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DRSim5.0-虛擬數(shù)字X 線成像技術(shù)仿真實(shí)驗(yàn)儀包含三個獨(dú)立的模擬模塊：X 射線物理模塊、DR攝影技術(shù)模塊、圖像質(zhì)控（調(diào)節(jié)）模塊。 DRSim5.0-虛擬數(shù)字X 線成像技術(shù)仿真實(shí)驗(yàn)儀滿足醫(yī)學(xué)影像成像理論（或類似課程）的X 射線物理和DR 成像原理部分教學(xué)，以及醫(yī)學(xué)影像檢查技術(shù)課程的DR 操作實(shí)驗(yàn)。

本仿真實(shí)驗(yàn)儀模擬X射線產(chǎn)生與檢測的物理原理，和臨床CR/DR設(shè)備的基本操作及圖像質(zhì)量控制功能。包含三個獨(dú)立的模擬模塊：X射線物理模塊、DR攝影技術(shù)模塊、圖像質(zhì)控（調(diào)節(jié)）模塊。滿足醫(yī)學(xué)影像成像理論（或類似課程）的X射線物理和DR成像原理部分教學(xué)，以及醫(yī)學(xué)影像檢查技術(shù)課程的DR操作實(shí)驗(yàn)。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹　　SOC720SW 短波紅外成像光譜儀是一款高質(zhì)量、高性能的儀器，光譜范圍為900nm～1700nm。　　SOC720SW具有高光譜分辨率 (6.25 nm), 輕度光譜失真 (<1.5 nm)成像分光計和高靈敏度的InGaAs 探測器 (D* = 1.5e13  √cm-Hz/W)，使得SOC720SW可以14-bit同時收集640像素、128個波段的光譜信息。這保證了所有應(yīng)用里，獲得的是最高質(zhì)量數(shù)據(jù)。 使用簡單和實(shí)時處理　　SOC720SW是一個完整的系統(tǒng)，開箱之后即可使用。　　系統(tǒng)采用SOC的HyperSpect? 操作軟件和HSAnalysis?校準(zhǔn)和分析工具進(jìn)行標(biāo)定和使用前設(shè)置。　　數(shù)據(jù)以開放的BIL二進(jìn)制格式保存，可以兼容第三方分析軟件。無需額外的掃描儀或軟件。　　可選的SOC MIDIS?處理器以最優(yōu)的電腦速度快速執(zhí)行光譜處理，克服了大部分成像光譜儀在實(shí)時數(shù)據(jù)處理方面的瓶頸。　　MIDIS處理器具有多個相關(guān)通道同時監(jiān)測測量數(shù)據(jù)和三光譜積分，使得MIDIS處理器有能力克服當(dāng)今數(shù)據(jù)處理的難題。　　配備了一個高質(zhì)量的成像分光計、標(biāo)定和分析軟件、高速低噪InGaAs線列和完整的掃描系統(tǒng)，SOC-720SW通過高速Camera-Link接口可以記錄900nm到1700nm光譜范圍內(nèi)、6.25nm分辨率的高質(zhì)量光譜成像數(shù)據(jù)。靈敏度高于1.5x1013cmHz/W（1550nm）。　　SOC的HS分析軟件可以用來進(jìn)行標(biāo)定和數(shù)據(jù)分析。記錄的數(shù)據(jù)格式為開放式的二進(jìn)制數(shù)據(jù)，可以很容易的用第三方分析軟件打開，如ENVI軟件。無須數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換。技術(shù)參數(shù)：光譜范圍： 900-1700 nm光譜分辨率： 6.25 nm光譜通道： 128光譜失真： <1.5 microns  (smile)數(shù)字光圈： F/2.4TFOV/IFOV (35MM)： 10°/0.015625°分辨率(像素)： 640x640 (nominal)LINE RATE： 30 Spatial Lines/SecondCUBE RATE： 20 Seconds/Cube數(shù)字分辨率： 14-bit三腳架： 3/8”-16計算機(jī)接口： Cameral-Link掃描： 內(nèi)置供電： AC/12DV重量： 30 lbs.尺寸： 7”x14”x22”  應(yīng)用領(lǐng)域： 機(jī)械視覺　　電子學(xué)和塑膠　　晶片檢查　　農(nóng)業(yè)品質(zhì)　　化學(xué)過程控制農(nóng)業(yè)領(lǐng)域　　精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)　　土地分類　　水份脅迫　　作物健康 溫度記錄　　火點(diǎn)監(jiān)測　　玻璃檢測　　金屬純度軍事　　ISR　　邊境安全　　導(dǎo)彈跟蹤醫(yī)學(xué)領(lǐng)域　　血糖分析　　X線斷層攝影術(shù)

該報告對于新街口街道制定生活服務(wù)業(yè)三年規(guī)劃，具有較強(qiáng)的指導(dǎo)作用，相關(guān)研究結(jié)論和政策建議被采納。

RFID安全漏洞分析與檢測系統(tǒng)旨在通過漏洞掃描和模擬攻擊行為嘗試讀取、復(fù)制、篡改、銷毀和拒絕服務(wù)等攻擊，對已有RFID應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行測試。系統(tǒng)具備開放式體系架構(gòu)可以方便的增加新的攻擊手段和升級漏洞庫。系統(tǒng)具備安全性評估功能，可對被測系統(tǒng)生成檢測報告。系統(tǒng)包含漏洞掃描模塊及報表生成模塊、漏洞管理模塊和插件管理等四個功能模塊。 系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)以下技術(shù)： ？ 標(biāo)簽漏洞掃描功能能夠針對超高頻、高頻和低頻標(biāo)簽執(zhí)行盤存攻擊、復(fù)制攻擊、弱密碼攻擊、銷毀標(biāo)簽攻擊、和DOS攻擊，且攻擊存在一定的成功率； ？ 插件管理功能能夠通過添加dll插件文件，在插件管理窗體中，增加了新的攻擊手段； ？ 漏洞庫管理能夠查看漏洞的數(shù)據(jù)庫，添加、刪除漏洞； ？ 每次掃描結(jié)果和系統(tǒng)建議會生成pdf報告。 基于RFID技術(shù)的應(yīng)用設(shè)計是完全開放的，RFID技術(shù)在應(yīng)用中缺乏完善的安全機(jī)制，將會給消費(fèi)者帶來隱私泄露等安全問題。RFID安全漏洞分析與檢測系統(tǒng)可應(yīng)用在RFID應(yīng)用系統(tǒng)的安全測試上，在系統(tǒng)上線前及時幫助發(fā)現(xiàn)安全漏洞。

RealAI首席執(zhí)行官田天表示，新冠肺炎疫情暴發(fā)以來，各大媒體網(wǎng)站、社交平臺上關(guān)于疫情的話題熱度持高漲。在此環(huán)境下，信息的高效傳播成為重要訴求。一方面，相關(guān)部門需要全面了解公眾對疫情的話題討論，輔助決策優(yōu)化的同時也利于開展引導(dǎo)工作；另一方面，公眾亟需第一時間獲得最權(quán)威、最實(shí)時、最準(zhǔn)確的疫情動態(tài)。分析稱，互聯(lián)網(wǎng)成為這次疫情主要的“信息源”平臺，傳播模式更是基于人手一機(jī)的“自媒體”，信息流不僅降低了大眾獲取信息的“信噪比”，更滋生出不同程度的謠言。據(jù)介紹，“新冠肺炎疫情AI話題分析平臺”通過對多渠道海量媒體信息進(jìn)行自動抓取采集、識別分析，解決了傳統(tǒng)信息檢索過程中因消息源頭繁雜、消息過多、檢索意圖不明確而產(chǎn)生的困擾。同時，基于大數(shù)據(jù)分析和AI建模，自動識別出近期熱點(diǎn)話題、新聞追蹤和話題導(dǎo)向、地區(qū)關(guān)注度變化，為用戶第一時間推送全網(wǎng)話題最新動態(tài)，滿足用戶對疫情輿情監(jiān)測的需求，為作出正確輿論引導(dǎo)提供分析依據(jù)。

清華大學(xué)公共安全研究院和北京辰安科技股份有限公司快速搭建了疫情實(shí)時態(tài)勢感知與分析系統(tǒng)，對區(qū)域疫情數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時動態(tài)監(jiān)測、搜集、分析和可視化，服務(wù)各級政府疫情應(yīng)急的資源調(diào)度、態(tài)勢研判和決策指揮。該系統(tǒng)在實(shí)時播報全國和世界范圍內(nèi)疫情最新動態(tài)的同時，對省級和地市級的人員遷徙比例與分布進(jìn)行重點(diǎn)信息排查，密切關(guān)注人口流動與疫情分布的內(nèi)在聯(lián)系，為疫情跨區(qū)域傳播規(guī)律和病例溯源提供依據(jù)。該系統(tǒng)深入剖析大數(shù)據(jù)并探查民眾意識和情感傾向，研判民眾主流感情傾向和重點(diǎn)關(guān)注事件等疫情相關(guān)輿情，以“情感分析拼圖”、“事件文章熱詞云”和“全國輿情熱度”等分析結(jié)果為引證，為辟謠和積極引導(dǎo)輿論提供幫助，在國家抗擊疫情最為嚴(yán)重困難的時期為大眾的理性思考和科學(xué)防備貢獻(xiàn)力量。國疾病預(yù)防控制中心以及廣東省、武漢市、合肥市、深圳市、廣州市、佛山市等20多個省市在指揮調(diào)度中使用該系統(tǒng)。

扭振分析儀可以用于開展汽輪機(jī)等各類旋轉(zhuǎn)機(jī)械傳動軸系扭轉(zhuǎn)振動測試，提供以下分析圖表：數(shù)據(jù)列表、波形、頻譜、棒圖、趨勢分析、瀑布圖、層疊圖、歷史數(shù)據(jù)查詢等，測試數(shù)據(jù)可導(dǎo)出至Excel文件。主要技術(shù)指標(biāo)：4通道；美國國家虛擬儀器公司硬件；32位計數(shù)器；計數(shù)頻率100MHz；最低測量轉(zhuǎn)速：0.025r/min。

糧食生產(chǎn)是資源約束型生產(chǎn),本質(zhì)的約束資源是耕地,糧食安全的核心是耕地安全.面對我國剛性增長的巨量人口,通過降低消費(fèi)和擴(kuò)大貿(mào)易都不能從根本上解決糧食安全問題,從戰(zhàn)略上看,我國糧食安全的治本之策是提高糧食產(chǎn)出能力,兩個因素制約我國糧食的有效供給:播種面積和單位面積產(chǎn)量,而耕地的數(shù)量和質(zhì)量又最終成為約束播種面積和單位面積產(chǎn)量的先決條件.因此,有必要分析耕地的數(shù)量和質(zhì)量變化與糧食生產(chǎn)的相關(guān)關(guān)系,揭示耕地對糧食生產(chǎn)和糧食安全的貢獻(xiàn)作用,維護(hù)耕地質(zhì)量,推進(jìn)農(nóng)地開發(fā),確保耕地安全,從資源層面保障糧食安全的實(shí)現(xiàn).

自然場景視覺感知與理解是人工智能的前沿?zé)狳c(diǎn)，其主要任務(wù)是對場景中的視覺要素進(jìn)行認(rèn)知，進(jìn)而推斷出其中包含的場景語義。IMAGINE實(shí)驗(yàn)室近年來相繼從場景構(gòu)成分析、場景內(nèi)容推理、場景結(jié)構(gòu)建模等角度對這一問題展開了系統(tǒng)研究，著重探索了融合先驗(yàn)建模與深度學(xué)習(xí)的自然場景視覺理解這一問題。大數(shù)據(jù)具有規(guī)模大、種類多、產(chǎn)生速度快、有價值數(shù)據(jù)密度低等特點(diǎn)。對大數(shù)據(jù)信息分析具有重要意義，也是目前研究的熱點(diǎn)，其主要任務(wù)是利用數(shù)據(jù)分析的方法從大數(shù)據(jù)中獲取有價值信息。IMAGINE實(shí)驗(yàn)室近年來結(jié)合深度學(xué)習(xí)前沿技術(shù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測，并在海關(guān)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目和國網(wǎng)電力冰風(fēng)災(zāi)害預(yù)測項(xiàng)目中進(jìn)行應(yīng)用