本发明公开了一种无线传感器网络中数据采集传输的可靠性保障方法，包括传感器网络中各传感器节点采用基于动态工作周期调整的高可靠网络组织方法和传感器网络中各传感器节点之间及与汇聚节点之间采用基于2阶段重传的高可靠数据传输方法。在网络组织可靠性保障方面，将传感器节点的工作模式划分为正常工作和网络修复两种模式，并通过动态工作周期调整保证节点在两种模式下都能进行间歇工作，从而同时保证节点低功耗特性和快速网络修复能力。在数据传输可靠性保障方面，采用了基于2阶段重传的高可靠数据传输方法，保证在出现数据传输错误甚至链路中断时的数据完整性，并将数据传输错误对于数据实时性的影响降至最低。

本发明公开了一种互穿网络水凝胶填充复合分离膜的制备方法，包括如下步骤：首先，将聚合物膜在第一单体溶液中浸泡，取出后在紫外光下辐照交联，得到第一网络凝胶复合分离膜；然后，将第一网络凝胶复合分离膜在第二单体溶液中浸泡，取出后通过热引发交联，形成互穿网络水凝胶填充复合分离膜。本发明制备的互穿网络水凝胶填充复合分离膜具有重金属离子吸附功能，在过滤分离的同时，可有效吸附水中的重金属离子。本发明提供的方法简单、高效、易操作、成本低、可工业化生产，对铜、铅、汞、锌、镉、镍等多种重金属离子具有优异的吸附性能，既可用于工业重金属污水处理，也可用于生活饮用水中去除重金属离子。

本发明涉及一种基于 RBF 神经网络的电缆接头导线温度预测方法。本发明主要分以下 4 个步骤：1） 样本数据采集：实时测量与电缆接头导线温度有联系的关联因素（环境湿度、环境温度、护套温度、接 头处绝缘层温度、触头温度和各种表皮温度）；2）网络训练：首先对 1）采集的数据进行预处理，划分 训练数据和预测数据，然后设置各种参数，创建网络，最后进行数据预测；本发明将神经网络技术应用 到电缆接头导线温度预测中，对电缆接头导线温度在线实时监测与故障分析有较好的作用。 

本发明属于行业标准信息数字化技术领域，具体为一种基于图注意力网络的表格指标信息抽取方法。本发明包括：表格预处理；单元格信息编码；邻接列表分析；表格信息关联分析；分类和指标信息计算；表格预处理是对表格进行图网络结构化处理，得到表格信息的图网络结构；然后分别对表格中单元格进行词向量编码和邻接列表分析；邻接列表分析包括在取得单元格的行邻接列表和列邻接列表后,结合词向量编码，得到同行或同列表单元格语义信息；表格信息关联度分析包括表格信息关联度分析和行列信息传递关系分析；分类和指标信息计算，使用线性分类器进行分类得到当前单元格的指标归类结果。本发明效率更高，得到的表格指标信息更正确、更完整。

一种基于动态哈密顿积的神经网络实现方法，其特征在于，包括以下步骤：首先，设计输入特征驱动的动态核生成机制，根据样本特性自适应调整卷积核参数，实现多尺度、多方向特征的细粒度提取，充分发挥四元数表示的空间感知优势；其次，构建符合四元数几何特性的整体激活函数，通过超复数空间中的非线性变换保持通道间旋转缩放关系，避免传统分量式激活导致的关联性断裂。本专利提出的动态卷积根据输入样本的特征动态生成卷积核，使得网络能够针对每个输入样本动态调整其卷积核。这种灵活的调整机制不仅增强了模型的表达能力，还使其能够适应不同输入的特征，提取更具细粒度的特征。

本发明公开了一种基于多元数据增强超图神经网络的抗癌药物协同预测方法，涉及生物医学数据挖掘领域，该方法包括将包含全部的药物‑药物‑细胞系三元组数据集分为第一集合和第二集合，然后执行训练阶段和测试阶段；所述训练阶段用于基于第一集合得到分子图的药物结构数据，以及细胞系的基因表达数据，进行嵌入的学习并完成对协同效应预测器的训练；所述测试阶段用于基于第二集合得到分子图的药物结构数据，以及细胞系的基因表达数据，进行嵌入的学习以获得节点嵌入，并根据获得节点嵌入和训练完成的协同效应预测器完成预测。本发明不仅可以帮助临床医学发现用于癌症治疗的新型协同药物组合，而且能够助力发现抗癌药物协同作用的潜在机制。

本发明公开了一种基于神经网络模型 BP 算法的嵌入式矿压检测方法法，首先根据根据待检测区域的地域情况，采用多个振弦式压力传感器进行测量；然后 ARM7 处理器根据系统任务个数建立相应的进程；最后在建立的任务中打开定时器，输出一个固定在某一频率范围内的脉冲，经过驱动激振电路，产生一个能对振弦式压力传感器内部振弦起振的信号，同时使用 ARM7处理器对振弦式压力传感器返回的脉冲信号进行频率测量，计算得到压力值，最后，利用温度传感器采集振弦周围区域的温度，采用 BP 算法建立神经网络模型，利用神经网络模型对得到的各组压力数据及采集的温度数据进行学习，并根据神经网络模型找出压力随温度的变化规律，对振弦式传感器进行温度补偿。

本发明公开了一种认知无线电中基于自组织映射神经网络的恶意用户判别方法，本发明利用自组织映射(简称SOM)神经网络学习输入能量矩阵的分布特征，并根据学习结果对输入量进行有效的分类。首先引入“可疑度”的概念，其大小根据每次训练后每种类别所包含的次级用户的个数进行分配。为了消除传统的SOM神经网络的缺陷，本发明进一步提出了“平均可疑度”的概念。具体步骤包括：获得能量矩阵，利用SOM神经网络算法对能量矩阵进行训练得到分类矩阵，计算每个次级用户的“可疑度”，构造索引矩阵并重复训练过程，并将每次得到的“可疑度”取平均值，即“平均可疑度”，并利用“平均可疑度”对次级用户进行分类，识别出恶意用户或是正常用户。

产品详细介绍  腾创网络视频会议软件强大的数据共享功能 1.电子白板手写交互：可在白板上打开各类文档，文档共享支持Word、Excel、PDF、JPG及PowerPoint等多种文件格式，参会者可以在白板及文档上进行可视化书写和绘制，方便会议交流，能够在白板上书写（配合手写板更方便），在文档上标注，引导与会者浏览网页以及文字聊天。 2.桌面共享、程序共享：支持将主持人或发言人的电脑桌面共享给其他参会者，支持授权某个参会者操作该共享桌面，所有参会者同步观看操作过程。 3.媒体文件播放：主持人端在本地播放影音文件，各参会者同步接受收看，丰富的会议辅助功能。 4.分组讨论：可以对参会者进行分组，开展小组讨论，组与组之间互不干扰 5.电子举手：会议过程中，参会者为了表达意见，可通过电子举手向主持人申请发言权限。 6.多方文字交流：参会者可在文字讨论区进行文字交流及在线提问。 7.会议录制播放：在会议过程中可进行同步录制，录像以WMV单画面或IAC多画面格式存储，可在本地回放或者在线点播。 8.游客功能：游客功能主要在公开会议的情况下，可以通过游客功能，让更多人参与远程视频会议讨论。 9.管理员对拥有全部权限，管理员可以请人出会议室。 10.完全跨平台运行，服务器客户端都支持Windows,Linux,Unix,Soloris,MacOS 等操作系统。 视频会议系统运行的价值： 1 节省大量的差旅费用，降低企业成本； 2 减少在旅途中的时间，提高工作效率； 3 提高与客户、供应商之间的沟通和协作； 4 提高企业对市场的响应效率； 5 缩短上层领导的决策周期； 6 随时可以召集和举行会议和培训； 7 外地人员也可以通过互联网参与公司的会议； 网址：http://www.tenchong.com/ 咨询热线：0755-26070697  QQ：751503375  标签：电子会议室 企业视频会议系统 视频会议系统  视频会议软件  网络会议室  视频会议搭建平台 网络会议平台 远程视频会议系统

XM-SX-4中医舌象诊断系统（网络版）   XM-SX-4网络版中医舌象诊断系统在单机版的基础上增加了以下功能： ■ 联网测试：教师机可以以管理员角色进行题库管理、试卷管理、试题管理、用户管理、数据分析。 ■ 题库管理：增加题库、删除题库、修改题库、查看题库。 ■ 试卷管理：可以查看、修改各试卷的详细内容和考生的考试详情，可以把试卷以word格式导出。 ■ 用户管理：修改用户、查看用户、增加或删除用户、查看考试记录。 ■ 试题管理：增加试题、删除试题、批量导入试题、克隆试题、修改试题等，目前默认支持5种题型（单选题，多选题，判断题，填空题和问答题）。 c：考试分析、试卷分析。 ■ 教师机：可以自主添加题库及试题，能随时设置考试开始和结束时间、成绩公布时间，编辑舌象试题发送到学生机中，教师机也可以在后台进行成绩修改。 ■ 学生机：学生机收到试题后在考试允许时间内开始答题，答题完成后提交试卷发送回教师机，系统可以自动评分，成绩公布时学生机可以看到自己的考试成绩。 一、主要功能： ■ 计算机控制内部相机进行自动对焦拍摄，操作简单，图像清晰，完全实现舌象采集自动化。 ■ 采用数字化舌象采集平台与标准化方法还原，使舌象真实再现。 ■ 内部摄像采用模拟自然光源并能进行光线调节，使采集环境保持稳定。 ■ 在特定的光源环境下，采用摄像头获得舌像信息，对舌体图像的颜色、纹理、轮廓进行特征提取，由计算机将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对判断，给出舌象分析结果。 ■ 可以随时查询病例报告。 ■ 可以分析舌质颜色、舌苔颜色、舌形状、舌态。 ■ 内置消毒灭菌装置，操作前使用，避免交叉感染。 ■ 软件可以根据实际舌象的瘀斑、点刺、齿痕、裂纹等症状用文字显示舌象特征、临床病症以及饮食及用药建议。 二、主要特点： ■ 系统具有自主学习功能，通过不断学习，有效提高系统自主诊断准确性。 ■ 支持自动分析，且允许人工修正，提高诊断的准确性。 ■ 准确分析舌质、舌苔等，并直观显示结果。 ■ 支持初诊、复诊分离，实现便捷就诊。 ■ 支持多关键字的查询统计。 ■ 支持诊断分析报告打印。 ■ 用户权限管理，提高安全性。 ■ 自动对焦（即自动舌体捕获）。 ■ 灯光控制功能。 三、软件功能： ■ 用户权限管理，提高系统安全性。     ■ 病理、临床库可以持续更新，具备学习能力，且具备自动提取舌体，自动分析舌体、自动分析后手动调整等功能，提高了学习的准确度。 ■ 快捷的初诊、复诊入口，操作方便、快捷。 ■ 功能强大的视频分析能力，既可实时诊断，又可能根据需要进行人工调整。 ■ 灵活多变的查询统计能力，数据分析能力。 ■ 病例学习：单击主界面中的“病例学习”选项，进入学习界面，包括读取、保存、舌体轮廓提取、特征提取、自动提取控制、量化数据显示、舌象特征录入、临床意思录入、饮食指导及用药建议录入等选项，学习与分析过程，采用人机交互的方式。 ■ 自动获取：单击自动获取按钮，如果参数正确，舌体提取成功，若存在不足，可通过自动提取控制中的进度条及取反控制框选择来进行控制。 ■ 特征提取：为了便于分步处理，此处特征提取分步骤完成，分别舌质特征、舌苔特征、齿痕特征、裂纹特征、瘀斑特征以及点刺特征。点击某功能按钮后，相关特征将被量化，以舌质为例加以说明。比如，单击舌质特征、舌苔特征按钮后，数据结果自动分析结果。 ■ 人工绘制：对于某些来自于其他途径的图片，会存在自动获取舌头错误的情况，此时可以通过人工绘制来完成。单击“人工绘制”后，在图像显示区域，单击右键将出现菜单，包括选中舌体、勾画轮廓和撤销。其中选中舌体仅需在舌头四周点选四个点，单击“绘制完成”后再自动识别完成；勾画轮廓则是按住鼠标左键后通过拖动完成绘制，绘制完成后单击“绘制完成”便实现舌体提取。撤销可以对绘制过程觉得不满意的地方进行撤销，最多支持5步撤消。