产品详细介绍 PANIO卓普KCF104 4口PS2+USB Combo Free自由双界面KVM电脑切换器 KCF104为Combo Free KVM控制端及电脑PC端都支持PS/2和USB接口的键盘与鼠标,可支持PC、MAC、SUN等多种主机且不需透过任何转换接头以及线材, PANIO KCF104是通过一组键盘鼠标显示器来操作管理4台电脑，在桌面型KVM切换器中有很高的性价比。带自动侦测信号功能，自动扫描。 功能特点 PANIO卓普KCF104的控制端和PC端双接口-支持PS/2或USB接口键盘鼠标  PANIO卓普KCF104是通过一组键盘鼠标显示器来操作管理4台电脑 支持多功能键盘及鼠标(最高7键) ，具备串接功能，最高串接层级 3 层，  专利OTG技术-各口独立运算能使切换过程无延迟  支持PC、MAC、SUN电脑主机-专用双接口线材无须另购任何转换线  自动侦测功能,新接入信号自动显示,信号消失自动跳转到下一正常信号  分辨率可达2048 x 1536@85Hz并支持DDC2B  无需任何软件-端口的选择可以通过:① 前面板按钮,② 键盘热键 自动扫描模式-可监控电脑操作，无须外接电源  支持热插拔,即在切换器不关机的情况下,可以任意添加或移去所控制的电脑主机,每端   口均能仿真屏幕/键盘/鼠标讯号,可同时开机 可支持操作系统：DOS、WIN、Windows Vista、LINUX、MAC、SUN。 PANIO KCF102双介面4口KVM切换器由深圳市卓普科技有限公司生产制造.   示意图

产品详细介绍青汉触摸客户评价系统简介 青汉触摸客户评价新一代7寸真彩色大液晶评价器，可以显示企业宣传图片，滚动文字信息，视频内容，甚至可以同步显示对应柜员端的电脑屏幕内容，作为顾客显示器使用。使用TCP/IP网络通信，接口为RJ45口或者WiFi无线网络，安装、维护、使用方便。使用触摸屏界面进行评价，可以在系统里面自定义评价内容按钮，支持员工工号登陆，评价结果统计到具体的窗口、员工、业务。语音可以随意录音使用，不受硬件限制，音量可调。强大的定制功能，可根据用户要求定制应用。 适用各种窗口、柜台环境，甚至在没有电脑的地方也能够完全体现评价功能。 系统组成 青汉触摸客户评价系统包含顾客评价器、柜员端软件、系统配置软件、查询软件四部分组成。 1、青汉触摸客户评价顾客评价器：7英寸超大液晶显示屏,电脑数控,支持图片播放,图片逼真写实，可显示员工照片、企业形象宣传图片、文本游屏等，也可作为顾客显示器；可完全自定义评价内容，顾客直接使用触摸屏评价；.支持视频播放,画面连续清晰,支持自定义声音播放,声音动听,支持功能扩展。支持无限制数量按键；评价结果具体到人；支持“您好！欢迎光临”、“请您对我的服务做出评价”、“谢谢”等语音提示，音量可调；可通过软件开发接口与客户现有业务系统紧密结合，评价结果与所办业务一一对应，真正做到“一事一评”。可以显示柜员端电脑屏幕信息；每窗口需安装一台。 产品规格：宽22.5厘米，高11厘米 2、青汉触摸客户评价柜员端软件/柜员端操作器：柜员端软件分别安装于每个窗口的柜员PC上，用于控制顾客评价器的发声，更新顾客评价器需要显示的图片，并接收顾客评价数据，通过局域网传送到服务器，领导可以直接调用查看每个窗口的服务质量；每窗口使用一套。 3、查询软件：查询软件安装于数据服务器上，软件采用B/S结构，无需安装客户端程序，即可在局域网内或通过广域网（Internet）查询和管理评价信息，可实时进行多种条件的查询、统计和打印；每单位使用一套。 青汉触摸客户评价系统优势 1. 青汉触摸客户评价评价器外形美观，大方，兼容无线／有线通讯方式，施工方便，无需评价控制器，不破坏大厅现有环境； 2. 大屏幕真彩色液晶显示屏，可显示图片、柜员PC显示屏等信息，色彩丰富，图像逼真，显示信息量大；显示界面、内容以及播放流程可以在柜员端软件中进行调整，评价器既可在线更新； 3. 包含普通评价器所具备的所有功能，操作更灵活，使用更有效，连接更简单。触摸屏输入，可以自定义评价内容和按钮。 4. 按键个数不限，用户可自定义评价项目的内容和数量，操作简单快捷，可有效获取顾客不满意的具体原因（如服务态度、服务效率、业务水平、是否在岗等）； 5. 青汉触摸客户评价评价数据实时传送，配合独创的客户投诉及主管人员手机短信、主管人员电脑提醒功能，实现当出现客户不满意时，及时以手机短信形式或软件弹出窗口形式通知大厅主管人员或者上级领导； 6. 可灵活设置评价器评价间隔时间，尽可能避免恶意评价或者自评价； B/S结构软件，查询、管理简单轻松，远程管理、远程查询，且无需安装任何客户端软件； 7. 灵活多样的组网方式，适合各种复杂的工作环境； 8. 青汉触摸客户评价产品性能稳定可靠，遍布全国的客户实例、多行业成功实施经验，本地化服务支持。 9. TCP/IP协议通信，支持WiFi无线通信，可访问局域网及互联网，浏览网页，支持B/S应用； 10. 内置嵌入式操作系统，软件扩展能力强大，可根据用户需求调整应用。 11. 顾客可对工作人员的服务态度、服务效率、业务水平、是否在岗等多方面进行自主评价，有效监督工作人员的服务质量； 数据实时传送，不满意或投诉信息可及时自动反馈给大厅主管人员或者上级领导； 可灵活设置客户评价器开机时间、评价间隔时间等评价规则，有效避免恶意评价； 数据实时传送并存储，可随时按多种条件（如按时间、按部门、按人员等）进行查询、统计、分析，并打印出报表； 青汉触摸客户评价软件使用B/S结构，支持远程查询，可灵活设置用户权限，不同的权限用户仅可查询相对应的信息。

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。

大气氧化的过程和机制是宜居星球形成的关键。早期地球大气几乎无氧，经过至少两次主要增氧事件（元古宙早期GOE和元古宙晚期NOE）后，才达到了现今大气O2水平（21%）。

（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。