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本發明提供了一種基于等離子體源的雙高頻高壓信號同步調試方法，步驟S01：對于不存在信號輸出端口的高頻電源端從高壓輸出端進行采樣。步驟S02：從高壓輸出的信號首先經過采樣電路等比例采樣到ADC的輸入范圍±5V以內，通過ADC和RAM系統的通信完成邏輯的控制運行。步驟S03：獲取采樣數據并處理，過固定的延時，通過GPIO口輸出PWM信號給另外一臺電源的IGPT控制端口，通過延時來實現兩個電源從某一時刻達到信號的同步輸出。本發明能夠精確地調節和同步高頻與高壓信號，確保等離子體源在最佳工作狀態下運行。不僅提高了信號的同步性和穩定性，還具有較高的自動化水平，能夠在復雜環境下實現對信號源的精確控制。

PH06是一款無源同軸塑殼吸（吊）頂音箱，由5個1寸的釹磁球頂高音單元和1個6.5寸釹磁中低音單元構成一個動態余量極大的組合，高音同軸弧形陣列式排布在中低音上方，聲像定位更準，減少墻壁和地板的反射，聲場覆蓋均勻。產品完全自主創新設計，已申請專利。音色清晰明亮、厚實飽滿，可外漏頂部吊掛式安裝，也可以半隱藏頂部鎖扣固定式安裝，可以完美應用于各類室內擴聲場合。

本發明公開了一種主題事件更新方法庫及城市多源時空信息并行更新方法，所提出的時空信息更新 與信息源、數據模型及尺度、更新方法、更新流程、質量控制和主題事件等多種因素有關，是在多源數 據融合以及異常變化發現的基礎上對時空數據庫進行的更新。并在此基礎之上建立突發事件的更新機制、 基于主題事件聯動更新機制以及 GPU 并行加速更新算法，從而針對時空信息更新內容、頻率的需要， 實現城市時空實體和時空事件的動態信息更新。本發明根據相應的主題事件的判斷及觸發，通過 GPU 并行更新算法對相應數據及傳感器進行更新，使得用戶的時空信息保持最新狀態的同時能發現用戶關心 的重大突發事件，可以為智慧城市中的應急安全及交通疏導等提供技術支持。

一、成果簡介 目前，鈣營養不足時當今全球性健康問題，缺鈣所導致的生命活動出現障礙，以及引發疾病的發生已經越來越受到重視。世界衛生組織調查結果表明，全球有20億以上人患有鐵缺乏癥，缺鐵稱為第九類健康風險因素，因此，改善鐵營養狀況，是世界也是我國迫切需要解決的問題。但是目前市場常見的補鈣劑、補鐵劑具有毒副作用，且吸收率不高，導致補鈣效果不佳，所以開發更好的補鈣產品和補鐵試劑勢在必行。

本發明公開了一種基于阻尼轉矩分析的電力系統低頻振蕩源在 線定位方法。該方法首先通過在線測量裝置獲取系統發生低頻振蕩時 電磁轉矩、功角、角速度信號的動態響應數據，對發電機組的電磁轉 矩信號以及其相對慣量中心的角速度、功角信號進行模式分解，提取 發電機所在支路的主導振蕩模式，采用最小二乘擬合方法計算發電機 所在支路的主導振蕩模式的阻尼轉矩系數，接著根據阻尼轉矩系數判 定發電機是否為該振蕩模式的振蕩源。本發明提供的定位監測方法能 夠準確定位電力系統低頻振蕩發生源，通過振蕩源對其自身的控制能 夠有效地平息系

本實用新型公開了一種AO一體化凈化微污染源水的反應器，包括絮凝區、A區和O區；絮凝區的頂端作為反應器的進水端，其設在反應器的中間位置；A區設在絮凝區的下方，且A區的中心位置與絮凝區連通，A區內設有攪拌裝置；O區的頂端作為反應器的出水端，其設在絮凝區的圓周外圍，且O區的下端與A區的上端非中心位置連通，O區內設有曝氣裝置。本實用新型的優點在于反應器結構緊湊，集生物反應(懸浮微生物和附著微生物)、絮凝、吸附、沉淀于一體；使用該反應器處理污染水源，可以將水源中有機物、氨氮、錳、鐵、亞硝酸鹽氮等還原性指標均高

本項目研發了一套完整的現場數據采集服務支撐技術，提供了數據采集集成服務的商業運營新模式。針對工業互聯網建設過程中普遍存在的現場數據采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網絡安全傳輸、數據質量管理和標準化輸出等多個環節，把經過質量分析和標準化處理后的實時數據，作為產品對接到工業互聯網應用平臺的數據池，供后續數據處理和應用分析。整套技術包括4大模塊：1）智能網關：基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置云服務器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統：實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。3）數據管理和標準化處理：數據有效性管理、數據質量評估、數據標準化和數據安全機制。4）智能運維：開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現場數據的傳感、傳輸、管理、輸出和設備運維等一系列工程實現。應用范圍: 1、智能網關： 開發基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置服務器。 綜合接入能力： 包括有線傳感器和特定的無線傳感器、與現有系統的對接 有效感知能力： 實現基于圖像的AI視覺感知能力，重點研究基于小目標的圖像分類算法 安全傳輸能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行傳輸模塊化替換 提供安全的加密手段，保證數據安全 現場調試配置能力： 具有現場WiFi調試功能，方便安裝和運維人員現場配置和檢測 軟件和通信標準版本現場升級 2、AI模型管理系統 需要實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。 樣本管理能力 原始樣本管理、樣本實例庫分類和管理、檢測樣本管理等 模型計算和管理 算力管理：對算力的統籌，外部算力的對接等 算法管理：自主開發算法的管理和調動，外部算法的調用和對接 模型管理：包括模型的功能屬性和已經應用的情況的統計分析 設備管理 設備的AI模型配置能力、AI推演過程的監控、AI推演結果的跟蹤采集和分析 3、數據管理和標準化處理 數據有效性管理 監測數據是否按時上傳、上傳數據是否符合要求、是否為非法數據 告警輸出：把告警信息進行分類，并推送給相關的運維系統 數據質量評估 按照標準對現場采集數據進行多維度的質量分析，為后續數據應用提供參考依據 數據標準化 格式標準化：完善采集時間、地點、單位等屬性， 輸出標準化：按照標準協議與工業互聯網平臺數據池進行對接 數據安全 區域性部署：可以應用戶要求部署在其內網 并行部署：可以通過并行部署，網關上聯多個服務器，確保用戶的可靠性需求 數據回滾能力：可以應工業互聯網平臺要求對數據進行一定期限內的回滾，保證數據在一定時間段內不丟失 4、智能運維 開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提供效率、降低人員成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 運維人員管理 對運維人員的信息、定位、工作狀況管理 巡檢任務管理 對部署的硬件和相關工作環境定期巡查的任務制定、下發、執行過程和結果的記錄和管理 臨時故障處理 對系統自動告警和現場突發狀況的應急處理能力，包括人員調配、處理流程提示和建議、相關情況處置參考案例、后續統計追蹤等。網關核心板實物照片