SLIC
最新整理SLIC是什么win7BIOS中SLIC怎么使用设置
S L I C是什么w i n7B I O S中S L I C怎么使用设置S L I C是B I O S程序中A C P I表里的O E M标识字符串，用于标识电脑主板的O E M品牌和其他信息，那么具体怎么使用呢?大家学习W i n d o w s7简单输入两条命令查看B I O S中S L I C信息这一教程更有效率.方法步骤：开始菜单，输入:c m d会自动搜到c m d.e x e管理员身份运行(如果不行，U A C的线拉底一些。
因为平常我用的管理员权限都比较大，对一般管理员权限有多大，知之甚少)输入： W M I C B I O S最下边一行就可以看到O E M厂商的字样了。
查看刷网卡B I O S的：输入： W M I C C O M P U T E R S Y S T E M总之，你可以再用以下帮助命令，获得更多的用法。
W M I C/?---------------------如果想把得到内容输出成T X T文件，这样：W M I C B I O S C:\V e r s i o n.t x t然后到C盘找一下这个T X T文件，一般象L E N O V O这样的字样会出现最后面，设一下记事本自动换行就可以了(或记事本滚条往右拉)。
也可以按C T R L+F查找：V e r s i o n。
不同改B I O S的方法，有可能不同。
相关阅读：B I O S故障分析大全1.C M O S b a t t e r y f a i l e d中文：C M O S电池失效。
解释：这说明C M O S电池已经快没电了，只要更换新的电池即可。
2.C M O S c h e c k s u m e r r o r-D e f a u l t s l o a d e d中文：C M O S执行全部检查时发现错误，要载入系统预设值。
解释：一般来说出现这句话都是说电池快没电了，可以先换个电池试试，如果问题还是没有解决，那么说明C M O S R A M可能有问题，如果没过一年就到经销商处换一块主板，过了一年就让经销商送回生产厂家修一下吧!3.P r e s s E S C t o s k i p m e m o r y t e s t中文：正在进行内存检查，可按E S C键跳过。
SLIC算法
• 求点群中心的算法 • 1）Minkowski Distance公式——λ可以随意取值，可以是负数， 也可以是正数，或是无穷大。
• 2）Euclidean Distance公式——也就是第一个公式λ=2的情况 • 3）CityBlock Distance公式——也就是第一个公式λ=1的情况
• 这三个公式的求中心点有一些不一样的地方，我们看下图（对 于第一个λ在0-1之间）。
• • • • 4. 距离度量： 颜色距离和空间距离 dc代表颜色距离 ds代表空间距离
• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •
%迭代聚类处理 t1=clock; move=99999; for c=1:die %进行迭代die次 if move<10 break; end move=0; c1=zeros(ct); ct_x=zeros(ct); ct_y=zeros(ct); ct_l=zeros(ct); ct_a=zeros(ct); ct_b=zeros(ct); for i=1:ct for u=center(i,4)-s:center(i,4)+s if(u>=1)&&(u<=x(1)) for v=center(i,5)-s:center(i,5)+s if(v>=1)&&(v<=x(2)) dc=((lab_he(u,v,1)-center(i,1))^2+(lab_he(u,v,2)-center(i,2))^2+(lab_he(u,v,3)-center(i,3))^2)^0.5; ds=((u-center(i,4))^2+(v-center(i,5))^2)^0.5; d=((dc)^2+(ds*m/s)^2)^0.5;%计算距离 if d<dist(u,v) dist(u,v)=d; belong(u,v)=i; move=move+1; end end end end end end
图像超像素（superpixels）分割算法——简单线性迭代聚类（SLIC）
图像超像素（superpixels）分割算法——简单线性迭代聚类（SLIC）原理 SILC（simple linear iterative clustering）是⼀种图像分割算法。
默认情况下，该算法的唯⼀参数是k，约等于超像素尺⼨的期望数量。
对于CIELAB彩⾊空间的图像，在相隔S像素上采样得到初始聚类中⼼。
为了产⽣⼤致相同尺⼨的超像素，格点的距离是S=√N/k。
中⼼需要被移到3x3领域内的最低梯度处，这样做是为了避免超像素中⼼在边缘和噪声点上。
接下来为每⼀个像素i设置最近的聚类中⼼，该聚类中⼼的搜索区域要覆盖该像素的位置。
这是本算法加速的关键，因为通过限制搜索区域的⼤⼩减⼩了距离计算的数量，并且相对于传统的k-means聚类算法有显著的速度优势，因为后者的每个像素都必须和所有的聚类中⼼进⾏⽐较。
⼀个超像素的预期空间范围是约为SxS的区域，这⾥对于相似像素的搜索是在超像素中⼼的2Sx2S区域完成。
⼀旦每个像素被关联到最近的聚类中⼼后，就通过求聚类中⼼所有像素的均值来执⾏聚类中⼼的更新。
使⽤L2范数计算前⼀个聚类中⼼和当前聚类中⼼的残差。
assignment和update步骤被重复迭代直到误差收敛，但是我们发现对于⼤多数图像10次迭代就够了。
算法步骤1）通过在常规⽹格步长S处采样像素来初始化聚类中⼼2）在3x3的领域内移动聚类中⼼到最低的梯度位置3）为每⼀个像素i设置标签l(i)4）为每⼀个像素设置距离d(i)=∞5）对于每⼀个聚类中⼼遍历2Sx2S区域内的每⼀个像素点，计算距离决定是否更新像素的标签和距离6）更新聚类中⼼7）重复步骤5）6）直到收敛Processing math: 100%。
SLIC算法范文
SLIC算法范文SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）算法是一种常用的超像素分割算法，用于将图像分割成具有相似属性的区域。
SLIC算法简单、高效，可以应用于各种计算机视觉和图像处理任务中。
本文将详细介绍SLIC算法的原理、步骤和应用。
一、SLIC算法原理SLIC算法的原理基于K-means聚类算法，其目标是将图像划分为尽可能均匀的超像素，即每个超像素内的像素具有相似的颜色和纹理特征。
SLIC算法的输入是一幅RGB彩色图像和所需的超像素数量，输出是一组超像素区域。
1.初始化：根据所需的超像素数量，确定每个超像素的大小。
通过均匀地放置一组初始种子点来初始化每个超像素的中心。
2.聚类：对于每个种子点，计算其周围一定范围内的像素与该种子点的相似度。
相似度可以根据像素之间的颜色差异、位置差异、纹理差异等来度量。
3.更新超像素中心：根据每个超像素内所有像素的位置和颜色信息，重新计算超像素的中心点。
4.重复步骤2和步骤3，直到达到迭代的停止条件。
停止条件可以是达到最大迭代次数或者超像素的中心点的变化量小于一个阈值。
5.合并边界：根据超像素的边界信息，将相邻的超像素进行合并，使得超像素区域更加连续。
二、SLIC算法优势1.超像素形状紧凑：通过限制超像素的均匀分布和大小，SLIC算法能够生成具有较紧凑形状的超像素区域。
2.保持边界信息：SLIC算法使用了像素之间的空间距离和颜色相似度来计算超像素中心，从而可以保持图像中的边界信息。
3. 快速计算：SLIC算法通过将图像转换为Lab颜色空间，从而减少了颜色相似度计算的复杂度，大大提高了算法的计算速度。
4.参数灵活：SLIC算法的参数设置灵活，可以根据实际需求来调整超像素的大小和数量。
三、SLIC算法应用1.图像分割：SLIC算法可以将图像划分为具有相似属性的区域，便于后续的目标检测、图像分析等任务。
2.物体识别：SLIC算法可以提取出具有显著性的超像素区域，用于物体的识别和跟踪。
基于SLIC和区域生长的目标分割算法
图像分割是图像理解的重要组成部分，是计算机视觉的基石，也是图像分析、图像识别等方法的首要步骤，图像分割结果的好坏会对图像的后续处理过程产生决定性的影响，在计算机视觉的产生和发展过程中，图像分割是图像工作者碰到的最困难的问题之一。
图像分割即是根据图像的灰度、纹理、形状等特征将图像划分成互不相交的若干区域，同时保证区域内部在分割特征上保持各向同性，区域与区域之间在分割特征上保持各向异性。
在实际应用中即为在待分割图像中提取出人们关心的区域，为图像处理中的其他方法打下基础。
在图像分割的发展历史中，阈值分割、区域生长、边缘检测是人们常用的三大类传统分割方法。
近年来，随着机器学习的兴起，图像分割也呈现出了百花齐放的景象，基于机器学习的聚类分割、基于深度学习的神经网基于SLIC和区域生长的目标分割算法韩纪普，段先华，常振江苏科技大学计算机学院，江苏镇江212000摘要：传统区域生长算法的分割结果依赖于种子点的选取，且图像自身的噪声以及灰度值不均匀等问题易在分割目标过程中形成分割空洞，针对以上问题提出了基于超像素的改进区域生长算法。
采用拉普拉斯锐化，增强待分割目标边界，之后根据像素灰度相似的特征采用SLIC（简单线性迭代聚类算法）超像素分割将原始图像分割成若干不规则区域，建立不规则区域间的无向加权图，选取种子区域，根据无向加权图以分割好的不规则区域为单位进行区域生长，最后在分割目标边缘处以像素为单位做区域生长，细化边界。
对比于传统区域生长算法，改进后的算法在分割结果上受种子点选取影响较小，且能有效地解决分割空洞等问题。
对比于聚类分割，Otsu（最大类间方差）阈值分割法等典型算法，该算法在分割精度上具有明显优势。
关键词：拉普拉斯锐化；简单线性迭代聚类算法（SLIC）；区域生长；目标分割文献标志码：A中图分类号：TP391doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1911-0254Target Segmentation Algorithm Based on SLIC and Region GrowingHAN Jipu,DUAN Xianhua,CHANG ZhenSchool of Computer Science,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang,Jiangsu212000,China Abstract：The segmentation result of the traditional region growing algorithm depends on the selection of the seed point.The noise of the image and the uneven grayscale value are easy to form the segmentation cavity in the process of segmen-tation.Aiming at the above problems,an improved region growing algorithm based on superpixel is proposed.Frist of all, the Laplacian sharpening is used to enhance the boundary of the target to be segmented.According to the features of gray similarity,the SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）superpixel segmentation method is used to segment the original image into several irregular regions.Then an undirected weighted graph based on irregular regions will be established.A region is selected as a seed,the region is grown in units of the segmented irregular regions according to the undirected weighting map.To clarify the edge area,the region growing algorithm in pixels runs at the edge of the segmentation target pared with the traditional region growing algorithm,the improved algorithm is less affected by the seed point selection in the segmentation result,and the improved algorithm can effectively solve the problem of segmentation holes. Compared with clustering segmentation,Otsu threshold segmentation method,the proposed algorithm has obvious advan-tages in segmentation accuracy.Key words：Laplacian;Simple Linear Iterative Clustering（SLIC）;regionl growing;target segmentation基金项目：国家自然科学基金（61772244）；江苏省研究生创新计划项目（KYCX18_2331）。
SLIC算法
SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称，该算法用来生成超像素（superpixel）。
SLIC的思想是将彩色图像转化为CIELAB颜色空间和XY坐标下的5维特征向量（Lab模式也是由三个通道组成，第一个通道是明度，即“L”。
a通道的颜色是从红色到深绿；b通道则是从蓝色到黄色。
），然后对5维特征向量构造度量标准，对图像像素进行局部聚类的过程。
该算法速度较快，能生成紧凑、近似均匀的超像素。
1 、SLIC超像素分割的步骤[java] view plain copyfunction [sp_img,disp_img] = DemoSLICSuperpixel (img,K,M)% img: original rgb image% K: number of superpixel 超像素的个数% M: compactness of superpixel 紧凑性tic;[X,Y,L,A,B,Lab_img,STEP] = GetLABXYSeeds(img,K); %初始化种子点并提取种子的XYLab 特征EdgeMap = DetectLabEdges(Lab_img); %为了避免边缘位置的干扰，还要考虑边缘剩余[X,Y,L,A,B] = PeturbSeeds (EdgeMap,Lab_img,X,Y,L,A,B); %产生新的XYLab种子labels = PerformSLICSuperpixel(X,Y,L,A,B,Lab_img,STEP,M); %<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">根据元素与种子点的相似度关系进行聚类，并添加标签</span>sp_img = EnforceLabelConnectivity(labels,K); %合并较小的聚类disp_img = DrawContour(img,sp_img); %超像素边界2 、初始化种子点并提取XYLab特征输入m*n的图像，将图像分成k'个超像素。
SILC超像素分割算法详解（附Python代码）
SILC超像素分割算法详解（附Python代码）SILC算法详解⼀、原理介绍SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称，该算法⽤来⽣成超像素（superpixel）算法步骤：已知⼀副图像⼤⼩M*N,可以从RGB空间转换为LAB空间，LAB颜⾊空间表现的颜⾊更全⾯假如预定义参数K，K为预⽣成的超像素数量，即预计将M*N⼤⼩的图像(像素数⽬即为M*N)分隔为K个超像素块，每个超像素块范围⼤⼩包含[（M*N）/K]个像素假设每个超像素区域长和宽都均匀分布的话，那么每个超像素块的长和宽均可定义为S，S=sqrt(M*N/K)遍历操作，将每个像素块的中⼼点的坐标(x,y)及其lab的值保存起来，加⼊到事先定义好的集合中每个像素块的中⼼点默认是(S/2,S/2)进⾏获取的，有可能落在噪⾳点或者像素边缘（所谓像素边缘，即指像素突变处，⽐如从⿊⾊过渡到⽩⾊的交界处），这⾥，利⽤差分⽅式进⾏梯度计算，调整中⼼点：算法中，使⽤中⼼点的8领域像素点，计算获得最⼩梯度值的像素点，并将其作为新的中⼼点，差分计算梯度的公式：Gradient(x,y)=dx(i,j) + dy(i,j);dx(i,j) = I(i+1,j) - I(i,j);dy(i,j) = I(i,j+1) - I(i,j);遍历现中⼼点的8领域像素点，将其中计算得到最⼩Gradient值的像素点作为新的中⼼点调整完中⼼点后即需要进⾏像素点的聚类操作通过聚类的⽅式迭代计算新的聚类中⼼；⾸先，需要借助K-means聚类算法，将像素点进⾏归类，通过变换的欧⽒聚距离公式进⾏，公式如下（同时参考像素值和坐标值提取相似度）：通过两个参数m和S来协调两种距离的⽐例分配。
参数S即是上⾯第③步计算得出的每个像素块的长度值，⽽参数M为LAB空间的距离可能最⼤值，其可取的范围建议为[1,40]为了节省时间，只遍历每个超像素块中⼼点周边的2S*2S区域内的像素点，计算该区域内每个像素点距离哪⼀个超像素块的中⼼点最近，并将其划分到其中；完成⼀次迭代后，重新计算每个超像素块的中⼼点坐标，并重新进⾏迭⼆、代码实现1import math2from skimage import io, color3import numpy as np45class Cluster(object):67 cluster_index = 189def__init__(self, row, col, l=0, a=0, b=0):10 self.update(row, col, l, a, b)11 self.pixels = []12 self.no = self.cluster_index13 Cluster.cluster_index += 11415def update(self, row, col, l, a, b):16 self.row = row17 self.col = col18 self.l = l19 self.a = a20 self.b = b212223class SLICProcessor(object):24 @staticmethod25def open_image(path):26 rgb = io.imread(path)27 lab_arr = color.rgb2lab(rgb)28return lab_arr2930 @staticmethod31def save_lab_image(path, lab_arr):32 rgb_arr = b2rgb(lab_arr)33 io.imsave(path, rgb_arr)3435def make_cluster(self, row, col):36 row=int(row)37 col=int(col)38return Cluster(row, col,39 self.data[row][col][0],40 self.data[row][col][1],41 self.data[row][col][2])4243def__init__(self, filename, K, M):44 self.K = K45 self.M = M4647 self.data = self.open_image(filename)48 self.rows = self.data.shape[0]49 self.cols = self.data.shape[1]50 self.N = self.rows * self.cols51 self.S = int(math.sqrt(self.N / self.K))5253 self.clusters = []54 bel = {}55 self.dis = np.full((self.rows, self.cols), np.inf)5657def init_clusters(self):58 row = self.S / 259 col = self.S / 260while row < self.rows:61while col < self.cols:62 self.clusters.append(self.make_cluster(row, col))63 col+= self.S64 col = self.S / 265 row += self.S6667def get_gradient(self, row, col):68if col + 1 >= self.cols:69 col = self.cols - 270if row + 1 >= self.rows:71 row = self.rows - 27273 gradient = (self.data[row + 1][col][0] +self.data[row][col+1][0]-2*self.data[row][col][0])+ \74 (self.data[row + 1][col][1] +self.data[row][col+1][1]-2*self.data[row][col][1]) + \75 (self.data[row + 1][col][2] +self.data[row][col+1][2]-2*self.data[row][col][2])7677return gradient7879def move_clusters(self):80for cluster in self.clusters:81 cluster_gradient = self.get_gradient(cluster.row, cluster.col)82for dh in range(-1, 2):83for dw in range(-1, 2):84 _row = cluster.row + dh85 _col = cluster.col + dw86 new_gradient = self.get_gradient(_row, _col)87if new_gradient < cluster_gradient:88 cluster.update(_row, _col, self.data[_row][_col][0], self.data[_row][_col][1], self.data[_row][_col][2])89 cluster_gradient = new_gradient9091def assignment(self):92for cluster in self.clusters:93for h in range(cluster.row - 2 * self.S, cluster.row + 2 * self.S):94if h < 0 or h >= self.rows: continue95for w in range(cluster.col - 2 * self.S, cluster.col + 2 * self.S):96if w < 0 or w >= self.cols: continue97 L, A, B = self.data[h][w]98 Dc = math.sqrt(99 math.pow(L - cluster.l, 2) +100 math.pow(A - cluster.a, 2) +101 math.pow(B - cluster.b, 2))102 Ds = math.sqrt(103 math.pow(h - cluster.row, 2) +104 math.pow(w - cluster.col, 2))105 D = math.sqrt(math.pow(Dc / self.M, 2) + math.pow(Ds / self.S, 2))106if D < self.dis[h][w]:107if (h, w) not in bel:108 bel[(h, w)] = cluster109 cluster.pixels.append((h, w))110else:111 bel[(h, w)].pixels.remove((h, w))112 bel[(h, w)] = cluster113 cluster.pixels.append((h, w))114 self.dis[h][w] = D115116def update_cluster(self):117for cluster in self.clusters:118 sum_h = sum_w = number = 0119for p in cluster.pixels:120 sum_h += p[0]121 sum_w += p[1]122 number += 1123 _h =int( sum_h / number)124 _w =int( sum_w / number)125 cluster.update(_h, _w, self.data[_h][_w][0], self.data[_h][_w][1], self.data[_h][_w][2])126127def save_current_image(self, name):128 image_arr = np.copy(self.data)129for cluster in self.clusters:130for p in cluster.pixels:131 image_arr[p[0]][p[1]][0] = cluster.l132 image_arr[p[0]][p[1]][1] = cluster.a133 image_arr[p[0]][p[1]][2] = cluster.b134 image_arr[cluster.row][cluster.col][0] = 0135 image_arr[cluster.row][cluster.col][1] = 0136 image_arr[cluster.row][cluster.col][2] = 0137 self.save_lab_image(name, image_arr)138139def iterates(self):140 self.init_clusters()141 self.move_clusters()142#考虑到效率和效果，折中选择迭代10次143for i in range(10):144 self.assignment()145 self.update_cluster()146 self.save_current_image("output.jpg")147148149if__name__ == '__main__':150 p = SLICProcessor('beauty.jpg', 200, 40)151 p.iterates()三、运⾏效果截图（原图）（效果图）代码参考了https:///laixintao/slic-python-implementation，且做了改进作为⼀枚技术⼩⽩，写这篇笔记的时候参考了很多博客论⽂，在这⾥表⽰感谢，转载请注明出处......。
超像素分割算法(SLIC算法)
超像素分割算法（SLIC算法）
SLIC算法的核心思想是将图像空间和颜色空间相结合，通过将像素点聚类为超像素，实现图像的分割。
算法的流程如下：
1.初始化：选择超像素数量K，并进行初始位置的选择。
一种常用的初始化方法是均匀地将图像分成K个网格，并选取每个网格的中心点作为初始位置。
2. 迭代优化：对每个超像素中心点，使用k-means算法将其周围的像素分类到该超像素。
这里的距离度量不仅包括欧氏距离，还考虑了颜色相似性和空间距离的权重。
同时，还计算了每个像素点到最近超像素中心点的距离，用于后续的超像素合并操作。
3.超像素合并：根据像素点到最近超像素中心点的距离和相邻超像素之间的相似性，进行超像素的合并操作。
这样可以将尺寸较小的超像素合并为更大的超像素，使得图像分割更加连贯。
4.迭代优化：重复步骤2和步骤3，直到达到预设的迭代次数或者收敛为止。
SLIC算法有以下特点：
1. 快速有效：SLIC算法通过使用k-means算法进行迭代聚类，使得算法具有较高的效率。
同时，由于使用了颜色和空间信息，也能够获得更好的分割效果。
2.参数少：SLIC算法只需要设置一个参数，即超像素数量K，此外，还可以根据需要设置聚类的迭代次数。
3.保持图像边界：由于考虑了颜色相似性和空间距离的权重，在进行超像素合并操作时能够较好地保持图像的边界。
4.可扩展性：SLIC算法可以很容易地扩展到多通道的图像，同时也可以用于视频超像素分割。
总的来说，SLIC算法是一种快速有效的超像素分割算法，具有较好的分割效果。
通过合适的初始化和迭代次数，可以在保持图像细节的同时实现图像的快速分割。
DELL 主板开启SLIC证书详细说明
DELL 主板开启SLIC证书详细说明 PASS:12/31 是使BIOS设置成工厂模式，在工厂模式，所有的功能项都是开启的，包括SLIC证书。
在DELL 的L10工厂，出货在用户是根据用户的购买的要求，如果有系统话就会开启SLIC，没有的话就会关毕。
刷下面的指令之前一定要先去官网下载对应机种的最新BIOS。
确保BIOS有SLIC证书。
刷了重启系统之前要把软驱，网线拨掉，直接提示ALT+F键，按ALT+F键消除工厂模式。
虽然消了工厂模式，但所有的功能还是全打开的，只是BIOS的选项可以自己设定。
工厂模式就是启动顺序先从软驱，再网络PXE，再硬盘，启动顺序无法更改，硬盘工作在AHCI模式，没装AHCI的驱动要把它改为ATA模式，如果是装DELL原版一般是带有AHCI驱动，可以不改。
DELL的板子分几类，笔记本/台式机直接用 PASS:12/31；如Dell T3500/T5500/T7500....服务器直接用 PASS:1234；如Dell PowerEdge T105....台式机用ASSET.EXE PASS:12/34(针对ODM产品)如Dell C51; OptiPlex 740.... /asset.exe 还有版本号的区分，最好去官网对应的机种下载。
======================================================所有使用dell N系列台式机的兄弟们，特大好消息，只需要一个简单的命令，DELL N系列台式机即可显示我们梦寐以求的SLIC.本人的机器是755N,从买到现在尝试各种方法，一直没有看到374字节的SLIC.今天冥冥之中有种召唤，我决定再试一下，以前拿到过一张dell工程师用的维修光盘，里面所有的ASSET,AASSET,SVCTAG等命令均尝试过，都不行。
不过今天却实现了，这就是我在论坛里面某个回帖看到的一个神秘人写的原帖如下“近在眼前的工具，没想到竟是杀手锏哦。
SLIC
不同类型的BIOS，不同的厂家会根据自己的情况，或者喜好修改OEM Revision 、Creator ID 、Creator Revision ：
比如AMIBIOS，OEM Revision 一般是时间（年、月、日），Creator ID 都是MSFT，Creator Revision 大多是00000097；
AWARDBIOS的也有一定规律，OEM Revision 一般是312E3042（1.0B），Creator ID 一般是AWRD或者NVDA，技嘉的这里是GBTU，Creator Revision 就是什么都有！
对于phoenix BIOS，就更混乱了，由于大品牌使用phoenix BIOS比较多，OEM Revision 、Creator Revision 没什么规律，Creator ID 也是多种多样，大多数是204C5450（ LTP），ASL （DELL），FUJ （Fujitsu），HPQ （HP）等等！
A～F－－－ SLIC表的 OEM ID ，用“everest”检测时显示文本；
10～17－－ SLIC表的 OEM Table ID ，用“everest”检测时显示文本；
18～1B－－ SLIC表的 OEM Revision ，用“everest”检测时显示16进制值，
比如这里如果是08080820，检测出来就是20080808；
我们也可以根据自己的喜好，用WINHEX修改OEM Revision 、Creator ID 、Creator Revision ，
修改完先把SLIC的位于9处（校验）改为00，然后“全选－工具－计算哈希－8位校验和”，用16进制计算器把这个值取负数，把得出的最后两位写在SLIC表的9处，在计算一下8位校验和是否＝0！图中红线就是修正SLIC表的地方！
slic芯片
slic芯片Slic芯片是一种常用的集成电路技术，它可以在集成电路上实现复杂的计算和控制功能。
Slic芯片主要用于电话系统中，可以实现电话的基本功能和增强功能，例如呼叫转移、会议通话、音频放大、呼叫等待等。
本文将对Slic芯片的基本原理、应用领域和发展趋势进行详细介绍。
Slic芯片的基本原理是通过模拟信号处理来实现电话通话功能。
首先，Slic芯片接收来自电话线路的模拟信号，并将其转换为数字信号。
然后，该芯片通过数字信号处理和控制来实现通话功能，包括音频放大、噪声抑制、呼叫转移等。
最后，Slic芯片将数字信号转换为模拟信号，并发送到电话线路上。
Slic芯片的应用领域非常广泛，主要包括电话交换系统、电话终端和通信设备。
在电话交换系统中，Slic芯片可以实现电话呼叫的接收和分配，以及电话通话的管理和控制。
在电话终端中，Slic芯片可以提供电话基本功能和增强功能，如呼叫等待、会议通话等。
在通信设备中，Slic芯片可以实现音频信号的放大和处理，以提高通信质量。
随着通信技术的发展，Slic芯片也在不断进化和创新。
首先，Slic芯片的集成度越来越高，可以在一个芯片上实现更多的功能。
其次，Slic芯片的功耗和尺寸也在不断减小，可以更好地适应手机等移动设备的要求。
此外，Slic芯片还可以与其他芯片和技术进行集成，以实现更多的应用和功能。
在未来，随着5G技术的普及和应用，Slic芯片将面临更多的挑战和机遇。
一方面，随着5G通信带宽的增加，Slic芯片需要支持更高的数据传输速率和更低的延迟。
另一方面，5G通信系统还将推动网络虚拟化和云化，Slic芯片需要适应这些变化，实现更好的集成和协作。
总之，Slic芯片作为一种常用的集成电路技术，在电话系统中发挥着重要的作用。
它可以实现电话的基本功能和增强功能，提高通信质量和用户体验。
在未来，Slic芯片将继续发展和创新，与其他通信技术共同推动通信行业的进步。
SLIC-SLAC专题
馈电控制器生成供输出线路放大器工作的最低电压 VREF，它是 VLBIAS 的两倍。如 图 4，开关调整器调整输出放大器的工作电压 VREG，使其等于电压 VREF。开关调整器 的效率可达到 80%以上，这就减小的芯片和系统的功耗，这在环路比较短且环路电流 比较大的应用中非常重要。
再举个例子，取 K1=1000，且再用 20 欧的保护限流电阻时设定线路电阻为 840 欧，则有：
同样的，在这例子取 RDC1=RDC2=20K。
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所有的 SLIC 器件中都有防止在长线高电阻时而导致输出放大器饱和的功能，以 保证交流音频信号的正常传输。在有些 SLIC 器件中还包含了多防饱和区的功能，使 电路能工作在预设定电压点。这里不讨论，具体请参考相关资料。
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2.4.2 电源切换
该项功能使器件和系统的功耗都有所降低，保证在挂机状态时提供比较高的挂机 电压同时在摘机时切到低压馈电，保证系统的正常工作。
2.5 输入解码和控制
输入解码和控制单元为微处理器或 SLAC IC 提供控制信号接口信号，通过这些信 号线路可设置成激活、挂机传输、振铃和极性反转的状态。这些信号为 TTL 电平兼 容输入，大部分的器件有 C3-C1 输入控制来设置 SLIC 器件的 8 个工作状态，有些特 定是 SLIC 器件还包含继电器控制的控制信号接口。E0 和 E1 控制 DET 输出的定义， 表一总结大部分 SLIC 器件的工作状态。芯片内包含的三个检测器，支持必要的信号 输出功能，三个检测器通过 DET 脚的指示，三个控制信号决定了该脚输出为某一检 测器的结果，它为振铃检测比较器和环路检测、地键检测的一个信号。输入控制脚 E1 使 DET 输出为环路检测和地键检测信号。E0 则是控制 DET 是否输出信号，为内 部上拉。
SLIC是什么？ 谈Windows 7 激活机制。
SLIC全称是Software Licensing Internal Code，即软件许可内部码。
一般认为主板是硬件升级中最不可能更换的部件，甚至有观点认为，主板的更换约等于整台机器的更换。
要有效识别一台机器是否为 OEM合法用户，可以在每台预装操作系统的机器主板上，在BIOS里写入特定的信息，来标识这是一台OEM 合法用户的机器。
这样的信息就是SLIC。
不同的OEM厂商的SLIC不同，所以他们的OEM操作系统不能混用。
SLIC一般是写在SLDT（Software Licensing Description Table，软件许可描述表）中的，SLDT长374字节。
而SLDT写在ACPI（Advanced Configuration and Power Management Interface，高级配置和电源管理接口）。
Windows中，Vista系统最早实行这种认证激活机制，SLIC为2.0。
Vista 在启动过程中会扫描主板BIOS里的公钥及标识和已安装的密钥和证书文件，如果三者验证一致，系统就会被识别为免激活的OEM版本。
如果仅缺许可证书，则会扫描WINDOWS目录下SYSTEM32文件夹，如果找到证书，并验证一致，则认为是免激活的OEM版本，并且自动为用户安装证书。
而那些破解软激活系统，意味着要修改系统启动扫描的某个环节，改变验证路径，不再扫描主板BIOS里的SLIC，引导验证程序去扫描模拟的SLIC标识，促使认证激活机制完成预定的所有的必要环节，以达到激活WINDOWS的目的。
因此，有些软激活系统用查看工具看起来也象是真的SLIC，因为查看的不是真正的BIOS里的SLIC。
最近，微软与OEM厂商又对SLIC进行升级，升级为SLIC2.1版本，只有SLIC2.1才可以OEM激活Windows 7。
目前看，大多数SLIC2.1的BIOS 也可以激活VISTA，也就是说是向下兼容的。
主板BIOS中的SLIC信息是可以用相关工具进行提取的，提取的信息通常保存为后缀为BIN文件中。
SLIC是什么win7BIOS中SLIC怎么使用设置
SLIC是什么win7BIOS中SLIC怎么使用设置SLIC是BIOS程序中ACPI表里的OEM标识字符串，用于标识电脑主板的OEM品牌和其他信息，那么具体怎么使用呢?大家学习Windows7简单输入两条命令查看BIOS中SLIC信息这一教程更有效率.方法步骤：开始菜单，输入: cmd会自动搜到“cmd.exe”管理员身份运行(如果不行，UAC的线拉底一些。
因为平常我用的管理员权限都比较大，对一般管理员权限有多大，知之甚少) 输入： WMIC BIOS最下边一行就可以看到OEM厂商的字样了。
查看刷网卡BIOS的：输入： WMIC COMPUTERSYSTEM总之，你可以再用以下帮助命令，获得更多的用法。
WMIC /?---------------------如果想把得到内容输出成TXT文件，这样：WMIC BIOS > C:\Version.txt然后到C盘找一下这个TXT文件，一般象LENOVO这样的字样会出现最后面，设一下记事本自动换行就可以了(或记事本滚条往右拉)。
也可以按CTRL+F查找：Version。
不同改BIOS的方法，有可能不同。
相关阅读：BIOS故障分析大全1.CMOS battery failed中文：CMOS电池失效。
解释：这说明CMOS电池已经快没电了，只要更换新的电池即可。
2.CMOS check sum error-Defaults loaded中文：CMOS执行全部检查时发现错误，要载入系统预设值。
解释：一般来说出现这句话都是说电池快没电了，可以先换个电池试试，如果问题还是没有解决，那么说明CMOS RAM可能有问题，如果没过一年就到经销商处换一块主板，过了一年就让经销商送回生产厂家修一下吧!3.Press ESC to skip memory test中文：正在进行内存检查，可按ESC键跳过。
解释：这是因为在CMOS内没有设定跳过存储器的第二、三、四次测试，开机就会执行四次内存测试，当然你也可以按ESC键结束内存检查，不过每次都要这样太麻烦了，你可以进入COMS设置后选择BIOS FEATURS SETUP，将其中的Quick Power On Self Test设为Enabled，储存后重新启动即可。
slic接口电路工作原理
slic接口电路工作原理Slic接口电路工作原理1. 什么是Slic接口电路•Slic接口电路（Subscriber Line Interface Circuit）是一种通信电路，用于连接计算机和电话网络之间的通信。
•它在计算机和电话交换机之间传输数字和模拟信号，使得双方可以进行通话和数据传输。
2. Slic接口电路的组成部分Slic接口电路主要由以下几个组成部分构成： - 输入电路：负责将模拟信号转换为数字信号，以便计算机进行处理。
- 输出电路：将计算机生成的数字信号转换为模拟信号，以便电话交换机进行处理。
- 控制电路：负责控制信号的传输和处理，包括通话状态的切换、拨号等功能。
3. Slic接口电路的工作原理Slic接口电路的工作原理可以简要概括为以下几个步骤： 1. 拨号：当用户拨号时，电话交换机会通过Slic接口电路向计算机发送拨号信号。
2. 输入转换：Slic接口电路的输入电路会将拨号信号从模拟信号转换为数字信号，并传输给计算机进行处理。
3. 计算机处理：计算机接收到数字信号后，会进行相应的处理，包括识别拨号号码、产生通话信号等。
4. 输出转换：Slic接口电路的输出电路会将计算机生成的数字信号转换为模拟信号，并传输给电话交换机进行处理。
5. 通话状态切换：当连接建立后，Slic接口电路会维持通话状态，确保双方可以进行正常通话。
6. 通话结束：当通话结束时，双方挂断电话，Slic接口电路会相应地进行处理。
4. Slic接口电路的应用领域Slic接口电路广泛应用于电话通信系统中，包括有线电话网络和移动电话网络等。
它是电话交换机与计算机之间进行数据交互和通话的关键部分，使得电话系统能够实现更多功能和服务。
5. 总结Slic接口电路是一种连接计算机和电话交换机的通信电路，通过输入、输出和控制电路的协作，实现数字信号和模拟信号的转换和传输。
它在电话通信系统中起着重要的作用，使得双方能够进行通话和数据交互。
SLIC评分系统
神经功能状态
无损伤 神经根损伤
2 脊髓/圆锥损伤，完全性
0逐
级 严 重
独一无二 胸腰椎骨折分类法中
2
马尾神经损伤美国脊柱损伤协来自分类3the American Spinal Injury Association classification
决定性指标 神经损伤时脊柱损伤稳定性
A级 完全性脊髓损伤
B、C、D级 不完全性损伤
TLICS评分系统
一、骨折损伤形态
机械学命 名
客观影像学 损伤形态
骨折形态
压缩
1逐
爆裂
2级严
移位/旋转 3 重
独一无二 胸腰椎骨折分类法中
椎体高度丢失 或通过椎体终板崩裂
一个椎体相对 另一个椎体水平错位
压缩性骨折 爆裂性骨折 前柱骨折 前、中柱骨折
单侧或双侧 脱位
小关节 骨折-脱位
一、骨折损伤形态
下颈椎损伤分型SLIC(Sub-axiaL Injury Classification )评分系统
•
邹明
• 2016.08.03
SLIC评分系统
• 包括损伤机制，神经功能，椎间盘韧带复合体三个方 面 评定。根据不同情况予以不同的分值，最后将 3 部分的分 值相 加，总分作为选择治疗的依据。
• 骨折形态： 无损伤 0 分；压缩型 1 分； 爆裂型 2 分；牵 张型 3 分；旋转及移位 4 分；
• 神经损伤情况： 无损伤 0 分； 神经根损伤 1 分；脊髓完 全损伤 2分； 不完全性损伤 3 分； 持续性压迫+1 分；
• 椎间盘韧带复合体： 无损伤 0 分； 不确定 1 分； 确定断 裂 2 分。
• 若总评分 ≤3，建议保守治疗； 若总评分 ≥5，建议手术治 疗； 若总评分 = 4，可结合患者具体情况采取保守或手术 治疗。
slic函数
`slic` 函数通常指的是 Python 中的 `slice` 对象或函数。
在 Python 中，`slice` 对象用于描述序列（如列表、元组或字符串）的一个切片。
`slice` 对象可以由三个部分组成：`start`, `stop`, 和`step`。
* `start` 是切片的起始索引（包含该索引）。
* `stop` 是切片的结束索引（不包含该索引）。
* `step` 是切片中每个元素之间的间隔。
你可以通过以下方式创建 `slice` 对象：
1. 使用 Python 的切片语法：`slice(start, stop, step)`。
2. 使用 Python 的内置函数 `slice()`。
示例：
```python
# 使用切片语法创建 slice 对象
s = slice(1, 5, 2)
print(s) # slice(1, 5, 2)
# 使用内置函数 slice() 创建 slice 对象
s = slice(1, 5, 2)
print(s) # slice(1, 5, 2)
```
使用 `slice` 对象来切片序列：
```python
lst = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
sliced_lst = lst[s] # [1, 3, 5, 7, 9]
```
注意：在切片时，如果 `start` 大于序列的最后一个索引或`stop` 小于序列的第一个索引，则切片会返回一个空序列。
slic算法原理
slic算法原理Slic算法原理引言：Slic算法是一种基于超像素分割的图像处理算法，它能够将输入图像划分为一组具有相似特征的连续区域，从而实现对图像的局部区域进行更准确的分析和处理。
本文将介绍Slic算法的原理及其在图像分割中的应用。
一、超像素分割的概念超像素分割是指将图像划分为多个相似的区域，每个区域称为一个超像素。
超像素与像素不同，它不再是图像中的一个点，而是一组相邻的像素。
超像素分割可以有效地减少图像中的冗余信息，提取出图像中的重要特征。
二、Slic算法的原理Slic算法是一种基于K-means聚类的超像素分割算法。
其基本原理如下：1. 初始化超像素中心点：将图像划分为大小相等的网格，根据网格中心点的颜色和梯度信息初始化超像素的中心点。
2. 计算像素与超像素中心点的距离：对于每个像素，计算其与所有超像素中心点的距离，距离包括颜色距离和空间距离两部分。
3. 分配像素到最近的超像素中心点：根据距离计算结果，将每个像素分配到与其最近的超像素中心点所对应的超像素中。
4. 更新超像素中心点：对于每个超像素，计算其内部的像素的均值，将该均值作为新的超像素中心点。
5. 重复步骤2-4，直到超像素中心点不再发生变化或达到预定的迭代次数。
三、Slic算法的优势Slic算法在图像分割中具有以下优势：1. 算法简单高效：Slic算法使用K-means聚类方法进行超像素的初始化和更新，计算量较小，处理速度较快。
2. 分割结果准确：Slic算法通过考虑像素的颜色和空间信息，能够更好地保留图像的边界信息，生成更准确的超像素分割结果。
3. 参数可调性好：Slic算法的超像素大小可以通过调整超像素中心点的间隔来控制，用户可以根据实际需求选择合适的参数。
四、Slic算法的应用Slic算法在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用，主要包括以下几个方面：1. 图像分割：Slic算法可以将图像分割为一组具有相似特征的连续区域，为后续的图像处理任务提供准确的区域信息。
品牌机SLIC证书导出导入方法
品牌机SLIC证书导出导入方法主板中的BIOS的ACPI SLIC信息，可能是Software Licence Intergrated Code，这是我自己想的，真正是哪几个字母的缩写，我还没有查到，我设想的意思就是：软件证书的集成识别代码，这是在VISTA时代，微软和主流大厂共同搞的一种软件激活模式，如果在计算机出厂的时候，配备了正版的VISTA，则在BIOS中有一段代码，表明这个电脑有权使用正版的系统软件，可以自动激活。
这是目前笔记本电脑界非常热门的话题之一。
简单的可以理解成BIOS的身份证，VISIT OEM版的识别会用的到如何取得BIOS中的SLIC表如果某品牌机器的BIOS已经具备了SLIC认证数据，用该办法可以导出这些数据以便集成到兼容机里面。
软件准备：everest uE 2007，HWDirect 1.831.打开Everest，选择‘主板’，选择‘ACPI’，会列出所有的ACPI表，我们感兴趣的是SLIC 和RSDT。
2.导出SLIC，我们知道现在SLIC2.0表长度为374字节，换算成十六进制是176。
Everest 点SLIC,下面窗口显示该表的信息，我们需要的是内存地址记下这串数，比如'3F7D1F90' 最后的h表示16进制，然后再记下表长度374，换算16进制为176。
3.打开HWDirect, 点'Memory Dump',弹出一个窗口，在‘Phyisical Address'下面输入物理地址'3F7D1F90',然后在’Size'长度下面输入‘176’，点‘Dump’ 按钮，就会显示SLIC 表的数据，确认最开始的4个字母应该是'SLIC'.最后点工具条的保存按钮，输入文件名'ACPISLIC.bin', OK4.同样方法可以导出RSDT表的内容。
后面的大家都知道该怎么做了。
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馈电(Battery feed)：交换机通过用户线向共电式话机直流馈电；
过压保护(Overvoltage Protection)：防止用户线上的电压冲击或过压而损坏交换机。
振铃(Ringing)：向被叫用户话机馈送铃流。
1、 交换网络
交换网络的基本功能是根据用户的呼叫要求，通过控制部分的接续命令，建立主叫与被叫用户间的连接通路。在纵横制交换机中它采用各种机电式接线器(如纵横接线器，编码接线器，笛簧接线器等),在程控交换机中目前主要采用由电子开关阵列构成的空分交换网络，和由存储器等电路构成的时分接续网络。
程控时分交换机一般在话路部分中传送和交换的是模拟话音信号，因而习惯称为程控数字交换机，随着数字通信与脉冲编码调制(PCM)技术的迅速发展和广泛应用，世界各先进国家自60年代开始以极大的热情竞相研制数字程控交换机，经过艰苦的努力，法国首先于1970年在拉尼翁(Lanion)成功开通了世界上第一个程控数字交换系统E10,它标志着交换技术从传统的模拟交换进入数字交换时代。由于程控数字交换技术的先进性和设备的经济性，使电话交换跨上了一个新的台阶，而且对开通非话业务，实现综合业务数字交换奠定了基础，因而成为交换技术的主要发展方向，随着微处理器技术和专用集成电路的飞跃发展，程控数字交换的优越性愈加明显的展现出来。目前所生产的中大容量的程控机全部为数字式的。
(2).程控用户交换机的类型
程控用户交换机有很多种类型，从技术结构上划分为程控空分用户交换机和程控数字用户交换机两种。前者是对模拟话音信号进行交换，属于模拟交换范畴。后者交换的是PCM数字话音信号，是数字交换机的一种类型。
如果从使用方面进行分类，可分为通用性程控用户交换机和专用型程控用户交换机两大类。通用型适用于一般企业、事业单位、工厂、机关、，学校等以话音业务为主的单位。容量一般在几百门以下，且其内部话务量所占比重较大，一般占总发话话务量的70%左右。目前国内生产的200门以下的程控空分用户交换机均属此种类型，其特点是系统结构简单，体积较小，使用方便，价格便宜，维护量较少。专用型适用于各种不同的单位，根据各单位专门的需要提供各种特殊的功能。下面分别说明几种专用型程控用户交换机：
电话交换机的主要任务是实现用户间通话的接续。基本划分为两大部分：话路设备和控制设备。话路设备主要包括各种接口电路(如用户线接口和中继线接口电路等)和交换(或接续)网络；控制设备在纵横制交换机中主要包括标志器与记发器，而在程控交换机中，控制设备则为电子计算机，包括中央处理器(CPU),存储器和输入/输出设备。程控交换机实质上是采用计算机进行“存储程序控制”的交换机，它将各种控制功能与方法编成程序，存入存储器，利用对外部状态的扫描数据和存储程序来控制，管理整个交换系统的工作。
2).留言中心：对临时外出的客人的来话呼叫，提供留言服务。
3).客房状态：随时提供客房占用，空闲，是否打扫的情况。
4).自动叫醒：按客人需要，准时叫醒客人。
5).请勿打扰：为客人提供安静环境，客人在电话输入指令后，任何电话不能呼入，但超过一定时限失效。
6).综合话音和数据系统：使商务办公人员通过个人计算机从远处计算机或数据库，取得重要商业信息及资料。
程控交换机按用途可分为市话，长话和用户交换机；按接续方式可分为空分和时分交换机。
程控交换机按信息传送方式可分为：模拟交换机和数字交换机。
由于程控空分交换机的接续网络(或交换网络)采用空分接线器(或交叉点开关阵列)，且在话路部分中一般传送和交换的是模拟话音信号，因而习惯称为程控模拟交换机，这种交换机不需进行话音的模数转换(编解码),用户电路简单，因而成本低，目前主要用作小容量模拟用户交换机。
四.办公自动化型：(OA)
1.办公室人员需要最现代化的话音通道程控交换机完成一流的话音通信要求。呼出要求快速自动直拨，即缩位拨号功能。呼入要求全自动呼入，即DID(Direct Inward Dialling)功能，避免话务员介入，提高效率。
2. 要解决办公桌的微机通过程控交换机使用内部的数据资源和外部的数据库。目前程控用户交换机能提供传输速率为144kb/s的用户线数字传输通道。即2B+ D(64kb/s传输话音，64kb/s传输数据，16kb/s传输信令)。并且通过异步，同步适配器传输方式，传输电报，传真，文字及固定图象等。先进的第四代程控交换机可提供2Mb/s的传输通路，还可开展宽带非话业务，传输动态图象和电视电话等。
产物.
2.存储程序控制(SPC,Stored Program Control)它是将用户的信息和交换机的控制,维护管理功能预先变成程序,存储到计算机的存储器内.当交换机工作时,控制部分自动监测用户的状态变化和所拨号码,并根据要求执行程序,从而完成各种交换功能.通常这种交换机属于全电子型,采用程序控制方式,因此称为存储程序控制交换机,或简称为程控交换机.
数字中继线接口单元(DTU)的作用是实现数字中继线与数字交换网络之间的接口，它通过PCM有关时隙传送中继线信令，完成类似于模拟中继器所应承担的基本功能。但由于数字中继线传送的是PCM群路数字信号，因而它具有数字通信的一些特殊问题，如帧同步，时钟恢复，码型交换，信令插入与提取等，即要解决信号传送，同步与信令配合三方面的连接问题。
用户电路的作用是实现各种用户线与交换之间的连接，通常又称为用户线接口电路(SLIC,Subscriber Line Interface Circuit)。根据交换机制式和应用环境的不同，用户电路也有多种类型，对于程控数字交换机来说，目前主要有与模拟话机连接的模拟用户线电路(ALC)及与数字话机，数据终端(或终端适配器)连接的数字用户线电路(DLC)。
监视(Supervision)： 借助扫描点监视用户线通断状态，以检测话机的摘机，挂机，拨号脉冲等用户线信号，转送给控制设备，以表示用户的忙闲状态和接续要求。
编解码(CODEC)：利用编码器和解码器(CODEC)，滤波器，完成话音信号的模数与数模交换，以与数字交换机的数字交换网络接口 。
一.宾馆型
宾馆型程控用户交换机出入局话务量大，不需要直接拨入功能(DID),为此话务台功能要强。为满足客人打长途电话的需要，应具有PAMA(Private Automatic Message Accounting)计费功能。为满足宾馆客房管理软件，提供了以下功能：
1).房间控制：客人离店结帐电话自动闭锁。
转发与接收代表被叫号码的记发器信号。
供给通话电源和信号音。
向控制设备提供所接收的线路信号。
对于最简单的情况，某一交换机的中继器通过实线中继线与另一交换机连接，并采用用户环路信令，则该模拟中继器的功能与作用等效为一部“话机”。若采用其它更为复杂的信号方式，则中继器应实现相应的话音，信令的传输与控制功能。
用户交换机在技术上的发展趋势是采用程控用户交换机，采用新型的程控数字用户交换机不仅可以交换电话业务，而且可以交换数据等非话业务，做到多种业务的综合交换，传输。为各单位组建综合业务数字网(ISDN)创造了条件。目前已可接入ISDN用户。SOPHO是世界上首部能处理ISDN业务的综合信息交换机，无论是提供的接口还是信令方式完全符合ISDN的规范。可以坚信，在未来的ISDN网中程控数字用户交换机将发挥巨大的作用。
混合(Hybrid)：进行用户线的2/4线转换，以满足编解码与数字交换对四线传输的要求。
测试(Test)：提供测试端口，进行用户电路的测试。
这7种功能常用第一个字母组成的缩写词(BORSCHT)代表。对于模拟程控交换机，不需要编解码功能；而在数字程控交换机中，除某些特定应用的小型交换机利用增量调制方式外，其它大部分均采用PCM编解码方式。数字用户线电路是为适应数字用户环境而设置的接口，它主要用来通过线路适配器(LAM)或数字话机(SOPHO-SET)与各种数据终端设备(DTE)如计算机，打印机，VDU,电传相连。
1.布线逻辑控制(WLC,Wired Logic Control)它是通过布线方式实现交换机的逻辑控制功能,.通常这种交换机仍使用机电接线器而将控制部分更新成电子器件,因此称它为布控半电子式交换机,这种交换机相对于机电交换机来说,虽然在器件与技术上向电子化迈进了一大步,但它基本上继承与保留了纵横制交换机布控方式的弊端,体积大,业务与维护功能低,缺乏灵活性,因此它只是机电式向电子式演变历程中的过度性
3.提供X.25分组交换接口，提高与公用数据网及分组交换网并网能力。
4.具有话音邮递和电子邮箱等功能。
5.办公室自动化中的程控用户交换机需要更高的可靠性，否则影响将是十分严重的.为此必要的冗余度是重要的。
SOPHO协作开放式办公自动化系统便是此类型产品的杰出代表，具备先进完善的办公自动化功能。
用户交换机是市话网的重要组成部分，是市话交换机的一种补充设备，因为它为市话网承担了大量的单位内部用户间的话务量，减轻了市话网的话务负荷。另外用户交换机在各单位分散设置，更靠近用户，因而缩短了用户线距离，节省了用户电缆。同时用少量的出入中继线接入市话网，起到话务集中的作用。从这些方面讲，使用用户交换机都有较大的经济意义。因此公用网建设中，不能缺少用户交换机的作用。
数字中继接口单位的基本功能包括帧与复帧同步码产生，帧调整，连零抑制，码型变换，告警处理，时钟恢复，帧同步搜索及局间信令插入与提取等，如同模拟用户电路的BORSCHT,也可将数字中继单元的上述8种功能概括为GAZPACHO。
4、 控制设备
控制部分是程控交换机的核心，其主要任务是根据外部用户与内部维护管理的要求，执行存储程序和各种命令，以控制相应硬件实现交换及管理功能。
2、 用户电路
用户电路的作用是实现各种用户线与交换之间的连接，通常又称为用户线接口电路(SLIC,Subscriber Line Interface Circuit)。根据交换机制式和应用环境的不同，用户电路也有多种类型，对于程控数字交换机来说，目前主要有与模拟话机连接的模拟用户线电路(ALC)及与数字话机，数据终端(或终端适配器)连接的数字用户线电路(DLC)。