银河麒麟桌面操作系统具有良好的软硬件兼容性，支持飞腾、鲲鹏等自主CPU及x86平台，拥有绚丽的人机交互界面，友好易用，用户十分钟便可轻松掌握。银河麒麟桌面操作系统主要面向电子办公、家庭生活、个人娱乐。  产品特点 中文与办公  具有友好的中文安装界面及操作界面，默认集成搜狗输入法、WPS，支持永中office、福昕阅读器等办公软件  友好易用  图形化友好界面，默认集成音乐播放器、视频播放器、邮件客户端、网页浏览器、麒麟助手等应用软件  软件中心  应用软件中心具备应用搜索、在线安装、在线更新、一键卸载等功能特性，给用户轻松、友好、安全的软件管理体验  快速更新  拥有在线快速更新功能，银河麒麟更新服务器会主动向联网用户推送系统更新包和安全补丁，实时提高系统的稳定性和安全性  个性定制  支持个性化版本定制，满足工控机、便携机、平板电脑、手持终端等设备兼容性需求，以及安全增强、可信计算、版本裁剪等用户需求  良好兼容  支持飞腾、龙芯、鲲鹏、兆芯、海光等国产CPU平台，兼容国内外主流台式机、笔记本、一体机、打印机及各类外部设备 

软件主体根据自己的信任信息建立信任关系，避免了使用证书交换导致信任协商变得复杂繁琐；不需要合作的主体每次交互都重新建立信任关系。

本发明公开了一种工业以太网时钟同步方法及系统，其系统包括本地时钟模块、物理层芯片模块、漂移补偿模块和偏移补偿模块; 其方法基于该系统，首先根据参考时钟、累加片内延时、本地时间戳， 结合预设的自动漂移因子 N，获得漂移补偿的补偿周期和漂移极性， 根据补偿极性和补偿周期调整时钟计数，完成漂移补偿;然后根据参 考时钟、本地时间戳、累加片内延时，以及预设的自动偏移因子 M 和 帧传输线延时，获取偏移补偿值，从站在下次本地时间计数时加上所 述偏移补偿值，完成偏移补偿，完成漂移补偿

有线电视网IC卡计时计费系统是以IC卡为用户卡，以用户卡上的数据为依据控制电视信号，并以用户卡自动计费、收费的新型有线电视计费、收费系统。具有按用户累计收视时间计费、内卡自动减钱、收视控制、数码显示、红外遥控、正常换卡不影响收视、用户卡复用、掉电存储等功能。系统实现了对用户的寻址，从而增强了电视台对用户的控制，可以根据用户权限开启或关断某用户的信号，以便于

广州市网能产品设计有限公司 成立于2000年，坐落于广州市工业设计科技园。网能拥有19年以上的3d打印机研发经验，创立的高端品牌“立体易”3D打印机获得多项国家专利，荣获2012年CDA中国设计至尊大奖“红棉奖”。“立体易”已研发生产出大尺寸工业级3d打印机，桌面型工业级3D打印机，物联网3D打印机，食品级3D打印机，SLA高精度光固化3D打印机，DPM高速高精度光固化3D打印机，生物医疗级3D打印机等10大系列3D打印机。并自主研发生产高性能3D打印耗材，同时研发生产出世界首款全彩全自动3D人体扫描仪。目前产品已销售到全世界四十多个国家与地区，几千家企业通过购买使用“立体易”3d打印机，快速低成本地将设计图纸与概念转变成实物，大幅度降低了企业的研发成本，提高企业的研发效率与创新能力。高品质的“立体易”3D打印机深受国内外用户欢迎，为满足不断增长的市场需求及行业发展需要，立体易已建立3D打印批量化/个性化生产基地，利用20年的三维数字化经验与技术，为社会发展工业4.0战略提供动力。  

产品详细介绍

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数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

神经递质作为神经元与神经元及神经元与细胞之间沟通的媒介分子，介导了发育、信息感知，运动及大脑的高级认知功能。随着生化分离纯化技术的发展以及人们对大脑精细结构的进一步了解，现如今已发现有几十种重要的神经递质。而神经系统在时间和空间上的高度复杂性对研究特定神经递质的动态变化及其功能提出了极大的挑战。本项目成功构建了一系列新型的基因编码的神经递质荧光探针，可实现对特定神经递质动态变化的灵敏检测。该类荧光探针利用大多数已知的神经递质所对应的特异性G蛋白偶联受体（GPCR）与循环重排的荧光蛋白（cpGFP）融合，利用循环重排荧光蛋白的荧光强度变化来指示GPCR的激活，进而反应外源神经递质的浓度变化（图一）。我们命名该类荧光探针为GRAB探针，即为GPCR Activation Based Sensor的缩写。