|
搜索
搜 索
高等教育領域數(shù)字化綜合服務平臺
中國高等教育學會關于召開第三屆數(shù)字時代創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育研討會的通知
黨的二十大擘畫了中國式現(xiàn)代化的偉大藍圖，正式宣告我國已進入創(chuàng)新型國家的行列。作為中國式教育現(xiàn)代化的有機組成，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育現(xiàn)代化是聯(lián)結(jié)“科技、教育和人才”的核心樞紐。加快實現(xiàn)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育現(xiàn)代化不僅是實現(xiàn)中國式教育現(xiàn)代化的自身之需，更是通往中國式現(xiàn)代化的必由之路。
中國高等教育學會
2023-09-22
Aigtek西安安泰電子 ATG-2000系列功率信號源 可輸出正弦波、方波、三角波、脈沖波
西安安泰電子科技有限公司
2022-06-01
一種基于譜隨機有限元模型的隨機動載荷識別方法
本發(fā)明公開了一種基于譜隨機有限元模型的隨機動載荷識別方法。本發(fā)明的方法包括步驟：Ｓ１、對含不確定性參數(shù)的結(jié)構開展同工況下多次模態(tài)試驗，建立不確定性系統(tǒng)的譜隨機有限元模型；Ｓ２、測量隨機動載荷作用下含不確定性參數(shù)結(jié)構的隨機動響應樣本；Ｓ３、利用隨機動響應樣本均值識別結(jié)構上所受隨機動載荷的均值；Ｓ４、利用識別的隨機動載荷均值求解僅考慮系統(tǒng)參數(shù)不確定性時的結(jié)構隨機動響應協(xié)方差；Ｓ５、計算僅考慮動載荷隨機性引起的隨機動響應協(xié)方差的近似值；Ｓ６、識別獲取隨機動載荷的統(tǒng)計特征。本發(fā)明能夠同時考慮了動載荷和系統(tǒng)參數(shù)的不確定性，利用實測結(jié)構動響應樣本，識別結(jié)構系統(tǒng)上作用隨機動載荷的統(tǒng)計特征。
東南大學
2021-04-11
煉油主體裝置分餾塔頂離子平衡模型及中和劑評選技術研究
技術成熟度1)通過中和劑評選技術優(yōu)選得到的中和劑復配配方，與煉廠中現(xiàn)行的配方 比較后發(fā)現(xiàn)，新配方可以獲得綜合性能更為優(yōu)越的中和劑。2)依據(jù)離子平衡模型技術開發(fā)的軟件，針對裝置污水罐 pH 的計算與實際值 誤差大部分在 3%以下，最大誤差不超過 10%.3)由預測模型中獲得的銨鹽結(jié)晶趨勢預估情況，與實際生產(chǎn)中塔頂?shù)膶嶋H 腐蝕情況基本吻合。
西安交通大學
2021-04-11
一種鋰電池分數(shù)階變階等效電路模型及其辨識方法
本發(fā)明公開了一種鋰電池分數(shù)階變階等效電路模型及其辨識方法,包括運行時間電路及電池IV特性電路,電池IV特性電路中的電容采用變階的分數(shù)階電容.本發(fā)明將二階RC電路模型推廣到非整數(shù)階,并基于最小二乘法辨識不同SOC處的模型參數(shù)和分數(shù)階階數(shù),從而獲得一個根據(jù)SOC變階的分數(shù)階等效電路模型.分數(shù)階的引入實現(xiàn)了模型階數(shù)的連續(xù)變化,使得模型更加穩(wěn)定,動態(tài)性能更優(yōu),精度更高;分數(shù)階的變階實現(xiàn)了模型更多的自由度,更大的柔性和新意.由于未增加RC網(wǎng)絡的個數(shù),本發(fā)明的分數(shù)階模型有效解決了模型準確性和實用性之間的矛盾,適用于電池的各種工況,具有較高的實用價值,為SOC的精確估計提供了一個精確且易實現(xiàn)的電池模型。
山東大學
2021-04-13
一種適用于多道次壓縮的本構模型的建立方法
本發(fā)明公開了一種適用于多道次壓縮的本構模型的建立方法， 目的在于提供一種測定多道次壓縮過程中的本構模型的方法，解決現(xiàn) 有技術存在的多道次壓縮帶來再結(jié)晶引起的應力軟化原有本構模型的 影響問題。本發(fā)明既能反應材料在多道次壓縮過程中的微觀組織演變， 也能描述宏觀的材料流動行為，適用于多道次壓縮過程的物理基和唯 像型結(jié)合的本構模型。與現(xiàn)有技術相比，使用本發(fā)明得到的本構模型 與實際的工藝過程相符。通過實際檢測證明，該方法不僅適
華中科技大學
2021-04-14
一種基于替代模型空間映射技術的成品帶通濾波器調(diào)試技術
微波濾波器是無線通信基站和衛(wèi)星通信系統(tǒng)的關鍵器件，被廣泛應用于衛(wèi)星系統(tǒng)和無線通信系統(tǒng)的射頻前端。在實際生產(chǎn)設計中，種種誤差導致設計的濾波器很難實現(xiàn)設計指標。成品微波/毫米波器件的后期調(diào)試在實際應用中占據(jù)著舉足輕重的地位。傳統(tǒng)的人工成品調(diào)試工作由專業(yè)的調(diào)試技術工人完成，這種方式不僅耗時長，且對技術工人的調(diào)試經(jīng)驗有很高的要求，人工成本高。 一種基于替代模型空間映射技術的成品帶通濾波器調(diào)試
南方科技大學
2021-04-14
一種基于自適應邊緣檢測和映射模型的一維碼識別算法
本發(fā)明公開了一種基于自適應邊緣檢測和映射模型的一維碼識 別算法。該算法利用一維碼四個角點對一維碼圖片進行投影變換，校 正一維碼圖像中可能存在的投影或者仿射變形，然后利用校正后的圖 像生成兩種掃描線，一種是基于圖像分塊的，一種是基于梯度變化的， 對于獲得的掃描線采用一種自適應邊緣檢測算法來找到一維碼條和空 的邊緣位置，接著采用一種邊緣映射模型將獲得的邊緣位置映射到正 確的編碼位置，根據(jù)編碼位置來獲得條和空的寬度，從而依據(jù)條空的 寬度比和編碼規(guī)則求解一維碼信息。按照本發(fā)明實現(xiàn)的一維碼識別算 法，能實現(xiàn)對
華中科技大學
2021-04-14
一種基于形狀相關性活動輪廓模型的超聲圖像分割方法
本發(fā)明公開了一種基于形狀相關性活動輪廓模型的超聲圖像分割方法，包括以下步驟：步驟 1：針 對連續(xù)超聲圖像中病灶區(qū)域形狀變化之間的相關性信息進行挖掘并構建形狀相關性的低秩模型；步驟 2： 構建基于低秩約束的活動輪廓模型；步驟 3：構建基于增廣拉格朗日的優(yōu)化算法用于快速計算分割結(jié)果。 本發(fā)明解決了傳統(tǒng)的基于有監(jiān)督統(tǒng)計學習的分割方法在訓練集不足和面對超聲圖像中病灶區(qū)域邊緣模 糊和病灶區(qū)域形狀形變的情況下分割結(jié)果不準確的結(jié)果。
武漢大學
2021-04-14
基于自組織映射模型云軟件性能異常錯誤診斷方法與系統(tǒng)
本發(fā)明公開了一種基于自組織映射模型的云軟件性能異常錯誤 診斷方法，包括：追蹤記錄待檢測的軟件在云環(huán)境中運行時的系統(tǒng)調(diào) 用信息；分析出現(xiàn)性能異常的虛擬機上軟件運行時系統(tǒng)調(diào)用序列，劃 分每個進程對應的系統(tǒng)調(diào)用序列；根據(jù)劃分得到的進程系統(tǒng)調(diào)用序列 建立檢測模型，并對可疑進程進行異常檢測；計算出現(xiàn)異常的進程中 最相關的系統(tǒng)調(diào)用，排序后輸出。本發(fā)明能夠準確完整地記錄軟件運 行時的行為，能夠自動化建模并且檢測出異常的系統(tǒng)運行過程
華中科技大學
2021-04-14