产品详细介绍

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产品详细介绍玻璃震动报警器，探测器玻璃破碎报警器，世宁探测器玻璃破碎探测器，探测器，玻璃破碎sn-818-11  玻璃破碎探测器的主要特点及安装使用要点1.玻璃破碎探测器适用于一切需要警戒玻璃防碎的场所。除保护一般的门、窗玻璃外，对大面积的玻璃橱窗、展柜、商亭等均能进行有效的控制。2.应正对着警戒的主要方向安装，避免遮挡物对声波的传输。3.安装要尽量靠近要保护的玻璃，尽可能地远离噪声，减少误报。4.玻璃破碎探测器与被保护玻璃的夹角不得大于90度，以免降低探测力。5.窗帘、百页窗或其他遮盖物会部分吸收玻璃破碎时发出的能量，特别是厚重的窗帘将阻挡声音的传播。在这种情况下，探测器应安装在窗帘背后的门窗框架上或门窗的上方。6.探测器不要装在通风口或换气扇的前面，也不要靠近门铃，以确保工作的可靠性。概述无线玻璃破碎探测器是专门用来探测玻璃破碎功能的一种探测器。当入侵者打碎玻璃试图作案时，即可发出报警信号。它是高科技数码技术的结晶品, 它把麦克风接收到之音频讯号通过微处理器进行数码过滤及准确的分析, 比较内存数据库, 与实际的玻璃破碎信号(4-6Khz) 波形相比对而忽略其它噪声, 从而决定是否警报信号,它能准确探测真正的玻璃破碎声音,而其它噪声(例如拍手)绝不会引起误报。既然探测器分析的是信号的波形而不是振幅，那么它就可以穿透窗帘等的遮挡进行监测, 而不会因安装环境改变(如户主添加窗帘或家具)而影响监测质量。同时它的灵敏度连续可调, 保证可以根据环境情况设定一个最佳工作点--防误报而不减灵敏度。探测器的监测范围为一整个房间, 与窗户多少无关。技术参数数字处理器 12/8 bits 8MHz 灵敏度 连续可调 保护范围 最高灵敏度: 9米距离 工作温度 －20℃至50℃ 电源输入 9－16Vdc,17mA 安装位置 天花或墙壁, 接近或面对玻璃窗 抗干扰 抗无线电及电磁波 玻璃窗大小 任何大小玻璃 警报指示 红色LED亮保持3秒 LED指示 绿LED亮: 探测红色LED亮: 警报 警报输出 常闭，28Vdc  0.15A 防拆开关 常闭，盖被拆除开路，0.15A，28Vdc 工作湿度 95% 重量 100克 尺寸 90x66x25mm  (宽x高x深)  刘生 15013775514/0755-89206127 商务Q 272820915 

产品详细介绍双流高清编码器SDI编码器HDMI编码器Kylines LMT8002HD      Kylines LMT8002HD高清编码器采用最为先进的H.264/AVC视频压缩算法和MPEG4 AAC音频压缩算法。双流输出，1路视频信号输入，可以有2路相同或不同协议流输出，传给不同的应用，互不干扰，相当于两台编码器独立工作。大大节约了成本。 为适应各种复杂的网络音视频协议Kylines LMT8002HD提供了多种视频格式和流媒体协议，例如RTMP, RTSP/RTP, MMS, UDP等。用户可以通过网络流行的Flash播放器，VLC播放器，Windows Media Player等进行直播视频观看。可广泛用于网络视频直播，手机视频直播，远程会议，酒店VOD，校园广播，医院专家会诊等众多应用领域。Kylines LMT8002HD主要特性:1. 双流输出：同时720P和标清输出2.HDMI，HD/SD-SDI,模拟视频输入，数字音频输入,模拟音频输入3支持标清、720P、1080I、1080P视频格式4.嵌入式WEB网络管理5.支持TS OVER UDP、FLV OVER RTMP、ASF OVER HTTP输出6.支持向Adobe FMS发布实时直播流7.支持向microsoft WMS发布时时直播流8.支持协议RTMP, RTSP/RTP, UDP，HLS等 Kylines LMT8002HD技术指标：输入 视频 1路HD/SD-SDI，BNC接口 1路HDMI (HDCP Support) 1路标清AV 音频 HD/SD-SDI内嵌音频 HDMI内嵌音频 1路立体声（左右声道）视频 分辨率   1280×720P 720×480P/i (NTSC) 720×576P/i(PAL) 480x320P/i 320x240P/i 编码 H.264/AVC High Profile Level 4.1(高清)H.264/AVC High Profile Level 4.0(高清)H.264/AVC High Profile Level 3.0(标清) 压缩率 1Mbps(720P60) 码率 0.8Mbps~20Mbps 码率控制 CBR/VBR GOP类型 IP IBP IBBP IBBBP  帧率 15Hz – 60Hz音频 编码 AAC、MPEG-1 Layer 2 采样率 48KHz 采样精度 24 bit 码率 30Kb/s~384Kb/s以太网输出 TS OVER UDP FLV OVER RTMP ASF OVER HTTP操作 液晶+按键操作，网络管理(WEB)，英文操作界面 可通过网络进行软件升级机电 环境 0~45℃(工作)，-20~80℃(存储) 尺寸(宽x长x高) 1U机箱 (482mm×360mm×44.5mm) 重量 3Kg 电源 AC 110V±10%，50/60Hz或AC 220V±10%，50/60Hz 功耗 8W

重庆智能工程职业学院是重庆市人民政府批准、教育部备案的全日制普通高校，面向全国计划招生。学院位于西部职教名城、重庆职教基地——永川。学院依托华为技术优势，面向科技前沿办学，定位云、大、物、智、移等新技术高技能人才培养，是华为ICT人才培养基地、华为ICT师资培训基地、华为ICT技能大赛赛场、华为“1+X”证书培训认证中心、华为人工智能联合技术创新中心。学院立足打造“大学校园+科研机构+产业园区”融合发展共同体，华为（永川）联合创新中心建在校内。华为指派专家协同推进学院师资建设、专业建设、实习实训、创新创业、专业认证、就业服务、产业发展，学生在校期间即可获得产、学、研全方位能力培养和个人发展。学院是华为5G新型智慧校园示范项目，广泛应用华为最先进设备和技术，搭建了“一平台（华为数字平台）、二中心（创新中心、数据中心）、三云（公有云、华为云、私有云）、四网（5G/4G、物联网、无线网、有线网）”智慧生态，并通过IPV6 over 5G+WIFI6+光纤进行全联接，通过大数据、云计算、物联网实现全智能。学院建筑充分借鉴华为深圳总部风格，采用园林式书院布局，格调高雅、环境优美，各种设备设施高端智能，已是热门旅游目的地和网红打卡地。在重庆智能工程职业学院读书，将是您一生最美好的学习时光！ 三、学校地址：重庆市永川区华为大道666号四、招生电话：023-49669696/49669797五、网址：www.cqai.vip

电子科技大学机械与电气工程学院彭倍教授和骆德渊教授带领该校机器人与无人系统团队根据疫情需要，迭代研发了“小护士”智能机器人。目前有两台“小护士”智能机器人已在武汉汉阳方舱医院“上岗”。据了解，“小护士”智能机器人可以根据设定的程序，自主导航，进行喷洒消毒，派发药品，还可以对病人进行生命体征测试，包括体温、血压、心率、血氧检测分析。此外“小护士”智能机器人还可以通过人脸或指纹对病人进行身份确认，搭配热成像人体测温系统，测量精度高。同时还可以实现24小时智能监测预警，无人值守，远程遥控，能极大降低医护人员工作强度和暴露风险。“小护士”智能机器人的原型是机器人与无人系统团队牵头的四川省重大科技专项课题——用于警方的看守监视智能机器人。疫情发生后，团队老师发现，大量医护人员疲于配药送药分发，人与人的接触也会增加感染风险，如果用机器人来进行测温、配送药品，一方面可以把医护人员从繁复的工作中解放出来，另一方面可以隔离输入性传染源，降低交叉感染的风险，于是紧急迭代开发出了“小护士”智能机器人。

上海大学机械自动化工程系主任田应仲老师临时组建了由教师李龙、袁光杰和08级研究生校友高雨、陈孝光组成的“高污染危险环境下智能消毒机器人”攻关小组，将智能机器人科研工作与抗疫前线需求结合，一方面与瑞金医院、龙华医院、杨浦中心医院感染科的医生与医护人员通过视频会议、微信会议等方式，了解消毒要求与作业规范；一方面积极联系消毒器材与药品厂家落实消毒方案与原材料供应，开展消毒机器人研制工作。 得益于上大“智能制造及机器人中心”充分的技术储备、校内外团队通力合作、校友的倾力支持，攻关小组克服重重困难，在不到20天时间内研制出了可替代人工进行消毒作业的智能机器人。

疫情隔离病房智能配送机器人集成现阶段全国最强的无人驾驶技术，有非常强悍的记忆力，可以自主识别读取地图，自主识别读取工作环境，建立信息库，自主规划路径，去到任何它想去的地方，完成物资的点对点配送。比如从药房将药品送到护士站，只需将药品放入机器人的“肚子”，告诉它去哪里即可。在输送过程中，无需人员操作，极大地减少了医护人员进入隔离区的频次，起到较好的隔离保护作用。 机器人的应用在成本节省以及预防交叉感染方面也卓有成效。由于该款机器人内部有自动消毒净化功能，外壳材质也是用抗腐蚀的医疗材料制成，只需用酒精喷洒或消毒巾擦拭十几秒即可完成消毒，让医护人员工作更安全、更高效。部署好的智能机器人通过控制中心智能调度即可实现自主开关门、自主搭乘电梯、自主避障、自主充电等功能。该款智能配送机器人负责物资点对点配送工作，帮助一线医护人员减轻负担，同时降低临床工作人员交叉感染的风险。

本技术实现了“云-边-端”融合的分布式计算框架。基于演化知识图谱融合大规模端设备采集的异构数据，为云端智能决策提供数据支撑。利用基于分支网络的边缘智能技术，满足智能终端输入数据的高精确度、近实时推断分析处理需求。通过面向群智学习应用的端、边缘和云分布式协同训练优化关键技术，在保障终端数据隐私前提下实现云边端环境下的大规模高效分布式模型训练。