1．微电脑控制,中文界面,彩色液晶显示,触摸屏操作,简洁、直观、方便。全程电脑自动控制或手工控制开关机，自动加热并恒温,自动制冷并恒温。2．智能保护：任意路不加热、不制冷或温度传感器损坏，界面中文报故障，并自动切断该路的加热或制冷，保护该路器件免受损坏。3．开关机：任意预设周1至周日每天任意自动开关机两次；手动开机在工作4小时后自动关机。 4．专利流蜡控制方式，流蜡管道不滴蜡、渗蜡；出蜡方式：手动、脚动，出蜡流量可调节。5．分体式结构：包埋部分和冷冻台分开，包埋部分带小冷台，冷冻台为整体铝合金材质。6．工作台和小冷台二路照明，照明灯采用DC24V  LED灯珠，手动开关灯珠照明，在主机停止工作后自动熄灭。7．自带放大镜，便于观察微小标本。（可配置）8．制冷方式：冷冻台：压缩机制冷。为避免因压缩机反复启动而损坏压缩机，自动延时启动压缩机。小冷台：半导体制冷。9、温度控制：室温～99℃预设，恒温精度±１℃

NELD-CSTM混凝土冲刷试验机是根据《水工混凝土试验规程SL/T352-2020》和《DL/T5150-2017水工混凝土试验规程》所规定的技术要求而设计的，利用高速离心力旋转叶轮转动水流冲击混凝土内环表面，以测定混凝土表面抗水流冲击磨损能力。客户可任意调整冲刷流速(10m/s∽40m/s)及冲刷时间。由于成型试件较重，产品采用液压升降试件箱的方式进行装卸，大大减轻人工吊车协助，试验箱内采用制冷循环系统实现试件箱体温度的控制(目标温度可设定)，该设备是测定各类混凝土内表面高速抗水流砂冲击磨损能力的专用仪器。全自动升降试验箱体设计国内首创。

微型液压注塑机

1）在硬件层对计算机进行管理，需要进行身份认证后方可对电脑进行操作；2）可结合课表和预约信息，对电脑进行精准控制；3）在使用过程中，如果一定时间段内对电脑无操作，系统将自动锁屏，锁屏后需要再次身份认证方可继续使用；如果锁屏后一定时间段内未解锁，系统将自动关闭电脑；4）老师可实时查看学生电脑操作画面，监督学生电脑使用，有效进行课堂管理；5）使用情况实时记录，包括每台电脑什么时候使用过，谁使用过，使用时长等信息，为事件索源提供依据；6）能对学生上机情况进行统计，每个学生在哪些电脑使用过，总上机使用时长多少，被锁屏多少次，强制关机多少次为学生的平时成绩的做参考依据。

微卫星不稳定性（Microsatellite Instability, 简称MSI）是目前肿瘤临床检测中一种非常重要的分子表型，多发生于结直肠癌、胃癌、和子宫内膜癌。微卫星不稳定性与肿瘤的发生、发展，治疗方案制定及治疗效果预测相关，更是肿瘤免疫治疗疗效预测的重要分子标记物。当前，临床上使用的两种微卫星不稳定性检测的金标准方法：MSI-PCR和MSI-IHC，都需要专业技术人员通过实验操作来完成，均费时费力且成本较高。近年来，随着高通量测序（Next Generation Sequencing）的发展，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方法开始显露头角，在检测结果与两种临床金标准保持高度一致的情况下，极大的缩减了检测时间并减少了检测成本，大幅提高了推广微卫星不稳定性检测的可行性。2014年，西安交大叶凯教授团队率先开发了基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方案——MSIsensor。2017年该检测方案作为全世界首个泛肿瘤检测方案MSK-IMPACT中的微卫星不稳定性计算方法，通过了美国食品药品监督管理局的严格测试并获得批准。美国纪念斯隆凯特琳癌症中心测试表明，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测与金标准的一致性可达99.4%。然而，微卫星不稳定性检测方案大都要求提供病人的癌症组织样本及一份取自血液或者癌症组织附近的正常样本。一方面，这一份正常对照样本限制了微卫星不稳定性的应用场景，尤其难以应用于血癌样本、福尔马林包埋样本、PDX/PDO等不易获得正常对照样本的情况；另一方面，额外的对照样本增加了微卫星不稳定性的检测成本。基于上述原因，在叶凯指导下，叶凯青年科学家工作室科研人员经过两年的探索，从微卫星不稳定性发生机理出发，通过数学模型抽象，从单个肿瘤样本中提取特征，开发了MSIsensor-pro。MSIsensor-pro实现不依赖正常对照样本的微卫星不稳定性检测，只需50个微卫星位点的测序数据即可实现微卫星不稳定性的精准检测。MSIsensor-pro的开发扩大了微卫星不稳定性的应用范围，减低了微卫星不稳定性检测的成本。同时MSIsensor-pro在低肿瘤纯度和低测序深度这类低信噪比数据中也显示出来很大的潜力。 该研究成果近期发表在国际组学和生物信息学领域权威期刊《基因组蛋白质组与生物信息学报》（影响因子6.597）上。叶凯的博士生贾鹏为该论文的第一作者，叶凯为通讯作者，西安交通大学为本文唯一通讯作者单位。这是叶凯教授课题组在基因组暗物质解析方面的又一重要突破。论文链接为：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1672022920300218

"本项目属于信息处理、电子与通信技术领域。 超高清显示在电影电视、航空航天、文化传播、科学教育、广告传媒和虚拟现实等领域具有广阔的应用前景。超高清智能终端是市场发展的必然趋势，符合国家重大战略需求。项目组针对超高清智能终端视频处理与交互关键技术开展研究与应用，解决超高清视频智能转换、超高清视频高效编解码以及智能终端交互控制中的新问题，为超高清智能终端的产业转型提供了重要支撑。主要内容、特点如下： （1）发明了面向超高清视频的智能转换技术：提出通用显著性区域检测模型、基于像素融合的立体图像重定向及超高清视频分辨率转换方法，实现了超高清视频的智能转换，适用于不同种类的超高清智能终端。 （2）发明了基于内容特性的超高清视频编解码技术：提出基于空时域上下文和运动复杂度的码率控制、彩色与深度视频联合编码的比特分配及屏幕内容视频快速编码方法，实现了不同格式码流的集成解码，提高了编解码效率。 （3）发明了基于智能分析的终端交互控制技术：提出联合彩色与深度信息的用户检测、基于内容分析的信息推送及终端界面的自适应调整方法，实现了超高清终端的交互控制，提高了交互的智能性。"

本发明公开了一种基于 RCM 译码符号不等分配的无线视频传输 方法。该方法包括：(1)根据 RCM 的成功解码概率模型以及视频失真 与 I 帧、P 帧和 B 帧的成功解码概率的关系，确定分配给视频 I 帧、P 帧和 B 帧的译码符号数；(2)对 H.264 视频的 I 帧、P 帧和 B 帧的比特 流进行数据提取和比特划分；(3)根据步骤(1)得到的分配给视频 I 帧、P 帧和 B 帧的译码符号数，对 H.264 视频的 I 帧、P 帧和 B 帧的比特流 进行 RCM 编码和传输。本发明通过为视频重建中重要性逐渐减小的 I 帧、P 帧和 B 帧合理地分配数量依次减小的 RCM 译码符号，实现了 H.264 视频在不同信道条件下的平滑质量传输。

该系统包含管理调度中心、中继器及音视频采集探头三层设备，不同层面的设备在一个区域内实现无线网络组网。该系统基于改进的COFDAM无线协议，具有较高的传输带宽及传送速率，在一个较大的区域范围内利用可靠的无线网络传输技术，实现音视频数据传输。 主要技术特点和创新点： （1）复杂工况下的无线传输高可靠性 系统为保证无线网络通讯可靠性，需采用了一系列先进的调制解调技术、信道编解码技术、差错控制技术，并结合数字图像压缩等多媒体网络传输技术，能够在复杂环境下实现视频、语音实时、同步传输。 （2）优化的多路并行实时信息采集与处理 管理中心可以实时采集多个采集点的多路信息，多路并行实时数据的处理需要高效可靠的数据处理算法，以实现对多路数据管理的优化，构建一个优化的数据管理平台，满足现场的管理需要。 （3）多媒体信息采集与传输 在现场复杂情况下，语音通话保持清晰畅通，且可以权限设置。摄像功能是根据管理需要进行照相、摄像（自动上传），保证同时多路图像实时传输的效果。采集终端设计包括耗电低、待机时间长，室内、外充电方便、防水、抗震、抗干扰、携带方便。    项目主要应用范围： 最近几年，国内的视频监控主流市场仍采用有线方式，个别采用无线方式可靠性不高。系统若能推广成功，可广泛应用于各个小区、工作面等场所，提高各个区域的管理效率。该项目有着广阔的发展空间。    预期效果： 基于高速无线网络的音视频传输系统，无线传输范围10kM（中继更远）；接收误码率<10E-5，误帧率<1％；图像在640×480分辨率条件下，25帧/秒。预计年销售额5000万左右。

在国家自然科学基金的支持下，“基于网络视频服务器的多路人脸识别与监控系统”深入研究了复杂环境下的人脸识别算法，并形成了一套可实用的实验系统样机。 该系统提供了多种人脸识别算法选择的功能，一方面可以使本系统能够在特定场合迅速融合多种特征或识别结果，形成特定任务域的人脸识别实用系统；另一方面本系统可以作为一个通用人脸识别算法评测系统，以便在统一的环境和标准下评测各种人脸识别算法的性能。 目前，该系统在室内可控环境下的识别率可以达到99%以上，可以用于门襟、考勤等领域。在自然环境下，该系统也有较高的识别率，尤其是在考虑Top-n (n>10)识真率的条件下，可在公安、交通、机场、车站等监控及追捕逃犯等领域的有效辅助手段，可大大提高安全性和工作效率。 主要应用范围： 公安、交通、机场、车站等场所的监控，银行及重大安全部门的身份鉴别，日常门禁及考勤系统等。

本发明公开一种斯诺克比赛视频事件检测与语义标注方法，包括：全台面镜头的检测；比分条信息提取；利用隐马尔可夫模型进行音频分类；对回放镜头进行检测；融合多模态的信息并结合斯诺克的领域知识实现斯诺克比赛视频的事件检测与语义标注。本发明方法融合视频内在的多种模态信息，实现了斯诺克比赛视频内容的事件检测与语义标注，为建立基于语义的视频索引打下坚实的基础。