◎无可挑剔的本底噪声 ◎十路麦克风48V幻像供电 ◎不发言通道电平自动衰减，有效降噪 ◎先进声控电路设计，声控开关自动切换 ◎自动话筒开启，有效抑制啸叫 ◎全自动啸叫抑制，极大提高现场扩声效果 ◎无损音效处理，声音原汁原味再现 ◎总输出高、中、低音调调节 ◎特有环境噪声消除功能，嘈杂环境清晰录播 ◎匹配录播系统要求，优化输出端口电平，无需经调音台，直接使用 产品介绍：            本会议、录播音频处理平台主要针对精品课堂录播、多媒体教室录播、班 班通互动课堂录播、法庭录播、审讯室录播、本地和远程会议录播等工程应用 针对音频采集和现场扩声的需要而特别研发的音频处理产品。     本音频处理平台根据录播系统工程实际应用需求进行专门研究开发，采用 模块化设计，可以根据不同的工程需要，选配相应的模块组合，为工程需要提 供最适合的应用方案，节约工程投入。为迎合录播系统应用的多样性需求，开 发人员为本平台设计了丰富全面且可调的各类接口和设置，可以衍生出丰富多 样的搭配使用效果，游刃有余的应对各种不同的使用需求，同时也有效避免了 系统平台对其他音频中介调节设备的依赖，如调音台等，节约高效。     本平台具备10路自动混音、针对性的主动环境噪声消除、一流的全自动啸 叫消除、远程主动回声消除等全面卓越的功能，各功能模块灵活配置，您可以 根据具体工程需要，轻松用组合出高效的配置，有效解决在各种录播工程中遇 到的几乎所有的音频问题。     感谢您选用我们的产品，如使用过程中，有任何的意见和建议，或者还有 没法解决的音频问题，请随时与您的销售商联系，向我们及时反馈您的问题， 以便我们不断改进和完善我们的产品。   技术参数： 

产品概述：由特种环氧树脂、渗透剂、活性防锈颜料、聚酰胺树脂等制成的双组份防腐底漆。   特    点：  优异的防锈、防腐性能  减轻带锈底材的除锈劳动强度  优异的附着力、耐冲击性能  优异的柔韧性  良好的配套性   用    途：可直接用于有残余锈蚀但必须除去松动浮锈的钢铁表面，用于石油化工装置、采油设施、重型机械、管道外壁等钢结构的带锈涂装。

XM-QX气胸处理训练模型   一、功能特点： ■ XM-QX气胸处理训练穿刺模型采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 模拟了一成年男性上半身躯干结构，体表标志明显，锁骨、肋骨、胸骨、乳头等可明显触及，便于操作定位。 ■ 可在锁骨中线、腋前线进行气胸穿刺训练及穿刺后护理，穿刺位置可为锁骨中线第二肋间或腋前线第4~5肋间，进入胸膜腔时落空感明显，正确操作后可引流排气。 ■ 脚踏式充气方式，简单实用。 ■ 皮肤、穿刺囊可更换。 ■ 可反复进行练习。   二、标准配置： ■ 气胸处理训练穿刺模型：1台 ■ 充气泵：1个 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

简单介绍： 医学信号采集处理系统是是一种多单片机控制、专为生命学科设计的生物信号记录和数据处理系统，取代了传统的多道生理记录仪、示波器、X-Y记录仪和刺激器等仪器，可应用于各院校的生理学、药理学、病理生理学、运动生理学和心理学等学科的生物学实验，是研究人员、老师和学生可以通过该医学信号采集处理系统观察到各种生物机体内或离体器官中探测到的生物电信号以及张力、压力、温度等生物非电信号的波形，从而对生物肌体在不同的生理或药理实验条件下所发生的机能变化加以记录与分析。 详情介绍： 一、      1、智能一体式,方便于科研与教学 2、4个通道性能指标完全一致的光电隔离放大器，硬件参数全程控可调 3、交、直流具有相同的增益：量程±0.5V——±20μV 4、采用16位采样芯片，系统*高采样率达1MHz，*低采样率0.01Hz；低通滤波：采用9阶贝塞尔滤波器。 5、隔离共模抑制比大于120分贝，等效输入噪声电压峰峰值小于1mV，信噪比大于80dB 6、文件回收功能：对过去做过的曲线，如忘记存盘或计算机出现特殊情况时，可将文件回收，实验数据可自定义保留时间，需要时可回收未保存或文件损坏的实验数据，保证了实验数据在任何情况不丢失。 7、刺激器具有光电隔离的刺激器，具有恒流、恒压输出两种方式幅度达100V，可完成小鼠的电惊厥、焦虑实验等科研项目.信号采集系统刺激器技术指标：幅度：0-100mv步长1mv，波宽：0.1-6000ms,程控调节步长0.1ms。 8、信号采集系统刺激器工作方式：三角波，正玄波，正副方波，左锯齿波，左锯齿波，任意波。单刺激，串刺激，主周期刺激，自动间隔调节刺激，自动幅度调节刺激，自动波宽调节刺激，自动频率调节刺激。刺激预览：在选定刺激参数后可用预览刺激脉冲的幅度、波宽个数等 9、具有监听和记滴功能，同时引入外触发功能，单台设备可根据用户需要设定1——31个显示通道。（5-31通道可用于分析）虚拟通道设计：通道原始数据、微分、积分、频率、平均图形实时同步显示， 10、预先设置生理、药理、病理生理实验项目，实验项目数≥68个。 11、通道扫描速度独立可调，具有可任意拖动灵活改变窗口宽度的双视系统，每个通道可以分别独立采样，数据处理，打印报告等。 12、具有数据剪辑和图形剪辑功能，可实现与其它软件的数据共享 13、具有打印预览功能，并可实现一次打印整个实验数据的功能，有医学统计功能 14、心电测量功能：可对心电图心率、P幅度、PR期间、QRS时程、ST、T幅度、QT期间进行处理，并可直接进入Excel、SPSS、SAS等处理软件 15、用户也可以上传有自身学校特色的模块，信号采集系统专项实验包括:突触后电位(EPSP)采集分析模块、心肌电缆特性测定、无创伤性大鼠尾动脉血压测定、心肌有效不应期测定、细胞内钙动力学分析动物潮气量\用力呼吸肺功能测定(容积法)、下肢运动机能分析、肌力储备分析、放电叠加、血液动力学综合试验等。

成果描述：本发明公开了一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节能潜力分析的方法，基于中央空调系统实际运行数据，经对输入数据进行数据预处理后，再经数据分析步骤对已进行预处理的数据进行系统工况模式识别、系统设备运行时长与均等运行策略分析、系统设备运行次序分析、系统设备变频特性分析、系统设备出力与能耗特性分析、系统及设备运行约束条件分析，基于此再经节能潜力计算步骤对系统最小运行能耗(或费用)进行计算，得到系统节能诊断结果及节能潜力情况。本发明方法通过对系统实际运行数据的分析，给使用者提供更全面、更符合实际的节能诊断和节能潜力结果，为系统节能优化运行和节能改造等提供重要决策依据。市场前景分析：暖通工程领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。

本发明公开了一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节能潜力分析的方法，基于中央空调系统实际运行数据，经对输入数据进行数据预处理后，再经数据分析步骤对已进行预处理的数据进行系统工况模式识别、系统设备运行时长与均等运行策略分析、系统设备运行次序分析、系统设备变频特性分析、系统设备出力与能耗特性分析、系统及设备运行约束条件分析，基于此再经节能潜力计算步骤对系统最小运行能耗(或费用)进行计算，得到系统节能诊断结果及节能潜力情况。本发明方法通过对系统实际运行数据的分析，给使用者提供更全面、更符合实际的节能诊断和节能潜力结果，为系统节能优化运行和节能改造等提供重要决策依据。

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。

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。