产品详细介绍互联网+大数据智能书柜教学实训系统 一、 概述智能书柜是以智慧图书柜或微型智慧图书馆为载体，可以广泛的在校园、公司写字楼、商场、社区、公园等地方使用，比如放置在校园的各个角落，如教学楼每层走廊、每间教室、宿舍楼等地，无需专门的图书管理员，学生可以随时随地快速方便的进行图书借还操作，而且校园内的所有图书可以随意流通借还，是传统图书馆功能在使用空间和时间上的扩展，是实现阅读无处不在、阅读触手可及的基础平台。互联网+大数据智能书柜是以智能书柜为硬件平台，综合了互联网数据传输、云大数据处理功能，通过在图书上粘贴RFID标签，利用智能书柜里面的RIFD读写器和RFID天线对图书标签自动实时识别，实现图书批量自助借还、智能盘点、智慧拣选、图书防盗等一系列智能化的图书管理，结合云平台大数据分析挖掘，实现精准图书采购、个性化指导学生借书种类和阅读时间，构建阅读学习成长模型。互联网+大数据智能书柜基本组成部分如下：第一部分：感知层和控制层，包括RFID图书信息采集模块、RFID人员身份信息采集模块、二维码信息采集、摄像头信息采集和控制、电控锁控制模块等；第二部分：传输层，包括有线网络传输、无线网络传输，如WIFI、4G等；第三部分：应用层，主要是智能书柜应用软件功能；第四部分：云服务器大数据处理，主要是大数据挖掘分析功能。这四部分功能，结合配套的相关设备，使互联网+大数据智能书柜成为用RFID等物联网技术手段改变图书馆传统借阅、阅读环境的典型应用。互联网+大数据智能书柜教学实训系统是用于研究RFID等物联网技术实现典型应用的平台，完成RFID等物联网技术从技术到实现典型应用相关的教学和学习13965501553

产品详细介绍Enlogic的EN1000 系列产品---IRMC级别测量系列涵盖了电能测量，功率和环境监测的功能。计费级精度的瓦-时电能测量为用户计费，PUE及效率计量，工程项目规划以及容量管理提供了精准的电能测量数据。持续的为IRMC每相的输入电源和断路器提供实时监测，该实时监测数据能在每个潜在电源问题发生之前提供预警，并保证用户更好的实现输入相和分路之间负荷的平衡，提高设备的可靠性与电源效率。 Enlogic的超薄机身及断路器的设计吻合了用户节约机柜空间的需求。每个Enlogic IRMC上可连接多达6个外置传感器，实现了完整远程监测和报警的解决方案。企业级的网络管理允许您轻松的通过HTTP, HTTPS, SNMP, 或Telnet实现管理功能；而与LDAP/S和AD（活动目录服务）的巧妙整合，允许您轻松的集成到现有的目录服务中。其他显著特点包括带色标识别的输出端口及断路器，标准的锁紧IEC插头，高可视角的OLED 显示屏，以及可现场热插拔的网络管理卡等提高了产品的可靠性并能减少人为错误造成的损失。输入允许输入电压：: 380-415 VAC +6%, -10%每相输入电流：: 16APhase Type: 3-phase, Y最大输入功率(kVA)：: 11.52输入频率(Hz)：: 50输入插头类型：: IEC309 516P6输入电源线长度：: 3.0m输出输出电压：: 220-240 VAC总输出端口数：: 42IEC C13 输出端口数：: 36Total # of IEC C19 Outlets: 6每个输出端口的最大电流：: 10A物理尺寸长,mm：: 1730 mm深,mm：: 44 mm宽,mm：: 55 mm外壳颜色:: Black环境要求：可运行温度：: -5 to 60°C可运行相对湿度：: 5-95% RH, non-condensing最高可运行海拔高度：: 0-3,000 m存储温度：: -25 to 65°C存储相对湿度：: 5-95% RH, non-condensing存储最高海拔高度：: 0-15,000 mCompliance ApprovalsUL: 否EMC: 是安全认证：:环境认证::

新冠肺炎常规通过病史、CT等进行病情评估，但重症病房应用超声不便，还需要评估重症患者的心脏等多器官，然而操作者绝大多数不是专业超声医生，这为如何在治疗重症患者的过程中更好地发挥超声的作用提出了难题。深圳国际研究生院袁克虹团队与深圳华声医疗技术股份有限公司合作，用人工智能技术赋能5G超声设备，增添采集心肺关键标准切面的导航以及关键参数的自动测量等功能，辅助医生对重症病人进行动态评估和治疗。 袁克虹团队与深圳华声医疗技术股份有限公司1月中旬组成研发团队，在已有合作工作的基础上，针对新冠肺炎重症患者临床超声的迫切需求开展联合攻关，半个月就获得了较好的成果。该技术从2月初开始在武汉协和西院等多家医院使用，在一定程度上辅助了医生对重症患者进行疾病的动态评估和治疗指导。 目前该技术正由国家感染性疾病临床研究中心（深圳市第三人民医院）牵头开展进一步研究，将完善和改进现有功能，优化远程诊断流程，实现超声为医生治疗重症患者提供更智能、更可靠、更专业的帮助。

项目简介： 水安全是一个国家社会与经济发展的基本保障。水资源的管理和 使用需要精确和及时的监测。现有的水质检测技术需要不断提高其便 携性、降低成本、提高测量灵敏度，用来实现野外的实时水质监测。 本项目以 pH、pO2、温度等水质参数为出发点，通过小型化相关 传感器和检测设备，研发出可用于多参数水质检测的手持式设备。 项目特色： 用于水质多参数检测的手持式设备包括多个传感器、传感器信号 采集电路、低功耗蓝牙（BLE）和窄带物联网（NB-IoT）等通讯电路 以及多传感器融合算法等软硬件模块。 一般商用的 pH、pO2、温度等水质测量设备，需要使用市电供电， 只能在室内使用或者工作环境必须有市电的接入口。使得水质测量范 围受限。并且多数水质检测设备体积较大，难以携带。少数可手持的 设备，成本高昂，功能单一，难以适应室外多参数水质检测的需求。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

太阳能光伏发电绿色无污染，而且我国太阳能资源丰富，水平面总辐射约 1680 吉瓦（1 吉瓦=1000 兆瓦=109瓦），大部分可以用于太阳能光伏发电。随着光伏材料以及相关技术的发展，光伏发电成本已经大幅度降低，光伏能源作为一种新型清洁能源在我国的应用规模迅速增长。光伏发电已经跨越了示范应用阶段，进入了大规模推广的阶 段。近年来，光伏发电产业规模迅速增长。截止到 2015 年 6 月底，中国光伏发电累计装机容量达到了 35.78 吉瓦，其中光伏电站 30.07吉瓦，分布式光伏 5.71 吉瓦。根据美国 IHS 咨询公司预计，2015 年全球光伏装机量增长 16%~25%，达到 53-57 吉瓦之间。

本实用新型涉及一种带有智能家居系统的拼接式楼房。本实用新型由拼接式楼房组件以及智能家居控制系统组成，所述拼接式楼房组建由设置于房间框架内的基层以及设置于基层上的装饰层和隔板组成，所述智能家居系统由服务器终端、安防系统、环境调控系统、网络系统以及远程终端。本实用新型在建筑开发商提供的最基础的框架基础上，购房者可将内部结构灵活改变，由用户定制。实施上按照功能可以由其他专业供应商构造（整体厨房、浴室已经有专业分工，不需使用水泥来固定瓷砖，更换时简单无损耗，使得变换房屋构型变成了更加容易）。本实用新型将多种市场通用产品集成，适合于家居的智能化，可构建性价比较高的智能家居控制系统，远程控制方式灵活多样，用户可通过智能手机和PC机对家居随时进行监控。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

太阳能光伏发电绿色无污染，而且我国太阳能资源丰富，水平面 总辐射约 1680 吉瓦（1 吉瓦=1000 兆瓦=109 瓦），大部分可以用于太 阳能光伏发电。随着光伏材料以及相关技术的发展，光伏发电成本已 经大幅度降低，光伏能源作为一种新型清洁能源在我国的应用规模迅 速增长。光伏发电已经跨越了示范应用阶段，进入了大规模推广的阶 段。近年来，光伏发电产业规模迅速增长。截止到 2015 年 6 月底， 中国光伏发电累计装机容量达到了 35.78 吉瓦，其中光伏电站 30.07 吉瓦，分布式光伏 5.71 吉瓦。根据美国 IHS 咨询公司预计，2015 年 全球光伏装机量增长 16%~25%，达到 53-57 吉瓦之间。 项目特色和创新之处： 分布式光伏系统便于实施，是受到各级政府鼓励的分布式电源模 式，但是由于在设计、管理和评价机制等方面的制约，特别是过高的 后期维护费用，使其推广过程遇到一些障碍。高效率的分布式光伏云 基于物联网技术，对电站中光伏组件的输出性能进行实时的监测，并 对形成的运行数据进行实时的大数据分析，从而获得电站运行的性能 评价指标，以及可能影响电站性能的因素，并给出进行电站性能优化 的建议，提高电站产出。由于采用了高可靠性的无线数据采集技术， 可进行无人化的值守和远程监控，大大降低运维费用。 相比国内产品，具有通信速率高、系统可靠稳定等优势，达到国 际先进水平。本项目方案综合成本低，有利于增加光伏电站的透明度。 与国外同类产品相比，成本只有其 1/4 左右，具有很强的市场竞争力。 组件级的光伏电站数据采集模块。每块太阳能组件对应一个电压监测模块，方阵中每个组串串联电流监测模块都通过本地通讯链路将 数据上报至数据中继模块，将数据通过电站路由器上传至云数据服务 器，传输过程中进行了数据加密，保证数据的可靠性和安全性，所有 的数据在云数据服务器内进行存储与处理，用户可通过 PC 或移动终 端进行数据的调取和查看。 主要技术指标及条件 组件级的电站数据采集系统具有速度快，可靠性高等特点，具体 的技术指标如下： 最大采集频率：120 次/分钟 自身平均功耗：5mA 峰值功耗：150mW 环境温度：-20~80℃ 最大电站规模：1GWp 应用前景及社会价值： 该技术可以在已建或新建光伏电站上应用，大幅提升光伏电站的 运行质量和发电量，降低运维成本,最终实现光伏发电系统的智能管 理、智能运维、智能监控，使得光伏电站也真正进入“智能化”时代。 该项技术能够大幅提升国内光伏电站的技术水平，从而为节能降耗做 贡献。