XM-526B胸腔横断模型（带数字标识）   XM-526B带数字标识胸腔横断模型按正常解剖姿态状态下纵隔作一横切设计，展示了约第8胸椎高度示断面结构，体现了肺裂、肺部的动脉、静脉、支气管的断面关系，胸膜、肋间肌及前侧、左右侧胸廓肌肉，同时还显示脊柱、脊髓通过此平面的结构与毗邻关系等，前方示左右心房、心室等，共有多个部位数字指示标志和对应的文字说明。 尺寸：自然大，40×26.5×8cm 材质：PVC材料

XM-520E喉软骨模型（带数字标识）   XM-520E喉软骨模型（带数字标识）由舌骨和甲状软骨、杓状软骨（成对）会厌软骨和环状软骨组成，舌骨位于喉的上方，主要显示舌骨体、大角和小角；甲状软骨显示甲状软骨的左右板、喉结、上切迹、上角和下角的形态毗邻；环状软骨主要显示环状软骨的形态、环状软骨环和环状软骨弓；会厌软骨主要显示会厌软骨的形态、会厌软骨茎；杓状软骨主要显示杓状软骨的外形、声带突和肌突。 尺寸：自然大，15×15×24.5cm 材质：PVC材料

XM-506C腹腔横断模型（带数字标识）   XM-506C带数字标识腹腔横断模型按正常解剖姿势在第12胸椎处平网膜孔的位置作一横切，主要显示腹腔脏器、腹膜与网膜孔的位置关系，网膜孔是大腹膜腔通入网膜囊的唯一孔道，前主为肝十二指肠韧带，后方为下腔静脉的腹膜，上界为肝的尾状叶，下界为十二指肠球部，在消化道穿孔或实质性脏器损伤，其内容物及其血液可经网膜孔流入网膜囊内，还显示胃、肾、脾、肝横断面诸结构及其网膜孔与腹膜腔的通道关系、平网膜孔各脏器的毗邻关系等，共有多个部位数字指示标志和对应的文字说明。 尺寸：自然大，42×29×14cm 材质：PVC材料

本发明公开了基于维数递增弱线性回归树的目标检测方法，其步骤为：①准备训练样本集(xi，yi)，i＝1，……，N，xi 表示训练样本的特征值集合，yi 为样本类别，N 为训练样本数，N 为自然数；②初始化训练样本权重为其中 t 为自然数，初始化时 t＝1；③对样本集合进行循环计算，选定循环次数 T，T 为自然数每次循环都得到一个线性回归树作为弱分类器。等到 T 次循环完成后，再将 T 个弱分类器合成一个强分类器；④使用该强分类器对数字图像中的各个区域进行分类，从而判断是否为

Ø ：整个系统由转台伺服子系统和目标跟踪及定位子系统所组成。由一个DSP控制电机的伺服运动，一个主控DSP处理图像跟踪及定位算法，实现对运动目标的跟踪及定位。

产品介绍 CK-M8L超高频RFID读写模块是小型化的UHF RFID 读写器 ，集成了模拟射频前端与基带数字信号处理模块等功能；用户只需要在模块的基础上作电源处理即可，可以很方便的通过API函数库控制模块工作适合各种应用场景用户开发。该模块支持固件升级，可满足协议扩展和功能扩展的应用需要。     产品特点 支持多种协议：ISO 18000-6C/EPC C1G2 、 ISO 18000-6B、国标GB/T29768-2013(可拓展支持)。 密集读取：端口最大输出33dBm，可根据需要设置功率，可应对非常密集的使用环境，多标签识别算法，每秒可识别超过400张以上。 能够定频或跳频工作。 输出功率可调,调节步进:1dBm。 支持标签数据过滤、支持防碰撞协议、支持多标签识别。 全频段、大功率、灵敏度高、功率准、零配置即可获得最佳性能。 规格参数 主要规格参数 产品型号 CK-M8L 性能参数 频率范围 940MHz～960MHz 空口协议 EPC C1G2、ISO18000-6B/C、GB/T29768-2013（可选配） 功能特点 支持密集读写、多标签识别、支持标签数据过滤、支持RSSI：可感知信号强度 通道数 8通道 RF输出功率（端口） 33dBm±1dBm（MAX） 输出功率调节 ±1dBm 前向调制方式 DSB-ASK、PR-ASK 连续读标签距离（读EPC码） 0-10米，连续读100次，读取成功率大于95%（无干扰环境）（8dBi圆极化天线@H3） 连续写标签距离（写EPC码） 0〜4米(与标签芯片性能有关)，连续写100次，写成功率大于90%（8dBi圆极化天线@H3） 标签识别速度 >400次/秒 通讯口 TTL串口 物理接口 15PIN端子 1.25mm间距 空口协议 ISO 18000-6C/EPC C1G2 、 ISO 18000-6B、 GB/T29768-2013（可拓展支持） 功能特点 支持密集读写、多标签识别、支持标签数据过滤、支持RSSI：可感知信号强度 读卡功耗 （33dBm）：8W 物理参数 外观尺寸 93*72*8mm 外壳材质 铝型材外壳 安装方式 通过四个螺丝孔固定 电源 工作电压   操作环境 工作温度 -20°C~+70°C 储存温度 -40°C~+85°C 工作湿度 <95% (+25°C)

声纹是对语音中所蕴含的、能唯一表征和标识说话人身份的语音特征参数及基于这些特征参数所建立的语音模型的总称。声纹是人的生物个性特征，很难找到两个声纹完全一样的 人。声纹识别技术属于生物识别技术的一种，是一项根据语音波形中所蕴涵的说话人信息， 自动识别说话人身份的技术。与语音识别不同的是，声纹识别利用的是语音信号中的说话人 信息，而不考虑语音中的字词意思，它强调说话人的个性;而语音识别的目的是识别出语音 信号中的言语内容，并不考虑说话人是谁，它强调共性。声纹识别根据应用的范畴，可分为两类:(1)声纹辨认(说话人辨认):用以判断某段 语音是若干人中的哪一个所说的，是“多选一”问题;(2)声纹确认(说话人确认):用以 确认某段语音是否是指定的某个人所说的，是“一对一判别”问题。截止到 2009 年初，声纹识别产品在生物识别市场的占有率为 15.8%，仅次于指纹识别 和掌形识别。目前，我国生物识别行业内厂商有 200 多家，其中 96%从事指纹识别技术相 关产品的研究和开发，产品趋同化明显。国内声纹识别市场已经启动，其发展空间更为广阔， 在金融、证券、社保、公安、军队及其他民用安全认证等行业和部门有着广泛的需求。

声纹是对语音中所蕴含的、能唯一表征和标识说话人身份的语音特征参数及基于这些特 征参数所建立的语音模型的总称。声纹是人的生物个性特征，很难找到两个声纹完全一样的人。 声纹识别技术属于生物识别技术的一种，是一项根据语音波形中所蕴涵的说话人信息， 自动识别说话人身份的技术。与语音识别不同的是，声纹识别利用的是语音信号中的说话人 信息，而不考虑语音中的字词意思，它强调说话人的个性；而语音识别的目的是识别出语音 信号中的言语内容，并不考虑说话人是谁，它强调共性。 声纹识别根据应用的范畴，可分为两类：（1）声纹辨认（说话人辨认）：用以判断某段 语音是若干人中的哪一个所说的，是“多选一”问题；（2）声纹确认（说话人确认）：用以 确认某段语音是否是指定的某个人所说的，是“一对一判别”问题。 声纹识别与其他生物识别技术，诸如指纹识别、掌形识别、虹膜识别等相比较，除具有 不会遗失和忘记、不需记忆、使用方便等优点外，还具有以下特性： l 用户接受程度高，由于不涉及隐私问题，用户无任何心理障碍； l 利用语音进行身份识别可能是最自然和最经济的方法之一。声音输入设备造价低廉， 甚至无费用（电话），而其他生物识别技术的输入设备往往造价昂贵； l 在基于电信网络的身份识别应用中，如电话银行、电话炒股、电子购物等，与其他 生物识别技术相比，声纹识别更为擅长，得天独厚。

项目成果/简介:声纹是对语音中所蕴含的、能唯一表征和标识说话人身份的语音特征参数及基于这些特 征参数所建立的语音模型的总称。声纹是人的生物个性特征，很难找到两个声纹完全一样的人。声纹识别技术属于生物识别技术的一种，是一项根据语音波形中所蕴涵的说话人信息， 自动识别说话人身份的技术。与语音识别不同的是，声纹识别利用的是语音信号中的说话人 信息

图像识别服务基于大数据和深度学习实现，可精准识别图像中的视觉内容，包括上千种物体标签、数十种常见场景等，包含图像打标、场景分类、鉴黄等在线API服务模块，应用于智能相册管理、图片分类和检索、图片安全监控等场景。