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該技術(shù)制備的生物組織材料是一種以豬主動脈血管為基體,以氧化海藻酸鈉為交聯(lián)劑制備的人工器官用生物組織材料。

產(chǎn)品詳細介紹 特別推薦---  音質(zhì)柔美  容量巨大  易變音樂  經(jīng)久耐用 停電百年  程序不亂  停電數(shù)年  繼續(xù)走時 四行中文  動態(tài)顯示  操作過程  步步提示  編程輕易  特快速度   功　能　特　點:  　◆具備原數(shù)碼音樂程控儀（SPCM-0）所有功能； 　◆易掌握，好使用，四行中文步步提示； 　◆換音樂，極簡單，拔下SD卡或U盤插到電腦下載； 　◆音質(zhì)美，容量大，最大2G容量可存儲數(shù)百首優(yōu)質(zhì)音樂； 　◆智能高，管理便，雨天停播操場音樂！停播音樂可由用戶指定； 　◆性能好，功能強，自帶四路開關可作分區(qū)廣播；二十多套程序夠君選用！ 　◆可脫機，可遙控，兼?zhèn)潆娔X編程和脫機編程功能，可配8路千米遙控器進行遙控； 　◆編程快，操作易，電腦編程速度達每分鐘數(shù)十條程序，領先業(yè)界較好地解決編程費神難題！ 　◆功放智能管理，全自動開啟關閉功放，延時關閉、預熱開啟時間任意設定，最大限度保護功放設備，方便設置維護； 　◆分區(qū)器功能，可作為功放分區(qū)器使用，且可以選擇自動或手動音頻分區(qū)，以方便音頻的按區(qū)域分配播放，以適應不同的播音場合，方便播放管理； 　◆定時開關功能（四路，可擴展），可自動控制報警設備、抽水設備、燈光設備等各種用電設備； 　◆定時轉(zhuǎn)播收音機、 DVD機、英語廣播，滿足學校日常播音及特殊播音的需要； 　◆同一首歌曲可連續(xù)多次播放 , 不同歌曲也可組合連續(xù)播放播放，連播曲目達20首； 　◆不使用轉(zhuǎn)動的機械易損件，經(jīng)久耐用； 　◆可應約提供無線遙控功能； 　◆兼有機械電鈴控制功能，音樂鐘聲或機械電鈴，任君選擇； 　◆停電百年， 程序不亂； 停電數(shù)年， 繼續(xù)走時！ 技　術(shù)　指　標：  ☆各種動作的最少時間間隔為 1 分鐘； ☆要求交流電源電壓范圍： 180V ～ 240V ； ☆保險管規(guī)格：￠ 5 × 20mm 250V 1A ； ☆平均靜態(tài)耗電功率：≤ 10W ； ☆計時誤差≤ 1 秒 / 天； ☆各路開關輸出觸點容量：交流 220 伏 3 安； ☆雨天停播操場音樂數(shù)最多可編 16 首，可由用戶自行指定哪些音樂列為雨天音樂； ☆點播 MP3 音樂最多 699 首（視容量而異）； ☆本儀共可編 4640 條時間程序，分二十九套，可任意挑選使用，見“使用說明”）； ☆功放預熱時間 2 ～ 99 秒可調(diào)； ☆信號輸入：≤ 1000mv ； ☆信號輸出：弱≤ 33mv ，強≤ 1000mv ； ☆監(jiān)聽音量分四級控制（可設置靜音）；

產(chǎn)品詳細介紹適用于煤炭、電力、化工、冶金、水泥、地質(zhì)勘探和醫(yī)藥、科研等行業(yè)和部門進行工業(yè)分析。煤質(zhì)化驗時，能嚴格按照國標GB212、GB5447、GB5449有關規(guī)定，自動完成慢灰、快灰、羅加指數(shù)、粘結(jié)指數(shù)、揮發(fā)分等測定。

本系統(tǒng)采用現(xiàn)場道路交通信息視頻圖像流量分析系統(tǒng)、現(xiàn)代通信及GIS等信息技術(shù)集成應用，綜合打造一個智能交通信息采集與發(fā)布系統(tǒng)，為廣播、電視、互聯(lián)網(wǎng)、移動終端、政府部門提供實時交通綜合信息，達到交通信息資源的交互共享和廣泛應用。系統(tǒng)提供智能視頻終端，同時處理4路圖像. 智能視頻終端可以自動識別道路、自動檢測計算通過的車輛數(shù)、車道占有率、平均車速、車輛排隊長度及等待時間、交通擁塞判斷及報警。平均正確識別率白天>96%.夜間>85%.智能交通信息發(fā)布系統(tǒng)以WEB方式按時段統(tǒng)計車流量、平均車速、車道占有率、車輛排隊長度及等待時間等數(shù)據(jù)，其結(jié)果以地圖的形式表示，公眾可以通過上互聯(lián)網(wǎng)或者手機WAP瀏覽，獲得實時交通資訊。該項目獲鎮(zhèn)江市“331”計劃支持。 

第四范式成立于2014年底，是國際領先的人工智能平臺與技術(shù)服務提供商，公司以“Empower AI Transformation and Advance AI For Everyone”為企業(yè)愿景，旨在讓AI成為驅(qū)動社會進步、企業(yè)增長的引擎。依托于領先的機器學習技術(shù)與豐富的行業(yè)實踐經(jīng)驗，第四范式打造了企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略產(chǎn)品“天樞”，通過構(gòu)建以消費者為中心的全鏈路客戶流量運營，幫助企業(yè)實現(xiàn)以創(chuàng)造業(yè)務價值為目標的智能化轉(zhuǎn)型。此外，第四范式為企業(yè)樹立了正確的轉(zhuǎn)型目標和方法，通過自動化AI應用構(gòu)建平臺第四范式HyperCycle ML，提升AI建模效率，降低AI應用門檻，將AI技術(shù)快速、規(guī)模化落地到企業(yè)眾多業(yè)務場景中，提升業(yè)務場景價值。同時，第四范式采用軟件定義算力的先進理念為企業(yè)提供軟硬一體AI集成系統(tǒng)SageOne，降低企業(yè)AI部署總體擁有成本，推動企業(yè)全面智能化轉(zhuǎn)型進程。目前，第四范式已為金融、零售、能源、醫(yī)療、制造、互聯(lián)網(wǎng)、媒體等行業(yè)成功落地上萬個AI應用，助力各行業(yè)企業(yè)的AI創(chuàng)新變革。?點擊上方按鈕聯(lián)系科轉(zhuǎn)云平臺進行溝通對接！

本項目的研究成果，能夠幫助出行者在出行之前提前規(guī)劃出行路徑，在出行之中選擇最優(yōu)出行路徑，同時可以獲取實時交通誘導信息、服務信息、事故信息等，提高了出行舒適度和自由度；能夠?qū)⒖焖俾方煌骱侠淼姆峙涞铰肪W(wǎng)之中，提高道路利用率，緩解局部區(qū)域交通擁擠，提升系統(tǒng)整體運行效益。另外，所開發(fā)的系統(tǒng)將車輛、道路和使用者應密結(jié)合起來，不僅能夠有效地解決交通擁擠問題，還能對交通事故的應急處理、環(huán)境保護和資源的節(jié)約等都有顯著的效果，最終有利于交通動態(tài)及靜態(tài)信息在最大范圍內(nèi)、最大限度地被交通管理者、出行者、駕駛員所共享，并通過集成挖掘和多方式的交通信息的發(fā)布，從而實施整個快速路交通系統(tǒng)的優(yōu)化運行，實現(xiàn)快速路管理的信息化和智能化。

本實用新型提供一種新型智能護理用收納車，包括車體、垃圾放置區(qū)及藥品放置區(qū)，車體內(nèi)還設有存儲柜，垃圾放置區(qū)與存儲柜之間設有隔板，垃圾放置區(qū)內(nèi)設有兩個垃圾箱，垃圾箱上設有第一傳感器，垃圾箱下端設有齒輪驅(qū)動機構(gòu)，用于驅(qū)動垃圾箱伸出或收回車體；存儲柜內(nèi)壁上環(huán)設有若干圈滅菌裝置；藥品放置區(qū)包括若干常用藥品區(qū)和特殊藥品區(qū)，各常用藥品區(qū)上分別設有第二傳感器和提醒裝置，車體上還設有控制單元；本實用新型的結(jié)構(gòu)設計、功能區(qū)分類更合理，通過過垃圾放置區(qū)的優(yōu)化設計大大節(jié)省了垃圾箱放置區(qū)占用的空間，提高收納車的空間利用率，并且實現(xiàn)了智能操控，豐富了收納車的功能性。

我校理學院大數(shù)據(jù)研究團隊在人工智能與大數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究方面取得系列進展，研究成果分別發(fā)表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能頂級期刊。神經(jīng)網(wǎng)絡是人工智能領域中目前最為火熱的研究方向——深度學習的架構(gòu)基礎。雖然深度學習在近幾年發(fā)展迅速，但是關于如何設計最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)的問題仍處于探索階段。該團隊分別針對人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)復雜、高維大規(guī)模數(shù)據(jù)存在無效和冗余特征、難以獲取長時序信息等問題與缺陷，設計出了一系列網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)優(yōu)化、大數(shù)據(jù)特征選擇和時序循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學習性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經(jīng)網(wǎng)絡特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發(fā)表在人工智能領域權(quán)威國際期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生張華清為該論文共同第一作者， 我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計研究所）參與指導，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項工作得到國家自然科學基金、國家科技重大專項、山東自然科學基金、中央高校基本科研業(yè)務費、中國石油天然氣集團公司重大科技項目以及山東省高校青年創(chuàng)新科技支撐計劃的資助。 特征選擇技術(shù)也稱屬性選擇，是指從原始特征或?qū)傩灾羞x擇出最有效的特征或?qū)傩砸越档蛿?shù)據(jù)維度的過程，它是人工智能數(shù)據(jù)預處理環(huán)節(jié)的重要步驟，也是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的重要環(huán)節(jié)。該項工作在神經(jīng)網(wǎng)絡中嵌入Group Lasso懲罰項并實現(xiàn)特征冗余控制，在選出對解決問題最有幫助、蘊含信息量最大的特征或?qū)傩缘耐瑫r，控制所選特征子集的冗余程度，以達到降維的最優(yōu)效果，從而使模型的泛化能力更強，降低神經(jīng)網(wǎng)絡模型產(chǎn)生過擬合的風險。 題目為《基于L1正則化的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型設計與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發(fā)表在國際人工智能領域權(quán)威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。碩士生謝雪濤和博士生張華清為論文共同第一作者，王健副教授為通訊作者，我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計研究所）參與指導，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項研究成果得到了國家自然科學基金、山東省自然科學基金和中央高校基本科研業(yè)務費的資助。 該項工作借助L1正則子具有的稀疏表達能力，提出兩種神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)優(yōu)化學習模型；本項工作另外一個突出貢獻就是提出了一種簡單且具有通用性的收斂性證明方法，同時保證了模型設計的合理性。實驗結(jié)果表明所提出模型具有強大的魯棒性、廣泛的適用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，適用處理高維大數(shù)據(jù)。該研究成果在人工智能與深度學習構(gòu)造最簡網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)方面具有很強的指導作用和應用推廣價值。