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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
生物實(shí)驗(yàn)箱
寧波浪力儀器有限公司（余姚市朗?？平虄x器廠）
2021-08-23
生物實(shí)驗(yàn)桌
產(chǎn)品詳細(xì)介紹
錦州利達(dá)航海電器有限公司
2021-08-23
生物教師臺(tái)
采用進(jìn)口實(shí)芯理化板臺(tái)面，具有防靜電、防水、防火、耐刮、耐磨、防酸、防堿抗擊使用壽命長等特點(diǎn)。鋁木框架結(jié)構(gòu)，壁厚1.4㎜，表面采用環(huán)氧樹脂粉末噴涂，設(shè)有抽屜式交直流教師主控電源，分組開關(guān)及凋節(jié)學(xué)生電源。預(yù)留可放電教設(shè)備功能及通風(fēng)裝置，設(shè)有儲(chǔ)物柜，實(shí)驗(yàn)室專用水嘴及水槽。
寧波華茂文教股份有限公司
2021-08-23
生物準(zhǔn)備臺(tái)
進(jìn)口實(shí)芯理化板臺(tái)面，鋁木框架結(jié)構(gòu)，壁厚1.4㎜，表面采用環(huán)氧樹脂粉末噴涂，具有防靜電、防水、防火、耐刮、耐磨、抗擊使用壽命長等特點(diǎn)。設(shè)有抽屜及設(shè)有儲(chǔ)物柜，充分達(dá)到實(shí)驗(yàn)前的準(zhǔn)備及儲(chǔ)物作用。
寧波華茂文教股份有限公司
2021-08-23
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一種隨機(jī)動(dòng)載荷空間分布及統(tǒng)計(jì)特征的識(shí)別方法
本發(fā)明公開了一種隨機(jī)動(dòng)載荷空間分布及統(tǒng)計(jì)特征的識(shí)別方法。本發(fā)明的方法包括步驟：Ｓ１．開展模態(tài)試驗(yàn)，獲取結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)，包括固有頻率和模態(tài)振型；Ｓ２．將結(jié)構(gòu)隨機(jī)振動(dòng)響應(yīng)利用模態(tài)振型展開，獲取結(jié)構(gòu)在模態(tài)空間的動(dòng)響應(yīng)；Ｓ３．利用模態(tài)振型展開，將隨空間分布的隨機(jī)動(dòng)載荷投影到模態(tài)空間；Ｓ４．在模態(tài)空間內(nèi)，由隨機(jī)動(dòng)響應(yīng)樣本反演隨機(jī)動(dòng)載荷樣本；Ｓ５．由模態(tài)空間內(nèi)隨機(jī)動(dòng)載荷樣本及振型函數(shù)求解結(jié)構(gòu)上隨機(jī)動(dòng)載荷的空間分布和統(tǒng)計(jì)特征。本發(fā)明能夠解決在時(shí)域內(nèi)利用實(shí)測(cè)結(jié)構(gòu)動(dòng)響應(yīng)樣本識(shí)別結(jié)構(gòu)上隨機(jī)動(dòng)載荷的統(tǒng)計(jì)特性和分布特征問題，為服役于分布式隨機(jī)動(dòng)載荷環(huán)境下的工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與安全評(píng)估提供準(zhǔn)確可靠的動(dòng)載荷信息。
東南大學(xué)
2021-04-11
魯棒人臉視覺特征的提取、建模與識(shí)別的理論和方法研究
成果介紹人臉圖像分析研究不僅能豐富和發(fā)展圖像處理與分析的理論和方法，而且在教育、醫(yī)療、公安等社會(huì)服務(wù)以及公共安全等行業(yè)中具有重要的應(yīng)用價(jià)值?；谌四樢曈X特征的表情、身份以及親屬關(guān)系識(shí)別是當(dāng)前人臉圖像分析研究的前沿課題，而光照和人臉姿態(tài)變化等因素對(duì)人臉視覺特征提取與建模的影響則成為當(dāng)前該研究面臨的主要瓶頸。開展魯棒人臉視覺特征的提取、建模與識(shí)別研究，突破現(xiàn)有研究的局限性，能顯著推動(dòng)人臉圖像分析的研究進(jìn)展，進(jìn)一步滿足國家在社會(huì)服務(wù)與公共安全等領(lǐng)域中的需求。技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)及參數(shù)1、 突破局部二值模式編碼的視覺特征描述算子的局限性，提出局部三值模式編碼的視覺特征描述算子，提出解決場(chǎng)景光照變化干擾以及高斯噪聲干擾的圖像處理一般性方法。2、 率先提出基于區(qū)域協(xié)方差矩陣的非正面表情特征描述方法，提出基于高斯混合模型和最小貝葉斯錯(cuò)誤率估計(jì)的異方差鑒別分析方法，建立基于高斯混合模型的多視角表情識(shí)別理論。3、 率先提出基于人類學(xué)和遺傳學(xué)的“父母—子女”親屬關(guān)系鑒別方法，提出以父母年輕時(shí)面部圖像為橋梁的“父母—子女”親屬關(guān)系鑒別的子空間遷移學(xué)習(xí)理論和方法。4、 提出人臉視覺特征提取和識(shí)別的多流形鑒別分析理論，提出雙子空間鑒別分析的增量式算法，突破雙子空間鑒別分析方法的計(jì)算瓶頸。市場(chǎng)前景本項(xiàng)目圍繞人臉圖像中的表情、身份以及親屬關(guān)系識(shí)別等科學(xué)問題，深入開展魯棒人臉視覺特征的提取、建模與識(shí)別的理論和方法研究，重點(diǎn)解決視覺場(chǎng)景中光照與人臉姿態(tài)變化下的魯棒人臉視覺特征的提取與建模問題
東南大學(xué)
2021-04-11
基于人體組織區(qū)別性特征表示的低劑量CT成像相關(guān)算法
申請(qǐng)人自2002年8月開始在醫(yī)學(xué)低劑量CT圖像成像、處理等方向開展學(xué)習(xí)和研究工作，從理論探索和應(yīng)用拓展兩個(gè)方面同時(shí)開展科學(xué)研究，先后提出了“基于區(qū)別性稀疏表示的低劑量CT成像”，“基于大尺度平均的低劑量CT圖像后處理”，“基于深度學(xué)習(xí)的低劑量CT成像”等一系列創(chuàng)新算法，其中“基于區(qū)別性稀疏表示的低劑量CT成像”算法已通過專利形式轉(zhuǎn)讓到國內(nèi)龍頭大型醫(yī)療設(shè)備商上海聯(lián)影醫(yī)療設(shè)備有限公司，目前已經(jīng)在其即將推出的最新的U780 CT機(jī)上得到了應(yīng)用。
東南大學(xué)
2021-04-11
大學(xué).jpg){kind=logo}
基于螺旋槳尾流壓力脈動(dòng)計(jì)算的空化噪聲特征估計(jì)方法
（專利號(hào)：ZL 201410345592.0） 簡(jiǎn)介：本發(fā)明公開了基于螺旋槳尾流壓力脈動(dòng)計(jì)算的空化噪聲特征估計(jì)方法，屬于水聲目標(biāo)特征提取領(lǐng)域。基于螺旋槳尾流壓力脈動(dòng)計(jì)算的空化噪聲特估計(jì)取方法，包括以下步驟：(1)備用網(wǎng)格生成并導(dǎo)入計(jì)算程序后生成算例文件，(2)空化模型和湍流模型設(shè)定，(3)數(shù)值計(jì)算參數(shù)設(shè)定，(4)數(shù)值計(jì)算，(5)數(shù)值方法可靠性驗(yàn)證及網(wǎng)格確定，(6)空化尾流壓力脈動(dòng)非定常數(shù)值計(jì)算，(7)壓力脈動(dòng)信號(hào)功率譜變換及低頻線譜幅值提取，(8)線譜特征估計(jì)及分析。本發(fā)明將現(xiàn)代流體力學(xué)、空泡動(dòng)力學(xué)和信號(hào)處理領(lǐng)域中相關(guān)研究成果引入水下目標(biāo)的噪聲特征分析，體現(xiàn)多學(xué)科和多領(lǐng)域的交叉性。
安徽工業(yè)大學(xué)
2021-04-11
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一種智能視覺監(jiān)控檢索中提取目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡特征的方法
本發(fā)明公開了一種智能視覺監(jiān)控檢索中提取目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡特征的方法，包括以下步驟：獲取目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡，以二維空間坐標(biāo)序列對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行描述；根據(jù)描述目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡的二維空間坐標(biāo)序列，計(jì)算描述每次采樣中目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方向的水平分量和垂直分量；將每次采樣中目標(biāo)的二維空間坐標(biāo)和描述每次采樣中目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方向的縱向斜率和橫向斜率合并組成每次采樣中目標(biāo)的流矢量；以流矢量序列對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行描述；讀取預(yù)先建立的參考矢量集合；計(jì)算描述目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡的流矢量序列到各參考矢量的距離作為該目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡的特征向量。本發(fā)明方法使用流矢量序列描述目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡并提取特征向量，可以在軌跡描述中同時(shí)包含位置和方向信息，避免了測(cè)量誤差。
浙江大學(xué)
2021-04-11
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基于多源光譜特征融合的食用油種類快速鑒別方法
其他成果/n一種基于多源光譜特征融合的食用油種類快速鑒別方法，包括如下步驟：選取待鑒別的未知種類的食用油樣品；采集拉曼光譜圖和近紅外光譜圖；分別對(duì)采集的拉曼光譜圖和近紅外光譜圖進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理拉曼光譜圖和預(yù)處理近紅外光譜圖；分別對(duì)預(yù)處理拉曼光譜圖和預(yù)處理近紅外光譜圖進(jìn)行特征提取，得到拉曼特征變量和近紅外特征變量；將拉曼特征變量和近紅外特征變量進(jìn)行光譜特征融合，得到特征融合光譜圖；采用優(yōu)化定性模型對(duì)所述未知種類的食用油樣品進(jìn)行種類鑒別。本發(fā)明提供的基于多源光譜特征融合的食用油種類快速鑒別方法，安全快速、檢測(cè)便捷，鑒別準(zhǔn)確率高，具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值和推廣價(jià)值。
武漢輕工大學(xué)
2021-04-11