XM-ATP-III针灸手法练习和考试系统（单机版/网络版）   XM-ATP-III针灸手法练习和考试系统（单机版/网络版）应用了计算机、传感器、无线局域网等技术，可以用更直观的波形曲线显示针刺手法并通过计算机处理手法参数并通过无线网传送到各个仪器上，从而为针刺手法教学提供了科学的手段。   一、功能特点： ■ 实时采集针刺手法，以三维波形式记录手法操作时的频率、力度、离散度，波形光滑、振幅一致。 ■ 针刺手法实时模拟学习，师生手法参数比较。 ■ 手法考试及智能评分功能，评分模块是根据评分参数组成及其与总分数各比例和参考手法的参值利用软件内的计算模块计算出最终成绩。 ■ 产品通过无线网络用一台教师机和其它若干台学生机进行联网，共有联机和单机两种工作状态。有训练和考试两种工作模式，联机时，教师机可以监控学生机，发送指令到学生机上进行教学或考试，考试结束后，学生机能够把考试结果传送到教师机上，同时显示成绩。 ■ 内有参考手法，教师机可最多进行10个新手法编辑和保存并发送到学生机进行训练和考试。 ■ 各项主要功能选择操作简便易行，只需鼠标即可完成。 ■ 可以进行成绩打印。   二、技术指标： ■ 发射频率：433±5MHz，驻波比V.S.W.R：≤1.5 ■ 输入阻抗：50欧姆 ■ 最大功率：10W ■ 输入电压：220V ■ 显示平台：15寸液晶显示屏 ■ 打印机：教师机内置热敏打印机   三、标准配置： ■ 针刺手法测定系统：1台 ■ 针灸针：2根 ■ 电源线：1根 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

本实用新型公开了一种手机平板一体装置，包括平板外壳、手机和信号转接头，所述平板外壳的上表面安装有平板主屏，所述手机放置槽的一侧设置有转动连接信号转接头的转接头连接槽，所述手机屏幕的一侧安装有手机控制键，所述信号转接头的内部安装有信号转接芯片，所述信号转接头的另一侧安装有与第二连接孔转动连接的第二转动杆，所述第二转动杆的内部设置有通孔，该手机平板一体装置结构合理，能够完全代替单一大屏幕平板设备，并将手机的实时内容投入到更适合特定场合下使用的大屏设备内，打破了传统的设备相互分离且不通用原则，大大的提高了

主机背板 主席单元 代表单元 本系统具有基本的会议讨论功能、视像跟踪功能、电子签到/表决/选举/评分功能；其内置的大容量微计算机系统而无需外加电脑连接即可使用，只需通过本厂生产的中央处理器面板控制器设置和简单的连接，可实现高质有序的视像自动跟踪会议控制；也可以通过本厂生产的专用调试键盘进行最简单直观的视像自动跟踪调试及开启话筒讨论、检查校对跟踪定位情况；更加可以通过USB加密匙运行绿色电脑管理软件：增加多达12个主席单元、电子签到/表决/选举/评分功能、申请等待模式及指定发言时间及灵活真实的会场控制。超强抗干扰能力,开机自检功能保证运作正常。 系统主要设备有：中央处理器单元、话筒列席单元、键盘控制单元、高速云台摄像单元、USB加密匙运行绿色电脑管理软件等。   采用工业标准的CAN总线，使系统运行,数据传输更加稳定可靠。 控制面板采用LCD屏对系统进行工作模式和状态的显示，更加直观和人性化。 USB加密匙运行绿色电脑软件进行操作制控，更加方便、准确和稳定。 具有电子签到、表决、选举、评分功能。 智能视像自动跟踪功能。 4+4路视频矩阵功能，可同时交换8路高速球视频信号。 多种工作模式：限制模式、先进先出模式、全开放模式、主席优先模式。 多种云台球机控制协议，兼容性极强：  Pelco_P 、VISCA_SONY-D70 、SAMSUNG、Pelco _D协议 额定电压：AC220V±10% 50Hz 频率响应：20Hz-20KHz 输出阻抗：    REC：200Ω    LINE：200Ω    BALANCE：300Ω    NOBALANCE：400Ω 讯噪比：78dB（1KHz THD1%） 尺寸：480X375X95mm（2U”国际标准机架） 重量：7.5kg 主席/代表话筒 内置高保真电容音头,使声音还原好、清晰度高、噪音小 高效的啸叫抑制功能,超强拾音效果 麦克风开启时，音头红色工作指示灯发亮 高速云台摄像球自动跟踪拍摄 主席单元优先发言权开关，可随时关闭所有列席的代表单元 类型：电容式 指向性：单一指向性 频率响应：50Hz-17000Hz 灵敏度：-45±3dB @ 1KHz 输入电压：DC 18V（中央处理器供电） 最小输出阻抗：1KΩ 信噪比：68dB(A) 输出插座：8P端子座 输入导线：2.1m 8P屏蔽线             附件：防风海棉

轻交互教学互动平台是一个以微信为载体、辅助教师更高效进行智慧教学的教学助手，连通教师课程空间教学平台，集监管、教学、学习．交流于一体，构建手机互动智慧教室。实现学生课前自由预习、师生课中便捷性互动、自适应批改、课后随时随地交流并及时查看教学数据统计报告等功能。

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本发明公开了一种结合语义特征的 ERVQ 索引，包括以下步骤：准备训练索引的图片集 P1 和待索引图片集 P2，对 P1 提取低层特征(SIFT、SURF 等)，使用残差量化索引(RVQ)训练方法训练得到一个 L层的 RVQ 码书 Codebook1，使用 ERVQ 优化方法调整 Codebook1 生成码书 Codebook2，将码书 Codebook2 多层质心一一组合构建索引字典，将索引字典每个索引项上根据语义划分成多个倒排链表结构，对 P2 提取低层特征和语义特征，根据低层特征找到索引项，根

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