产品详细介绍        产品特性 •可同时采集1路通用高清信号，4路标清视频信号，2路模拟双声道音频信号。 •通用高清输入视频信号可达1080p/60 Hz。 •通用高清信号可采集DVI、VGA、HDMI、分量信号。 •可采集HDMI中的LPCM音频信号。 •微软AVStream标准驱动，可支持大部分Windows上的多媒体视频软件或流媒体软件。 •超小尺寸：98mmx98mmx25mm(L/W/H)。      高级特性 •VGA输入支持自动输入视频格式侦测，自动视频有效区域侦测，自动VGA采集相位调节。 •VGA信号提供安全模式，支持采集最大行采样数小于等于4095内的VGA信号。 •支持手工设定有效画面区域功能，可用于画面的剪裁和对特殊输入信号时序的支持。 •支持多阶画面缩放功能，具有三种针对画面宽高比的缩放模式。 •支持垂直滤波和运动自适应去隔行功能。 •硬件色彩转换，可输出RGB24，RGB32，YUYV，UYVY，I420色彩格式。 •高清输入支持色彩调节功能，可调节画面的对比度、亮度、色彩饱和度、色调、Gamma；并可单独调节R，G，B三色的亮度、对比度。 •画面水平、垂直反转功能。 •固件可升级。 产品规格 主机接口：USB3.0，*300-350MB/s传输带宽 输入接口：1个DVI-I接口(可转接HDMI，VGA，YPbPr) 1个DB9接口（转接4路CVBS+2路立体声音频） DVI视频输入：1路1080P/60HZ高清DVI信号 HDMI视频输入：1路1080P/60HZ高清HDMI信号 VGA视频输入：1路VGA信号 YPbPr视频输入：1路YPbPr信号 CVBS视频输入：4路标清视频信号 HDMI音频输入：1路LPCM音频信号 模拟音频输入：2路模拟音频信号   DVI输入格式：符合DVI 1.0标准，单连接（480i、576i、480p，576p，720p，1080i，1080p） HDMI输入格式：符合HDMI 1.3标准，支持36bit DeepColor YPbPr输入格式：480i、576i、480p，576p，720p，1080i，1080p VGA输入格式：640×400-2048×1536，像素率低于170MHz即可 VGA信号提供安全模式，可以采集非常规分辨率 CVBS输入标准：PAL/NTSC HD输出格式：40×30-2048×1536，帧率：1-100 fps SD输出格式：176×144-768×576，帧率：1-30 fps 模拟音频采样率及信噪比：Up to 48KHz，85db，24-bit 视频采样率：CVBS:27MHz RGB/分量：170MHz HDMI/DVI：225MHz 视频采样精度：10bit 色彩空间：YUYV、UYVY、I420、RGB 24 Bits、RGB 32 Bits   色彩空间转换：硬件色彩转换 去隔行：垂直滤波去隔行；运动自适应去隔行 画面缩放：硬件5-Tap缩放 画面反转：水平；垂直 画面剪裁：有 图像调节：亮度／对比度／色调调节；饱和度调节／黑白，彩色控制；伽玛值调节(Gamma)； 单独调节R/G/B三色的亮度、对比度； 操作系统支持：支持以下操作系统的x86和x64版本： Windows XP Professional Windows Server2003 WindowsVista Windows Server 2008 Windows 7 Windows Server 2008 R2 兼容软件：Windows Media Encoder；Adobe Flash Media Live Encoder；Real Producer Plus； VideoLAN for Windows； 板载内存：128MB DDR2，工作频率为160 Mhz，位宽32bit 升级;固件可升级 几何尺寸:98mmx 98mmx25mm(L/W/H) 功耗:<= 3.5W

产品详细介绍 【外置图像采集卡产品简介】 MV-U2000 外置图像采集卡 USB图像采集卡 工业图像采集卡是便携的外挂式USB彩色/黑白图像采集盒，这种轻便的盒子可通过USB2.0总线和主机连接,与便携式或台式计算机配合，形成各种类型的移动式图像处理工作站，特别适用于野外、活动场所、和工作环境狭小的场合。  MV-U2000外置图像采集卡 USB图像采集卡 工业图像采集卡软硬件更新升级，新的图像采集盒采用10BIT A/D转换芯片,图像更清晰,色彩更丰富艳丽，实时性更强,采样频率更高,配套的SDK开发包软件功能更强大,是外置的图像采集处理的理想选择，欢迎咨询。　　MV-U2000 外置图像采集卡 USB图像采集卡 工业图像采集卡特别适于:笔记本图像采集处理、高精度高速图像采集处理  医学图像采集、显微成像、工业检测、野外图像采集存储、野外监控录像系统 便携移动图像采集处理、移动智能交通、移动电子警察、移动车辆稽查系统 【USB图像采集卡数据流向】　　MV-U2000 外置图像采集卡 USB图像采集卡 工业图像采集卡是模拟图像数据由摄像头采集后，经视频编码芯片处理，转化成数字图像，传给可编程逻辑器件FPGA；FPGA接收到数字图像数据后，送RAM缓存，然后从RAM中取出数据，传给USB 2.0控制芯片，该芯片利用USB 2.0接口将数据最终传给计算机实时显示并存储。【工业图像采集卡技术特点与指标】　　●MV-U2000 外置图像采集卡 USB图像采集卡 工业图像采集卡接收标准的视频信号，彩色和黑白图像采集。　　●实现多路视频信号的实时切换/扫描、同时采集处理。　　●采样位数:黑白方式9Bit，彩色方式RGB15、16、24和32Bit。　　●MV-U2000 外置图像采集卡 USB图像采集卡 工业图像采集卡水平解像度:可达电视线480以上。　　●一路复合或Y/C视频输入可选,亮度、对比度、饱和度软件可调。　　●图象显示采集分辩率:720X576，具有开窗功能，缩小功能。　　●MV-U2000 外置图像采集卡 USB图像采集卡 工业图像采集卡采集和传送的图像数据格式:彩色:YUV422、RGB888、RGB8888。黑白:GRAY8。　　●USB2.0时的图像传速度:至内存:25帧（YUV422）至显存:25帧（RGB888）。　　●本图像采集卡严格执行场同步，保证不丢帧；且每一帧图像均完整，正确，图像不抖动。　　●界面及操作:界面友好，操作简单，即插即用，系统自动完成所有的环境设置。【开发工具】 　　● MV-U2000 外置图像采集卡 USB图像采集卡 工业图像采集卡操作系统支持：Windows 2000、XP、Vista。　　● SDK支持：VC、VB、Delphi。提供演示程序及演示程序源代码！　　● 驱动支持：WDM、VFW、DirectX、OpenCV、Twain、Matlab、LabView、Halcon、MIL。 　　　　  （产品可大量为客户提供裸板或定制，为OEM、系统集成商所配套，提供优惠的价格优良的服务）【典型应用】　　广泛应用于便携、野外图像采集，移动电子警察、公路收费、工业检测、医学影像、仪器仪表、生物识别、多媒体监控，机器视觉等领域。

本发明提供了一种可用于检测潜在指纹的新型银显现试剂及其制备方法。解决了基于银镜反应的传统指纹检测技术制备困难、操作复杂、反应液保质期短等问题。本发明以醋酸银、氨水和甲酸的混合溶液为原材料，利用化学还原反应制备了具有反应活性的银显现试剂。该试剂在空气中加热挥发溶剂后能原位生成银纳米粒子，从而实现潜指纹的显现。此外，该显现试剂还具有制备简单、使用方便、保质期长等优点，能够快速的显现潜指纹，并且在多种材料的表面都表现出了良好的潜指纹显现效果，为识别个人的身份信息提供依据，因此本发明在法庭科学领域中具有广阔的应用前景。

清华大学彩色多普勒超声诊断仪购置项目 招标项目的潜在投标人应在北京市海淀区学院路30号科大天工大厦A座608室（北四环学院桥东北角）获取招标文件，并于2022年06月30日 13点30分（北京时间）前递交投标文件。

心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。 基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级 的关键技术。近年来，众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入，所研发可穿戴设备可 实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测，弥补了医院测量心电图的短时性。本课题中， 基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统，将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所 实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来，实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心 电智能检测平台的建立，利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查， 可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。 北京清华长庚医院心内科张萍教授团队在正常和疾病心电数据库有长期的积累，曾负责十二五国家科技支撑计划《基层心电监护产品应用评价研究》，在心电监护产品评价和推广 应用方面积累了丰富的经验，在本项目中提供了医疗级心电测试数据库，与清华大学王贵锦 副教授一起搭建了医生在环并不断反馈的心电智能检测平台，同时，北京清华长庚医院作为 北京市昌平区远程诊断管理中心，为未来心电产品的推广应用和心电智能诊断的评测提供了 良好的平台。清华大学电子工程系王贵锦老师团队在低功耗硬件设计、生理大数据分析、心 电智能算法研究领域有着长期的积累。团队在国内外顶级期刊会议上发表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，发明专利授权近 20 项。团队基于人工智能算法开展心血管疾病智能诊断 研究，在多种心电疾病诊断中达到世界先进水平。 团队所研发临床长时程心电智能检测平台特点如下： l 实现长时程心电数据的展示、查询、关键指标计算等功能； l 基于医疗大数据和人工智能技术，实现室性早搏、房性早搏、T 波改变、ST 段改 变、早复极图形改变、心房颤动等 10 余种常见心电术语的智能诊断，准确度高； l 建立心电诊断术语工程化分级体系，实现医学和工程科学高效结合； l 建立心电图规范化数据库，为医学研究创造基础。 团队所研发的手持式可穿戴心电智能检测平台特点如下： l 实现了院外心电数据的测量和采集 l 基于手持式单导联设备和人工智能技术，实现了心房颤动的院外筛查和诊断

本发明公开了一种起重机在线监测与故障诊断系统，包括：信号拾取子系统，用于获取起重机运行过程中的多种状态信息；数据采集子系统，用于采集信号拾取子系统获取的信息并进行预处理后输出；现场监测与报警子系统，用于对数据采集子系统输出的信息进行分析处理，进行在线监测和故障报警；无线通信子系统，实现起重机的定位，并传输输入到现场监测与报警子系统中的数据；远程监测与诊断子系统，用于接收无线通信子系统传输的数据并进行分析处理，以在远程进行在线监测、故障报警、故障诊断和趋势分析。本发明具有在线监测、提前预警和报警、分析和诊断、无线通信远程监测等功能，可以为起重机的安全运行提供可靠的依据，避免或减少出现安全事故。

在DCS与实时信息集成系统的基础上，实时智能故障诊断与专家系统充分利用网络技术、计算机技术、控制技术、通讯技术以及人工智能技术将分散的DCS系统进行集成，实现信息管理的智能化。实时智能故障诊断与专家系统实现从已有的DCS通讯网络获得数据，进行高一层次的综合和处理，进行监督、诊断和预报。主要内容：通讯网关：DCS数据高速公路和IFDES通过网关交换数据和信息。数据处理：从DCS、PLC和传感器送来的数据进行预处理，如数据工程化，数据转换和压缩。知识库：存放专家知识，用于工况监督、故障诊断、事故预报、提供在线操作指导；采用多种智能处理方法及软测量技术用于炼油生产过程的专家系统知识库的构建。推理系统：集成了前向推理机和反向推理机等，操作经验和事故教训将用于指导问题的解决。多媒体显示及操作手册的开发。与综合自动化平台集成。技术优势：1、 系统驱动器和数据处理器2、 数据库和服务器3、 IFDES专家系统4、 超媒体显示系统5、 IFDES与实时数据库接口的实现位号显示与趋势图模块  应用实例：已在炼油厂加氢裂解装置、烯烃厂锅炉装置等现场成功投运  投资规模及设备需求：  硬件环境（机型及CPU、内存、硬盘容量）：机型：运行Microsoft Windows操作系统；CPU: Intel 1.3GHz 及以上；内存：512M及以上；硬盘：80G及以上。  软件环境（操作系统、支持软件的名称及版本号）：操作系统：Microsoft Windows2000及以上版本；Web服务器：Microsoft IIS；数据库：Oracle 8.0以上；开发工具：Microsoft .Net Framework 1.1。实时智能监测与故障诊断专家系统软件（IFDES）  经济效益分析：本系统采用一系列先进的技术与开发集成手段。系统设计合理，使用方便，人机界面友好、开发周期短、扩充与二次开发便捷。性能价格比较高。它是低成本推广应用计算机及新技术的一次成功的尝试。使管理操作人员加强了工艺管理，及时捕捉到了装置运行过程中的事故隐患，确保了整个装置始终能处于高负荷、长周期稳定运行。使企业在最经济的成本下，产生最大的效益，减少事故的发生、原材的浪费与对环境的污染。经济与社会效益显著。

项目成果/简介:心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。

本发明公开了一种余热锅炉汽水泄漏诊断的数据预处理方法， 内容如下：(1)运行数据的采集与记录；(2)剔除运行数据中的异常值； (3)筛选稳定工况下的运行数据；(4)在异常值剔除和稳态筛选的基础 上，对各稳态段进行均值聚合。本发明针对燃气-蒸汽联合循环机组余 热锅炉的运行数据特点而提出，具有较高的可靠性，能提高运行数据 质量，改善故障诊断准确率。

采用自动逻辑推理的自主故障诊断方法，结合专家人机交互方式进行观察、推理的人工诊断方式，形成更准确全面的故障原因分析和故障定位。根据状态评价和故障定位结果，自动给出设备维修建议的方法。利用长期积累的设备试验、运行、故障前后的各种状态数据，进行设备状态劣化模型、故障诊断模型的更新和修正方法。基于 Internet的远程协作诊断机制，遇到疑难问题时邀请多领域专家进行在线会商。