XM-655脑干脑神经核传导束   XM-655脑干脑神经核传导束由6部件组成，显示脑干脑神经核及脑神经、锥体系传导束、锥体外系、浅深感觉传导束、视听觉和深感觉传导束、深感觉前庭传导束和脊髓小脑束等结构形态。 尺寸：放大 材质：优质铁丝

XM-621脊髓与脊神经分支放大模型   XM-621脊髓与脊神经分支放大模型放大5倍，由脊髓立体模型和脊髓平面模型两部分组成，显示脊髓连脊神经立体形态以及脊髓横切面等结构，共有21个部位指示数字标识标志及对应文字说明。 尺寸：放大5倍，38×28×10cm 材质：PVC材料

XM-621脊髓与脊神经分支放大模型   XM-621脊髓与脊神经分支放大模型放大5倍，由脊髓立体模型和脊髓平面模型两部分组成，显示脊髓连脊神经立体形态以及脊髓横切面等结构，共有21个部位指示数字标识标志及对应文字说明。 尺寸：放大5倍，38×28×10cm 材质：PVC材料

XM-618A运动神经元模型   XM-618A运动神经元模型由神经元胞体和神经纤维在电子显微镜下的放大结构2个部件组成，并显示神经细胞轴丘、树突、尼氏体、神经丝、髓鞘板层、雪旺细胞、朗飞结以及微管等结构。 尺寸：放大2500倍，30×42×12cm 材质：PVC材料

XM-606A右半脑带血管和神经模型   XM-606A右半脑带血管和神经模型显示大脑半球、间脑、小脑和脑干中脑、脑桥、延髓各个部分以及脑神经和脑血管等结构。 尺寸：自然大，15×15×6cm 材质：PVC材料

当前网络安全技术发展的主流是向全息安全(Holistic Security)发展。无论是网关与端点的结合即网络准入控制(Network Admission Control)，还是入侵防御与泄露防范 (Information Leakage Prevention)的共生，无论是无线与有线兼容，亦或信息安全与数据安 全的结合，都是安全防护技术一体化和集成化在不同侧面的具体表现。在这一发展潮流之中， 传统的安全网关也从单纯防火墙的边界保护(perimeter protection)门卫角色，发展到统一 威胁管理(UTM)的区域保护(local protection)首领地位，不但监控经过的各类流量，而 且监控邻域以致虚拟邻域的终端、应用和数据。本项目将自主知识产权的专利技术研究与成熟的工程队伍和技术创新机制相结合，研制 了基于软硬件协同的应用系统，具有完善的多层次协议分析与过滤能力;具备细粒度访问控 制、入侵检测和防御、防病毒、VPN、反垃圾邮件、内容过滤、流量监控、安全策略统一部 署等安全能力。由于单台设备能够承受超过 20G 的系统吞吐量、10G 的安全能力、7G 的内容过滤流量，依照电信 2M 上网带宽的标准，可以为电信提供至少 3500 个用户的接入，效益十分可观。 对于企业来说，通过高性能 UTM 的内容过滤，将大大降低遭受病毒、垃圾、钓鱼等攻击的 危险性，为企业良好的网络运行提供了有力的保障。在 UTM 领域，内容过滤的准确度、内容过滤性能提高和协议兼容性是应用层处理所面 临的共同问题。例如 NAI-McAfee 的防病毒网关每秒最多只能处理几十个电子邮件，防垃 圾邮件处理能力性能更低，其他厂家针对性能的提高提出了各种方案，将性能提升到上百封 的处理能力，但是如何解决慢速网络连接下的协议兼容性和流畅性并未得到改善，局部性能 的提高，并不能在整体上带来好的用户体验。再比如，在 http 协议的处理上，传统代理架 构的方式必将被淘汰，就算在内容过滤上能够做到每秒上 G 的性能，但是代理过程的延时 几乎没有用户可以接受，如何在流的方式下提高并行处理能力，如何在协议允许的范围内提 高反馈能力，都是需要值得延伸的技术研究。应用层安全网关功能的发展呼唤着新的软硬件 解决方案，像 Tarari 这样专门从事内容过滤(特别是 XML 处理)芯片设计的厂商将在短期 内增多并大有用武之地。总之，安全功能在 OSI 协议架构单层上的集成正在完成，多层间 的集成未艾，并需要有新的硬件平台和软件实现来突破性能瓶颈。当前最重要的目标是带动国产 UTM 性能上突破 10Gbps，从而推动国产高端 UTM 产品 的成熟和完善，提高国产高端 UTM 产品的市场竞争力，使自主知识产权的国产 UTM 在高 端市场上逐步占据主导地位，满足国内迅速增长的网络安全产品市场需求，为建设我国信息 安全框架提供基础产品，更好地保障我国网络信息安全。

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的干扰信号识别方法。本发明的方法主要包括构建卷积神经网络；对接收到的干扰信号做预处理，将其作为卷积神经网络的输入样本；根据待识别信号的类别，将信号样本及其对应的类别构建为训练集，利用构建的训练集训练构建的卷积神经网络；根据训练的卷积神经网络，对每个预处理后的信号样本进行识别，获得未知信号的所属类别。

随着机器学习与人工智能的发展，传统的CPU已经无法满足大规模神经网络训练的需要。在当前机器学习与神经网络的热潮下，美国互联网和IC巨头纷纷推出自己的神经网络/人工智能芯片，抢占这一未来市场。我们研发的神经网络/人工智能芯片可以验证多种深度学习算法及应用，具有完全自主知识产权，是将来可以挑战美国人工智能芯片领域的一个重要突破。

XM-640交感神经系统模型   XM-640交感神经系统模型置于基板上，显示自主神经系统，位于躯干的交感神经和副交感神经，交感神经呈黄色，副交感神经呈白色，共有36个部位指示数字标识标志及对应文字说明。 尺寸：3/4自然大，75×25×8cm 材质：PVC材料

XM-646颅内副交感神经立体模型   XM-646颅内副交感神经立体模型由铁丝串制成头颅外形，显示神经核团和副交感神经的联系分布等结构，并显示头部动脉、静脉和神经等结构。 尺寸：放大，45×45×42cm 材质：铁丝