产品详细介绍     cD-760B型多媒体网络型数控机床机电一体化实验室是一款集合多媒体教学内容和数控仿真软件教学内容为一体的综合实验室。同时它与HK、cNc、6135-A型数控车床，HK、cNc、xK125-A型数控铣床构成完整的网络实验室。多媒体数控实验室可以非常方便地完成电脑网络教学任务，包括广播教学、屏幕监视、两人对讲和多方讨论等视频流的网络广播，黑屏肃静、联机讨论、远程命令、电子教鞭、电子举手、锁定学生机的键盘和鼠标、远程重启和关机、班级管理等。 ●实验软件特点： 1、本模拟软件分数控铣床软件与数控车床软件两种。在计算机上可随意切换操作。 2、以标准自3X86兼容构架为硬件平台。以DOS或Windows系列操作系统为软件平台。具有丰富的软件基础和充分的升级潜力。操作简单，工作可靠，性能优良。在不同的操作现场，可灵活配置系统构成。以满足用户对性能、成本、安全方式、使用环境等多方面的综合要求。 ●多媒体特点： 教师机：广播教学、语音教学、语音对讲、学生演示、监控转播、文件分发、电子教鞭、班级模型、系统设置、远程命令、远程设备、远程消息、分组教学、语音讨论、文件收集、查看学生属性。 学生机：电子举手、远程消息、窗口接收广播、可选窗口显示模式。 ●实验室功能特点： 1、计算机配置：赛扬cPu1.8G、内存256M、硬盘40G、17”纯平显示器、时尚粉烤机箱、超薄键盘、3D鼠标、52倍速cD-ROM、耳机等组成。 2、本实验室车／铣床仿真软件在一台计算机上进行操作编程模拟。然后把程序通过TcP／lP协议传送到数控车床或铣床进行实验加工。 3、选用一套CAD／CAM软件进行教学。教师广播教学：将教师机的电脑屏幕画面和语音等多媒体信息实时广播给全体、群体或单个学生。并同时提供电子教鞭等功能。语音教学时通过话筒和耳机进行语音传播，实现教师与学生之间的自由的语音交谈和讨论。允许学生发言，并可方便地切换发言学生；可随时方便地使一组学生加入或退出教学行列。 4、文件分发功能强大且界面相当易用。可以定义宏目录。如教师把数控程序文件可以同时分发给教室里的所有学生。您可以将一个或多个文件一次性的传输到指定的学生机上。这样就可以做到网上分发试卷或演示课件等。您真的可以体会网络教学的轻松与写意。 5、文件提交功能可以收集学生所做的作业如CAD／CAM文件、数控程序文件等提交给老师。方便老师操作。 6、电子点名功能方便老师统计学生上课考勤一情况。

XM-H3100高智能数字网络化ICU综合护理技能训练系统 （学生机）   ★ 标志表示需要与选配件配套使用才能实现的功能。 XM-H3100高智能数字化ICU综合护理技能训练系统可自主表现生命体征，并可对所给予的治疗措施自主进行生理体征变化，该系统由全身男性模拟病人、生命体征模拟器和计算机等组成，具有基础护理与高级护理功能。本系统同时适用于医院、医学院、卫校等医疗单位，并面向乡村医师技能培训，提供心肺复苏术、体外除颤等急救操作技能。通过虚拟的模拟及护理技能的培训、图文、声像、视频相结合，有操作日志、存贮、考核评估、成绩打印、网络交互式功能。 适用学科：ICU护理、急救医学护理、呼吸内科护理、心内科护理、泌尿内科护理、外科护理、急救医学、危重症医学、战地医学等。 主要功能： ■ ICU技能： · 气道管理技术：标准口、鼻插管，气管切开术，支持仰头举颏法、推举下颌法开放气道。模拟牙关紧闭、舌水肿、咽部水肿、喉痉挛、单双侧肺阻塞、主气道堵塞等体征。 · CPR操作训练：可进行口对口、口对鼻、简易呼吸器对口等多种通气方式；电子监测气道开放、吹气次数、吹气频率、吹气量、按压次数、按压频率、按压位置和按压深度；自动判断人工呼吸及胸外按压的比例；实时数据显示，全程中文语音提示；抢救成功后，模拟人瞳孔由散大变为正常，颈动脉恢复搏动，出现自主呼吸。 ★ 真实除颤起搏（选配）：可与不同厂家、不同型号的除颤起搏器配套使用，实现真实除颤起搏。 ★ 模拟除颤起搏（选配）：多媒体动画展示医用除颤起搏器的使用，与XM-J980模拟除颤起搏器配套使用，可实现除颤起搏，可选择除颤能量，最大除颤能量达到360J。 ★ 真实AED（选配）：可与不同厂家、不同型号的AED配套使用，实现真实AED训练。 ★ 模拟AED（选配）：多媒体动画展示AED操作过程，与XM-AED99F自动体外模拟除颤仪配套使用，可实现AED训练。全程中文语音提示，提供贴片电极和纽扣电极，自动检测心率并分析是否需要除颤。 ★ 真实心电监护（选配）：可与不同厂家、不同型号的心电监护仪配套使用，实现真实心电监护。 ★ 模拟心电监护（选配）：与XM-J115多参数模拟心电监护仪配套使用，可实现模拟心电监护。使用指夹式血氧探头检测血氧，内部储存上千种种心电图。多参数模拟监护仪（LCD）屏幕提供12导联心电图、血氧饱和度、呼吸、二氧化碳、血压（动脉血压、中心静脉压、肺动脉压、无创血压）、心输出量等。 ■ 生命体征模拟： · 瞳孔观察：瞳孔液晶显示为CSTN伪彩、65K色、RGB；能在1-9mm之间随意模拟瞳孔的正常、散大、缩小等状态。 · 颈动脉、股动脉、桡动脉搏动，生动再现病人呻吟、咳嗽、呕吐声音。 · 呼吸模式：模拟正常呼吸、叹气样呼吸、陈-施氏呼吸、库什摩尔呼吸、毕奥呼吸。 · 真实的自主呼吸，呼吸时胸廓有起伏，可调节呼吸频率及呼吸深度。 · 听诊：可听诊几十种声音，包括正常心音、异常心音、正常呼吸音、异常呼吸音、正常肠鸣音、异常肠鸣音。 ■ 临床护理训练： · 穿刺术：胸腔穿刺、骨髓穿刺。 · 血压测量训练、三角肌皮下注射、股外侧肌内注射、手臂静脉穿刺注射、输血、臀部肌肉注射。 · 清洗梳理头发、洗脸、耳清洗滴药、口腔护理、假牙护理、吸痰法、氧气吸入法、口鼻饲法、洗胃法、胃肠减压、灌肠法、造瘘引流术、男/女性导尿术、男/女性膀胱冲洗术。 · 整体护理：四肢关节左右弯曲、旋转、上下活动、擦浴、穿换衣服、冷热疗法。 ■ 软件系统： · 提供单机版（一点一套）、网络版(一点多套）软件，用户可根据实际需要进行选择。 · 脚本/病例编辑：支持用户自编辑模拟护理病例，软件自动记录病情的变化和学员操作过程。 · 模拟注射泵/输液泵的使用：多媒体动画展示注射泵/输液泵的操作流程，可选择药物进行操作。 · 训练与考核：软件内存有几百道考题。支持心电图、急救知识理论、护理场景、病例、CPR训练与考核。 · 心电图监护：使用指夹式血氧探头，实现模拟心电监护和真实心电监护，内部储存上千种心电图。 · 护理场景脚本训练/考核：系统自带数十个场景，涵盖内科、外科、急诊、ICU等科室病人的护理，并通过交互性多媒体课件检验护理操作关键知识点的掌握程度。软件提供多种药物治疗和典型的辅助检查，如胸片、超声心动图，12导联心电图等。 · 局域网络教学：可选配摄像头，具有彩色视屏监控功能，可对每个在线的学生的操作手法和过程进行实时视频监控，综合计算机同步统计数据，便于教师掌握每个学生的训练考核情况。 系统组成： ■ 硬件： · ACLS高智能成人模拟人 · XM-S7模拟血压测量仪 · 简易呼吸器、听诊器、喉镜、气管套管、输液套装 ■ 软件： · 局域网内学生机应用软件V2.0 · ACLS脚本编辑软件V2.0 ■可选配件（用户自配）： · 真实心脏除颤起搏器 · XM-J980模拟心脏除颤起搏器 · 真实AED · XM-AED98F自动体外模拟除颤仪 · 真实心电监护仪 · XM-J116多参数模拟心电监护仪 · 视频监控设备 · 计算机 · PC工作站 · 抢救操作台

可以量产/n该项目公开了一种基于共变正交和神经网络的网络流量预测方法，该方法首先确定神经网络参数，再利用神经网络参数进行网络流量计算。基于共变正交原理的流量预测方法可以有效的预测网络中的流量变化趋势，但对流量数值的精度预测上还有较大差距；基于神经网络的流量预测方法由于其无法准确描述网络流量的特性，因此在预测流量的变化趋势上效果一般，但在流量数值的精度预测上比较有效。该发明将这两种流量预测方法有机的结合起来，设计了一种

人样安全激光测距技术主要应用于大气层内的长距离高精度激光测距，其主要应用领域包括火控系统，激光雷达，目标跟踪，测高仪。

·场景应用 烟感：教学楼挑高普遍很高，设计按照每个烟感保护面积为30平米，烟感采用吸顶安装，均匀布置 于教室内并远离墙壁及空调出风口部位，有条件的升级为无线烟感，可直接接入云平台。 电气火灾：智慧用电设备安装于每层强电井内及配电箱内，可安装有开口式剩余电流探测器及温度传感器。 火灾自动报警系统： 教学楼普遍已安装，可采用传输设备来实现独立系统的集中云平台管理， 消防水及喷淋水系统： 建议采用安装无线压力传感器及无线液位传感器来实现。在每层楼的喷淋管末端放水处安装一个压力传感器，而在消防水池及屋顶水箱都安装压力传感器及液位传感器来达到实时监测其液位高度及压力大小的目的。 体育馆、报告厅是典型的大空间建筑，单体面积大， 空旷，层高很高。针对这类建筑往往光电感烟探测器就起不到探测的作用了，所以在设计时候就采用了诸如水炮，VFD，吸气式等大空间火灾设备。而这些大空间设备都是独立系统，没有接入火灾报警系统。此种情况下，本方案采用取其开关量信号接入用户信息传输设备，并安装智慧用电系统和水系统的方法。 校园安全精细化管理平台由智能终端和系统模块两部分组成，其中智能终端主要为人脸识别测温设备， 系统模块为疫情防控-人脸识别测温管理系统和疫情防控-大数据智能分析平台。 智能人脸测温一体机落地部署，与速通门进行联动，实现校园出入口人员体温身份验证管控。支持多重身份核验（人脸&身份证&校园卡）。 ·服务优势 无感测温 人脸识别同时采集人体温度，并数据上传到管理系统及智能分析平台。 精准测温 实名精准测温：有效测温距离1.0米( 误差± 0.3 ℃)， 并可自定义预警体温值(37.3℃);与人脸识别身份绑定，实名测温。 人脸识别 基于最新人脸识别算法，实现戴口罩也能精准识别。内置数据库，实时完成抓取得人脸归类、比对及结果上传到后台数据库。 实时联动 当体温高于预警值(37.3℃)，可通过大数据智能分析平台进行实时联动预警。 统一管理 实现数据回溯、大数据分析、可视化决策。 团队能力强 团队有近20年的先进智能软硬件及物联网产品设计、系统集成、平台&大数据服务能力和经验，专业的工程勘察、施工、维护能力;可为客户提供从产品定制化，模块化以及一站式服务; 产品实用性强 拥有多项产品发明，实用新型，及软件著作专利;所有软硬件产品均模块化设计，高集成，高品质， 高性能;有持续产品，平台优化及行业数据分析服务能力 客户认知，模式成熟 方案已经成功在上海，江苏，广西，广东等多地部署，涵盖政府，消防以及企事业，“智慧消防项目” 曾获南京政府创新一等奖 资质服务 公司是上海消防协会物联网资质会员;作为上海，南京等多地消防部门认可的资质服务商，积极参与了当地相关的智慧消防建设，并得到了消防部门和客户的认可 ·平台功能 GIS地图子系统提供各系统所需地图的数据源及展示功能。可以在全区地图上展示学校信息、学校安全设备     及各类传感器的分布和状态。 结合GIS地图展现，可对区下辖学校重点区域（门口、食堂、实验室、图书馆、校园周边）实时监控，支持     身份识别、传感报警。

业界首个针对AI在极端和对抗环境下的算法安全性检测与加固的工具平台“对抗样本”成新型病毒，算法安全问题亟待解决随着人工智能技术的高速发展，人工智能在诸多场景正逐渐替代或协作着人类的各种劳动，它们可以成为人类的眼睛、耳朵、手臂甚至大脑。其中，机器视觉作为AI时代的基础技术，其背后的AI算法一直是各科技巨头和创业公司共同追逐的热点。然而在机器视觉诸多主流应用场景的背后，往往也藏着由技术性缺陷导致的算法安全风险。例如，在一些训练数据无法覆盖到的极端场景中，自动驾驶汽车的识别系统可能出现匪夷所思的决策，危害乘车人的人身安全。从2016年至今，Tesla、Uber等企业的辅助驾驶和自动驾驶系统就都曾出现过类似致人死亡的严重事故。并且这类极端情形也可能被恶意制造并利用，发动“对抗样本攻击”，去年7月，百度等研究机构就曾经通过3D技术打印出能让自动驾驶“无视”的障碍物，让车辆面临撞击风险。而以上攻击之所以能成功，主要是机器视觉和人类视觉有着很大的差异。因此可以通过在图像、物体等输入信息上添加微小的扰动改变(即上述故意干扰的“对抗样本”)，就能导致很大的算法误差。此外，随着AI的进一步发展，AI算法模型将运用金融决策、医疗诊断等关键核心场景，这类AI“漏洞”的威胁将愈发凸显出来。近年来，包括清华大学人工智能研究院院长张钹院士、前微软全球执行副总裁沈向洋等均提倡要发展安全、可靠、可信的人工智能以及负责任的人工智能，其中AI的安全应用均是重点方向。而且，AI安全作为新兴领域，在开源社区、工具包的加持下，对抗样本等攻击手段日益变得复杂，相关防御手段的普及和推广却难以跟上。并且对抗样本等算法漏洞检测存在较高的技术壁垒，目前市面上缺乏自动化检测工具，而大部分企业与组织不具备该领域的专业技能来妥善应对日益增长的恶意攻击。从安全测评到防御加固，RealSafe让AI更加安全可控就如网络安全时代，网络攻击的大规模渗透诞生出杀毒软件，RealAI团队希望通过RealSafe平台打造出人工智能时代的“杀毒软件”，帮助企业高效应对人工智能时代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前，RealSafe平台主要支持两大功能模块：模型安全测评、防御解决方案。其中，模型安全评测主要为用户提供AI模型安全性评测服务。用户只需接入所需测评模型的SDK或API接口，选择平台内置或者自行上传的数据集，平台将基于多种算法生成对抗样本模拟攻击，并综合在不同算法、迭代次数、扰动量大小的攻击下模型效果的变化，给出模型安全评分及详细的测评报告(如下图)。目前已支持黑盒查询攻击方法与黑盒迁移攻击方法。防御解决方案则是为用户提供模型安全性升级服务，目前RealSafe平台支持五种去除对抗噪声的通用防御方法，可实现对输入数据的自动去噪处理，破坏攻击者恶意添加的对抗噪声。根据上述的模型安全评测结果，用户可自行选择合适的防御方案，一键提升模型安全性。另外防御效果上，根据实测来看，部分第三方的人脸比对API通过使用RealSafe平台的防御方案加固后，安全性可提高40%以上随着模型攻击手段在不断复杂扩张的情况下，RealSafe平台还持续提供广泛且深入的AI防御手段，帮助用户获得实时且自动化的漏洞检测和修复能力。准确度99.99%也难逃被“恶意干扰”，RealSafe高效应对算法威胁 考虑到公众对于对抗样本这一概念可能比较模糊，RealSafe平台特意选取了公众最为熟知的人脸比对场景(人脸比对被广泛用于金融远程开户、刷脸支付、酒店入住登记等场景的身份认证环节)提供在线体验。并且，为了深入研究“对抗样本”对人脸比对系统识别效果的影响，RealAI 团队基于此功能在国内外主流 AI 平台的演示服务中进行了测试。实测证明，“对抗样本”可以极大的干扰人脸比对系统的识别结果，而测试的这几家互联网公司平台开放的人脸比对API或SDK，几乎覆盖了目前市面上很多中小型企业在落地人脸识别应用时的选择，如果他们的人脸比对技术存在明显的安全漏洞，意味着更广泛的应用场景将存在安全隐患。因此，为了帮助更大范围内的企业高效应对算法威胁，RealSafe平台具备以下两大优势：·  组件化、零编码的在线测评：相较于ART、Foolbox等开源工具需要自行部署、编写代码，RealSafe平台采用组件化、零编码的功能设置，免去了重复造轮子的精力与时间消耗，用户只需提供相应的数据即可在线完成评估，学习成本低，无需拥有专业算法能力也可以上手操作。·可视化、可量化的评测结果：为了帮助用户提高对模型安全性的概念，RealSafe平台采用可量化的形式对安全评测结果进行展示，根据模型在对抗样本攻击下的表现进行评分，评分越高则模型安全性越高。此外，RealSafe平台提供安全性变化展示，经过防御处理后的安全评分变化以及模型效果变化一目了然。从数字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周边产品随着机器学习模型不断的升级演化，“对抗样本”已经演变成一种新型攻击手段，并且逐渐从数字世界蔓延到物理世界：在路面上粘贴对抗样本贴纸模仿合并条带误导自动驾驶汽车拐进逆行车道、胸前张贴一张对抗样本贴纸在监控设备下实现隐身……因此，除了针对数字世界的算法模型推出安全评测平台，RealAI团队也联合清华大学AI研究院围绕多年来积累的领先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全产品，为更多场景保驾护航。比如通过佩戴带有对抗样本图案的“眼镜”，黑客可以轻易破解商用手机的面部解锁，通过在胸前张贴特制花纹实现在AI监控下的“隐身”，以及通过在车辆上涂装特殊花纹躲避AI对车辆的检测。发现类似新型漏洞的同时，RealAI也推出相应的防御技术，支持对主流AI算法中的安全漏洞进行检测，并提供AI安全防火墙对攻击AI模型的行为进行有效拦截。人工智能的大潮滚滚而来，随之而来的安全风险也将越来越多样化，尤其近年来因AI技术不成熟导致的侵害风险也频频发生，可以说，算法漏洞已逐渐成为继网络安全、数据安全后又一大安全难题。所幸的是，以RealAI为代表的这些顶尖AI团队早已开始了AI安全领域的征程，并开始以标准化的产品助力行业降低应对安全风险的门槛与成本。此次上线RealSafe人工智能安全平台是RealAI的一小步尝试，但对于整个行业而言，这将是人工智能产业迈向健康可控发展之路的一大步。

2011年，苏州市交通局在全市范围内进行桥梁检测和安全隐患排查整治工作，我校承担了苏州地区国、省干道公路桥梁、苏州城区部分中小桥梁及各辖区、市5000多座农村公路桥梁的安全隐患排查项目。 此次排查主要内容包括桥梁基础安全隐患、主要承重构件安全隐患、护岸防护设施是否完好有效、有无影响桥梁安全运行的其他隐患，对所有桥梁进行了技术状况评定，建立了基础技术档案。为苏州市公路桥梁的养护、维修提供了可靠的技术支撑，确保了桥梁运行安全。

汽车碰撞试验假人常使用在对人体有较大危险和不确定性的试验里，已成为评估汽车碰撞安全性不刻或缺的测试设备。假人要求最大程度上和真人类似，因此需要采用多种材料来模拟人体的不同部位。要研制出试验用的“中国造”假人，难度相当大，不仅涉及到海量基础数据的采集、加工、处理和假人的制造，最难的是制造工艺。经历上千次试验后，曹立波教授找到了合适的假人肋骨所用的阻尼材料。经过长期的研究，成功开发了包括混III 50百分位男性假人、TNO-10安全带假人、P系列儿童假人和可调规格配重假人在内的多款汽车碰撞试验假人。同时成功开发了一岁半、3岁、6岁和10岁等儿童人体有限元模型，并与儿童尸体实验进行对比，从而掌握更准确翔实的数据，更好地开展仿真对比研究。