产品详细介绍SiaExam网络考试系统是套完全基于.net平台开发的新一代系统平台，系统采用XML完全数据结构模式开发的纯B/S网络考试系统。系统整体性能较传统的网络考试系统（即 C/S和B/S的混合模式）有极大的提高，比如在数据并发量、稳定性、数据迁移等指标等。同时结合多年用户的实践，遵循国家级考试要求及考试流程，整合大量用户的实际应用需求而推出全新的适合国内大中院校各类英语考试的最新一代智能网络考试系统。产品特点◆具备考试公告、组卷、考试、自测、阅卷和成绩统计与查询、试卷管理等模块功能。◆系统拥有先进的智能组卷出题、考试、自动阅卷、试卷分析、成绩统计和评估、考试管理等功能；可以能快速、随机生成符合要求的标准化试卷；◆系统采用B/S架构，不受点数限制，没有局限性。只要有浏览器功能就可以访问系统；无须安装客户端，学习者和教师无论在语言实验室、多媒体教室、计算机房、办公室、宿舍和任何一台校园机都可以开展学习，要符合当前软件应用发展的趋势。◆完全基于ASP.NET平台 C#语言开发的新一代系统平台，系统采用XML完全数据结构模式开发的纯B/S结构网考模拟仿真系统，在稳定性、数据并发量、数据迁移、维护成本低、安装简便、访问速度比较快、抗病毒性强等指标远远优于其它JAVA/JSP语言技术开发的传统网考系统。维护难度小，安装方便、可以跨平台运行。◆系统性能稳定，部署于WINDOWS操作系统，适合院系、教师根据需要进行CET4-6仿真模拟测试，考试流程完全仿真国家四、六级网考。◆系统支持流媒体播放、具备占用宽带资源少，对服务器压力小，对用户硬件的要求低的特点。学习者可大量访问和流畅访问视频文件、可以支持大量并发访问，应用的时候没有点数限制，提高使用效率，大大降低了用户使用成本。◆全面开放系统架构，独家提供无限题库分级层次，满足各语种各学科的分类管理。除系统自带试卷库外，老师可根据不同层级建立题库和试卷库。◆考试训练过程中能够实现断点续传功能，实现保障学生在出现故障的情况下可在另外的计算机继续完成考核。◆计算机主动阅卷和教师手工阅卷，客观题计算机自动阅卷打分，主观题教师手动打分，系统自动统计考试成绩。

借助云平台收集美术教学资源和开展探究性美术学习，支持在线学习交流，支持在线多人协同绘画完成一幅作品；支持美术作品点评、互评以及美术电子作业系统。

产品详细介绍  SP-3000型校园田径运动会网络管理系统是信息网络化管理系统，本系统为田径运动会运动会组织者提供方便、快捷的使用方法，系统能够对运动会进行合理的安排与管理，实现数字化，网络化，智能化，无纸化工作，节省大量人力和物力。     校园田径运动会网络管理系统一种“人机交互系统”， WINDOWS 操作系统，界面友好，操作简单。通过计算机来完成烦琐的记录与安排工作，保证运动会的正常流畅的进行。校园田径运动会网络管理系统是典型的数据库应用系统，可完成田径运动会管理中的运动员报名、赛前编排，成绩自动测试，成绩自动记录，成绩自动统计，成绩公布．信息查询等事务处理功能。并且径赛支持预次复决四个赛次，支持电子报名。自动生成成绩册，使用该系统可以极大地减少裁判员和工作人员的人数及劳动量，同时还可大大提高工作效率、可靠性和正确性。  该系统非常适用，办学规模很大的中小学校、大专院校、各级体育、教育行政部门等举办的田径运动会。尤其这个系统完全可以交付学生来使用，它可以提高学生的组织管理能力，打破在组织上以教师为中心的运动管理模式，教师在其中充当一个指导者的或者监督角色。

本发明提供了一种基于神经网络的超密集异构网络负载均衡优化方法，将ART2型神经网络和基于代价的分布式方法相结合的低复杂度超密集异构网络下行用户连接方法，联合调整所有小站的代价偏置值，解决超密集异构网中的负载均衡问题。本发明采用ART2型神经网络的分类设置初始值，可以大大降低迭代次数和计算复杂度，能提高基站边缘和中间的用户的吞吐量率，自动的均衡跨层和同层之间基站的负载，进一步显著降低负载均衡迭代方法的迭代次数，更加适应快速复杂多变的实际情况。

本发明公开了一种用于网络虚拟手术的网络数据传输方法及系统，包括：获得网络虚拟手术的工作在线特征，将工作在线特征输入至预训练后的反向传播神经网络获得四个监测输出特征；根据四个监测输出特征计算获得数据压缩率、预测补偿窗口大小、冗余重传次数以及本地插值平滑因子；按照数据压缩率对网络虚拟手术的工作数据压缩后执行数据传输；在网络虚拟手术的数据传输过程中，基于预测补偿窗口大小的卡尔曼预测器补偿延迟，根据冗余重传次数触发冗余重传对抗丢包，将本地插值平滑因子代入插值滤波器平滑网络抖动；将反向传播神经网络与虚拟手术力反馈系统相结合，实现了对网络化虚拟手术中延迟、抖动和丢包问题的自适应调节。

特点 高传输功率，低损耗，性能稳定，温升低。 用途 广泛用于各种电子仪器和设备，电视机，计算机通讯设备。  

本发明公开了一种基于选择性隐朴素贝叶斯分类器的网络故障 诊断方法，包括：(1)从网络历史数据库中获取历史数据，包括症状变 量集以及故障类变量集；(2)构建选择性隐朴素贝叶斯分类器预测模型， 根据症状变量集中的每个症状变量确定对应的最相关症状变量集合； (3)所述选择性隐朴素贝叶斯分类器通过训练历史数据自动学习到分类 器参数；(4)进行故障诊断时，对测试数据利用上述选择性隐朴素贝叶 斯分类器进行估计得到对应最终的故障诊断结果。通过执行本发明中的网络故障诊断方法，有效解决了现有网络故障诊断中运算复杂度高、 网络诊断结果偏差大的问题，显著提高了网络诊断的准确性，在进一 步降低运算复杂度的同时，能够保持较好的学习能力及容错特性。

 本系统利用工业无线传感器网络构建无线、分布式机械设备故障诊断和监测系统，对工业现场运转设备的工作状态进行监测，部署的工业无线传感器网络既充当在线状态监测系统，也承担通信网络的功能，最后作为具有推理学习能力的决策网，是集感知、通信、识别、诊断、决策为一体的综合预测性维护平台。   作为一种独立的控制网络，本系统包含低功耗传感器节点、执行器节点、汇聚网管等硬件设备及专家知识库、规则匹配数据库、历史数据库、人机交互界面等软件平台，能够有效弥补有线诊断系统在应用中布

技术亮点 ❖ 单轴/双轴测量； ❖ 超宽测量范围：±180°； ❖ 卓越的测量精度，0.01°（全量程）； ❖ 工业级可靠性设计； ❖ 符合严苛工业环境应用要求； ❖ 多种标准输出接口，便于系统集成与扩展。   应用范围 该系列产品特别适用于：建筑结构健康监测（古建筑、历史遗迹、危房等）、工业自动化控制系统以及高精度角度测量应用场景需要长期稳定监测的工业现场。   产品介绍 STS标准输出型倾角传感器是瑞惯科技专注于工业自动化控制领域而研发的产品。该产品采用紧凑型工业设计，配备RS485/RS232标准串行通信接口，集成高性能MEMS倾角传感单元和24位高精度差分A/D转换器，结合五阶数字滤波算法，可实现水平面倾斜角与俯仰角的高精度测量。 凭借其优异的测量精度、可靠的工业级性能和灵活的配置方案，STS标准输出型倾角传感器已成为工业测量领域的高性能解决方案。   性能参数 STS 条件 参数 测量范围 - ±10° ±30° ±60° ±90° ±180° 测量轴   - X Y轴 X Y轴 X Y轴 X Y轴 X轴 分辨率1） - 0.001° 精度 最大绝对误差2） 室温 0.01° 0.01° 0.015° 0.02° 0.02° 均方根值误差3） 室温 0.008° 0.008° 0.008° 0.009° 0.009° 零点温度系数4） -40～85℃ ±0.0005°/℃ 灵敏度温度系数5） -40～85℃ ≤0.01%/℃ 上电启动时间   0.5S 响应频率 20Hz 输出信号 TTL / RS232 / RS485可选 通信协议 串口通讯协议 / MODBUS RTU协议 可选 电磁兼容性 依照EN61000和GBT17626 平均无故障工作时间 ≥99000小时/次 绝缘电阻 ≥100兆欧 抗冲击 100g@11ms、三轴向(半正弦波) 抗振动 10grms、10～1000Hz 防水等级 IP67 电缆线 标配2米M12航空插头带PVC屏蔽电缆线，线重≤120g 重量 ≤150g(不含电缆线) 1) 分辨率：在有效量程内可识别的最小角度变化量，反映其对微小倾角波动的监测能力。 2) 最大绝对误差（MAE）：全量程范围内，对多个标准角度点进行测量，各测量值与实际角度值偏差绝对值的最大值。该参数表征产品在最不利情况下的测量偏差极限。 3) 均方根误差（RMSE）：量程范围内，对固定角度点进行多次重复测量（采样次数≥16次），计算各测量值与实际角度值偏差的均方根值。该参数反映测量结果的重复性与稳定性，是评估系统随机误差的重要指标。 4) 零点温度系数：传感器在零输入状态下，其输出值随温度变化的比率，定义为额定工作温度范围内零点偏移量与常温基准值的比值。   5) 灵敏度温度系数：传感器满量程输出值随温度变化的稳定性指标，表征额定温度范围内灵敏度相对于常温参考值的漂移率。