海嘉船舶数据传输系统采用先进的通信技术与数据处理手段，系统利用高带宽卫星通信和5G网络，提供了更快速、可靠的数据传输通道。其整合物联网技术，能够从多种传感器源头实时获取船舶多维数据。创新的数据压缩和加密算法确保了数据传输的高效率和安全性。同时，系统对海上数据流量进行智能化管理，提升了传输的稳定性。

MD3000生物信号采集系统是专为生命学科设计的生物信号记录和数据处理系统，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实验，可做动物的血压\张力\心电图等300多种指标

产品详细介绍购买价格请咨询商家动作特效采集系统Insight VCS是一款具有革命性突破的虚拟摄像机产品，主要应用在动漫影视制作领域。与运动捕捉系统配合，可以完成对虚拟场景特效的采集。虚拟的“真实 ”Insight VCS特效采集系统，将摄像机的移动和专门的定制软件界面结合起来，让工程师在虚拟环境中有身临其境的感觉。不再需要调节海量的关键帧； 不再需要端着摄像机进行移动！实时的灵活性实时的虚拟相机运动捕捉，可以用来确定虚拟坐标，进行取景拍摄，并完成复杂背景中的迭代。考虑到传统关键帧采集方法下的预览能力的限制，跟踪摄像机移动和捕捉演员动作是不可能在同一卷内完成的。Insight VCS特效采集系统解决了这个问题。同时，Insight VCS还支持将存储数据加入到场景中，完成更复杂的视觉预览。闪电般快速制片使用动作捕捉来驱动虚拟摄像机会大大减少创作的工作量。除了增加真实感，Mocap还提供了快速内容创建，实时输出和更多基于动画效果的创意性控制。使用Insight VCS动作特效采集系统进行内容创作，比传统的、基于关键帧的创作方式快很多。售后支持：电话联系：13601359559QQ：22901791947*24小时电话技术支持

本发明基于压缩感知理论将将测量的信号通过1比特量化，去掉了之前被测信号能量为1的假设，通过循环迭代的公式最小化凸的替代函数，最终恢复出要测量的信号，相比于之前相关算法明显的提高的信号的恢复精度。

本发明公开了一种基于 FPGA 控制的数据采集方法和装置。方 法包括以下主要步骤：S1 上位机通过 USB 将命令下传给 FPGA 芯片； S2 解析接收到的命令，判断是电磁超声检测还是漏磁检测；S3 若为电 磁超声检测，则 2-1MUX 模块选通 A 输入，脉冲发生模块产生激励信 号，进行电磁超声检测以及数据采集；若为漏磁检测，则 2-1MUX 模 块选通 B 输入，进行漏磁检测和数据采集。本发明还公开了实现上述 数据采集的装置。本发明方法成功实现将漏磁与电磁超声两种检测结 合在一起，以 FPGA

一种固件可重构的手机数据采集控制器，利用微控制器芯片的 在线固件烧写功能，提供智能手机对其进行固件烧写操作的接口，并 对数据采集控制器的固件存储 Flash 存储单元空间进行分块，能够在一 个微控制器中安装多个采集控制固件。由手机来启动微控制器对应的 采集控制固件。当微控制器中未安装对应的采集控制固件时，则由手 机自动从网上查找、下载相应的采集控制固件，并安装到数据采集控 制器的空闲块区中。这既可以避免更换手机测量功能时对数据采集控 制器采集控制固件的重新烧写，又可以避免将固件程

一种固件可重构的手机数据采集控制器，利用微控制器芯片的 在线固件烧写功能，提供智能手机对其进行固件烧写操作的接口，并 对数据采集控制器的固件存储 Flash 存储单元空间进行分块，能够在一 个微控制器中安装多个采集控制固件。由手机来启动微控制器对应的 采集控制固件。当微控制器中未安装对应的采集控制固件时，则由手 机自动从网上查找、下载相应的采集控制固件，并安装到数据采集控 制器的空闲块区中。这既可以避免更换手机测量功能时对数据采集控 制器采集控制固件的重新烧写，又可以避免将固件程序设计得十分复 杂和

项目背景：2021 年国务院政府工作报告中指出，扎实做 好碳达峰、碳中和各项工作，加大新能源技术研发。据研究 公司 Frost＆Sullivan 发布的一项新报告指出，预计到 2030 年，全球电池储能市场的复合年增长率将达到 23％。由此可 见，未来十年储能电池数量将大幅增加。另一方面，储能电 池安全性引起广泛关注，2019 年 4 月 19 日，美国亚利桑那 州 McMicken 电池储能项目发生火灾爆炸事故；2021 年 4 月 16 日，北京集美家居大红门的储能电站起火。因此储能电池 安全性显得尤为重要。通过人工智能和机器学习等手段预测 电储能电池的安全性已经成为研究热点，英国剑桥大学和美 国斯坦福大学等顶尖高校和科研院所都有相关的实验室。在 国内，中科院、比亚迪、宁德时代、国家电网等企业院所已 经开展了各种类型储能电池和技术的研发。然而，目前国内 外还没有成熟的电储能电池远程管控系统，储能电池数据传 输协议没有公认的标准。由于不同类型的电储能数据指标差 异较大，需要采集的数据缺乏规范标准。另外，何种指标的 变化会引起潜在的储能电池安全问题尚未明确，目前基本是 通过人工经验判断，效率不高，并且准确率较低。如果能够 通过机器学习，深度学习等人工智能手段，结合储能电池实 际工作过程中的电流、电压的变化数据，学习并分析其运行 规律，挖掘出数据变化导致的潜在安全风险，电储能电池的 安全性能将大幅提高。 所需技术需求简要描述：1.研发储能电池故障预测模 型，利用人工智能等手段，通过机器学习的方法对采集的电 池运行状态及参数数据进行分析，实时监控电池运行状态， 对可能出现的潜在储能电池安全问题进行评估，实现对即将 出现的电池故障和安全问题的预判。2.建立储能电池的远程 安全传输协议，对电池运行状态及参数数据进行周期性采 集，并实现多终端异构网络环境下的储能电池数据实时传 输。建立安全传输机制，有效防止数据伪造和恶意攻击。3. 开发电储能电池数据远程管理系统，对不同种类的储能电池 安全问题采取相应的措施，通过网络实现对储能电池的远程 管理，从而延缓或避免由于电池故障产生的安全问题。数据 通信应建立在安全可靠的传输机制上。  对技术提供方的要求:1、建立电储能电池的远程数据采 集和安全传输协议。2、开发研究电储能电池数据远程智能 分析和管理系统。3、在相关领域经验丰富的技术团队的院 校或科研单位。 

一、 项目简介本项目一款基于B/S架构的网络信息采集系统，设计开发完全面向用户，为用户提供全方位的信息服务，实现从任何类型的网站上采集信息，如新闻网站、论坛、博客、电子商务网站、招聘网站等。用户通过注册成为会员以后，既可以进行基本信息采集，也可以通过在线支付，提出自己想要的采集主题和采集方向，享有特殊的采集服务。二、 项目技术成熟程度该项目技术成熟，目前已在河北工业大学科技园、河北工业大学宣传部和河北省科技情报院等高校政府部门进行了使用。三、 技术指标该项目获得2012年河北省大学生创业计划竞赛特等奖和第八届挑战杯中国大学生创业计划竞赛铜奖。四、 市场前景本项目不仅能提供基本的检索功能，还能将采集结果进行进一步分析、加工和处理，可以更好的为用户提供信息服务。可见本项目有着广阔的应用前景和极大的市场空间。五、 规模与投资需求本系统售价10万（包括培训），加上所需服务器、数据库系统软件。总投资预计15万。六、 效益分析该系统可以专注于数据采集领域，致力于帮助各类互联网企业、高校和政府部门等提供数据采集解决方案及消除采集技术难题，非常完善及强大的功能特性，具有良好的经济效益和社会效益。七、 合作方式技术服务、协作开发、提供咨询，具体事宜面议。八、 项目具体联系人及联系方式顾军华，022-60435758，jhgu@hebut.edu.cn