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产品详细介绍

产品详细介绍景瑞网络视频直播系统支持所有录播视频的网络直播和点播功能，以及虚拟演播室功能。跨平台直播指可以在电脑、电视机、Android手机、iPhone手机、iPad等任何平台直播，无需安装任何插件。 主要特性  H.264/AVC High Profile Level 4.1、 H.264/AVC High Profile Level 4.0及H.264/AVC High Profile Level 3.0编码，先进的视频预处理算法  音频编码支持AAC ，MPEG1 Audio Layer 2   支持YPbPr模拟视频输入   支持CVBS标清模拟视频输入  支持HDMI，HD/SD-SDI数字视频输入   支持模拟音频（LR）输入   支持HDMI，HD/SD-SDI数字音频输入   支持PAL、NTSC标清视频格式   支持高清720P、1080I、1080P视频格式、支持D1、CIF、自定义视频格式的编码；  支持IP输出TS，支持UDP协议，支持RTMP协议，可发布到WMS、AMS、FMS、RED5等服务器；   支持液晶&按键操作   支持嵌入式WEB网络管理 技术指标 输入 视频 YPbPr，BNC接口 HD/SD-SDI，BNC接口 HDMI 音频 非平衡立体声音频，BNC接口 HDMI内嵌音频 HD/SD-SDI内嵌音频 视频 分辨率 1920×1080_30P 1920×1080_60i 1920×1080_50i 1280×720_60p 1280×720_50p 720×480_60i(NTSC) 720×576_50i(PAL) 自定义 编码 H.264/AVC High Profile Level 4.1(高清) 　　　　H.264/AVC High Profile Level 3.0(标清)     码率 0.8Mbps~30Mbps     码率控制 CBR/VBR     视频预处理 去隔行，噪声抑制，锐化 音频 编码 AAC、MPEG-1 Layer 2 　     采样率 48KHz     采样精度 24 bit     码率 64Kb/s~384Kb/s 系统 支持液晶&按键操作，网络管理(WEB)，英文操作界面     可通过网络进行软件升级  

光学领域顶尖期刊《自然·光子学》报道了浙江大学信息与电子工程学院陈红胜教授课题组的一项最新研究：在国际上率先实现基于深度学习的新一代智能隐身器件。在不依赖任何人为操控的情况下，快速地动态适应变化的背景环境，从而与背景电磁环境特征融为一体，实现自适应隐身。论文审稿专家认为：“这是一项激动人心的、及时而杰出的工作，它连接了变换光学、电磁超材料和人工智能等领域，为智能光子材料和器件这个新兴领域树立了很好的标杆，也将大大促进其他智能电磁器件的发展。”自然界存在两种“隐身”策略。一种是在变色龙和章鱼生物中常见的拟态隐身，使自己融于周边环境；另一种是透明隐身，即光透过物体时不产生任何散射，例如海樽和水母。科学家近年来提出的变换光学隐身方法则区别于上述两种策略，它利用坐标变换的方法来控制电磁波，使其绕过被隐身的区域，按照原来的方向传播，从而使物体完全隐形。与自然界的“隐身衣”相比，人类的“隐身衣”多数只能工作在单一的环境背景和既定的入射波条件。如果稍加改变外界环境或者入射波，隐身效果便会大幅度降低。“理想的隐身衣应该和章鱼和变色龙一样，能够快速自动地适应于变化的外界刺激和背景环境。”陈红胜说。如何才能实现这一点？“章鱼有色素细胞，我们有可重构的新型人工电磁材料单元；章鱼有中枢神经，我们有深度学习方法；章鱼有光敏细胞，我们可以搭建电磁波和环境探测器。”论文第一作者、课题组成员钱超说。当前，深度学习已经开始渗入电磁材料领域，但是主要偏重于理论上设计优化人工电磁材料。如何在实验上实现新型的智能电磁材料、构建新一代智能隐身系统并实现快速有效的自适应隐身，是一个极具挑战的课题，在此之前还未见成功实验的报道。经过三年多的不懈努力，陈红胜研究团队组在充分研究隐身领域关键技术瓶颈的基础上，在微波段成功实现了智能自适应隐身器件。研究团队设计了一项小车智能隐身实验——小车身披一层超薄的可重构的超表面隐身材料，这件“隐身衣”由智能芯片控制，集成了训练好的深度学习模型，能够根据输入的电磁信息快速做出决策，改变“隐身衣”的电磁响应。探测雷达随机改变着入射波的频率、极化和入射角，而小车的任务就是动态适应变化的探测信号，对雷达“隐身”。当环境发生变化，变色龙大约需要6秒时间过度到环境色；而当电磁环境发生变化时，披着智能隐身衣的小车只需要15毫秒就能自动地实时“换装”。陈红胜教授表示，智能隐身成功地融合了新型电磁材料和人工智能等领域，其采用硬件手段实现用于隐身调控的深度学习模型，在应用中只需单次前向计算即可做出合理的决策，大大地缩短了响应时间，这一方法对于实时性要求很高的其他应用也有很好的借鉴意义

本发明公开了一种基于表示学习的星图识别方法，该方法利用端对端的、基于表述学习的神经网络模型RPNet，用于快速高效且鲁棒性强的全天星图识别任务

已有样品/n1）主要技术特点：该成果的特点是针对生物质燃料的光谱图像,利 用深度特征学习方法,建立生物质燃料的水份和灰份含量的传感函数模 型，然后,针对现场获取的生物质燃料光谱图像,利用训练好的传感函数 模型,自动检测和评估生物质燃料成份和品质。与现有生物质燃料成份检 测系统相比，具有生物质燃料品质检测速度快、精度高等优点。 2）主要技术指标：(1)水份和灰份含量检测误差：<1%； (2)水份和 灰份含量检测速度：<2 秒/样本； 3）应用范围：可用于生物质发电厂生 物质燃料品质评估，提

EMOD扩展模块是由上海皮赛电子有限公司设计、生产的一系低速外围应用电路模块。

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