产品详细介绍  一.功能简介 1.全自动双向对讲机，不用按键，自由交谈 2.三种副机可自由选配，外型美观 3.外话筒已置于副机内，内外只有一根连线，安装简捷 4.对讲系统语音逼真、清晰，内外音量可自由调节 5.最新技术，微电脑处理电路，具静噪功能，并彻底解决回音啸叫问题 6.可以用在任何窗口内外交谈困难的地方，适用于银行，金融，售票窗口等不同工作环境 具有较宽的动态工作范围，有效适应各种工作环境；超强的背景噪音抑制电路，静态时本机无噪音； 线性音量控制功能，音量调节时无噪音；功率大，最大达8W(主机3W,付机5W)可长时连续工作；自动双向录音转换 。 设计：专业窗口对讲，适用服务窗口 外型:全新外观设计，贴近客户环境 音质：音响芯片处理，纯真优美动听 功能：通道自动切换，监听语音输出 安装：一线转接内外，灵活选择整机 使用：音量独立调节，静音手动选择 维护：SMD表贴元件，经久稳定耐用 升级：不断探索创新，客户拥有信心 二.技术参数 通道控制：快速智能切换 频率响应：主机、副机200Hz-10KHz 输出功率：主机2W，副机2W 规格：272(L)*165（W)*120（H)mm 失 真 度：小于2% 话筒插孔：3.5双声道插座 监听插孔：3.5双声道插座 电源电压：AC220V 50Hz DC12-15V 消耗功率：0.5W 中软高科官网http://www.sfzydq.com  和www.kedejin.com    感兴趣者可以联系电话13383829331，或者QQ 2929054816  

产品详细介绍  新型半金属带语音窗口对讲机KDJ-3B  一.技术参数 通道控制：快速智能切换 频率响应：主机、副机200Hz-10KHz 输出功率：主机2W，副机2W 规格：272(L)*165（W)*120（H)mm 失 真 度：小于2% 话筒插孔：3.5双声道插座 监听插孔：3.5双声道插座 电源电压：AC220V 50Hz DC12-15V 消耗功率：0.5W   二.功能简介 1.全自动双向对讲机，不用按键，自由交谈 2.三种副机可自由选配，外型美观 3.外话筒已置于副机内，内外只有一根连线，安装简捷 4.对讲系统语音逼真、清晰，内外音量可自由调节 5.最新技术，微电脑处理电路，具静噪功能，并彻底解决回音啸叫问题 6.可以用在任何窗口内外交谈困难的地方，适用于银行，金融，售票窗口等不同工作环境 具有较宽的动态工作范围，有效适应各种工作环境；超强的背景噪音抑制电路，静态时本机无噪音； 线性音量控制功能，音量调节时无噪音；功率大，最大达8W(主机3W,付机5W)可长时连续工作；自动双向录音转换 。 设计：专业窗口对讲，适用服务窗口 外型:全新外观设计，贴近客户环境 音质：音响芯片处理，纯真优美动听 功能：通道自动切换，监听语音输出 安装：一线转接内外，灵活选择整机 使用：音量独立调节，静音手动选择 维护：SMD表贴元件，经久稳定耐用 升级：不断探索创新，客户拥有信心   

4KPro-UHD全高清投影 2800流明（ISO标准）白色亮度/色彩亮度*1*2 对比度：35,000:1*1*2 10-bit色彩深度 1.62倍变焦，支持水平垂直梯形校正 白色亮度：2800流明（ISO标准） 色彩亮度：2800流明（ISO标准） 分辨率：4KPro-UHD(3840x2160)分辨率 重量：大约4.0kg 显示技术：3LCD

海信交互式触控一体机增强版WR系列，具备差异化功能，配置高且用户体验好，创新性的 加入AI智能识别，NFC权限管控，以及摄像头和麦克风功能，迎来全新智慧课堂。将触控层与显示层全面贴合，滤除空气层减 少反射，可视角度更高，画面更清晰。内置摄像头人脸识别进行教室设备管控，秒 刷人脸简化解锁操作，保障设备安全。全流程教学数据一站式融通，实现高效互动 课堂。高配教学系统，高速引擎运转工作，帮助多 媒体课件流畅播放、不卡顿。密码锁，按键锁，NFC联动校园一卡通等多 重设备权限管理方式，助力设备管控，保障信 息安全。全新白板，全新教学工具，支持智能绘图，智 能绘表，智能书写，智能无处不在，让教室更 智慧，教学更省力。

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。