产品详细介绍执行标准：美国心脏学会(AHA)2010国际心肺复苏(CPR)＆心血管急救(ECC)指南标准 系统主要功能：（该款模拟人在培训时间内可利用现有的资源办公电脑进行软件安装即可进行培训。培训结束后，退出软件光盘即可用于其它日常办公用途。） ■  生命特征模拟：瞳孔及颈动脉的变化。■ 气道开放。■ CPR心肺复苏：根据2010国际心肺复苏指南标准设计，可进行人工呼吸和心外按压，全程中文语音提示。  标准的气道开放，实时操作曲线显示，对正确和错误的操作语言提示，统计数据打印成绩，可选择训练和考 核方式。■ 学员管理：操作统计报告记录及回放，练习及考核。   标准套配置： ■ 高级复苏全身人体模型一具 ■ 豪华手拉推式人体硬塑箱一只 ■ 计算机（用户自配或选配） ■  CPR安装软件一套                                      ■ 复苏操作垫一条； ■ 屏障面膜(50张/盒)一盒 ；                       ■ 可换肺囊装置四套； ■ 可换面皮二只；                                   ■ 2010国际最新操作指南光盘1盘 ■ 现场急救常用技术使用手册 1 本 ■ 使用说明书一本。 ■ 保修卡、合格证；

产品详细介绍 PPC 系列数字式精密定位控制器采用模块化设计，将压电陶瓷驱动电源、微位移检测模块、控制模块集成为一体，通过驱动模块驱动压电陶瓷，由传感模块对传感器回馈信号进行检测处理，通过以DSP 为核心的主控模块对系统进行精密控制。用于对压电陶瓷致动器及工作台的精密定位控制。主要特点·模块化设计，提供多种模块可由用户自由组合； ·采用 DSP 芯片，内置 PID 算法，可独立完成对压电陶瓷的闭环控制； ·用户可自行修改 PID 参数，以实现最佳控制效果； ·多种控制模式，方便用户灵活应用； ·有标准计算机 EPP 接口，可通过计算机进行高速控制； ·计算机可对多台仪器进行级联控制； ·全部工业级芯片，保证系统高可靠性； ·可靠的电路优化及抗干扰设计，保证了高稳定性及极低的静态纹波； ·采用德国 RITTAL 机箱、 LEMO 连接器，输入输出高可靠性； ·中文液晶显示、薄膜按键，操作简便； ·型号齐全，配置灵活； ·提供上位机控制软件，用户可通过软件完成对压电陶瓷开环、闭环应用； ·提供 EPP 接口驱动程序、动态链接库文件，方便用户自主编程。 控制模式简介·控制器 / 上位机开环控制     用户可通过控制器或上位机将驱动通道及传感通道隔离。利用驱动模块进行工作台控制，利用传感模块测量控制结果。此状态下用户可完成压电陶瓷致动器的开环迟滞、蠕变、温度及机电特性的研究。 ·控制器 / 上位机闭环控制     用户可通过控制器自有的数字 PID 算法，利用上位机或控制器键盘输入期望的目标定位值，完成闭环控制，并输出控制结果到控制器显示或传送到上位机。 ·模拟开环 / 闭环控制     用户可以通过传感模块的模拟输出和驱动模块的模拟输入信号，自行选择控制方法进行模拟开环或闭环控制实验。  

产品详细介绍幼儿园背景音乐控制器简介： 适合部队、学校、工厂、小区、公园、农村、煤矿、发电厂、消防、酒店、商场、企事业单位使用，可实现广播室无需人值守全自动定时、定点工作。 SPC-MS数字广播程控机集成了单片微机技术、汉字显示技术、MP3硬件分析技术，采用超大容量FLASH存储器存储曲目信息，是我公司最新推出的一款自动广播产品；它集中了公司先前推出的各型产品的优点，代表了自动广播行业的最新技术水平。关键器件采用进口元件，确保产品质量稳定，运行可靠，真正实现免维护！一、产品优势：1、四行中文菜单动态显示，操作过程步步中文提示；2、定时自动播放音乐,U盘内存部队所有作息军号（从起床号到息灯号）和部分军营歌曲，可供用户任意选择播放时间和歌曲；3、音乐内存大，容量可达2G，节目内容采用最新款U盘或SD卡储存，操作轻松简单，只需拨下SD卡，用户可自行拷贝MP3音乐；4、在“雨天”状态下，自动停播操场音乐；5、采用MP3音质：音质优美，接近CD效果;6、29套程序：用户可编辑、存储29个工作程序，作息时间调整时只需简单选择即可;7、时钟准确：产品采用美国DALLAS专用实时时钟，走时准确，遇停电正常计时，时间不会丢失，不会错乱；8、停电百年程序不乱：用户输入的工作程序存储在FLASH集成电路中，停电不丢数据，来电后设备自动恢复工作；9、不用微机：产品工作时完全脱离计算机，节省用户的大笔资金投入，而且连续工作稳定，无死机之忧；10、带有四路定时开关，可用作控制用电设备或将音乐送往不同的地方（分区广播）；11、程序能自动依次执行，即：同一歌曲可连续重播，不同歌曲可组合连播，连播中间可插入任意时间的音乐休止或开关动作，以供讲话、整队；12.遥控型产品采用无线遥控方式，有效距离达1000米，可实现遥控开关扩音设备及点播曲目；13、放完音乐后，延时10分钟关功放电源，避免频繁开关功放电源造成功放损坏；二、产品功能：1、定时广播：按照用户设定的工作程序，按周循环自动播放曲目，如：学校播放音乐铃声、广播体操、眼保健操及课间音乐，部队鸣放军号，智能楼宇、小区、工厂、商场、宾馆自动播放背景音乐等。2、电源控制：播放音乐时自动为功放设备供电，播放完毕自动控制停止供电，无需专人值守。3、外接媒体管理：具有收音机、卡座、电铃定时控制功能（收音、卡座控制信号可实现对路灯或其他用电设备的自动控制）。4、外接分区：根据广播系统的需要用户最多可以设四路分区。5、手动控制：用户可通过产品面板上的手动开关实现临时播音或打开功放等外接设备。三、性能指标：1、程序容量：用户可以输入28套工作程序，每套程序包括：播音、电铃控制程序、电源控制、功放控制程序共333条。2、曲目容量：2GU盘可存联播数百分钟曲目。3、音频输出：立体声输出及两路合并信号输出。曲目更新： 可从电脑下载歌曲（随机赠送含有1G容量的SD插卡）。天安门广场升降国旗采用本公司仪器，曾被评为“福建省驰名产品”、“香港国际新技术新产品博览会金奖”被推选为“中国质量服务信誉AAA级企业。2004年公司通过了ISO9001-2000质量体系认证.为答谢广大客户对公司产品的信誉和支持，本公司郑重承诺：产品一年质保,终生服务!厂价直销欢迎广大客户来电咨询洽谈福建龙岩科讯电子工程设备有限公司公司官方网址：http://www.lykxdz.com/链接网址：http://fy819575705.cn.alibaba.com           http://fy819575705.b2b.youboy.com/值班电话：0597-2299844 15080289698  热线QQ： 1822566767 495588015  .联系人：吴惠芳

导读东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法，以对运动想象(MI)任务进行分类。ESI技术采用边界元法(BEM)和加权最小范数估计(WMNE)分别解决EEG的正向和逆向问题。然后在运动皮层中创建十个scout来选择感兴趣的区域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法从scout的时间序列中提取特征。最后，使用CNN对MI任务进行分类。实验结果:在Physionet数据库上的整体平均准确率达到94.5%，分别对左拳头、右拳头、双拳和双脚的单个准确率达到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉验证进行验证。研究人员表示，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者为验证方法的有效性，加入了4个新的受试者进行验证，发现总体平均准确率为92.5%。此外，全局分类器适应单一对象，整体平均准确率提高到94.54%。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。系统框架图1 系统框架图系统框架如图1所示。原始数据来自国际10-10系统的64个电极(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10电极)，并以每秒160个样本的速度采集。根据国际10-10系统从64个通道采集原始脑电图，并使用BCI2000系统进行记录。记录的数据被分为四个独立MI任务包括左拳MI,右拳MI,双拳MI和双脚MI。首先，由于ERD在执行运动想象时在alpha和beta中不同，因此使用FIR滤波器对EEG进行了8 Hz至30 Hz的带通滤波。然后，通过计算包含正问题和逆问题的源，将传感器空间的活动转化为源空间的活动。接下来，创建scout并提取特征。研究者在运动皮层中创建了10个scout，因为我们只关心与运动相关的活动。十个scout中的每一个都代表了可用源空间中的一个感兴趣的区域(ROI)，并且是定义在皮层表面或头部体积上的偶极子的子集。左脑的scout称为L1、L2、L3、L4、L5，右脑的scout称为R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA从10个scout的源时间序列中提取特征。最后，利用CNN对时频图进行分离并进行分类。实验在实验中，研究人员仅使用了随机选择的十个受试者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。这里用于分析的数据集包含每个受试者84次试验，每一类包含21次试验。在记录64通道脑电图时，受试者执行了不同的运动想象任务。每个受试者针对以下四个任务中的每一个执行了3轮21试验：当目标出现在屏幕左侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕的右侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕顶部时，受试者想象打开和合上双手的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕底部时，目标会想象双脚张开和合拢，直到目标消失。然后受试者放松。为了统一数据维数，研究者选择了4s的数据，因为每次想象任务的执行时间都在4s左右。此外，脑电图任务是分开的，研究人员在实验中将左拳，右拳，双拳和双脚MI任务分别称为T1，T2，T3和T4。图2 scout命名左右运动想象的scout分别命名为L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如图2所示。10个scout每一个都被扩展到40个顶点，每个顶点只有一个源。L1区域对应40个信号，其他scout也一样。在计算了来源后，研究者在运动皮层中创建了十个scout，如图3所示。图3 创建10个scout使用ESI计算十个受试者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次试验的四个任务(T1、T2、T3、T4)的源。对于这四项任务中的每一项，每个受试者每次都要进行7次测试(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一个步的10个被试的10个scout的4项任务的来源。然后提取10个scout的时间序列进行进一步分析。特征提取在计算源之后，研究人员在运动皮层中创建了包含40个源的10个scout，并提取了scout的时间序列。如图4所示为提取R5 scout时间序列作为示例。图的右边显示了R5 scout的时间序列。本文利用小波变换从scout时间序列中提取特征。图4 提取R5 scout时间序列作为示例在这项研究中，研究者提出利用CNN来解决运动想象任务分类的问题。该模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架构，该网络模型由一个六层卷积网络组成，其中两个最大池层和三个全连接层，如图5所示。图5对于Physionet数据库，研究者首先采用Deep ConvNet架构，包括四个卷积层、四个最大池层和一个全连接层。在实验中，研究者依据经验使用两个最大池化层。并尝试了不同数量的卷积层和完全连接层。时频图利用Morlet小波方法得到了scout的特征。对于每个任务，R5 scout的时频图如图6所示。包含时间和频率互补的时频分析方法提供了时域和频域的联合分布信息，清晰地描述了信号频率与时间的关系。图6 R5 scout的时频图显然，只有部分时频映射是红色的，表明每个任务只对特定的频率和时间敏感。由于图的数量比较大，研究者使用CNN来选择和学习这些图中最基本的特征。研究人员随机选择了几个样本，并将一些特征图可视化，作为MI任务的学习表示，如图7所示。图7为了获得有效的结果，将数据集分为90％作为训练集，其余10％作为测试集。首先，将十个受试者的数据集（总共19320个样本）分为17388个样本以训练所提出的CNN模型，以及1932个样本以验证模型的有效性。在实验中，研究者还选择了另外四个受试者的数据集以增加数据集的规模(27048个样本)，其中24343个样本是训练集，其他样本是测试集。在选定的scout上对所提出的CNN架构进行了十次训练和测试，以验证所提出模型的鲁棒性。图8(a)显示了10个scout中每个的全局平均精度。图8 统计结果R5的全局平均精度最高，达到94.5%，而L2的全局平均精度最低，为91.3%。对应L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整体准确率分别为92.4%、92.5%、93.6%、91.9%、93.0%、91.8%、92.1%、92.6%。所有scout的总体精度均在91%以上，标准差均在0.20%以下。图8(b)显示了十个scout中每个scout四个MI任务的组级统计结果及其标准差。一般来说，R5表现的要比其他的好，而L2在迭代2000中表现最差。标准差较小，说明这些精度更接近平均值且稳定。图9 统计结果图9(a)显示了带有标准差的混淆矩阵，说明了group level分类结果。T1、T2、T3和T4的全局平均精度峰值分别为95.3%、93.3%、93.6%和96.0%。R5 scout的四个MI任务中的每一个都如图9(b)所示。通过改变训练集和测试集顺序的10次试验，确定了scoutR5的性能，结果如图10(a)和(b)所示。在10次试验中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均准确率分别为93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。换句话说，四个任务中每一个的平均准确率都超过了93%。全局平均准确率为93.7%。10次试验结果表明，该方法对scout R5的分类效果较好。从以上结果可以清楚地看出，R5 scout在四种MI任务的分类中扮演着最重要的角色。因此，选择R5对四个MI任务进行分类。图 10图11. (a)是不同模型的全局平均准确性的比较。可以发现，该研究提出的模型可以达到最大的精度。从图11. (b)不同模型的ROC曲线可以看出提出的模型比其他模型表现更好。©不同模型T1上的精度比较。(d)不同模型T2的精度比较。(e)不同模型T3的精度比较。(f)不同型号T4的精度比较。图11 不同模型的精度比较结论东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法。该方法可以对运动想象(MI)任务进行分类。实验结果表明，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者加入了4个新的受试者进行验证来验证方法的有效性。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。论文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN

车载实时信息终端和智能化仪表系统是为汽车驾驶员或乘客提供各种信息服务的电 子系统。它包含车载信息终端和车外综合信息服务，借助移动通信技术与无线网络将两 者整合为一。车载实时信息终端和智能化仪表系统不仅是未来车内信息显示及娱乐设备， 还是连接汽车与移动商务和交通信息服务的桥梁。 通过对本课题的研究，开发出集汽车实时信息指示、汽车诊断、远程服务、后视/ 侧视系统等功能的车载实时信息终端和智能化仪表系统；同时，研究该类系统的发展趋 势，及开发该类系统的技术路线；最终，实现车载实时信息终端和智能化仪表系统产品 的自主开发，推动汽车电子技术的发展。 

将各个互不兼容的安防系统，通过统一协议，实现集中管理。使用开放系统互连协议，可以兼容目前市面上各种视频监控系统，打破各个厂家的壁垒，便于升级和集中管理

本实用新型公开了一种复合加热系统,用于利用烟道里废气的热量和太阳能对自来水进行联合加热以产生热水,包括:废热回收装置,太阳能集热器和加热仓.因为废热回收装置能够对废热进行回收并利用该废热加热自来水,太阳能集热器能够对太阳能进行收集并利用太阳能加热自来水,所以本复合加热系统能量利用效率高.另外,本实用新型的复合加热系统中,烟道安装热管的部分单独为一个整体,清洗时可以方便卸下,方便清洗.

据了解，应急管理研究院利用其在减灾救灾、应急通信与指挥、太赫兹等领域的技术优势，协同产学研合作企业克服疫情时期的各种困难和压力，依托自主研发的红外核心技术，采取保障措施开展联合技术攻关，成功研发出红外测温安检门和红外太赫兹复合人体安检设备。电子科技大学应急管理研究院副院长陈伟介绍说：“在疫情扩散期，这两个设备解决了快速、非接触式筛查体温异常目标的难题，筛查准确率高，并且大大降低了工作人员接触被感染的几率，保障工作人员人身安全的同时提升了大人流场景下的检测通关效率。”此类设备适用于多种场景，刚投入使用就得到了北京市、河北省、医院、铁路、机场等相关部门用户的好评。现在正根据疫情进展实际和相关方订单要求，全负荷满足疫情防控需求，保障防疫工作顺利开展。另外，应急管理研究院正依托学校优势学科，组织精干科研力量，积极参与科技部组织的国家重点研发计划“十四五”重大研发需求征集工作，针对这次疫情防控工作中的具体问题，已凝炼并申报完成多个前瞻性研发方向，力图为我国实现应急管理体系和能力现代化贡献成电智慧。

数字化病理系统是指将计算机和网络应用于病理学领域，是一种现代数字系统与传统光学放大装置有机结合的技术，它是通过全自动显微镜或光学放大系统扫描采集得到高分辨数字图像，再应用计算机对得到的图像自动进行高精度多视野无缝隙拼接和处理，获得优质的可视化数据以应用于病理学的各个领域。数字病理系统可一次装载多片载玻片，XY行程80mm*60mm，XY轴速度可达30mm/s，最小步进0.25 μm，Z轴行程10mm，运动速度0.2mm/s，最小步长0.1 μm，可以实现实时拼接和实时对焦功能，在荧光染色方面也支持荧光扫描。

智慧供热系统是以供热系统的信息化和自动化为基础，以信息系统与物理系统深度融合为技术路径，运用物联网、空间定位、云计算、信息安全等“互联网+”技术感知连接能源系统“源-网-荷-储”全过程中的各种要素，运用大数据、人工智能、建模仿真等技术统筹分析优化系统中的各种资源，运用模型预测等先进控制技术按需精准调控系统中各层级、各环节对象，从而构建具有自感知、自分析、自诊断、自优化、自调节、自适应特征，支撑供热系统运行调控过程中人的思考决策，进一步提升系统能效、安全性、清洁性，降低碳排放的新一代供热系统。