产品详细介绍  一、主要功能：      B2B模式：B2B交易平台实现商场通过网上交易平台向工厂在线订购产品，并利用交易洽谈等手段建立订购合同，厂家受理订单，通过物流送货、银行转账最终完成交易的整个流程。      B2C模式：B2C交易平台实现了消费者（客户）进入网上商城选购商品，建立新采购单并选择支付，商场受理订单通过物流企业送货的整个B2C交易流程。      C2C模式：C2C交易平台模拟了用户使用拍卖网站进行交易的整个流程。      物    流：送货单管理（管理电子商务中的送货单和物流资费等），财务管理（管理电子商务中的财务信息）。      银    行：储蓄业务（对个人帐户管理、转帐、网上银上等业务的管理），对公业务（对企业用户帐户管理、转帐、网上银上等业务的管理），信贷业务（对企业、个人用户贷款管理、贷款信息），代理业务（对商场用户特约商户的管理）         C A: (Certificate Authority)是数字证书认证中心的简称，是指发放、管理、废除数字证书的机构。CA的作用是                  检查证书持有者身份的合法性，并签发证书（在证书上签字），以防证书被伪造或篡改，以及对证书和密钥                  进行管理。         EDI: 是英文Electronic Data Interchange的缩写，中文可译为“电子数据交换”。它是一种在公司之间传输订单、                  发票等作业文件的电子化手段。   二、主要模块   管理员 帐号管理、个人信息 教师端 （图一） 班级管理、学生管理、网站管理（审核模式、资讯管理、资讯审核、关键字审核）、系统设置（产品库管理、物流车辆管理、进口求购信息、政府采购招标）、考核管理（考核设置、考核评分、出口单证评分）、公告管理（公告列表、添加公告）系统帮助 学生端 （图二） 工厂 （图三） 产品管理：产品生产、计划生产、生产入库记录、退货入库、产品库存 营销管理：客户关系管理、交易管理、货物管理、网络营销、销售统计 财务管理：总账查询、应收账款、应付账款、资金管理、柜台业务、账号设置、网上银行 系统帮助、商务助手、角色选择 CA 证书下载 商场 （图四） 采购管理：供应信息、采购计划、采购管理、采购统计 营销管理：订单处理、销售统计、网络营销、客户关系 财务管理：总账查询、应收账款、应付账款、资金管理、柜台业务、账号设置、网上银行 系统帮助、商务助手、角色选择 CA 证书下载 银行 （图五） 储蓄业务：开户、存款、取款、转账、销户、网上银行注册、账户查询 对公业务：开户、存款、取款、转账、销户、网上银行注册、账户查询 信贷业务：发放贷款、归还本息 代理业务：商场特约商户申请 系统帮助、商务助手、角色选择 消费者 （图六） 资金管理：现金金额、柜台业务、网上银行 购物管理：消费记录、订单管理、收货确认 系统帮助、商务助手、角色选择 物流 （图七） 订单管理：未受理配送单、已受理配送单 运输管理：入库运输单、处理入库运输单、出库运输单、处理出库运输、运费设置、车辆管理、驾驶员管理 库存管理：已处理入库单、未处理入库单、已处理出库单、未处理出库单、库存查看、库位管理、货物移库 配送管理：拣货装车 财务管理：总账查询、应收账款、应付账款、资金管理、柜台业务、账号设置、网上银行 系统帮助、商务助手、角色选择   出口商 （图八） 采购管理：供应信息、采购信息、采购管理、统计查询 出口业务：货物管理、报价管理、出口合同、审核信用证、制单、结汇 客户关系管理：我的客户、我的对手、反馈投诉、事件任务 财务管理：总账查询、应收账款、应付账款、资金管理、柜台业务、账号设置、网上银行 系统帮助、商务助手、角色选择 CA 认证     三、主要网络环境平台   门户网站 （图九） 门户网前台管理：新闻、房产、财经、娱乐、体育、女人、科技、汽车、手机 门户网后台管理：广告管理、新闻管理、分类信息管理 搜索引擎 商贸网 （图十） 商贸网前台管理：产品库管理、我要采购、我要销售、商业资讯、公司列表 商贸网后台管理：商业机会（发布商业机会信息、管理商业机会信息） 产品目录：（添加产品、管理产品） 公司介绍：（公司图片、公司资料） 商业往来：（发出的留言、收到的留言） 资讯发布：（发布企业信息、发布行业资讯、企业信息列表、行业资讯列表）   网上商城 （图十一） 网上商城前台：商品列表、促销商品、购物车、个人帐户、商家入口、帮助中心     网上商城后台：商家资料、商品管理、商品折扣、商铺管理、积分优惠、商品系列、捆绑销售 拍卖网 （图十二） 拍卖网前台：我要买、我要卖、冲值、我的店铺、居家、手机、美容等等 拍卖网后台：我是买家（我购买的商品、我的留言、）我是卖家（我要卖、我卖出的商品、留言回复、我的商品、免费开店、）             信用管理（评价管理、支付充值） 政府采购网 （图十三） 采购公告、中标公告、政策法规 外贸平台 （图十四） 产品库、我要采购、我要销售、商业资讯、公司列表 物流平台 （图十五） 新闻、房产、财经、娱乐、体育、女人、科技、汽车、手机、搜索引擎 搜索引擎 （图十六） 前台：网页搜索、新闻搜索、图片搜索、信息搜索 后台：关键字、添加关键字、信息查询、个人资料 电子邮件 （图十七） 发件箱、收件箱、草稿箱、垃圾箱、通讯录、过滤设置、个人设置 网站服务 （图十八） 域名申请： （.cn   .com.cn    .com    .net.cn    .net   .org.cn     .org   ） 网站建设：模板选择、模块添加、新闻管理、产品管理、网上调研 浏览器 （图十九） 网站访问     四、软件特点 1、软件网络环境涉及面广、内容多、学生操作内容多而灵活。 2、软件角色之间可以单一人员进行操作、也一个一角色进行配合操作，实验可根据实验进行调控，同时软件内置跟踪帮助和商务助手，使操作简单易懂。 3、软件界面新颖、生动。

产品详细介绍  多 语 言：可显示繁体、中、英、韩、日、俄、英、德、等多种语言。 超大内存：可存1500个字符、675个东亚字、6条文本信息、2个图文信息、11个动画图标。 可调亮度：25%、50%、75%、100%在按键中随意调节。 信息速度：分五种级别速度显示流动信息，在电脑上随意可调节。 电池种类：内置高容量聚合物锂电池，充2-3小时电可以使用12-16小时。  配    件：通讯线、光盘、充电器。 包装方式：精致纸盒。                                                      主要用途：桌牌可摆放在前台、收银台、会议桌、餐桌，挂在墙上、门上、当指示牌、广告牌，可另配手柄、三脚架，可以用于车站、机场、接站牌，导游、导购、促销、晚会当手举牌。   编程方式：在电脑上装上本公司提供的软件、采取USB数据线连电脑和桌牌，在电脑软件上直接输入文字、LOGO等信息、软件自带图片编辑功能、方便、简单制作各式图片及动画。 充电方式：用USB数据线直接连电脑或直插5V电压输出充电器，方便随时随地可以充到电。   运用范围:商铺、超市、公司、酒吧、KTV、宾馆、夜总会、俱乐部、演唱会、美容美体、足浴按摩、网吧、酒店、连锁超市、中高档餐厅、西餐厅、球赛、展览中心、保龄球馆、机场、车站、医院、银行、证券市场、咖啡厅、茶座、蛋糕店、冰淇淋店、健身娱乐、拍卖行及电子城内商户摆设在前台、收银台、餐桌上等都会有非常好的广告宣传作用、LED桌牌新型、潮流、醒目显眼、安全、方便、传媒，多语言、耐用、可存储大量信息、运用范围广。   用户评价：做工精致、性能稳定、质量可靠、是广大用户最佳选择。

本项目以嵌入式控制器为核心，结合现代电子测量技术、智能控制技术、 工程流体力学、呼吸力学等多学科知识，研发一款智能呼吸机，主要用来治疗 睡眠呼吸暂停综合症、慢性阻塞性肺病等疾病，同时开发基于 Android 系统的 智能手机数据采集与通信系统，并构建物联网健康信息管理系统和健康信息云 平台，通过云传输实现患者与医生及其医疗机构的双向远程监控与服务。

导读东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法，以对运动想象(MI)任务进行分类。ESI技术采用边界元法(BEM)和加权最小范数估计(WMNE)分别解决EEG的正向和逆向问题。然后在运动皮层中创建十个scout来选择感兴趣的区域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法从scout的时间序列中提取特征。最后，使用CNN对MI任务进行分类。实验结果:在Physionet数据库上的整体平均准确率达到94.5%，分别对左拳头、右拳头、双拳和双脚的单个准确率达到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉验证进行验证。研究人员表示，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者为验证方法的有效性，加入了4个新的受试者进行验证，发现总体平均准确率为92.5%。此外，全局分类器适应单一对象，整体平均准确率提高到94.54%。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。系统框架图1 系统框架图系统框架如图1所示。原始数据来自国际10-10系统的64个电极(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10电极)，并以每秒160个样本的速度采集。根据国际10-10系统从64个通道采集原始脑电图，并使用BCI2000系统进行记录。记录的数据被分为四个独立MI任务包括左拳MI,右拳MI,双拳MI和双脚MI。首先，由于ERD在执行运动想象时在alpha和beta中不同，因此使用FIR滤波器对EEG进行了8 Hz至30 Hz的带通滤波。然后，通过计算包含正问题和逆问题的源，将传感器空间的活动转化为源空间的活动。接下来，创建scout并提取特征。研究者在运动皮层中创建了10个scout，因为我们只关心与运动相关的活动。十个scout中的每一个都代表了可用源空间中的一个感兴趣的区域(ROI)，并且是定义在皮层表面或头部体积上的偶极子的子集。左脑的scout称为L1、L2、L3、L4、L5，右脑的scout称为R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA从10个scout的源时间序列中提取特征。最后，利用CNN对时频图进行分离并进行分类。实验在实验中，研究人员仅使用了随机选择的十个受试者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。这里用于分析的数据集包含每个受试者84次试验，每一类包含21次试验。在记录64通道脑电图时，受试者执行了不同的运动想象任务。每个受试者针对以下四个任务中的每一个执行了3轮21试验：当目标出现在屏幕左侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕的右侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕顶部时，受试者想象打开和合上双手的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕底部时，目标会想象双脚张开和合拢，直到目标消失。然后受试者放松。为了统一数据维数，研究者选择了4s的数据，因为每次想象任务的执行时间都在4s左右。此外，脑电图任务是分开的，研究人员在实验中将左拳，右拳，双拳和双脚MI任务分别称为T1，T2，T3和T4。图2 scout命名左右运动想象的scout分别命名为L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如图2所示。10个scout每一个都被扩展到40个顶点，每个顶点只有一个源。L1区域对应40个信号，其他scout也一样。在计算了来源后，研究者在运动皮层中创建了十个scout，如图3所示。图3 创建10个scout使用ESI计算十个受试者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次试验的四个任务(T1、T2、T3、T4)的源。对于这四项任务中的每一项，每个受试者每次都要进行7次测试(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一个步的10个被试的10个scout的4项任务的来源。然后提取10个scout的时间序列进行进一步分析。特征提取在计算源之后，研究人员在运动皮层中创建了包含40个源的10个scout，并提取了scout的时间序列。如图4所示为提取R5 scout时间序列作为示例。图的右边显示了R5 scout的时间序列。本文利用小波变换从scout时间序列中提取特征。图4 提取R5 scout时间序列作为示例在这项研究中，研究者提出利用CNN来解决运动想象任务分类的问题。该模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架构，该网络模型由一个六层卷积网络组成，其中两个最大池层和三个全连接层，如图5所示。图5对于Physionet数据库，研究者首先采用Deep ConvNet架构，包括四个卷积层、四个最大池层和一个全连接层。在实验中，研究者依据经验使用两个最大池化层。并尝试了不同数量的卷积层和完全连接层。时频图利用Morlet小波方法得到了scout的特征。对于每个任务，R5 scout的时频图如图6所示。包含时间和频率互补的时频分析方法提供了时域和频域的联合分布信息，清晰地描述了信号频率与时间的关系。图6 R5 scout的时频图显然，只有部分时频映射是红色的，表明每个任务只对特定的频率和时间敏感。由于图的数量比较大，研究者使用CNN来选择和学习这些图中最基本的特征。研究人员随机选择了几个样本，并将一些特征图可视化，作为MI任务的学习表示，如图7所示。图7为了获得有效的结果，将数据集分为90％作为训练集，其余10％作为测试集。首先，将十个受试者的数据集（总共19320个样本）分为17388个样本以训练所提出的CNN模型，以及1932个样本以验证模型的有效性。在实验中，研究者还选择了另外四个受试者的数据集以增加数据集的规模(27048个样本)，其中24343个样本是训练集，其他样本是测试集。在选定的scout上对所提出的CNN架构进行了十次训练和测试，以验证所提出模型的鲁棒性。图8(a)显示了10个scout中每个的全局平均精度。图8 统计结果R5的全局平均精度最高，达到94.5%，而L2的全局平均精度最低，为91.3%。对应L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整体准确率分别为92.4%、92.5%、93.6%、91.9%、93.0%、91.8%、92.1%、92.6%。所有scout的总体精度均在91%以上，标准差均在0.20%以下。图8(b)显示了十个scout中每个scout四个MI任务的组级统计结果及其标准差。一般来说，R5表现的要比其他的好，而L2在迭代2000中表现最差。标准差较小，说明这些精度更接近平均值且稳定。图9 统计结果图9(a)显示了带有标准差的混淆矩阵，说明了group level分类结果。T1、T2、T3和T4的全局平均精度峰值分别为95.3%、93.3%、93.6%和96.0%。R5 scout的四个MI任务中的每一个都如图9(b)所示。通过改变训练集和测试集顺序的10次试验，确定了scoutR5的性能，结果如图10(a)和(b)所示。在10次试验中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均准确率分别为93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。换句话说，四个任务中每一个的平均准确率都超过了93%。全局平均准确率为93.7%。10次试验结果表明，该方法对scout R5的分类效果较好。从以上结果可以清楚地看出，R5 scout在四种MI任务的分类中扮演着最重要的角色。因此，选择R5对四个MI任务进行分类。图 10图11. (a)是不同模型的全局平均准确性的比较。可以发现，该研究提出的模型可以达到最大的精度。从图11. (b)不同模型的ROC曲线可以看出提出的模型比其他模型表现更好。©不同模型T1上的精度比较。(d)不同模型T2的精度比较。(e)不同模型T3的精度比较。(f)不同型号T4的精度比较。图11 不同模型的精度比较结论东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法。该方法可以对运动想象(MI)任务进行分类。实验结果表明，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者加入了4个新的受试者进行验证来验证方法的有效性。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。论文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN

本发明公开了一种强磁场下电子枪式电子束注入约束的装置和 方法；装置包括分段的负极板、正极板和电子枪；负极板与正极板相 对并与磁场方向平行放置；电子枪位于极板边缘且平行于极板。本发 明采用电子枪，能发射出大量高速运动的电子束；电场由通电极板产 生，电场方向与磁场方向垂直；电子枪位于极板边缘且与极板平行， 电子枪能发射出大量高速运动的电子束。这些电子束经过分段的电场 区域时产生电漂移运动。在极板出口收集电子束，根据收集电子束大 小，反馈调整电子枪发射面角度与发射功率。本发明通过分段的电场， 克服单一极板

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产品特征 主机内置人脸识别系统，实时高效识别人脸信息 独有的人脸识别算法，精准识别人脸 人脸识别时间小于1s 内置智能人脸识别抓拍,支持复杂光环境下人脸抓取 人证合一，读取身份证信息，进行人脸实时比对 主机支持有线以太网络和无线WiFi协议  主机支持外接身份证读卡器 主机支持通过韦根接口与人员道闸、门禁主机连接，充当人脸识别读卡器使用 摄像机采用H.265 Main Profile编码,最高分辨率1920*1080 逐行扫描210万像素CMOS传感器,捕捉运动图像无锯齿 码流平滑设置，适应客户不同场景下对图像质量、流畅性的不同要求 支持机器视觉光学宽动态≥120dB,适合逆光环境监控 集成内置补光灯，更好的适应光线不足的环境 支持透雾,3D降噪，强光抑制,电子防抖,并具有多种白平衡模式,适合各种场景需求 支持背光补偿,自动电子快门功能,自动光圈 ,适应不同监控环境 内嵌Web Server，支持通过IE设置参数配置、添加管理名单、设备升级、用户权限管理等