本发明公开了一种在 P2P-CDN 混合视频点播网络中的性能测试 方法，属于视频点播技术领域。本发明包括：客户端的设计和实施、 分布式行为估计。本发明将播放缓冲分为三个流机器，管理者按照流 机器的任务处理权限的来依次分配任务实现任务窗口的管理，同时利 用 rCDN 窗口长度灵活伸缩和三个流机器重新加入的机制来模拟客户 端的暂停和拖拽，最后提出了集中式的控制机制为提前离开的客户端 选择合适的替代者。本发明提供了在大规模、真实环境下的性能测试 方法，降低了在视频点播网络中的视频缓冲时间，为用户提供稳定性 能和可靠服务

本成果来自国家科技计划项目，为获得发明专利授权的专利成果（ZL201210004700.X）。该成果可应用于新一代视频监控、视频通信等领域。

产品详细介绍VGA采集卡、VGA流媒体卡、VGA视频卡、VGA编码卡、VGA编码器 性价比最高的VGA采集卡 Microvision全力推出第四代高清VGA采集卡 更高视频图像质量、更优的价格 产品种类齐全、板卡做工精良、性能稳定 接入信号丢失感知，无信号不蓝屏、不死机 全自动行场频检测，信源端信号变化不需要人工调节 【应用领域】 　　● 教育课件录制、多媒体录播录像、会议录制、视频会议，远程教育培训 　　● 大屏幕拼接、电视墙行业、虚拟演播室、虚拟现实、工控、游戏机等设备 　　● 安检X光机、雷达图像信号、VDR纪录仪、医疗X光机、CT机、胃肠机、阴道镜等 　　● VGA相机、VGA摄像机等VGA信号、RGB信号输出设备的图像采集和处理 【型号和图片】 序号 产品名称 规格型号 性能说明 产品图片 1 PCI高清VGA采集卡 MV-VGA100 单路，最高分辨率1280x1024/30帧，向下兼容，点频170M，支持多种格式、提供SDK开发包 2 PCI高清VGA采集卡 MV-VGA200 单路，最高分辨率1600x1200/20帧、向下兼容，点频220M支持多种格式、提供SDK开发包 3 PCI-E单路高清VGA采集卡 MV-VGA100E 单路，最高分辨率1600x1200/20帧、向下兼容，点频220M支持多种格式、提供SDK开发包   4 PCI-E两路实时高清VGA采集卡 MV-VGA200E 两路，最高分辨率1600x1200/30帧、向下兼容、点频250M支持多种格式、提供SDK开发包   5 嵌入式VGA编码器 (可带压缩存储功能、有板卡和外置盒两种) MV-HDR-VGA 用于多媒体录播系统的VGA信号采集、VGA信号远程网络传输、视频会议双流传送，人机界面监控等各种需要对VGA信号进行采集、传送、录制的场合，支持分辨率720P(1024*768、800*600) 1080P等 Microvision维视图像VGA信号采集最佳解决方案 VGA采集卡、VGA信号采集卡、VGA视频采集卡、VGA图像采集卡、VGA流媒体卡 RGB采集卡、RGB信号采集卡、RGB图像采集卡、VGA编码卡、VGA编码器 VGA流媒体卡、VGA流媒体采集卡、VGA流媒体视频卡、网络直播卡、音视频采集卡 机器视觉图像采集产品专业研发制造商--维视图像(Microvision) http://www.xamv.com     http://www.Microvision.com.cn 西安市南二环东段1号东方广场1号楼14层   联系人：周小姐 服务热线:(029)82213182 82213183 82306711 82306317 13279212018 15829900262　传真:(029)82306711 Email:xamv123@126.com 北京：010-51391385　 13522851886             Email:tuxiangmv@126.com   深圳: http://www.microvision.cn     13714564541 　 上海: 13917389523　　

产品详细介绍　　北京同舟视达科技有限公司研制的T200AE 多路高清视频采集卡是一款采用了ADI 公司高端的ADC芯片，并且集成了大容量64bit宽度DDR2板载作为存储，使其在采集过程中不占用主机CPU，并且视频还原色彩更加高清逼真。同时T200AE 高清采集卡还采用了PCI-E总线技术，克服了老一代视频采集卡多通道共享小带宽、视频数据无法顺畅通过的PCI传输弊端。　　此款高性能采集卡单卡便集成了一路VGA信号输入，两路D1视频输入，和一路音频输入。自带软件可以实现6路信号采集压缩，并且画质高、成本低、功耗低。它增加了抵抗7000V的防雷静电技术，使此款高清采集卡更加稳定可靠。并免费配有专业的视频录播软件，功能强大简单易用。　　

哈尔滨工程大学软包/固态电池电极极片制备设备采购及服务竞争性磋商

高校科技成果尽在科转云

一、项目简介 当前虚实融合技术面临的重大挑战可以归结为以下两个关键科学问题：（1）非配合虚实环境的无缝融合与交互自然呈现。（2）云环境下虚实融合环境的语义理解、统一表达与应用软件快速定制。为解决上述两个关键科学问题和技术瓶颈，本项目重点研究了自然虚实融合呈现的硬软件技术和装置，构建虚实融合应用流程框架和规范，创新云软件定制和服务模式，实现应用示范。充分利用移动、穿戴式设备的多传感器优势以及云端结合方式进行三维结构的重建、语义标注、识别理解与信息关联。 二、前期研究基础 目前已发表论文10篇，包括4篇期刊论文等（包括TIP、TMM等权威期刊论文）。申请专利3 项。 三、应用技术成果 1）基于搜索的图像深度估计，相对误差低于传统方法，对训练集的需求小于基于深度学习的方法。 Make3D数据集的深度估计结果2）基于双模深度玻尔兹曼机（DBM）的三维场景物体检测框架，给出了RGBD训练数据不足的难题，流程如下 3）基于序列约束的哈希算法在不同比特率情况下均取得了很好的效果。 在LabelMe和Tiny100K上使用不同哈希比特率的效果