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XM-D024錐體外系（紋狀體-蒼白球）電動模型 ? XM-D024錐體外系（紋狀體-蒼白球）電動模型演示錐體外系傳導、紋狀體-黑質、皮質-紋狀體、紋狀體環(huán)路、背側丘腦-皮質環(huán)路等。 ? 尺寸：34×34×69cm 材質：PVC材料+木框 ? 標準配置： ■ XM-D024錐體外系（紋狀體-蒼白球）電動模型：1臺 ■ 電源線：1根 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張

數(shù)據(jù)采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數(shù)據(jù)?？蓪⒉煌膫鞲衅骷稍谥悄苁汁h(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設備中，以實現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。 多模態(tài)傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網(wǎng)絡) 在LPWAN技術出現(xiàn)以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現(xiàn)正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯(lián)網(wǎng)應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點成本、網(wǎng)絡成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網(wǎng)絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個低功耗廣域網(wǎng)通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網(wǎng)絡架構中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)絡服務器)、應用服務器這四個部分?；竞徒K端之間采用星型網(wǎng)絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點可以同時發(fā)送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據(jù)分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網(wǎng)絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網(wǎng)絡、UMTS網(wǎng)絡或LTE網(wǎng)絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機時間長、對網(wǎng)絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區(qū)能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優(yōu)化的網(wǎng)絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預期的單個接連模塊不超過5美元。 數(shù)據(jù)分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統(tǒng)、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機器學習是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學習是一種實現(xiàn)機器學習的技術。機器學習是用大量的數(shù)據(jù)來“訓練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發(fā)展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網(wǎng)絡、循環(huán)神經網(wǎng)絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現(xiàn)對被監(jiān)護者摔倒等異常行為的檢測。

成果描述：本實用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機,包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機架(2)、設置在機架(2)下端面上的鏵(3),所述機架(2)上還設置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養(yǎng)分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護管(6),其探頭外套接有橡膠保護套(7)。采用上述結構,可從而減少了現(xiàn)有技術中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農業(yè)信息化生產的發(fā)展進程,從源頭上解決農業(yè)信息采集的發(fā)展瓶頸。市場前景分析：本實用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機,包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機架(2)、設置在機架(2)下端面上的鏵(3),所述機架(2)上還設置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養(yǎng)分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護管(6),其探頭外套接有橡膠保護套(7)。采用上述結構,可從而減少了現(xiàn)有技術中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農業(yè)信息化生產的發(fā)展進程,從源頭上解決農業(yè)信息采集的發(fā)展瓶頸。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：國內領先

本發(fā)明基于壓縮感知理論將將測量的信號通過1比特量化，去掉了之前被測信號能量為1的假設，通過循環(huán)迭代的公式最小化凸的替代函數(shù)，最終恢復出要測量的信號，相比于之前相關算法明顯的提高的信號的恢復精度。

該系統(tǒng)采用數(shù)據(jù)采集專用終端對多種類、多型號便攜式取證設備產生的音視頻資料進行采集，實現(xiàn)電子證據(jù)采集自動化。采集終端設備具備接入設備認證、數(shù)據(jù)加密、時間校準以 及自動充電等功能，達到解放人力，提高執(zhí)法辦案人員工作效率的作用。可將執(zhí)法場所監(jiān)控視頻抽取至統(tǒng)一音視頻數(shù)據(jù)管理平臺，與便攜式取證設備對接處警、 執(zhí)法現(xiàn)場等執(zhí)法行為形成的音視頻資料一起，共同形成完整的執(zhí)法過程音視頻管理資料庫。 專用采集終端設備將數(shù)據(jù)采集到統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理平臺，各級不同用戶根據(jù)權限通過統(tǒng)一的執(zhí)法過程音視頻管理系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。上級執(zhí)法管理部門可實現(xiàn)跨區(qū)域跨級別執(zhí)法資料的 查詢、調用與統(tǒng)計，有效掌控一線民警的執(zhí)法情況。執(zhí)法監(jiān)督部門可通過后臺管理系統(tǒng)實時查看、監(jiān)督執(zhí)法過程音視頻資料采集的及時性、 完整性、規(guī)范性，通過自動統(tǒng)計分析，對各單位執(zhí)法規(guī)范化水平和執(zhí)法辦案人員工作績效情 況進行量化統(tǒng)計。

本發(fā)明公開了一種外設部件互連標準接口的多功能采集控制裝置。其第一外部接口和第二外部接口分別通過各自的PGA模塊連到ADC模塊的輸入端,第三外部接口與ADC模塊的第三輸入端相連,FPGA模塊通過DAC模塊及差分模塊分別與第三外部接口連接,第三外部接口通過光電耦合模塊與FPGA模塊連接,FPGA模塊分別與第一、第二PGA模塊、ADC模塊及第三外部接口連接,FPGA模塊通過PCI橋芯片最后連接到PCI總線上,電源模塊給裝置供電。本發(fā)明對三路模擬量輸入,兩路差分編碼輸入以及四路單端數(shù)字量輸入傳感器進行數(shù)據(jù)采集,而且提供兩路模擬量輸出,四對差分輸出和兩路數(shù)字輸出接口來控制多種接口的外部設備。

項目成果/簡介:數(shù)據(jù)采集技術可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數(shù)據(jù)?？蓪⒉煌膫鞲衅骷稍谥悄苁汁h(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設備中，以實現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。多模態(tài)傳輸技術LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網(wǎng)絡)在LPWAN技術出現(xiàn)以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現(xiàn)正好彌補了這個短板。       LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯(lián)網(wǎng)應用而設計。最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa：物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點成本、網(wǎng)絡成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網(wǎng)絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個低功耗廣域網(wǎng)通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應用。LoRa （Long Range）:   一個LoRaWAN網(wǎng)絡架構中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)絡服務器)、應用服務器這四個部分?；竞徒K端之間采用星型網(wǎng)絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點可以同時發(fā)送信息給多個基站?；緞t對NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據(jù)分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT構建基于蜂窩網(wǎng)絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網(wǎng)絡、UMTS網(wǎng)絡或LTE網(wǎng)絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機時間長、對網(wǎng)絡連接要求較高設備的高效連接。NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區(qū)能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優(yōu)化的網(wǎng)絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預期的單個接連模塊不超過5美元。數(shù)據(jù)分析技術人工智能研究的各個分支，包括專家系統(tǒng)、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機器學習是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學習是一種實現(xiàn)機器學習的技術。機器學習是用大量的數(shù)據(jù)來“訓練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發(fā)展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網(wǎng)絡、循環(huán)神經網(wǎng)絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現(xiàn)對被監(jiān)護者摔倒等異常行為的檢測。應用范圍:家居智慧控制，提高舒適度：家庭生活狀態(tài)統(tǒng)計和日常需求預測與推薦；多模態(tài)行為分析和數(shù)據(jù)采集和傳輸系統(tǒng)；多模態(tài)行為數(shù)據(jù)采集和分析平臺；基于LoRaWAN/5G的工廠環(huán)境、農業(yè)大棚等環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)。技術成熟度:通過中試

南京審計大學研發(fā)出疫情監(jiān)控采集區(qū)塊鏈系統(tǒng)，該系統(tǒng)已部署在中國電信、浪潮云等平臺上。按照電子政務安全標準及規(guī)范對系統(tǒng)與數(shù)據(jù)進行嚴格的安全防護，并針對每個院校提供獨立的前后臺賬號權限及數(shù)據(jù)管理權限，各院校申請開通管理員賬號后導入師生信息即可快速完成業(yè)務啟動和上線。系統(tǒng)可以實時采集在線師生的各種動態(tài)信息，達到快速部署、快速統(tǒng)計上報、實時在線監(jiān)測防控的目標，并結合區(qū)塊鏈技術保證疫情數(shù)據(jù)信息的防篡改和可追溯的能力。具體方案如下：（一）信息提報系統(tǒng)登錄快速，使用簡單，填報界面簡潔明了。師生利用移動終端可以隨時在線登錄、隨時填報自己的最新情況。（二）后臺管理后臺具有強大的管理功能，可以設定后臺管理人員對不同單位、部門的上報信息進行管理，提醒當天尚未填報信息的人員，并進行數(shù)據(jù)的匯總、分析。系統(tǒng)極大程度提高了疫情監(jiān)測和管理的效率。1、 信息填報查詢能夠實現(xiàn)對已隔離、疑似、確診、接觸史、癥狀等人員的查詢；按照日期搜索未填報人員等功能2、 用戶信息可以完成對學生、教職工等人員信息的快速導入和權限管理等功能3、 此外還可通過通知公告、基礎信息、系統(tǒng)管理等模塊完成對界面通知、表單維護、機構角色數(shù)據(jù)字典等功能，實現(xiàn)對疫情填報信息和數(shù)據(jù)的管理和定義。（三）鏈瀏覽器1、所有用戶填報信息全部存儲在鏈上，由Txhash和Block id進行標識。 2、所有鏈上數(shù)據(jù)可解密，便于追溯。（四）可視化管理駕駛艙>>>點擊查看全文<<<

本實用新型公開了一種用于相位采集與同步精準調制的裝置。激光器發(fā)出激光經相位型分束鏡發(fā)生透射和折射，透射光作為物光，依次經半波片、散射介質后，再經第一反射鏡反射到分束鏡一側；反射光作為參考光，經第二反射鏡反射后，再經位相型電光調制器調制后入射到分束鏡另一側，兩束光在分束鏡中反射和投射，參考光和物光相重疊分別入射CCD相機和空間光調制器被接收。本實用新型能在測量空間光調制器面板光場相位分布的同時，實現(xiàn)高精度、高分辨率的相位調制，在醫(yī)學成像、信息安全等諸多領域有著巨大的應用潛力。

HWRX-3型紅外熱像儀的視頻信號是模擬信號，沒有提供與計算機的數(shù)字接口，這對紅外熱像信息的存儲、回放以及處理帶來了一定的不便。因此我們設計了一套用于該紅外熱像儀系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集卡，Windows 98操作系統(tǒng)下的硬件驅動程序，以及具有多種圖像顯示、處理功能的用戶應用程序。 視頻采集卡是一個建立在復雜可編程邏輯器件（CPLD）基礎上的系統(tǒng)?？偟姆譃樗膫€模塊：信號調整，模數(shù)轉換（ADC），