SCT中电数码多媒体液晶教学白板产品功能介绍：   该产品除了具有普通触摸屏的特点之外，更采用了国际先进的LED背光设计，亮度更高、画面更清晰、面板更轻薄。交互式液晶白板搭载了拥有自主知识产权的教育专用白板软件，本软件具有课件及教案制作工具，使用者通过该软件实现书写、擦除、标注、备课等十几项功能，随心所欲的完成教学，也让学生在教学环境中高效学习。   1、  前拆式触摸框，可不拆卸整机结构情况下实现单独拆下触摸框，实现触摸屏前维护；   2、物理快捷键功能：显示屏幕两侧具有电子白板常用功能物理快捷键；   3、端口前置：多种接口前置，方便开关机、设备调节、电脑开关、USB外接设备连接等；   4、外观结构：全拉铝外框结构，表面无尖锐或突起，美观安全，后壳为通风设计，有效防尘及通风散热，延长机器使用寿命。   雅致外观，强大性能   无线蓝牙，无需电线即可使用蓝牙，方便有效。   百变前拆面框，可不拆卸整机结构情况下实现单独拆下触摸框实现触摸屏前维护，还可更换面框，提供多种选择。   OPS插拔式电脑，超薄模块化可插拔式电脑设计，接口齐全，性能稳定。   双系统，双系统冗余备份，拒绝宕机，音画图快捷播放，即兴操作。   前开门设计，前开门设计，水、尘、电三防，前开门内置接口，语音、图像，同步输入。   全触控设计，易阅读，寿命长，高端便捷。

EduOffice智慧全息电钢互动教室以《EduOffice智慧全息电钢互动教室教学系统》为核心，实现专业钢琴谱讲解、教师弹奏示范、琴谱跟弹练习、左右手分弹练习、“瀑布流”弹奏练习、弹奏自动评测、演奏回放讲评等全息钢琴教学应用，高效支持了钢琴教学中的“教、学、练、评、演、创”，满足专业电钢琴互动教学及普及音乐教学的需要。  “全谱器乐、全能歌唱”技术和资源为学生自主创编奠定了一定基础：一体机内置资源降低创编门槛、多模式试唱即时播放试听、多类小乐器音源库从多方面表现作品，促进学生对音乐理解和表达。 教师：  · 触摸屏与教学大屏同屏显示、双向控制。在弹奏过程中无需起身，即能调整教学内容； · 师生视频通话双向互动，音画同步高效指导； · 所有学生智慧电钢琴一键开关机控制，高效管理课堂。 学生：  · 超A0大幅面的学生指法采集仪，88键电钢琴琴键全覆盖，完整清晰记录学生弹奏指法；  · 双色灯条提示功能，真正实现了弹奏全息钢琴谱的正确用手、指法、键位信息提示；  · 学生智慧电钢琴与教学大屏同步显示，便于学生观看授课过程、教师演奏示范；  · 学生软件支持多模式弹奏练习、弹奏自动评测、自主创编学习等。 特色教学功能： 教—全息钢琴谱讲解： 1.    左右手分弹讲解 单独进行左手或右手的单独演奏。选择钢琴谱的左手、右手演奏模式，播放时只显示左手弹奏或右手弹奏的正确键位和指法提示，便于琴谱的分段教学。 2.    指法弹奏讲解 显示弹奏指法，钢琴谱播放时虚拟音乐键盘高亮显示正确的键位并在键位上提示所用手指。显示琴谱指法钢琴谱上会显示出每个音符所用的手指。还可同时选择弹奏指法和琴谱指法。 3.    乐理教学 专业的数字化乐理教学工具与丰富音乐知识库，使乐理学习不再晦涩难懂、枯燥无味，帮助学生在聆听音乐的基础上，通过探索乐谱信息，循序渐进地学习音乐知识，“潜移默化”地培养学生音乐审美能力最终达到学习及运用的目的。 4.    分组管理、多维信息展示 教师可将学生任意分组，实现小组监听。 学生座位、组别、虚拟音乐键盘、作业、电钢上线等多维信息直观显示。 同屏展示所有学生的练习界面，学生在电钢琴上练习弹奏时与练习界面虚拟音乐键盘同步映射。 5.    小乐器讲解 五线谱乐谱、简谱乐谱支持一键显示常用小乐器指法谱参照图示。智能生成小乐器包括：口风琴、6孔竖笛、8孔英式竖笛、8孔德式竖笛、笛子、8孔陶埙、10孔陶埙、6孔陶笛、12孔陶笛、葫芦丝、洞箫等。配备小乐器音源库视听曲谱。 学—全息钢琴谱智能演奏示范： 1.    师生同屏演奏示范 教师端与学生端同屏显示，同步播放乐谱。乐谱播放时虚拟音乐键盘显示双手正确的弹奏键位和手指提示，便于直观了解键位及指法。 钢琴谱任意音符，虚拟音乐键盘会显示对映的键位和应用手指，还可选择钢琴谱任意位置、任选区域的定位播放，反复学习乐谱当中的难点、易错部分。 变速、变调播放，逐步培养学生在键盘上掌握不同调式、调性的视奏和移调能力。   2.    学生琴谱弹奏学习 学生软件具有琴谱播放、琴谱跟弹、瀑布流练习、弹奏评测、琴谱演奏等琴谱练习模块，循序渐进的进行琴谱弹奏学习。 3.    学生弹奏实时纠错 一体化设计的智慧全息电钢琴，双色灯条提示，方便左右 手分弹练习。 超A0幅面的学生指法采集仪，88键电钢琴琴键全覆盖，完整清晰的拍摄学生弹奏练习画面。 学生控制台同步展示所有学生或选择展示部分学生弹奏过程，教师实时查看每个学生的弹奏实况，及时纠正指法等错误。 4.    师生视频通话互动 学生演奏信息、指法练习可视化，系统完整记录所有弹奏信息，教师通过视频语音互动，音画同步高效指导。 练—多模式弹奏练习： 1.    多模式练习方式 琴谱播放、跟弹练习、“瀑布流”练习等多种琴谱练习模式，让学生循序渐进的进行弹奏练习。 2.    左右手分弹练习 单独进行左手或右手的单独练习。选择钢琴谱的左手、右手播放模式，播放时只显示左手弹奏或右手弹奏的正确键位和手指提示，分段练习，疑难部分重点练习。 3.    指法提示 一键显隐弹奏指法、琴谱指法。选择弹奏指法，练习中虚拟音乐键盘高亮显示正确的键位并在键位上提示所用手指。选择琴谱指法钢琴谱上会显示出每个音符所用的手指。还可同时选择弹奏指法和琴谱指法。 评—弹奏评测、课堂评价： 1.    学生自我评测 单独进行左手或右手的弹奏评测；评测过程中可提示节拍、琴谱指法；评测结果将实际弹奏的时长、键位与正确的时长、键位进行对比显示，评测结果一目了然。 2.    演奏实况录制讲评 学生弹奏实况实时录制，及时进行弹奏回放及教师讲评，师生视频通话同步讲评。 3.    课堂即时问答 作为常用的互动教学形式，课堂即时问答是检验学生知识掌握程度的重要手段。在音乐教学过程中，教师提出问题，学生通过电钢琴键盘进行单选答题，所有学生答题对错一目了然。

执行标准:GB/T 50082-2009，JTG 3420-2020 本品采用2020版最新数字电源支持的稳压稳流技术，集RCM两种方法加电通量法三种试验，各级电压及反馈电流皆具有很高精度，8寸嵌入式Linux工业平板电脑触摸屏操作，试验的同时在线计算扩散系数值，测量精度优于国家标准。

产品详细介绍 產 品 特 性 高精密度 高功率因素 高效率 高超載能力 低電磁干擾 低諧波污染 低噪音 體積小重量輕 模具化設計 自動電子迴路系統 適 用 場 所 SMT/AI 設備 　 程序控制系統 醫學監控系統 電子通訊設備 生產線設備 銀行電子設備 自動測試設備 CAD/CAM CNC 放電加工機 CNC PCB 鑽孔機 塑膠射出成型機 電子醫療儀器 實驗室電子設備 電子檢驗設備 音響與視訊設備 安全警報系統 電腦及其相關產品 辦公室 OA 設備 影印/印刷設備 多媒體設備

采用伺服电机直驱式主传动，保留了机械式主传动结构简单成熟可靠的优点，同时兼具比液压主传动更好的特性，其特点显著、功能强大。 特点介绍   采用伺服电机直驱式主传动，保留了机械式主传动结构简单成熟可靠的优点，同时兼具比液压主传动更好的特性，其特点显著、功能强大。   1、可实现冲切、成型、滚筋、刻字等多种工艺   2、全电伺服智能打击头   3、德国力土乐导轨丝杠   4、德国力士乐数控系统

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。

图1. 矿识的4个页面 a: 选取待识别的矿物，可现场拍照获取或从手机相册中选取 b: 截取待识别矿物中心图 c: 输入便携硬度仪测量或经验估计所得的硬度值后得到识别结果 d: 可以不使用硬度值，仅用图片进行识别 表1 矿识与其他相关工作的对比 图片类型 相关研究 性能 可识别矿物数 准确率(%) Raman spectroscopy 拉曼光谱 Computers & geosciences 2013 6 83.0 Microscope 显微镜 Sensors 2019 4 90.9 Mathematical and Computational Applications 2011 5 93.9 Photo 相机图片 Artificial Intelligence in Theory and Practice, 2008 6 91.0 Minerals 2019 12 74.2 photo & hardness 相机图片+硬度 矿识 36 90.6   表2 矿识能够识别的36种矿物及其准确率 矿物名 样本数  仅用图片识别的正确数 结合图片与硬度识别的正确数 Agate玛瑙 5 5 5 almandine铁铝榴石 6 4 4 azurite蓝铜矿 2 1 2 beryl绿柱石 1 1 1 chalcopyrite黄铜矿 2 1 2 cinnabar辰砂 1 1 1 copper铜 2 2 2 fluorite萤石，氟石 11 8 10 galena方铅矿 3 2 3 halite石盐 1 1 1 hematite赤铁矿 8 1 5 malachite孔雀石 6 5 5 opal欧泊 1 1 1 orpiment雌黄 3 1 3 pyrite黄铁矿 6 5 6 quartz石英 4 4 4 sphalerite闪锌矿 1 0 0 stibnite辉锑矿 8 7 8 sulphur硫磺 2 2 2 total 73 52 65 Accuracy \ 71.2% 89%    

小试阶段/n钢板表面质量检测经历了人工目测检测、传统无损检测和基于机器视觉检测的三个发展阶段。人工目视检测表面缺陷的方法效率低、容易漏检、劳动强度大和实时性差。传统无损检测方法包括涡流检测、红外检测、漏磁检测和激光检测等, 这些方法检到的缺陷类型少, 检测实时性不强, 检测的表面缺陷分辨率也不高, 无法有效评估产品的表面质量状况。本技术涉及一种基于多流形学习的带钢表面缺陷识别方法。其方案是：对于任一副带钢表面缺陷图像向量化的向量数据点分别选择类别相同和类别不同的K 个近邻点建立对应的同类数据子图和异

随着视频与图像技术的快速发展，在监控视频中识别特定人物身份有着重要的实用价值。本项目   针对现实场景下，普遍存在的面部遮挡以及拍摄机位和镜头距离变化，而导致传统基于正面人脸的识 别方法的准确率将大大降低，甚至识别错误的问题，提出了一种基于局部分割与融合的算法，应用于 视频分析平台下的特定人物识别，融合多部位识别特征，提高了部分遮挡、多场景和镜头变化下的人 物识别鲁棒性，经充分验证，达到了先进的识别精度，可以满足实际应用的需求。该技术是优化并提 高复杂背景下人物识别精准度的一项核心技术，已申请国家发明专利 1 项。