产品详细介绍

产品详细介绍 无线蓝牙窗口对讲机   窗口无线对讲机  技术参数：话筒灵敏度：-58db-0.5db,20HZ-16KHZ。工作电压：交流180-220V，直流12V。工作电流：静态75mA,峰值280mA。输出功率：2.3+1W，100HZ-15KHZ。通道控制：快速智能切换频率响应：主机、副机200Hz-10KHz输出功率：主机2W，副机2W失 真 度：小于2%话筒插孔：3.5双声道插座监听插孔：3.5双声道插座电源电压：AC220V 50Hz DC9-15V消耗功率：0.5W规格：272(L)*165（W)*120（H)mm电源：12V-15V 700ma重量：1.3kg   科德劲 KDJ-03LY 蓝牙窗口对讲机产品特点音质：音响芯片处理、保真优美动听功能：通道自动切换、监听语音输出安装：以线连接内外、灵活选择副机使用：音量独立调节、静音手动选择维护：SMD表贴元件、经久稳定耐用升级：不断探索创新、客户拥有信心外型：全新外观设计、贴近客户环境全自动免提双向对讲，主机超长话筒，方便对话，自动声道转换，主机采用高品质扬声器，声音逼真宏亮。微电脑语音处理电路，具有声道互锁、消测音功能，彻底解决回音啸叫问题，可长时间连续工作。内外音量可单独调节或关闭，有双声道录音输出口，可与监控配套。双通道自动控制，自动转换，有效防止自激啸叫和通道窜扰；  

一.软件介绍汽车构造及拆装软件采用“教、学、练、考”的完美结合方式，是一个集AJR实训、中心数据库、知识共享、管理系统、考试系统等于一体的平台。使汽车专业的学生进一步理解所学的汽车理论知识知识，掌握基本的职业技能，提高了其实际操作中的分析和解决能力，最终达到在学习的目的。 二.软件优势1.交互性强，操作简便实时响应操作者的输入，实训练习过程中，系统根据学生当前实训操作，作出相应的提示和帮助，学生再根据提示进行操作练习，整个操作过程方便易用。2.教学成本低学校实习实验建设配备先进、完整、齐备、典型的汽车及零部件需要花费高昂的经费。在实践操作前学生预先进行软件实训，强化规范化操作意识，在实践培养时可以有效降低设备的损耗。3.场景生动逼真系统以图片、动画、视频等多种方式介绍汽车发动机外围机构、配气机构及气缸盖、曲柄连杆机构的零件以及工具使用，还可采用360度旋转、缩放、移动等全方位查看汽车发动机部件零件及工具，更加具有真实、直观、生动和立体感。三.主要功能1.实训练习实训练习模块主要包括六大模块：外围机构拆卸、配气机构及气缸盖拆卸、曲柄连杆机构拆卸、外围机构安装、配气机构及气缸盖安装和曲柄连杆机构安装。下面以外围机构拆卸和外围机构安装为例进行详细介绍。2.实训考试实训考试模块主要检查学生实训操作水平，包括外围机构拆卸、外围机构安装、配气机构及气缸盖拆卸、配气机构及气缸盖安装、曲柄连杆机构拆卸和曲柄连杆机构安装六个模块。实训考试需要教师端开放实训考试项目后，学生才能进入对应模块考试。3.发动机总体介绍软件采用文字、动画等方式分别对发动机的结构和工作原理进行简单介绍。让学生首先对发动机有个整体的认识。此模块供分为概述、曲柄连杆机构、配气机构、燃料供给、润滑系统、冷却系统、起动系统、点火系统分别进行介绍。4.工具箱点击导航工具箱下的子栏目“工具箱”，弹出页面，系统默认设置了常用工具和专用工具2大分类。可以分别点击选项卡进入，例如预制式扭力扳手，打开工具介绍页面，工具包括，分别从工具介绍、实物展示、3D展示、使用注意点四个方面进行介绍。5.零件库零件库从外围机构、配气机构及气缸盖、曲柄连杆机构三大机构介绍各部件的对应零件。进入零件库页面后，可以通过鼠标操作，移动、缩放、旋转爆炸图，了解零件在发动机中的位置。6.视频教学进入视频教学模块学习。点播观看学习外围机构的拆卸和安装、配气机构及气缸盖的拆卸和安装、曲柄连杆机构拆卸和安装。视频教学相对于文字而言更加生动清晰，能够帮助学生深刻理解汽车结构和流程。四.软件特点1.有效的监控管理方式教师端可以实时监控学生实训练习，为学生提供指导，了解学生知识掌握情况、综合能力，调整教学安排和进度。2.良好的练习记忆功能学生再次进入实训练习时，系统自动保存练习的记录，无需从头开始练习，可以继续上次未完成的实训练习，提高学习效率。3.开放性教学模式系统提高大量教学资源、考试题库、学生无论在学校、家里，只要能联网，就可以自主学习，并且及时更新补充知识，巩固学习汽车最新技术结构、原理和发展趋势方面的信息传递等内容。

2020年2月25日，华中科技大学胡波等团队在预印版平台medRxiv 发表未经同行评审的题为”Neurological Manifestations of Hospitalized Patients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective case series study“的研究成果。 该研究从2020年1月16日至2020年2月19日收集数据，214名住院患者，实验室确诊为冠状病毒2（SARS-CoV-2）感染，诊断出严重的急性呼吸道综合症。在研究的214位患者中，有88位（41.1％）为重度患者，有126位（58.9％）为非重度患者。 该研究发现，与非严重的COVID-19患者相比，严重的患者通常具有神经系统症状，表现为急性脑血管疾病，意识障碍和骨骼肌症状。因此，对于COVID19患者，除了呼吸系统症状外，医生还应密切注意任何神经系统表现。

目前北京理工大学基于神经网络的智能无人机疫情预警监控系统主要由无人机平台、光电载荷、喊话系统和地面控制及图像处理平台组成。 该智能无人机疫情预警监控系统能够自动监控广场、公路、小区等各类环境中的人群，检测人员聚集情况，利用红外热成像技术实时获取人员体温情况，实现在非接触情况下对疑似高危人员的快速区分，并快速形成疫情人员相关数据，还可以提供数据接口，供大数据系统进行分析。该智能无人机疫情预警监控系统可同时提供监控人员及被监控人员交互通道，通过喊话系统，监控人员可以随时疏导或制止被监控人员的异常行为，为疫情监控和预警提供了更为清晰和直接的手段方式。

一、项目简介 随着AlphaGo及其Zero的相继推出，近年来以神经网络计算为基础的深度学习及相关优化算法已成为人们研究AI的热点。深度学习算法在AlphaGo中的成功应用主要是依赖神经网络监督学习的网络层次及神经元数量提升，而其Zero的应用不同则是在于引进了博弈优化的思想，这就给以并行计算为核心的神经网络优化算法理论研究提供新的思路。 鉴于传统神经网络优化算法面临非全局优化的难题，我们基于吉布斯分布采样优化计算，提出一种以脉冲神经元构成的混合网络结构动力学系统来实现的神经网络全局优化算法，引进纳什平衡理论来优化的神经网络计算方案，并设计一款相应的通用神经网络并行处理器芯片，以新型芯片编程架构模拟人脑功能进行感知、行为和思考新型芯。 二、前期研究基础 本团队主要是由厦门大学福建省集成电路设计工程技术研究中心、厦门大学集成电路设计与测试分析福建省高校重点实验室的教师与学生组成的，主要从事人工智能、网络通讯、集成电路设计、纳米单电子器件等方面的研究工作，并积累了深厚的研究基础。团队首席科学家郭东辉教授十多年前曾在美国加州Berkeley 大学非线性电路实验室访问，从事有关细胞神经网络(CNN)有关课题的研究，先后主持国家自然科学基金项目五项，其中与神经网络研究内容相关的有两项，分别是《视觉神经网络光电集成系统的研究》(批准号：69686004)和《混沌神经网络加密算法及其相应集成电路的设计研究》(批准号：60076015)。 本团队同时也是厦门市集成电路设计公共服务平台的主要技术支撑单位。在厦门市科技重大专项经费的支持下，我们配备了开展模拟及数字SOC 芯片设计所需要的各种EDA 工具和IC 测试设备。此外，厦门集成电路设计公共服务平台也是TSMC、SMIC 等芯片制造厂重要合作伙伴，并与厦门联芯、三安集成等芯片制造厂也有长期的合作协议，可以进行包括射频及功率芯片在内各类模拟及数字SOC 芯片的设计流片。同样，在学校211 和985 经费的支持下，本团队也独立配备了8 台IBM 服务器分别运行MATLAB、OPNET、SPW、ANSYS、Silvaco TCAD 等系统设计与器件工艺仿真工具。本团队所在的微电子与集成电路学科也已列入我校“双一流”建设学科，有关类脑芯片设计相关课题研究所需要的科研环境建设将得到重点支持。特别是厦门联芯公司在量产后，已将本团队作为其先导技术开发的重要合作伙伴，也委托我们开发相应的器件模型及电路工艺库。在厦门火炬高新区及厦门市IC 平台的支持下，厦门联芯公司还可以为我们团队提供免费的MPW流片业务。 自2009年，本团队与福建新大陆电脑股份有限公司签署 “共建SoC联合实验室”以来，基于该平台，每年合作项目经费近百万，同时还完成了多项横向合作项目：面向金融、税控的专用信息处理与控制SoC芯片开发、安全密码算法研究、区块链接技术研究等等，培养了大批优秀的硕士毕业生；厦门市美亚柏科信息股份有限公司是本团队的长期合作伙伴之一。 总之，不管从算法理论研究还是从应用技术开发来看，本课题组已具备相当优秀的研究基础和研究经验，以及显著的前沿技术攻关能力。 三、应用技术成果我们的相关研究成果也得到企业界的重视和肯定，课题组先后承担过如深圳 华为公司首歀交换芯片项目的调度算法设计、福建新大陆首款二维码识别芯片的算法及后端版图综合设计、台湾盛群公司首款32 位处理器及专用处理器编译器开发和厦门元顺公司多款电源管理芯片的设计。最近课题组还为我国某研究机构开发28nm 的低功耗设计流程专门设计一款挂载加可重构解密算法协处理器的32 位通用处理器验证芯片。

原子核裂变数据的精确测量是很多核物理应用的先决条件，比如核能、国防、辐射防护、核废料处理、产生稀有同位素等。核裂变物理在超重元素合成、反应堆中微子、中子星融合中的r-process等研究中也不可缺少。特别是走向新一代核能-快中子反应堆，急需锕系核区精确的不同能量中子诱发裂变数据。但是目前实验和理论都无法提供可靠及完整的能量相关裂变数据。 由于涉及中子的实验难度较大，国际上主要的核数据库只有几个能量点的裂变数据。理论上基于微观模型去描述裂变过程非常复杂，是一个涉及多维位能面的大幅度、非绝热的量子动力学过程。目前微观理论对裂变可观测量的描述还有较大误差。 此外基于唯象裂变模型对未知核区和未知能区的外推往往不可靠。 北京大学物理学院裴俊琛研究员课题组首次采用贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network）来评估不完整的裂变产物分布。此前贝叶斯神经网络对原子核质量外推有一些成功的应用，并可以得出推断的误差，但是仍有量子壳效应的疑虑。核裂变过程涉及复杂的位能面，裂变产物分布具有统计特征，比较适合神经网络。 贝叶斯神经网络对不完整核裂变产物的评估 目前核裂变产物的实验测量很难给出完整的产物分布，只能结合模型评估给出完整的裂变产物分布。人们通常基于唯象模型、通过调参数来拟合出产物分布。该工作通过对已有裂变数据库的学习，当实验测量给出不完整的裂变数据时能够推断出完整的裂变产物分布。结果表明，随着中子能量增加，裂变模式逐渐从不对称裂变演化成对称裂变。这说明神经网络能成功抓住部分物理图像。当实验数点很少时，唯象评估模型失效，神经网络仍然可以给出有效的评估和合理的置信区间。贝叶斯神经网络对核裂变产物的评估开辟了一个新的方向，展现了机器学习的一个实际应用范例，将对核数据的定量评估产生重要影响，有望更好地提供应用级的精确核数据。 不同能量的裂变模式演化

独自拥有。

神经炎症是一种由小胶质细胞和星形胶质细胞介导的免疫反应，会损伤神经元、抑制神经再生，阻碍了疾病的治疗和恢复。因此，开发神经炎症调节类药物可以降低疾病恶化，改善神经功能，具有十分重要的研究意义和临床价值。