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管廊人员定位系统功能特点

  管廊人员定位系统功能特点
  隧道安全生产事关人民群众的生命和财产安全,各级政府一贯高度重视工程建设安全生产问题,并采取一系列措施不断加强安全生产工作。
  如何改变目前隧道施工过程安全管理落后的管理模式,实现管理的现代化、信息化成为管理者研究的重要课题。因此,借助以灾害预防、事故救助、电子信息化等先进的管理手段是隧道安全施工管理的必然选择。
  基于隧道安全生产管理需要研发的隧道人员考勤定位及安全监测管理系统为隧道安全生产管理提供了崭新的安全管理理念。
  一、管廊人员定位技术
  隧道人员定位系统软件采用无线蓝牙技术,可以根实际情况,对隧道施工人员进行实时定位,显示人员的实际位置,设置区域限制及移动方案,并记录,方便历史查询,方便管理。同时提供了在应急或事故发生后的历史数据保存查看的功能。极大的提升了事故抢救的工作效率。
  系统的主架构分两部分:系统服务器端软件和系统客户端软件。服务器端软件用来收集来自现场的基站和识别卡的数据。客户端用来显示服务器端收集上来的数据。整个系统需要有一个服务器端,可以有多个客户端。 二、管廊人员定位系统功能
  1、实时人员定位
  2、一键式紧急呼救报警
  3、特殊区域电子围栏报警
  4、历史移动轨迹查询
  5、视频监控联动
  6、LED屏幕展示
  7、门禁、闸机一卡通
  8、卡片低电报警
  9、设备故障自检
  10、区域人数统计
  11、丰富的软件接口 三、管廊人员定位系统特点
  1.功耗低:系统采用2、4GHZ芯片,采用蓝牙定位技术,一体化的电路设计,功耗低,识别卡采用可更换电池,单个电池可持续工作12个月以上。
  2.零漏读:用独特的数据处理技术,准确快速的识别卡,有效的解决了同频干扰问题,解决了同一时间卡量太多,读卡器数据冲突造成错读、漏读识别卡而导致的考勤定位不和人员统计不准确的问题。
  3. 施工方便:无线传输,无需布线
  4.多种组网方式:系统提供多种可选择的组网方式,可以直接通过总线传输方式联网;可以通过网络加无线蓝牙方式(推荐),可以通过光纤+总线传输方式联网;可以通过工业以太网+现场总线的方式联网。
  5.定位精度高:区域定位精度4-8m,定位精度1-3m。

百度入选ICMLIJCAIISIT等机器学习顶会的论文都在关注什么?2021年,百度AI技术研究依然保持着高质量产出。近期,ICMLIJCAIISIT等机器学习领域顶会收录了来自百度的数十篇论文,涵盖深度神经网络多语言预训练视频描述生成AI辅助医疗WAIC九章云极方磊Hypernets自动化机器学习的基础框架机器之心报道机器之心编辑部在WAIC2021AI开发者论坛上,九章云极DataCanvas董事长方磊发表主题演讲Hypernets自动化机器学习的基础框架,在演讲中,他主要介绍了H轻量级TorchShard库减少GPU内存消耗,API与PyTorch相同选自medium作者KaiyuYue机器之心编译编辑陈训练大模型时,如何优雅地减少GPU内存消耗?你不妨试试这个TorchShard库,兼具模型并行与数据并行等特点,还具有与PyT给一个词就能模仿你的笔迹,Facebook这个AI强大到不敢开源代码机器之心报道编辑陈萍你在纸上写个词,AI只要看一眼就能模仿你的笔迹,还是看起来毫无破绽的那种。Facebook近日公布了一项新的图像AITextStyleBrush,该技术可以复制去除双下巴有奇招,浙大00后本科生全新美颜算法登上ACMSIGGRAPH机器之心专栏机器之心编辑部浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室和浙江大学腾讯游戏智能图形创新技术联合实验室的研究者们提出了训练StyleGAN隐空间中精细的分离边界的方法,手工焊接,二进制写码,B站Up主手搓CPU爆火出圈机器之心报道编辑小舟张倩CPU是怎么执行0101的呢?就为了这点好奇心,一位B站Up主自己动手焊了个CPU在B站当UP主,门槛是出了名的高。有人会用AI还原朱元璋,有人能造自动驾驶抖音的AI速度平均每天上线超过100个新特效作者李泽南在抖音,平均每五个视频投稿中就有一个使用特效,它已成为深受人们喜爱的表达方式。随着AI算法的进步,手机短视频App上的特效越来越花哨,各种换脸美颜应用层出不穷。去年6月,翼方健数张霖涛隐私安全计算如何助力形成数据和计算互联网在2021WAIC隐私计算学术交流会上,IEEEFellow翼方健数首席科学家张霖涛发表了主题演讲隐私安全计算在IoDC上的应用。在演讲中,他主要介绍了翼方健数在隐私安全计算领域的中国接收论文量登顶,斩获最佳论文ACL2021统计数据出炉机器之心报道机器之心编辑部2021年的ACL上,国人论文的占比继续增加,最佳论文奖也被收入囊中。8月2日,计算语言学自然语言处理领域顶会第59届ACL大会及第11届亚洲自然语言处理多粒度输入信息不降低推理速度,腾讯看点提高效预训练方法LICHEE机器之心报道编辑张倩既能利用多粒度输入信息,又不降低推理速度,腾讯看点等机构的研究者在一篇ACL论文中提出了一种高效的语言模型预训练方法荔枝LICHEE。经过半年多的摸索改进,荔枝FacebookMIT等联合发表451页手稿用第一性原理解释DNN选自FacebookAIBlog作者JohnPavlus机器之心编译机器之心编辑部Facebook普林斯顿大学和MIT的AI研究人员近日联合出版了一份名为ThePrinciples
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