产品详细介绍1.1 产品简介 嵌入式录播追踪一体机是实现对图像信号进行采集、预处理、自动追踪导播和录制，并进行输出的前端设备。可支持4路1080P视频信号和两路音频信号的采集，并提供多种画面合成方式供用户选择。嵌入式录播一体机结合了硬件系统的高性能，软件系统的灵活性和兼容性的优势，支持全高清视频的采集、编码，实现多屏合一的方案。能够在复杂的环境下高效运行，适应不同直播录制场合，可广泛应用于教育行业、远程医疗、监控及可视电话、政府部门、军事应用等。 集成的追踪自动导播切换功能与录播共用相同的视频源，无需增加额外的摄像头，采用先进的机器学习，图像智能分析等算法，使得设备即装即用无需调试。既降低了录播系统的成本，又大简化了设备的安装调试过程。 1.2 产品优势  全芯片嵌入式架构     硬件集成、嵌入式操作系统，保证长时间工作稳定，有效防止病毒和网络攻击，确录制资料安全。  高品质音效     支持双声道高清音频（AAC-LC）编码，支持标准CD格式的44.1K采样，完美音质享受。  超强图像性能     采用领先的核心视音频处理技术，卓越的信号处理能力，自如应对多达2路1080P@60fps或者4路1080P@30fps全高清视频编码。  丰富的接口设计，自由接入任意信号源     系统提供多组HDMI（DVI-I）、HD-SDI、YPbPr及VGA信号接口，高清视频分辨率支持1080P@60，能够自由接入任意信号源，全面满足各类需求。  高低码流同步录制     录制过程支持高低不同速率的录制码流，同时生成点播服务的MP4文件。  集成追踪自动导播切换     录播和追踪集成于一体，可自动导播切换。  导播策略可配置     导播策略支持在线配置。 1.3 产品功能  视频输入     嵌入式多媒体高清录播机可精准检测4路视频信号和1路音频信号，优良的兼容多种品牌的型号和摄像机的模拟信号，可适应复杂的采集场景。对采集到的信号源编号处理，对接相应的物理接口，便于用户了解信号源对应的设备。自动识别和匹配各种分辨率，能支持1080@60的高清信号，配置灵活。  画面合成     将采集到的摄像机信号、PC屏幕信号、摄像头信号任意组合，多种画面合成方式适用于多场合的使用需求。  视频输出     配置HDMI和VGA两个输出接口。可自动检测出输出口所接显示设备的分辨率和刷新率。对于输出参数支持灵活的自动匹配和人性化的手动设置，在摒弃以往繁琐操作的同时，也可提供用户更舒适的视觉享受。  多协议支持     采用主流的H.264视频编码和AAC音频编码，采用RTMP，RTSP，RTP传输协议，为系统提供良好的适用性。可编码输出高低不同的视频质量，用户可根据网络环境选择合适的视频质量。  存储     以标准MP4格式进行文件存储，普适于各类播放终端，灵活易管理。

PanoSim自动驾驶仿真测试软件介绍 PanoSim是一款面向汽车自动驾驶技术与产品研发的一体化仿真与测试平台，包括高精度车辆动力学模型、高逼真汽车行驶环境与交通模型、车载环境传感器模型和丰富的测试场景等，以及面向汽车自动驾驶软硬件开发的场景及交通流构建、车辆建模、环境传感器构建、虚拟实验台、动画与绘图等系列工具链，具有很强的开放性与拓展性，支持第三方的二次定制化开发，操作简便友好。 （1）支持MIL/SIL/HIL/DIL/VIL多物理体在环仿真：提供各类I/O接口可便捷地接入各类实时处理器、控制器、传感器、驾驶模拟器，以及包括车辆及其底盘和动力执行机构在内的各类软硬件系统，以满足自动驾驶研发在不同阶段、不同环节的实时仿真需求；             （2）支持ADAS/V2X和自动驾驶仿真开发与测试：支持包括汽车自适应巡航（ACC）、自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）、自动泊车（AP）、交通拥堵辅助（TJP）等在内的高级驾驶辅助系统（ADAS），以及其它自动驾驶技术与产品的仿真开发与测试；  （3）支持驾驶模拟体验、人机交互与人机共驾：支持高逼真度的驾驶体验，包括不同道路、交通和天气环境下的驾驶体验，ADAS功能和自动驾驶系统体验，支持人机交互与人机共驾系统的研发与测试等； （4）支持自动驾驶感知/决策/规划/控制算法开发：集高逼真度道路与环境模型、交通流与智能体模型、传感器模型、车辆动力学模型等于一体，支持自动驾驶感知与决策、规划与控制等算法开发、模型训练和测试要求； （5）支持多节点、分布式实时仿真：通过高逼真实时环境渲染、高精度传感器模型、分布式实时仿真架构、高算力、真实数据接口模拟等支持车辆真实EE架构下包括相机、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等在内的多传感器分布式机群模拟，以及数据处理器、运动控制器、驾驶模拟器等在环的自动驾驶算法开发与测试； （6）支持数字孪生测试与高并发云仿真: 支持虚拟环境下的道路、交通与气象模型，环境传感器模型等与真实世界车辆和车载软硬件系统的数字孪生测试；支持基于云平台的人-车-路-环境信息融合、云端一体高并发实时仿真；支持云平台下的实时在线学习与模型训练、自动驾驶算法的高效迭代与仿真测试等（以上系统功能见图3）。

发电设备维修是一项复杂的系统工程，然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下： 　　（1）基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序：确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式，制订了状态维修的工作程序及其具体内容。 　　（2）生产实时数据接口技术及数据库管理系统：开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统，实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。 　　（3）发电设备状态维修理论与技术体系：确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案；建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则；给出了状态划分规则和状态阈值确定方法，建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型；建立了主设备定期维修的间隔优化模型，以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型；建立了基于RCM定量分析的维修优化模型；建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。 　　（4）发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统：建立了SRCM分析平台和维修知识库，可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析；建立了状态评价及预测平台，可实现综合状态实时评价和预测；建立了维修决策及评价平台，可实现维修的智能决策及优化；建立了缺陷管理平台，可实现缺陷处理自动化；建立了备件存储优化及管理平台，可节省备件的购买和存储费用；建立了维修过程管理平台，可实现维修计划的全程管理。 　　本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系，可促进发电设备维修技术的进步；为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台，可以优化定期维修间隔，减少维修时间，降低维修费用和维修风险；提高设备的可靠性和可用率，改善机组的运行性能，增强发电能力。

发电设备维修是一项复杂的系统工程，然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下： （1）基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序：确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式，制订了状态维修的工作程序及其具体内容。 （2）生产实时数据接口技术及数据库管理系统：开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统，实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。 （3）发电设备状态维修理论与技术体系：确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案；建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则；给出了状态划分规则和状态阈值确定方法，建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型；建立了主设备定期维修的间隔优化模型，以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型；建立了基于RCM定量分析的维修优化模型；建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。 （4）发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统：建立了SRCM分析平台和维修知识库，可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析；建立了状态评价及预测平台，可实现综合状态实时评价和预测；建立了维修决策及评价平台，可实现维修的智能决策及优化；建立了缺陷管理平台，可实现缺陷处理自动化；建立了备件存储优化及管理平台，可节省备件的购买和存储费用；建立了维修过程管理平台，可实现维修计划的全程管理。 本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系，可促进发电设备维修技术的进步；为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台，可以优化定期维修间隔，减少维修时间，降低维修费用和维修风险；提高设备的可靠性和可用率，改善机组的运行性能，增强发电能力。

1. 痛点问题 随着十三五电力行业基本实现烟气超低排放，我国大气污染治理的主战场从电力转移到了工业炉窑等非电力行业，工业炉窑具有种类多、数量大、排烟温度低、污染物成分复杂且浓度波动大等特点，目前传统工业烟气净化采用除尘与脱硝单元串联独立运行，该工艺设备规模大、运维成本高、难以适应工业炉窑复杂多变的烟气条件。因此，开发低成本、短流程、高适应性的多污染物协同脱除材料和技术，成为工业烟气净化领域发展的新方向。其中，以过滤材料为基体耦合催化活性组分的多污染物协同脱除一体化技术成为国内外广泛关注的应用前景较好的新技术。 陶瓷催化脱硝滤芯其表层膜具有致密的微米级孔结构，烟气粉尘去除率可达到99.9%以上；滤材内部支撑体涂覆的催化剂，同时可通过SCR机制实现烟气氮氧化物高效脱除。一体化烟气净化技术改变了当前除尘、脱硝等独立运行的传统烟气净化工艺，具有工艺流程短、设备投资低、运行费用少以及占地空间小等显著优势，实现多污染物协同脱除，是一种极具应用前景的除尘脱硝一体化的新技术，将成为中小型锅炉烟气净化领域的新发展趋势。 2. 解决方案 开发出拥有自主知识产权的新一代三维分级陶瓷催化滤管，该技术的核心是可以控制涂覆陶瓷纤维滤管催化层厚度，保留滤管外表面致密层，使得陶瓷催化滤管具有过滤阻力更低、除尘效率更高、脱硝效率更强等优点，该陶瓷催化滤管在2020年已于东台中玻特种玻璃有限公司建立一套具有工程参考意义的中试侧线试验，运行以来，经过权威第三方检测机构检测，其中SO2＜10mg/m3、颗粒物＜3mg/m3，NOx＜23mg/m3，氨逃逸＜5 mg/m3，满足行业超低排放标准要求。通过中试平台长时间的稳定运行，表明了以三维分级陶瓷催化滤管为核心的多污染协同脱除技术的可行性，使得工业烟气治理技术更加集成、高效、经济。为后续的在玻璃行业及其他工业炉窑规模化应用奠定了基础，并且2021年3月已成功完成玻纤行业炉窑工业烟气超低排放示范项目，也预示该项技术得到了市场的认可，填补国内该技术的空白。可以在其他行业焦化、垃圾焚烧、危废、陶瓷、生物质锅炉、耐火材料炉窑及水泥等行业推广应用，实现实现工业烟气经济、高效、深度治理。 合作需求 与浙江致远进行优势互补，目前团队已经实现了小批量规模化量产，并在不同行业进行了中试试验，取得了较好的净化效果，成果转化后实现工业化生产，公司目前自主研发了涂覆工艺和装置，生产工艺和此次受让技术十分匹配，可满足此次放大的技术产品设备需要。结合公司较强的工程设计能力、施工能力、市场开拓能力及售后服务等，在玻璃、焦化、生物质发电、垃圾焚烧等烟气治理行业进行推广应用。

本发明公开了一种适用于高水分宽粒径低阶煤的流化床分级干燥装置，包括流化床分级预热室、粗粒流化床干燥室、中粒流化床干燥室和细粉流化床干燥室，粗粒流化床干燥室设置在流化床分级预热室下部，中粒流化床干燥室和细粉流化床干燥室分别设置在流化床分级预热室一侧的前后部，煤粒通过分级预热室进行分级和预热，经分级后的煤粒从不同的溢流管溢出，分别送入粗粒干燥室和中粒干燥室中，随排气带出的细粉由旋风分离器分离后送入细粉干燥室中干燥，

本发明属于水库优化调度领域，公开了一种随机来水情况下的水库蓄水期径流分级控制发电调度方法。首先，将蓄水期入库径流划分为面临时段和余留期长时段两个阶段，分析水库多年历史入库径流数据，统计得到蓄水期各时段当前径流和余留期长时段平均径流间的转移概率矩阵。然后离散蓄水期各时段水库运行水位和入库流量，得到各时段水库水位和入库流量的组合。针对每一种组合，根据转移概率矩阵获得余留期长时段各种随机平均入流值概率，计算得到使当前时段和余留期长时段发电量期望值最大的决策流量值，对蓄水期所有时段计算完毕后组合编制得到径流

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。

心理健康自助系统