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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
州大學(xué).jpg){kind=logo}
作物生產(chǎn)主要農(nóng)情信息多平臺(tái)快速無損監(jiān)測關(guān)鍵技術(shù)
該技術(shù)針對當(dāng)前作物生產(chǎn)過程中主要農(nóng)情信息快速提取問題，以衛(wèi)星影像、無人機(jī)和高光譜數(shù)據(jù)為支撐， 運(yùn)用“星-機(jī)-地”遙感協(xié)同監(jiān)測技術(shù)， 準(zhǔn)確監(jiān)測作物 LAI、 氮素、 生物量等長勢參數(shù)以及品質(zhì)參數(shù)和產(chǎn)量。
揚(yáng)州大學(xué)
2021-04-14
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基于工藝系統(tǒng)剛度特性的多軸數(shù)控加工刀具運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法
一種基于工藝系統(tǒng)剛度特性的多軸數(shù)控加工刀具運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法，通過雅克比矩陣法和有限元法建立多軸數(shù)控裝備工藝系統(tǒng)綜合剛度場模型，根據(jù)剛度場模型建立三維空間力橢球，在復(fù)雜曲面任一控制點(diǎn)以沿進(jìn)刀方向?qū)?yīng)的力橢球軸長作為剛度性能指標(biāo)，根據(jù)所有控制點(diǎn)的剛度性能指標(biāo)實(shí)現(xiàn)進(jìn)刀方向優(yōu)化，在任一控制點(diǎn)以與刀具姿態(tài)對應(yīng)的力橢球最短軸軸長作為剛度性能指標(biāo)，根據(jù)所有控制點(diǎn)的剛度性能指標(biāo)實(shí)現(xiàn)刀具姿態(tài)優(yōu)化。本發(fā)明彌補(bǔ)了現(xiàn)有多軸加工運(yùn)動(dòng)規(guī)劃僅考慮幾何約束條件的不足之處，可實(shí)現(xiàn)基于多軸數(shù)控裝備工藝系統(tǒng)綜合剛度特性和幾何約束條件的多軸加
華中科技大學(xué)
2021-04-14
大學(xué).jpg){kind=logo}
一種多自由度可拆卸輕型分揀機(jī)器人
（專利號：ZL 201510030595.X） 簡介：本發(fā)明公開一種多自由度可拆卸輕型分揀機(jī)器人，屬于工業(yè)機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域。該機(jī)器人機(jī)構(gòu)包括機(jī)架、末端執(zhí)行器、第一支鏈、第二支鏈和第三支鏈，第一支鏈包括第一主動(dòng)臂、第一從動(dòng)臂、第二主動(dòng)臂以及連接桿，第二支鏈包括第三主動(dòng)臂、第三從動(dòng)臂和第三次級從動(dòng)臂，第三支鏈包括第四主動(dòng)臂和齒條；第一支鏈、第二支鏈以及第三支鏈分別由主動(dòng)臂與驅(qū)動(dòng)裝置連接，第一支鏈、第二支鏈和第三支鏈均與末端執(zhí)行器連接。本發(fā)明采用
安徽工業(yè)大學(xué)
2021-01-12
一種保證多業(yè)務(wù)服務(wù)質(zhì)量的最佳信道預(yù)留方法
本發(fā)明公開了一種保證多業(yè)務(wù)服務(wù)質(zhì)量的最佳信道預(yù)留方法，包括以下步驟：
①對認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初始化；
②建立一個(gè)多維的連續(xù)馬爾科夫鏈模型，求出其穩(wěn)態(tài)概率；
③根據(jù)穩(wěn)態(tài)概率，求出認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)的性能指標(biāo)；
④找出既能使多用戶服務(wù)質(zhì)量得到滿足，又能使認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)性能達(dá)到最優(yōu)化的預(yù)留信道組合。
該方法不僅可以嚴(yán)格地保證多用戶的服務(wù)質(zhì)量，而且可以使認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)的性能達(dá)到最優(yōu)化。
華中科技大學(xué)
2021-04-11
旦大學(xué).jpg){kind=logo}
一種基于顯著圖的多標(biāo)簽圖像識別系統(tǒng)
本發(fā)明提供一種基于顯著圖的多標(biāo)簽圖像識別系統(tǒng)，包括裁剪圖像的圖像預(yù)處理模塊，由此得到特征圖的特征提取模塊，根據(jù)特征圖得到置信度分?jǐn)?shù)以及分類權(quán)重的分類模塊，通過訓(xùn)練控制模塊控制訓(xùn)練模塊對置信度分?jǐn)?shù)以及特征圖處理得到損失函數(shù)對特征提取模塊以及分類模塊更新，最終識別控制模塊將自然場景圖像經(jīng)過圖像預(yù)處理模塊、更新得到的特征提取模塊以及分類模塊得到置信度分?jǐn)?shù)通過判斷出自然場景圖像標(biāo)簽。因此本實(shí)施例提供的多標(biāo)簽圖像識別系統(tǒng)根據(jù)多標(biāo)簽分類損失函數(shù)以及多標(biāo)簽分布損失函數(shù)迭代能夠在多標(biāo)簽圖像識別過程中減少復(fù)雜背景和物體形變的干擾，避免受到遮擋、光照、視點(diǎn)等的干擾并提高多標(biāo)簽圖像識別的準(zhǔn)確率。
復(fù)旦大學(xué)
2021-01-12
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綜采工作面多適應(yīng)性快速安裝/ 拆除成套裝備
開展了綜采工作面原有的安裝/拆除技術(shù)和工藝、綜采工作面快速安裝/拆除技術(shù)、快速/安裝拆除設(shè)備及其多適應(yīng)性工藝的研究等，研制了自移機(jī)械手、變軌吊、液壓組裝架等設(shè)備，項(xiàng)目的研發(fā)成功將實(shí)現(xiàn)工作面安裝/拆除設(shè)備成套系列化，對整個(gè)工作面的主要設(shè)備實(shí)現(xiàn)機(jī)械化安裝與拆除，降低工人勞動(dòng)強(qiáng)度，提高生產(chǎn)安全性有重要意義。
安徽理工大學(xué)
2021-04-13
大學(xué).jpg){kind=logo}
一種新型多通道Ni/CM陶瓷催化膜的制備方法
本發(fā)明屬于陶瓷催化膜技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種新型多通道Ni/CM陶瓷催化膜的制備方法。將2?氨基對苯二甲酸加入N,N二甲基甲酰胺中并混合均勻，緩慢滴加入六水合硝酸鎳的水溶液中，并混合均勻。將膜管浸沒，進(jìn)行水熱合成反應(yīng)，反應(yīng)結(jié)束后冷卻，洗滌并烘干，煅燒，冷卻，得到催化膜。將硼氫化鈉加入乙醇溶液并混合均勻，強(qiáng)制循環(huán)流動(dòng)經(jīng)過催化膜的膜孔，得到多通道Ni/CM陶瓷催化膜。本發(fā)明所提出的工藝能夠使Ni?MOF?NH<subgt;2</subgt;在膜孔內(nèi)充分生長，增加活性組分，并且使得活性組分分布均勻，從而有效提高了金屬Ni的利用率。制備過程簡單可控，催化膜活性高、穩(wěn)定性好，回收簡單方便，適合大規(guī)模工業(yè)應(yīng)用推廣。
南京工業(yè)大學(xué)
2021-01-12
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基于時(shí)空多尺度聯(lián)合學(xué)習(xí)模型的能源需求預(yù)測技術(shù)
本項(xiàng)目提出了將時(shí)間維度與空間維度相結(jié)合的多尺度綜合能源需求分析與預(yù)測模型，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種面向智慧城市的綜合能源需求分析與預(yù)測的方法，提升能源供應(yīng)規(guī)劃和營銷策略的優(yōu)化與決策支持。
項(xiàng)目特色：
? 面向綜合能源時(shí)空數(shù)據(jù)的需求分析和預(yù)測可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，結(jié)合地理區(qū)域的相互關(guān)系來預(yù)測給定時(shí)間范圍和空間位置的能源需求。
? 針對綜合能源的特性，項(xiàng)目提出了聯(lián)合學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)的思想對模型進(jìn)行訓(xùn)練。同時(shí)優(yōu)化不同區(qū)域中多種類型能源的聯(lián)合預(yù)測模型，將已有模型的結(jié)果遷移到訓(xùn)練集數(shù)據(jù)不足的模型中，提高能源用量預(yù)測的準(zhǔn)確率。
? 面向智慧城市的綜合能源信息應(yīng)用服務(wù)場景，并利用 GIS 技術(shù)實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)分析和用戶用電特性分析的可視化。
南開大學(xué)
2021-04-13
一種多通道Co/CM催化膜減小Co粒徑的方法
本發(fā)明屬于膜催化技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種多通道Co/CM催化膜減小Co粒徑的方法。Co/CM催化膜表面涂覆聚多巴胺涂層后烘干、煅燒。本發(fā)明所提出的減小Co/CM催化膜中Co粒徑的方法，能夠有效減小Co的粒徑，使得催化膜中的活性組分Co進(jìn)行再分散，催化膜在對硝基苯酚催化加氫反應(yīng)中活性明顯提高。
南京工業(yè)大學(xué)
2021-01-12
基于雙截面電容層析成像的多相流多參數(shù)檢測系統(tǒng)
電容層析成像（Electrical Capacitance Tomography,簡稱ECT）通過傳感器獲得管道截面上各電極對電容，重建出截面介電常數(shù)分布。在管道上布置上下游兩個(gè)ECT傳感器則構(gòu)成了雙截面ECT系統(tǒng)。流體流過ECT的兩個(gè)成像截面，會(huì)得到具有時(shí)間差（渡越時(shí)間）的兩組圖像。利用互相關(guān)算法從兩組圖像中提取成像截面不同位置的渡越時(shí)間可以得到成像截面的速度分布。進(jìn)一步，可以從速度分布和圖像灰度中提取體積流量，實(shí)現(xiàn)多相流的流動(dòng)過程在線監(jiān)測和多參數(shù)測量。
南京工業(yè)大學(xué)
2021-01-12