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TES-5630MA經濟型數字紅外無線系統一體機   　　深圳臺電 (TAIDEN) 是全球領先的會議系統設備供應商，已成功裝備聯合國總部、世界銀行總部、歐洲委員會總部、G20 首腦峰會、APEC 首腦峰會、廈門金磚會議等國際組織及大型會議。深圳臺電公司最早于 2001 年研制出全球第一套不受高頻驅動光源干擾的紅外線同聲傳譯系統，并于 2008 年自主研制出數字紅外處理芯片，發明了數字紅外無線會議系統。 　　2015 年，深圳臺電公司首次將國際先進的數字紅外技術引入到多媒體教學環境中，基于對多媒體教學環境音頻設備需求的深度挖掘，先后推出了一系列音質清晰、抗干擾能力強且便于管理的教室音頻系統，充分滿足了教學 環境中的擴聲、常態化錄音、互動錄播、教室多媒體設備集中控制(一鍵上下課)的需求，同時通過內置帶電子鎖充電座的設計解決了設備管理繁瑣和需要反復回收充電的難題，還完全杜絕了老師貼身佩掛傳統無線麥克風時會產生的射頻輻射問題，是真正意義上的功能豐富、人性化設計且綠色環保的解決方案。       音質清晰 結合深圳臺電自主研發的數字紅外處理芯片及國際先進的數字紅外技術，在20米范圍內不論遠近均保持完美音質：頻響：主機線路-主機：50 Hz~20 kHz           麥克風-主機：100 Hz~20 kHz信噪比：≥90 dBA總諧波失真：≤0.05% 提高聲音清晰度，讓老師能較長時間以自然聲調講課，保護老師聲帶，避免聲嘶力竭 清晰的聲音能調動學生注意力，減少上課分心、開小差現象，從而提高聽課效果 超強抗干擾 先進的數字紅外技術，不受高頻驅動光源干擾，可正常工作于陽光下的環境 多個教室同時使用，相互之間不會串頻和干擾 不受外界無線電干擾 便于使用和管理 紅外麥克風無需對頻，即開即用，簡單方便 可為教師配備個人專用紅外麥克風，一師一麥，高效，衛生 麥克風充電座內置電子鎖，可通過手機掃碼或刷卡解鎖無線麥克風，方便管理，避免丟失 無電磁輻射 不產生對人體有害的電磁輻射 不受無線電頻率使用限制，節省廣電頻率資源       TES-5630MA 經濟型數字紅外無線系統一體機 TES-5630MA ……………………………… 經濟型數字紅外無線系統一體機（帶BNC接口，含數字紅外接收器，可配1個無線麥克風，內置功放，可連接2只音箱，標配含電源適配器）

安全無污染 全封閉式設計；觀察窗口采用歐洲CE標準防護玻璃；切割產生煙塵內部過濾處理，達標排放，無污染； 交換平臺 15s交換工作臺；采用上下高低交換臺，變頻器控制交換電機， 機床最快15S完成交換。 夾持設計 前后采用氣動卡盤夾持設計，自動調整中心，操作簡單，對角線調節范圍20~300mm。 可加工超大直徑管材，卡盤旋轉速度高，能提升加工效率。

Turtle Bot 4 是一款低成本、完全可擴展、支持ROS 的移動機器人，旨在為機器人研究人員、開發人員和教育工作者提供研究參考平臺。TurtleBot 4 有兩種型號--TurtleBot 4 標準版和TurtleBot 4 Lite。 兩者均基于 iRoboto Create3 教育機器人構建，TurtleBot 4 提供一個 OLED屏幕、 OAK-pro相機以及帶有可訪問用戶電源和USB端口的安裝板。

本發明公開了一種基于眾核和 GPU 的網絡視頻流不良內容檢測方法，包括：在眾核計算平臺下獲取網絡數據包，對網絡數據包進行分類，以提取網絡數據包中的視頻數據包，對視頻數據包進行重組，按照網絡視頻流編碼的語法對重組后的視頻數據包進行解碼，以生成圖像序列，GPU 采用基于紋理檢測和膚色點檢測相結合的方法對圖像序列進行預處理，以確定疑似不良圖像，GPU 采用 SVM 對疑似不良圖像進行精確處理，以確定不良圖像。本發明只需獲取網絡數據包，即可識別出視頻流，直接對視頻流進行解碼后，采用圖像匹配檢測技術即可識別該視頻流是否含有不良信息。

吉林大學第一醫院高參數流式細胞儀采購項目 招標項目的潛在投標人應在在疫情防控特殊時期，采取網絡報名方式將報名資料發送至[email protected]郵箱，并同時撥打代理機構電話進行資料收到確認獲取招標文件獲取招標文件，并于2022年06月13日 09點00分（北京時間）前遞交投標文件。

專利內容是本發明針對背景技術存在的缺陷，提出了一種單晶石榴石厚膜的間歇式液相外延生長方法，緩解了襯底與薄膜之間的應力產生，得到的單晶石榴石厚膜可作為磁光或微波厚膜應用，該方法制得的磁光厚膜的厚度可達100µm以上。

上限低，可反向導通，dv/dt擾動和di/dt擾動等。該項成果設計出適用于N型常關GaN器件的半橋柵驅動電路，通過分離充放電路徑避免柵驅動電壓振鈴現象的發生和dV/dt現象對柵驅動電路的干擾；同時利用高端柵極鉗位技術，在自舉充電路徑中對BOOT電容進行鉗位，防止對上開關管的損壞。 半橋GaN柵驅動電路主要指標為： ？ 獨立的高側和低側TTL邏輯輸入 ？ 1.2A/5A 峰值上拉和下拉電流 ？ 高端浮動電壓軌到100V ？ 0.6Ω/2.1Ω 下拉和上拉電阻 ？ 快速的延遲時間 (28ns typ) ？ 非常優越的延時匹配（1.5ns typ）

本發明公開了一種基于神經網絡的反演大氣可降水量的MODIS模型改進方法，包括以下步驟：S1：利用MODIS三通道比值法反演大氣可降水量PWV，記為PWVMODIS；S2：利用BP神經網絡建立測站處的緯度φ、測站處的高程h、年積日doy、PWVMODIS與測站GPS/MODIS反演的PWV殘差RES之間的非線性關系；S3：對BP神經網絡模型進行訓練；S4：將φ、h、doy以及PWVMODIS作為輸入參數代入BP神經網絡模型，并計算出GPS測站處PWV殘差RESBP；S5：利用RESBP補償PWVMODIS，獲得大氣可降水量PWV＝PWVMODIS+RESBP。本發明有效提高了建模精度。