产品详细介绍至尊8188亚克力防盗仪 产品编号：323 型　号：至尊8188(SSLT-EM-2008A) 品　牌：盛世龙图 档　次：高档 推荐指数：      特点描述： 采用纯进口全亚克力材料设计、耐磨性强、晶莹剔透，报警灯光采用全反射、全迷幻效果设计，先进的液晶显示人次统计系统，具有精确的报警和超高的检测率，通过公安部安全与警用电子产品质量检测中心检验，是国内外高档图书馆、大型书城、书店、图书馆、药店、音像店、化妆品店、部队等首选产品，现大量出口国外50多个国家。 具体说明： ◆ 保护宽度： 单通道75-120厘米。 ◆ 灵敏度高：采用DMPD（动态多相位检测）技术，最短可以探测3厘米的磁条，高保障地检测目前市面上的全部磁条产品。 ◆ 稳定性好：拥有世界上最先进的DSP技术，完美确保系统的稳定性与可靠性。 ◆ 无误报：先进的检测仪自检能力，有效识别、过滤外界干扰源，实现行家客户要求的高报警、无误报的理想效果。 ◆ 抗金属能力强：自主开发的智能数字化微电脑控制技术和三环同步递归滤波技术，空前提高系统的抗金属干扰的能力，并对抗金属干扰进行自由调节。 ◆ 保护范围广：不仅可以保护图书、药品、化妆品、音像制品，还可以保护U盘、MP3、MP4、移动硬盘、笔记本电脑等电子产品。 ◆安全技术检验：通过公安部安全与警用电子产品质量检测中心检验。 ◆生产工艺：按照公司通过的ISO9001：2000质量管理体系认证要求，高标准、高质量组织设计、生产与服务。 ◆ 技术针对性强：针对大型书店、图书馆、药店、音像店、化妆品店等的安装要求设计。 ◆ 极具视觉冲击力的设计：外观设计高雅大方，选用日本进口亚克力材料、透光性强、抗磨性强、不变形；报警灯光采用全反射、全迷幻效果设计； ◆ 先进的进店客流人次统计功能（三种模式）：可通过独家开发的可视液晶模块实现总人数历史统计（无需计算机、默认配置）；可通过连接计算机实现当日和历史客流流量的统计、分析、报表生成等（需计算机）；通过主机内置模块实现当天人次统计。 ◆ 符合绿色环保标准：产品功率小于5瓦，使用寿命长、耗电量少，对人体无辐射。设计与制造完全符合美国联邦通讯委员会（FCC）颁发的有关无线电频率、信号强度、电磁干扰（EMI）及其它方面的规定。 ◆ 性价比高：国际品质、国内价格  技术指标：  ◆ 综合报警率 98% ◆ 报警方式: 声光报警（报警灯采用全反射、全迷幻效果设计） ◆ 探测范围： 高：5-165cm 宽：75—120cm ◆ 信号处理： 数字式-DMPD（动态多相位检测）技术、DSP多重滤波技术 ◆ 制作材料：纯进口亚克力材料，不变形、不变色、晶莹透亮、抗磨性强 ◆ 无故障时间≥80000小时 ◆ 外型尺寸：150 cm*48cm*3cm ◆ 天线功率： 3.6W-5W ◆ 工作电压：AC:220V±20%、50Hz ◆ 安装形式：底座式、金属扣槽式、预埋管式、切割扣槽式

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

高端智能化、高效节能、低耗能的机械设备主要为：履带式的移动破、圆锥破

中南民族大学广播系统采购项目竞争性磋商

本项目主要使用虚拟现实（VR）技术构建整套轨道交通系统的虚拟现实系统，集各类铁路、铁路车站、调度场所、机务段、车辆段、动车段、动车所等轨道交通关键场所于一体的虚拟系统。使用者可以通过系统置身于一个真实的铁路系统环境，并可在其中与场景进行各类交互工作。对于铁路工作人员，尤其是对于初入轨道领域的新人，通过对该系统的作业，可全面地了解轨道交通系统，学习各类职业技能，且该系统可以将现场教学危险系数降至零，同时该系统对于轨道领域高等院校的教学也具有深远意义。

项目建设了面向机电设备的寿命预测和维修大数据决策系统，可为城市轨道交通建设运维过程机电设备维护检修提供了一种新的解决方案。 基于自主技术构建了基于云+管+端的机电设备大数据采集传输存储分析平台。“端”是自主研发的支持边缘计算的安全可信终端；“管”是基于MQTT的扩展增强安全传输通道；“云”是基于HADOOP技术的工业大数据云平台。平台对机电设备生产经营相关业务数据、设备过程数据和设备外部数据的采集、清洗、集成、建模及应用过程提供全方位支撑，利用机器学习技术对设备剩余寿命可靠度模型和全生命周期成本模型进行了训练和优化，并形成指导性维修方案。 项目采用了自主知识产权的嵌入式安全数据终端和融合安全的传输协议，为保护用户隐私，增强系统可信提供了技术保障。 项目采用了智能边缘计算终端技术，可以根据用户的不同机电设备下载不同的检修预测模型进行预测分析，能够支持灵活的组网方式，适应于各种应用场景，节省用户投资。

项目获国家“863”计划资助。由上海交通大学附属胸科医院牵头，与中国科学院自动化研究所，燕山大学、中国人民解放军海军总医院、北京航空航天大学、北京理工大学和北京集翔多维信息技术有限公司共同完成。 心脑血管疾病是人类的第一杀手，目前的人工手术治疗存在诸多弊端，手术机器人的研究已逐步展开。本课题基于HAM(Human Adaptive Mechatronics)的概念，从人的因素、人机一体化设计、智能控制三个方面对微创血管介入手术机器人进行研究。研究内容包括定位机器人、介入装置、介入操作装置。建立我国微创血管介入手术机器人示范系统，为手术机器人的推广应用奠定基础。 技术参数： 定位机械臂：5自由度；运动部分重20kg；承重6kg； 介入装置：2自由度；重量小于4kg；轴向进给误差小于1%；定位精度1mm；轴向转动圈数任意； 介入操作装置：2自由度；重量小于4kg。 技术创新性： 定位机器人采用单报闸锁死多个关节的被动操作方式，符合手术现场需要； 介入装置能够检测导管/导丝与血管壁之间的阻力，具有独创性； 介入装置能够完成导管、导丝、球囊、支架的递送，是介入装置研究的一个突破； 介入操作装置能够根据导管介入装置检测到的导管/导丝与血管壁之间的阻力产生力反馈，操作医生具有力场感觉。

本发明涉及一种基于Hadoop的海量矢量数据划分方法及系统。该方法包括：基于Hilbert空间填充曲线对空间数据集中的空间要素进行空间编码；通过Map函数和Reduce函数实现空间要素的键值化，并生成空间数据样本信息集；根据所述空间数据样本信息集生成空间数据划分矩阵；根据所述空间数据划分矩阵将各个空间要素划分入对应的存储数据块中，同时将相邻数据块分发至同一集群节点上。本发明系统将Hilbert空间填充曲线引入到数据抽样和划分规则中，充分考虑空间数据相邻对象的空间位置关系、空间对象的自身大小以及相同编码块的空间对象个数等影响要素，不仅保证了样本信息集的空间分布特征，提高了海量矢量数据的空间索引效率；同时也保证了基于HDFS数据块存储的负载均衡。

本发明涉及无土栽培技术领域，尤其涉及一种鱼菜共生水肥处理系统及方法，包括原液储存装置、压力混合装置、缓施装置、喷施装置和控制装置，原液储存装置通过第一管道与压力混合装置的进料口连接，第一管道上设有电磁阀，缓施装置和喷施装置分别通过管路与压力混合装置的两个出料口连接，管路上设有第一比例阀，电磁阀和第一比例阀均与控制装置连接。本发明在作物生长初期和成熟期只启动缓施装置施肥，旺盛期同时启动缓施装置和喷施装置，补充大量元素营养液启动缓施装置，补充微量元素营养液启动喷施装置，实现精准高效施肥、补肥，具有高效利用肥料，显著提高蔬菜产量和质量，缩短蔬菜生长时间，降低用工强度等特点，达到了智能精准水肥管理。