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本實用新型提供一種移動目標的定位系統，所述系統包括接收機、基于鎖角環路的DOA估計模塊以及UKF濾波跟蹤算法模塊；所述接收機接收移動目標的多個不同到達方向的信號；所述基于鎖角環路的DOA估計模塊接收所述接收機的輸出粗估計信號，并輸出估計信號給所述UKF濾波跟蹤算法模塊；所述UKF濾波跟蹤算法模塊接收所述估計信號，輸出目標的多個角度方位來定位所述移動目標。本實用新型的鎖角環路DOA估計模型，不但能夠實現移動目標DOA估計，而且對目標方位能夠實時地定位跟蹤；為了消除非線性和噪聲對系統誤差的影響，選擇基于

股骨干骨折在臨床上較常見，但由于骨折位置深，且周圍肌肉收縮可產生強大的應力，如果采用石膏的外固定等非手術治療方式則無法達到骨折的基本復位要求，效果較差。股骨干骨折的治療方法很多，但其基本治療原則是使骨折達到解剖復位或基本解剖復位，固定牢靠，有利于術后患者早期活動，促進骨折愈合，防止或減輕膝關節粘連，使膝關節功能得到最大限度恢復。因此，絕大多數股骨干骨折需切開復位內固定。內固定材料有鋼板，髓內釘兩大類，以往應用普通鋼板及非交鎖髓內釘，雖有一定的效果，但是由于其自身設計的缺陷，并發癥較多，療效不甚滿意

成果簡介本裝置采用發明專利對稱內嚙合平行分度凸輪作為分度定位機構， 克服了現有平行分度凸輪機構中凸輪與分度盤的銷齒嚙合數少限制承載能力和分度數較大時凸輪嚙合的壓力角增大導致承載能力和定位精度下降的不足， 由錐形轉子電機驅動， 經齒輪傳動使連接工作臺或工作機械的分度盤轉動。 通過簡單的開關控制能實現高精度定位的間歇轉動。 應用本裝置作為機床的輔助工具可大大提高法蘭類或盤形類零件沿圓周精確分布結構要素的加工質量和加工效率。技術指標分度角可按系列設計， 如： 15

本發明公開了一種定位隔振平臺，它包括定位隔振裝置和主動控制器，兩者之間通過電氣連接，主動控制器對定位隔振裝置進行位置控制和振動控制。定位隔振裝置包括分布在正三角形頂點的三支撐腿及其共同支撐的一塊負載平板。每一個支撐腿中有一個螺旋彈簧作為主要支撐部件。一個位移傳感器布置在連接板下方檢測連接板位移，負載平臺對應支撐腿的位置安裝有垂向速度傳感器。主動控制器為主從開放式結構形式，由上位控制計算機和下位執行控制器組成，保證負載平臺保持在設定位置，并有效的隔離地基振動對平臺精度的影響。本發明可廣泛應用于精密加工

產品詳細介紹壓電物鏡定位器 壓電物鏡定位器   電話：0451-86268790  芯明天科技——壓電納米定位行業領導者！產品定制服務我們更專業！每年參加展會：LASER World of PHOTONICS CHINA慕尼黑上海光博會、北京光電周ILOPE、深圳光博會CIOE。哈爾濱芯明天科技有限公司專業致力于壓電納米定位系統的研發生產與銷售。十余年的行業經驗、專業的研發團隊、雄厚的研發實力、完善的管理體系、可靠的品質保障為您提供最佳的壓電納米定位技術解決方案！主營產品包括壓電陶瓷材料、壓電陶瓷片、疊堆壓電陶瓷、精密壓電促動器、壓電馬達、壓電直線電機、納米定位臺、壓電納米定位臺、微米納米定位臺、壓電平移臺、壓電運動臺、壓電位移臺、壓電平移臺、1-3維納米精度偏轉臺/旋轉臺、壓電偏轉鏡、壓電物鏡定位器、六自由度并聯機構、壓電陶瓷驅動電源、壓電陶瓷驅動器、壓電陶瓷驅動電源、電感/電容/激光測微儀等產品，同時提供壓電點膠閥維修服務等。壓電物鏡定位器是專門為聚焦顯微而設計的，采用無回差柔性鉸鏈并聯導向結構設計，物鏡補償量小，具有超高聚焦穩定性，物鏡定位器裝入顯微檢測/測量或者觀測裝置可以帶動鏡片聚焦提高精度，可與多種高分辨率的顯微鏡配合使用。P73-壓電物鏡定位器為小體積大行程壓電物鏡定位器，內置高性能壓電陶瓷，閉環精度高，響應速度快、滿行程線性度達納米量級，可進行激光聚焦，已廣泛應用與晶圓切割、半導體及微電子加工領域。特點：運動范圍500μm 定位精度達納米級 響應速度可達毫秒級直線運動無偏航應用：晶圓切割?生物顯微?白光干涉? 原子力顯微鏡?差動聚焦檢測系統?顯微光學成像哈爾濱芯明天科技有限公司致力于壓電納米定位產品的研發、生產與銷售，主要服務于制造高端精密設備的的客戶。自2004年起，經過十多年的快速發展，公司已獲得高新企業認定，獲得產品專利30多項并取得軟件著作權、全部產品擁有自主知識產權、公司產品已覆蓋全國各地知名高校、科研院所以及高端精密設備制造企業，并遠銷歐、美、日、韓等地。公司與中國高科技企業、國家重點實驗室建立了合作伙伴關系，已經成為中國最專業的精密定位產品生產商。了解更多產品信息，歡迎訪問芯明天官方網站  www.coremorrow.com 或撥打電話 17051647888 咨詢。哈爾濱芯明天科技有限公司產品已廣泛應用于半導體技術、光電子、通信與集成光學、光學儀器設備、醫療生物顯微設備、生命科學、精密加工設備、新藥設計與醫療技術、數據存儲技術、納米技術、納米制造與納米自動化、航空航天、圖像處理等領域。芯明天正在為中國的工業自動化、國防、航天事業的發展貢獻著自己的力量。

產品詳細介紹壓電納米定位臺壓電納米定位臺  電話：0451-86268790  芯明天科技——壓電納米定位行業領導者！產品定制服務我們更專業！每年參加展會：LASER World of PHOTONICS CHINA慕尼黑上海光博會、北京光電周ILOPE、深圳光博會CIOE。哈爾濱芯明天科技有限公司專業致力于壓電納米定位系統的研發生產與銷售。十余年的行業經驗、專業的研發團隊、雄厚的研發實力、完善的管理體系、可靠的品質保障為您提供最佳壓電納米定位技術解決方案！主營產品包括壓電陶瓷材料、壓電陶瓷片、疊堆壓電陶瓷、精密壓電促動器、壓電馬達、壓電直線電機、納米定位臺、壓電納米定位臺、微米納米定位臺、壓電平移臺、壓電運動臺、壓電位移臺、壓電平移臺、1-3維納米精度偏轉臺/旋轉臺、壓電偏轉鏡、壓電物鏡定位器、六自由度并聯機構、壓電陶瓷驅動電源、壓電陶瓷驅動器、壓電陶瓷驅動電源、電感/電容/激光測微儀等產品，同時提供壓電點膠閥維修服務等 P11 是壓電陶瓷驅動的壓電納米定位臺，1-3維多種規格可選，壓電納米定位臺采用無摩擦無空回的柔性鉸鏈導向機構，采用有限元分析優化柔性鉸鏈結構，具有超高的導向精度，定位精度可達納米級，分辨率達亞納米，毫秒級定位穩定時間，產品體積小巧，結構緊湊，易于集成到其他設備中。特點：產品體積小巧，結構緊湊1~3維三個規格版本可選單軸運動行程100μm，分辨率4nm開環/閉環版本可選應用：顯微光學 ?半導體測試? 納米定位 ?生物技術 ?微加工?  微操作 哈爾濱芯明天科技有限公司致力于壓電納米定位產品的研發、生產與銷售，主要服務于制造高端精密設備的的客戶。自2004年起，經過十多年的快速發展，公司已獲得高新企業認定，獲得產品相關專利以及軟件著作權、全部產品擁有自主知識產權、公司產品已覆蓋全國各地知名高校、科研院所以及高端精密設備制造企業，并遠銷歐、美、日、韓等地。公司與中國高科技企業、國家重點實驗室建立了合作伙伴關系，已經成為中國最專業的精密定位產品生產商。 更多信息，請訪問芯明天官網  www.coremorrow.com 或撥打電話：0451-86268790/17051647888 哈爾濱芯明天科技有限公司產品已廣泛應用于半導體技術、光電子、通信與集成光學、光學儀器設備、醫療生物顯微設備、生命科學、精密加工設備、新藥設計與醫療技術、數據存儲技術、納米技術、納米制造與納米自動化、航空航天、圖像處理等領域。芯明天正在為中國的工業自動化、國防、航天事業的發展貢獻著自己的力量。

Eagle 9000系列 精準定位智能柜 利用RFID無線射頻實時識別試劑并精準定位在每個單元或每個孔位，庫存示意圖也能幫助用戶快速找到目標位置，大幅提高工作效率。 管理對象：標準品、對照品、生物樣本、菌毒種、高價值試劑等   產品參數PARAMETERS： 15.6英寸電容式觸摸屏，預裝專業操作軟件 集成RFID無線射頻識別器，可自動識別試劑信息 通過RFID無線射頻技術，自動定位到孔位或抽屜 人臉識別和賬號密碼登錄，可設置雙人身份驗證登錄 內置12組獨立控制單元，實現權限精準分配 全區域或分區控溫（可選溫度段：-40℃、-20~-10℃、-5~8℃、室溫） 過濾吸附膜設計，可提高柜體環境凈化能力 雙人雙鎖，24小時移動偵測視頻監控   產品特色FEATURES： 1、多種登錄方式 人臉識別、賬號密碼（可根據用戶需求定制） 2、智能感知技術 RFID無線射頻技術自動檢測識別試劑信息 RFID無線射頻技術精準定位到抽屜/孔位 3、12組獨立控制單元 內置12組獨立控制單元，實現權限精準分配 4、智能溫控 全區域或分區控溫（可選溫度段：-40℃、-20~-10℃、-5~8℃、室溫） 5、搭載 RMS 管理系統或 Talons 管理系統 RMS系統可實現記錄對象出入庫的流轉狀態，形成完整的信息數據庫，進行統計和分析。 Talons系統以標準品管理為主線，集成了采購、驗收、期間核查、使用軌跡、數據分析等全流程跟蹤。 6、信息化系統 自動記錄流轉信息、自動統計分析，庫存示意圖能幫助用戶快速找到目標位置，大幅提高工作效率。

本成果采用最新的深度學習和分子模擬算法，結合新一代分子特征化方法，開發了多種計算機模型，可用于藥物開發中的多個階段，為藥物的快速設計開發提供一個完整的基于人工智能的解決方案。成果：1.藥物毒性預測方法：傳統的化合物毒性檢測技術一般需要使用生化試驗、細胞實驗、甚至動物模型，這些方法不僅耗費大量時間，而且成本很高。使用計算模型進行有機化合物的毒性預測，所需投入較少，但產出巨大。特別是基于化合物的物理化學和結構特性的計算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對其進行預測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進行體外和體內試驗之前先使用計算機模型對化合物進行大規模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機器學習算法的化合物毒性預測集成學習算法，運用此集成學習算法建立了新的有機化合物致癌性、致突變性和肝毒性預測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預測)的預測服務器，這些服務器能夠為使用者提供更高效更便捷的預測技術服務。自2017年服務器發表起，我們已為國內外藥物分子設計研究者提供了5000多次共計超過20多萬個化合物的毒性預測服務。在有機化合物毒性預測研究方向，我們主要完成了化合物的細胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發，正在進行P450酶阻滯劑性預測模型、基于圖神經網絡的毒性預測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預測研究等。相關研究成果已發表多篇學術論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性預測服務器首頁致癌性預測結果頁相關綜述對本服務器的介紹RF-hERG-Score預測藥物引起的hERG相關心臟毒性2.藥物設計方法：在計算機上對藥物靶點和藥物分子的結構和活性建模，計算藥物與靶點之間的相互作用關系，從而設計出具有治療作用的藥物。計算機輔助藥物設計可以為藥物設計各階段的實驗方案提供有意義的指導，減少需要通過實驗評估的候選藥物的數量，從而加快新藥研發速度。我們應用分子對接、分子動力學模擬、自由能計算、機器學習等方法研究流感病毒等重要疾病的計算機輔助藥物設計、并開發更有效的計算機輔助藥物設計方法。在計算機輔助藥物設計研究我們主要完成了流感病毒M2質子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進行先導化合物生成模型研究、基于機器學習的虛擬篩選打分函數算法開發、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設計研究。特異性重打分函數顯著虛擬篩選性能顯著較高篩選出兩個候選抑制劑3.藥物靶點識別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學和病理學過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結合。lncRNA-蛋白質相互作用的實驗研究需要大量資源。累積的實驗數據使得通過計算方法預測lncRNA-蛋白質相互作用成為可能。我們使用各種數學建模和機器學習方法開發了幾種用于預測lncRNA-蛋白質相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機游走和鄰域規則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網絡投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監督鏈路預測），HLPI-Ensemble（集成學習）。在交叉驗證中，我們的模型獲得了較好的預測性能。lncRNA-蛋白質相互作用預測模型的性能比較lncRNA-蛋白質相互作用預測服務器相關軟件著作權：

本成果采用最新的深度學習和分子模擬算法，結合新一代分子特征化方法，開發了多種計算機模型，可用于藥物開發中的多個階段，為藥物的快速設計開發提供一個完整的基于人工智能的解決方案。 成果：1.藥物毒性預測方法：傳統的化合物毒性檢測技術一般需要使用生化試驗、細胞實驗、甚至動物模型，這些方法不僅耗費大量時間，而且成本很高。使用計算模型進行有機化合物的毒性預測，所需投入較少，但產出巨大。特別是基于化合物的物理化學和結構特性的計算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對其進行預測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進行體外和體內試驗之前先使用計算機模型對化合物進行大規模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機器學習算法的化合物毒性預測集成學習算法，運用此集成學習算法建立了新的有機化合物致癌性、致突變性和肝毒性預測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預測)的預測服務器，這些服務器能夠為使用者提供更高效更便捷的預測技術服務。自2017年服務器發表起，我們已為國內外藥物分子設計研究者提供了5000多次共計超過20多萬個化合物的毒性預測服務。在有機化合物毒性預測研究方向，我們主要完成了化合物的細胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發，正在進行P450酶阻滯劑性預測模型、基于圖神經網絡的毒性預測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預測研究等。相關研究成果已發表多篇學術論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.） 致癌性預測服務器首頁 致癌性預測結果頁 相關綜述對本服務器的介紹 RF-hERG-Score預測藥物引起的hERG相關心臟毒性 2.藥物設計方法：在計算機上對藥物靶點和藥物分子的結構和活性建模，計算藥物與靶點之間的相互作用關系，從而設計出具有治療作用的藥物。計算機輔助藥物設計可以為藥物設計各階段的實驗方案提供有意義的指導，減少需要通過實驗評估的候選藥物的數量，從而加快新藥研發速度。我們應用分子對接、分子動力學模擬、自由能計算、機器學習等方法研究流感病毒等重要疾病的計算機輔助藥物設計、并開發更有效的計算機輔助藥物設計方法。在計算機輔助藥物設計研究我們主要完成了流感病毒M2質子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進行先導化合物生成模型研究、基于機器學習的虛擬篩選打分函數算法開發、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設計研究。 特異性重打分函數顯著虛擬篩選性能顯著較高 篩選出兩個候選抑制劑 3.藥物靶點識別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學和病理學過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結合。lncRNA-蛋白質相互作用的實驗研究需要大量資源。累積的實驗數據使得通過計算方法預測lncRNA-蛋白質相互作用成為可能。我們使用各種數學建模和機器學習方法開發了幾種用于預測lncRNA-蛋白質相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機游走和鄰域規則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網絡投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監督鏈路預測），HLPI-Ensemble（集成學習）。在交叉驗證中，我們的模型獲得了較好的預測性能。 lncRNA-蛋白質相互作用預測模型的性能比較 lncRNA-蛋白質相互作用預測服務器相關軟件著作權：