载肥箱、支撑架、辅助轮、施肥管、断根刀、培土犁和拖拉机挂接装置，所述载肥箱底部设有两个漏肥口，两根所述施肥管通过所述漏肥口与所述载肥箱联通，所述施肥管顶部与所述载肥箱衔接的部位为中空的滑片，所述滑片上均匀分布有四个螺孔一，每侧分布两个，间距4‑6cm，所述螺孔一与载肥箱底部的螺孔二契合。本实用新型通过断根作业，可以减少花生营养体生长冗余，通过同步追肥、培土，改善了花生生长土壤条件与营养需求，可以实现追肥、培土、断根等措施的机械化一体作业。

《大数据交易应当重视和研究的几个问题》指出，为了保证交易数据来源的正当性和交易主体的合法性，为了有效克服大数据交易中的问题和风险，对于数据这种新型特殊财产的权属、开发利用及流转的特殊规律应当抓紧研究，相关制度建设要及时跟进。该报告建议从两方面入手：一是从私法角度明确数据的财产性质及其权属分配规则。在充分保护人格权和商业秘密的基础上，将数据产权按价值贡献在被采集者、采集者以及数据加工者等相关主体之间进行合理分配。二是从公法角度明确关于数据采集、加工，大数据产品的开发、流转等的监管规范。要明确数据的采集和利用不得违背公认的社会道德和善良风俗；在不损害相关主体的合法权益和公共利益的前提下，推动政府数据公开共享；禁止有可能威胁国家安全的跨境数据流动。

日前，国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队同四川大学、电子科技大学一起，组建新冠病毒大数据交叉学科研究平台，助力新型流行病研究和防控，给多个省份和国家有关部委等提供了8份数据分析报告和决策建议报告，为防控和战胜疫情贡献出了科学智慧。国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队基于新冠病毒大数据交叉学科研究平台，利用海量多源异构大数据，结合疫情发生发展规律，对人群流动及传播风险进行了综合建模和分析，为政府决策提供了参考依据。特别是团队通过分析春运期间人口流动大数据，建立起疾病传播模型，测算出了疫情扩散蔓延阶段武汉市向全国各地区的输出人口状况和新冠病毒感染的风险指数。还有许多研究人员尝试通过客运数据，研判各个地区及城市的感染风险。也有学者采用“百度迁移”所提供的人口流动数据，通过春运期间从武汉流向全国各省市的人口规模(不包含港澳台数据)和全国感染病毒人数的可视化分布，直观解读两者间的联系。同时加以推断，武汉封城之后，二次传染所造成的病毒传播将日趋占主导地位，传播程度和各省市的人口密度以及管控措施等密切相关。

随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。