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產品詳細介紹強生生化儀燈泡JM 18V115W光源色溫：3000K流明輸出：2440LM燈腳: G5.3燈絲結構：C－6F壽命: 2000H適用于：強生生化分析儀V250，Vitros250，V350，Vitros350，V750，Vitros750，V950，Vitros950型號 電壓(V) 功率(W) 光通量(lm) 色溫(k) 壽命(h) 燈頭KLS JM 18V115W 18 115 2440 3000 2000 G5.3

采用高性能二百萬像素1/1.8英寸CMOS圖像傳感器，低照度效果好，圖像清晰度高 內置高性能GPU模塊，采用深度學習算法，極大的提升了目標的檢出率。 可輸出200萬（1920×1080）@30fps 支持H.265編碼，壓縮比高，超低碼流 內置高效暖光燈，最大監控距離60米 支持走廊模式，寬動態，3D降噪，強光抑制，背光補償，數字水印，適用不同監控環境 支持ROI，SVC，SMART H.264/H.265，幀前濾波，靈活編碼，適用不同帶寬和存儲環境 支持四種智能資源切換：通用行為分析、人臉檢測、車輛檢測、人數統計 通用行為分析：支持區域入侵，絆線入侵，快速移動（三項均支持人車分類及精準檢測），物品遺留，物品搬移，徘徊檢測，人員聚集，停車檢測，熱度圖 人臉檢測：支持同時檢測32張人臉，對運動人臉進行檢測、跟蹤、抓拍、優選，輸出最優的人臉抓圖；支持人臉增強，人臉曝光，人臉屬性提取 車輛檢測：支持正向/背向行駛車輛抓拍，并跟蹤、優選、抓拍，上報最優的抓圖；支持車牌、車牌顏色、車標、車系、車身顏色、車輛類型 人數統計：支持區域內人數統計，進入/離開人數統計，并可生成人數統計日/月/年報表，導出使用 支持多種異常檢測：動態檢測，視頻遮擋，場景變更，虛焦偵測，音頻異常偵測，無SD卡，SD卡空間不足，SD卡出錯，網絡斷開，IP沖突，非法訪問，電壓檢測 支持報警3進2出，音頻1進1出，485，BNC，256G SD卡 支持DC12V/POE供電方式，方便工程安裝 支持IP67防護等級 類別 參數 參數值 攝像機 外觀 暖光槍 傳感器類型 1/1.8英寸CMOS 像素 200萬 最大分辨率 1920×1080 掃描方式 逐行掃描 電子快門 1/3s~1/100000s（可手動或自動調節） 最低照度 0.001Lux（彩色模式）；0.0001Lux（黑白模式）；0Lux(補光燈開啟) 信噪比 ＞56dB 最大補光距離 60米（暖光；視頻監控） 30米（暖光；人臉抓拍） 補光燈數量 4顆（暖光燈） 強光抑制 支持 鏡頭 鏡頭類型 機芯鏡頭 鏡頭接口 機芯接口 鏡頭焦距 8mm~32mm 鏡頭光圈 F1.6 視場角 水平：43°~15° 垂直：23°~8° 對角：50°~17° 光學變倍 4倍 光圈控制 自動光圈（霍爾光圈） 近攝距 W:2.5m T:6m Smart事件 通用行為分析 物品遺留；物品搬移 熱度圖 支持 專業智能 智能 支持 深度智能 支持 周界防范 絆線入侵；區域入侵；快速移動（三項均支持人車分類及精準檢測）；停車檢測；徘徊檢測；人員聚集 人臉抓拍 支持 人臉檢測 支持人臉檢測；支持跟蹤；支持優選；支持抓拍；支持上報最優的人臉抓圖；支持人臉增強，支持人臉曝光；支持人臉屬性提取，支持7種屬性8種表情：性別，年齡，眼鏡，表情（高興、驚訝、 正常、 憤怒、悲傷、厭惡、困惑、害怕），口罩，膚色，胡子；支持人臉摳圖區域可設：人臉，單寸照；支持實時抓拍；支持優選抓拍；支持質量優先三種抓拍策略；支持人臉角度過濾功能；支持優選時長可設 人數統計 支持對進入、離開以及經過的人員進行數量統計，支持區域內人員進行數量統計，并可顯示及輸出日、周、月、年統計報表 視頻結構化 支持機動車；支持跟蹤；支持優選；支持抓拍；支持上報最優的抓圖 機動車屬性（車牌，車輛類型，車身顏色，車牌顏色，車標，車系） 人臉檢測像素 20 車牌檢測像素 90 人體檢測像素 60 非機動車檢測像素 60 智能檢索 配合Smart NVR實現事件錄像的二次智能檢索、分析和濃縮播放

產品詳細介紹一、 原理及用途：34W驗鋼鏡用發射光譜分析法確定被測件內含有的各種元素及其含量.適用于冶金、化工、機械、電力建設、科學實驗……中對合金鋼及有色金屬合金進行定性或半定量的快速光譜分析。儀器便于攜帶，特別適用于施工現場對不易搬動、不能破壞的大型機件或試樣進行材質鑒別。避免發生混料錯料事故。也可進行廢料分類，選取貴重金屬。儀器操作簡便，分析迅速，能無損地對被測件進行檢測。   在可見光范圍內能分析下列元素：1） 鋼中元素：Cr、Mn、V、W、Mo、Co、Ti、Ni、Mg、Si、Cu……等2） 銅合金元素：Zn、Ni、Mn、Fe、Pb、Ae、BE……等3） 鋁合金中元素：Mg、Cu、Fe、Si、Zn……等二、技術參數：鐠線范圍：390～700um儀器分辨率：能分辯開下列線對：儀器分析靈敏度：           V：釩含量0.04％     波長437.92um           Si：矽含量0.25％      波長634.70um顯微鏡放大倍數：15x  其中目鏡：10x  物鏡：1.5x  色散元件：平面光柵：1200條/mm準直物鏡：f＝297mm   相對孔徑D/f＝1: 7狹縫寬度：10±2u      儀器示值精度：±2um外形尺寸：看譜鏡：640x190x180       重量：看譜鏡：4.5kg          火花發生器：390x280x190         火花發生器：8.9kg三、型號分類：34W系列手提式看譜鏡有多種型號規格，用戶可按各自不同要求進行選擇。儀器由看譜鏡（主體）和火花發生器兩部份組成。主體采用光柵作色散元件。譜線清晰、明亮、分辨率高。主體的讀數鼓輪刻值用波長指示，便于尋找譜線。各型號的主體都相同?；鸹òl生器是作為主體對被測件進行光譜分析的必備光源設備。各型號的火花發生器都各有不同特點，以滿足不同的使用要求。   型 號          特 點                         售  價34w普通型     220v控制電源                    20500元34wA型        簡易控制型                      21500元34wB型        低電壓控制器                    22500元34wC型        特殊適應型                      24500元上 海 光 學 儀 器 進 出 口 有 限 公 司地 址 ：上海市楊浦區武東路32號2幢401室 郵編 ：200433電話：021-35030526   手機：13916201020   傳真：021-65563863  售價：20500-24500元（含稅，款到、訂貨后發貨）  聯系人：卜生高E-mail:bsg040206@163.com     http://www.soiec.cpooo.com

SD-YAG0505窄幅面十字滑臺式YAG激光切割機由機體、激光器、電源、冷卻系統、控制系統組成，具有結構緊湊、光路穩定、操作方便、性能可靠等特點。 YAG激光器采用氙燈作為激勵源，輸出高能量密度的激光束聚焦在工件表面上，使被光斑照射的工件區域局部瞬間熔化和氣化，通過控制機械系統移動光斑實現可靠的自動切割。 該設備集激光技術、數控技術、精密機械技術于一體，專為8mm以下薄金屬切割設計，是切割不銹鋼板、碳鋼板、鐵板、鋁板材和管材的首選。廣泛應用于鈑金、五金制品、鋼結構、精密機械、汽車配件、銘牌、廣告、工藝品、電子、玩具、包裝等行業。

更實時的遠程報警系統 實現設備無線遠程監控，便于多設備、多科室集中管理。 更穩定的制冷系統 四級自動復疊系統，自預冷設計改善系統低溫性能。 更安全的控制系統 自主知識產權智能控制器設計，制冷系統只有處在正常條件下才能開機，提高系統可靠性。

視頻剪輯是一項簡單卻繁瑣的工作，需要投入大量的人力。而且人力完成的視頻剪輯，剪輯結果有著很強的主觀色彩。通過采集大量各類體育賽事數據進行模型訓練，利用深度神經網絡良好的自主學習能力，采用Centernet作為多目標檢測能力的實現框架，同時利用Transformer重構目標檢測進行連鎖，二次捕捉目標檢測的準確性。CenterNet和Transformer的融合，實現了端到端的目標檢測，在準確性提升的基礎上滿足實時處理視頻的要求。綜合應用多目標檢測跟蹤以及多模式識別技術，實現短視頻的智能化剪輯，極大程度減少了人工工作量，同時也增加了短視頻剪輯的客觀性，在大數據時代背景下有著重要的現實意義。

“現階段醫生需要在大量影像數據中快速診斷出新冠肺炎的病例，此外還需要診斷出病灶分布的位置、大小等來評估嚴重程度。”薛向陽介紹，針對臨床的現實需求，團隊將設計目標定位于“肺炎分類鑒別”和“關鍵病灶檢測”兩大功能，前者是為區別健康狀態、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、細菌性肺炎，后者則為找到并分隔出磨玻璃影等病灶區域。針對這些需求，團隊設計診斷算法模型，讓機器利用模型進行訓練，學習不同類型肺炎在CT影像表現上的不同特征，最終具備智能輔助診斷的能力。而這需要突破小樣本學習、小目標檢測等多個技術難題?！靶颖緦W習”即在較少訓練數據樣本的條件下進行機器學習。在疫情發生前期，能夠獲取的新冠肺炎影像數據相對較少，且由于一線影像醫生任務繁重，無法獲得大量專家標注，因此需要算法在少量樣本的條件下“自學成才”。為此，團隊采用基于自遷移學習的半監督學習等技巧，使算法具備一定的“小樣本學習”能力，在不增加醫生標注工作量的情況下較好地提高了算法模型的普適性。由于CT影像切片中的病灶區域有大有小，且往往大中小病灶區域面積懸殊，如何使算法能同時檢測大、中、小各個目標是另一大難題。團隊利用神經網絡的層次性特點與病灶區域的大小進行對應，“網絡的底層關注細節，即小病灶區域，而網絡中層到高層所關注的病灶區域則越來越大，因此模型通過不同層次的加權和融合，最終便能達到同時檢測大小病灶區域的目標?！毖ο蜿柦忉尩馈！安贿^，即便有診斷‘神器’，影像科醫生也是不可替代的?！毖ο蜿栒f，人是復雜的機體，病毒在不同人體內感染的反映也不一定相同?！彼硎?，當遇到機器未曾學習過的微小病變或疑難病例時，仍需要影像醫生的經驗和智慧。以解決實際問題為目標，該項目在研究過程中始終與臨床應用緊密結合。無論是機器學習數據，還是測試評估數據，都來源于臨床真實病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗模型的準確率和泛化性，團隊也利用現實疑似病例進行了測試。

2019年12月以來，由SARS-CoV-2病毒感染導致的新型冠狀病毒疾?。–OVID-19）在全球開始蔓延。報道顯示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院時間為10天，而武漢患者在發病10天后癥狀有可能加重。因此，住院時間是COVID-19臨床預后的重要指標之一。 目前，CT影像學已成為COVID-19肺炎的診斷和監測工具，主要表現為磨玻璃影、實變及混合密度影。然而，現階段的影像學研究主要集中于對病灶的定性和半定量描述，缺乏對病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量監測COVID-19肺炎病程，團隊假設在CT病灶背后的高通量影像特征“隱藏”了患者預后轉歸的“秘密”。 本研究納入了蘭州、安康、麗水、鎮江、臨夏5家新冠肺炎定點醫院，自2020年1月23日到2月8日期間住院患者的臨床資料和首次CT資料，所有患者經RT-PCR證實SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共納入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT檢查無肺炎表現患者），并將10天作為住院時長的二分類閾值?；谟邢薜臉颖玖?，團隊將4個中心作為訓練隊列，另外一個中心作為驗證隊列。通過自動分割肺葉和半自動分割病灶，31名患者中累計分割出72個病灶。在對病灶圖像預處理后，提取影像組學特征并篩選。為了研究影像組學特征的穩定性，團隊使用了Logistics回歸模型和隨機森林模型對篩選的特征分別進行建模和驗證。?結果發現，6個篩選出的二階特征在兩種不同分類器中均表現出良好的預測價值。在外部測試隊列中，Logistics回歸模型的AUC為0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特異性0·89；隨機森林模型的AUC為0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特異性1·0。隨后，研究又納入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像組學模型可以正確預測所有6名患者的住院時間。 

中國電子學會發布“電子信息領域優秀科技論文（2020）遴選活動”入選論文。東南大學尤肖虎、張川、談曉思、金石、鄔賀銓聯合署名的論文《AI for 5G: research

一、項目進展 創意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 學號 趙玉蓉 外國語學院/英語 2016/2020 201631131102 三、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 阮先玉 外國語學院/英語 教研室主任/副教授 語言學、翻譯 四、項目簡介 隨著互聯網的發展，機器翻譯成為翻譯活動中的重要的輔助工具。而機器翻譯錯譯、死譯頻出，給翻譯工作帶來諸多不便。近年來，“大數據”的出現為機器翻譯帶來了新希望，其獨特的“4V”特點將對機器翻譯產生革命性的影響。尤其最近出現的AI同傳給翻譯行業帶來了不小的沖擊，本項目希望通過探究大數據在AI同傳中的應用，分析AI同傳翻譯的優點和局限性，推動機器翻譯的發展。