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产品详细介绍
新联合众（北京）科技有限公司
2021-08-23
一种数控装备切削激励实验模态的分析方法
本发明公开了一种数控机床实验模态分析方法，包括 1)利用仿真软件生成随机值序列，并选择采样率以获得感兴趣的频带范围；2)加工凸台试件，使得试件表面生成的断续切削宽度符合上述随机值序列，从而得到对数控机床产生结构随机冲击的激励；3)在数控机床的各部件上布置传感器，以获取机床结构振动响应信号；4)切削凸台试件，完成结构模态激励；5)选定振动响应幅值较大的测点作为基准点，按基于多参考最小二乘复频域法(LSCF)辨识得到机床结构模态参数。本发明可以在无需外加激励条件下，通过加工特定试件完成对数控机床激振，完成模态测试，大大降低模态实验的激振成本和减小激振所造成的损失。
华中科技大学
2021-04-11
一种基于李群论的多模态情感识别方法
本发明公开了一种基于李群论的多模态情感识别方法，包括以 下步骤：获取视频，并提取视频帧中图像区域的高斯型特征描述子， 基于高斯型特征描述子对视频中的图像区域进行跟踪，根据视频子序 列构建 ARMA 模型获取 ARMA 模型间的距离，根据 ARMA 模型之间 的距离构建核函数，并进行情感表达分类，根据人体、脸部和手部的 情感类别概率对人进行情感识别。本发明根据视频中所包含的人体姿 态运动信息、手势和脸部表情信息来判断人的情感状态，是一个将视 频数据映射到人体运动特征、手势特征和脸部表情特征，再从人体运 动特征空间和脸部表情特征映射到状态空间的过程，并提出利用李群 论进行多模态情感识别，提高模型进行情感识别的精确性。
华中科技大学
2021-04-11
一种模态频率对质量的灵敏度分析方法
本发明提供了一种模态频率对质量的灵敏度分析方法，构造结构导纳矩阵并获得前ｍ阶模态频率，从结构第一个节点开始添加质量摄动项，将加速度导纳信息代入矩阵修正公式形式获得摄动后的加速度导纳，提取结构的频率信息，获得结构模态频率对质量的灵敏度，按照节点顺序改变质量摄动点位置获得对应得灵敏度，从而获得整个结构模态频率对质量的灵敏度。本发明方法首先通过有限元计算获得结构的加速度导纳，当结构质量发生摄动时，利用矩阵变换公式无需有限元二次计算，只需要初始的加速度导纳信息进行数值计算即可获得摄动后的加速度导纳，简化计算效率，更加方便，实现了基于加速度导纳对质量的灵敏度快速计算方法，具有实际工程意义。
东南大学
2021-04-11
多模态生物力学显微镜及测量方法
本发明公开了一种多模态生物力学显微镜及测量方法，包括从上至下依次设置的透射光源、光子晶体水凝胶薄膜、载物台、反射光源、成像组件；光子晶体水凝胶薄膜置于载物台上并保持悬空状态，使得透射光可以穿透薄膜到达成像组件，反射光经所述薄膜反射后到达成像组件；当待测细胞置于光子晶体水凝胶薄膜上后，支撑所述待测细胞的光子晶体水凝胶薄膜发生形变，使得光子晶体水凝胶薄膜上的反射光方向发生改变，成像组件收集反射光和透射光并进行成像，得到表征细胞牵引力的阴影图像。本发明能够对细胞牵引力进行实时测量，实现传统图像信息与力学信息的多模态成像。
东南大学
2021-04-13
基于空运行激励的数控机床模态比例因子获取方法
本发明公开了一种基于空运行激励的数控机床模态比例因子获取方法，包括以下步骤：生成机床加速度的二值随机序列，并根据二值随机序列生成机床的空运行数控代码，计算二值随机惯性激励力序列的自功率谱 GXX(jω)，执行空运行数控代码，以测量机床的响应信号并计算响应信号的互功率谱矩阵，根据响应信号的互功率谱矩阵利用最小二乘复频域法计算系统极点λ1...N和以及模态 振 型 向 量 ψ 1...N 和 根据自功率谱 [GXX(j ω )] 、 系 统 极 点 λ 1...N 和 以及模态振型 向 量 ψ 1...N和 计算机床结构的模态比例因子。本发明能够估计激励序列的能量大小，继而从机床测点间的互功率谱矩阵中获取模态比例因子。
华中科技大学
2021-04-11
芮彩P1610大幅面打印机
中亿启航数码科技（北京）有限公司
2026-04-13
大尺寸触摸查询机，大尺寸一体机
产品详细介绍大尺寸触摸查询机是传统触摸屏广告机的革命性升级转变，外型科技、时尚、美观、软件功能丰富。单机版主要应用于金融、地产、展会、社会公益服务、餐饮娱乐、商场超市及大中型企业的形像与产品展示和宣传。网络版主要应用于大型连锁机构的产品展示、品牌形象宣传及总部与分店、与终端客户之间的信息沟通及互动服务。也可以集成手写功能，成为电子白板通过先进的多媒体制作工具，将文字，图像，动画、高清晰视频，音频，电子文件，信息等多媒体资料生动地一体地展现给公众，能给观众最大的视觉冲击和前所未有的触摸感觉。
北京柏尚博程信息技术有限公司
2021-08-23
基于机器学习的多模态医学影像信息处理与分析
多模态医学影像信息处理与分析，具有重大的应用背景，是国家和社会当 前高度重视的研究领域之一。 本项目拟基于机器学习方法，主要研究医学影像的特征描述、设备无关性 的特征评价与特征选择、基于内容的多模态医学影像检索、医学影像信息挖掘、 参考库建设与算法辅助研究平台的设计与开发等内容。研究目标为： （1）建立统一的特征描述模型，实现跨模态医学影像的统一特征描述； （2）提出有效解决特征提取层面上医学影像信息处理与分析算法的设备无 关性问题的通用框架； （3）在医学影像标注数据有限、数据库为海量等条件下，实现高效率单模 50 态影像检索，有效提高多模态、跨模态医学影像检索的精度，实现用户友好的 检索结果展示； （4）从结构复杂的多模态医学影像数据中，挖掘有用的知识，构建有效的 辅助诊断模型、实现个人疾病风险预警； （5）完成首期参考库建设与算法辅助研发平台的开发，为项目研究内容的 开展提供有效数据和环境支撑。本项目获得国家自然科学基金重点项目资助，项目执行期 2013.1-2017.12。
山东大学
2021-04-13
一种模态试验中多传感器附加质量消除方法
本发明提供了一种模态试验中多传感器附加质量消除方法，推导模态试验中多传感器质量影响消除公式，确定模态试验中布置的传感器个数及消除传感器质量的顺序，基于实测的频响函数根据消除公式逐一计算消除各传感器质量影响的频响函数。本发明首先基于Ｓｈｅｒｍａｎ?Ｍｏｒｒｉｓｏｎ公式推导传感器质量影响消除公式，根据公式实测所需的频响函数，代入公式依次逐一消除，最终实现多传感器质量消除。本发明实现了消除模态试验接触式测量方法中传感器附加质量造成的测量误差，通过对实测频响函数信号的处理消除了多传感器质量对频响函数的不利影响，具有实际工程意义。
东南大学
2021-04-11