产品详细介绍北创自助办证机通过扫描二代身份证为用户办理图书借阅卡， 采用M1、ID读卡器进行扫描，借阅卡可分为免费和付费两种方式办理。 我们的目的是以简驭繁，以简单方便快捷的自助办证机取代人工办理的繁琐手续，将办理图书借阅卡变得便民、利民，体验高端智能系统，轻轻松松办理借阅卡。 应用场合： 学校图书馆、阅览室 公共图书馆、高校图书馆 政府部门阅览室、展厅 高档娱乐休闲场所阅读区 使用方法 在自助办证机上刷身份证，完成身份验证，自助办理借阅卡。 并具有提供凭条打印、设置读者登录密码等功能。    更多资讯及相关产品讯息可登录北创科技官网wwwbc863.com进一步了解。  

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XM-WKF外科缝合包扎展示模型   一、功能特点： ■ XM-WKF外科缝合包扎展示模型采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 模拟了一成年女性躯干，上至颈部，下至大腿上1/3处，解剖结构明显，便于示教讲解，包括：锁骨、乳房、胸骨、肋弓、髂前上棘、脐、肩胛骨、脊柱、臀裂等。 ■ 模型提供26处标准手术切口，可用于练习和提高对各种伤口的护理、清洗、换药、包扎等基本技术，除了已有切口外，用户还可根据教学需要自行增加切口。 ■ 26处切口包括：甲状腺切除术、气管切开术切口、胸骨切开术、右乳根治术、乳房脓肿切口（放射状）、乳晕边缘切口、气胸切口、开胸术、胆囊切除术、腹腔镜下胆囊切除术切口（3-4个孔）、剖腹探查术、阑尾切除术、腹式子宫切除术、结肠造口术、回肠造口术、膀胱造口术、股动脉穿刺切口、脾脏切除术切口、腹腔穿刺术部位、腹股沟疝修补术切口、腋臭切除术切口、股骨颈手术切口、肾切除术、椎板切除术、二期褥疮、截肢术。   二、标准配置： ■ 外科清创缝合展示模型：1台 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。

本发明提供了一种基于光学环镜的超宽带脉冲编码调制装置， 包括高非线性光纤、延时干涉仪和两个光纤耦合器，延时干涉仪包括 探测光输入口、探测光输出口、两个输出端口、第一耦合器、第二耦 合器、以及从第一耦合器延伸到第二耦合器的上臂和下臂，上臂和下 臂均置于一个温度控制装置中；高非线性光纤连接在两个输出端口之 间，两个光纤耦合器均设置在高非线性光纤上，用于分别引入外部的 信号泵浦光脉冲和辅助泵浦光脉冲。本发明采用光学非线性延

本发明公开了一种变线宽激光振镜扫描快速刻蚀方法，本发明 利用激光束离焦后功率密度梯度变小光斑变大的原理以及高速振镜扫 描误差精确矫正方法，通过设置不同的在焦和离焦激光加工距离及对 应功率参数和激光振镜扫描参数来控制激光光斑大小，对图形填充区 采用离焦后的大光斑光栅扫描填充，然后对图形轮廓进行矢量扫描勾 勒。本发明针对不同的工作距离预先进行振镜扫描误差矫正，生成高 精度振镜扫描定位表，确保在不同激光加工距离获得同等高精

成果简介： 主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。