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太阳能的应用材料
宁波浪力仪器有限公司（余姚市朗海科教仪器厂）
2021-08-23
太阳能电池演示器
宁波浪力仪器有限公司（余姚市朗海科教仪器厂）
2021-08-23
体适能机M-8810
软性握把，多重把位
专业的软性握把，具有良好的舒适性，提升用户运动中的安全指数。
多重把手带动上肢运动达到全身运动。
11.6 超大LED显示屏
用户可通过触摸选择不同等级阻力和锻炼模式，操作更加直观、反应灵敏。
阻力系统：20 种阻力级别
踏步行程：250mm
跨步行程：700mm
整机尺寸：1535×920×1595（mm）
包装尺寸：1660×990×1580（mm）
净重/毛重：188/244kg
最大承重：150kg
山东迈宝赫健身器材有限公司
2021-08-31
朗能LED格栅系列黑板灯
灯具采用整体式铝合金结构设计，造型简洁、易于安装； 灯罩采用优质pc扩散材料,有效减少嫁光； 釆用优质高效的隔离恒流驱动，高p无频闪； 密封式设计、防尘、防蚊虫；技术性能指标符合国家强制认证标准；
广东朗能电器有限公司
2021-08-23
一种能充分利用液化天然气冷能的蓄冷冷库系统
本发明公开了一种能充分利用液化天然气冷能的蓄冷冷库系统，它包括液化天然气气化系统、乙二醇循环系统和冷水循环系统，它还包括蓄冷系统和制冷系统，其中，(1)液化天然气气化系统包括液化天然气—乙二醇换热器；(2)乙二醇循环系统包括两个串联回路；(3)冷水循环系统包括水循环管路；(4)蓄冷系统包括蓄冷循环管路；(5)制冷系统包括经冷凝器的出口依次与压差调节阀、循环水泵、止回阀、蒸发器、板式换热器以及冷凝器的进口相连的制冷循环管路。本发明的优点：该系统在不影响液化天然气气化的前提下，起到液化天然气冷量削峰填谷的功能，有效改善制冷循环的能效比，充分保证了制冷性能稳定。
天津城建大学
2021-04-11
【中国青年报】吉林省AI赋能职业教育创新发展联盟成立
5月23日下午，吉林省AI赋能职业教育创新发展联盟成立揭牌仪式在长春举行。
中国青年报
2025-05-24
基于深度学习和压缩感知理论的新体制水下光学成像
一、项目简介 关注、认识和经略海洋是当今世界的共识，作为认识海洋、开发和利用海洋和保护海洋的重要手段和工具，水下机器人一直是世界各主要国家科技发展的重点领域，而水下成像系统则是让机器人看的更远、更清楚，从而更为有效的感知水下世界的关键。 然而，由于水下的光学成像环境复杂而恶劣，水体对光能量的高吸收特性和水中微粒对成像光束的散射，使得水下光学成像技术的成像距离较短。采用主动照明技术等方法可以增加成像距离但同时成像质量下降。现有的各种水下成像技术难以同时兼顾成像距离和成像质量。同时同一种水下成像技术在不同的水体条件下成像距离相差很大，这又造成了针对不同水体条件成像系统调整复杂度的提高和时效性的降低。 项目利用深度学习和压缩感知等新的理论突破，结合水下距离选通技术和水下主动照明技术等构建新体制远距离水下光学成像系统，期望能够有效解决成像距离和成像质量难以兼顾的水下成像难题，使其成为继声呐成像和普通光学成像之外的第三类水下成像技术，为水下机器人、科考、资源考察、军事等领域提供一种有效的成像技术手段。 二、前期研究基础 课题组是国内最早一批从事压缩感知成像研究的课题组，在压缩感知成像领域已有多年积淀，已完成国家自然科学基金3项，在研1项。发表学术论文近10篇。课题组近年来在将深度学习与压缩感知相结合方面率先开展相关研究工作，并在医学成像领域取得了显著的成绩。 三、应用技术成果 合作企业已有水下机器人样机 四、合作企业 福建海图智能科技有限公司是福建省专业从事小型水下机器人、小型ROV\AUV\ARV、声呐产品、水下光学影像产品开发设计的高科技公司，是长期专注海洋探测及水下影视领域技术前沿的技术公司。公司位于厦门和福州两地，有西北工业大学、华南理工大学、厦门大学、重庆大学、福州大学、福建师范大学等相关院系博士、教授近40人组成的科研团队。公司产品在欧洲、美洲及中国大陆均有销售。
厦门大学
2021-04-11
由直剪和单轴压缩试验确定砂土邓肯-张模型参数的方法
本发明公开了一种由直剪和单轴压缩试验确定砂土邓肯-张模型 参数的方法，包括以下步骤：(1)利用直剪试验得到砂土内摩擦角；(2)利用单轴压缩试验得到砂土侧限压缩模量 Es 的多个值；(3)计算 体积模量 B 的多个值，并得出参数 kb 的值与参数 m 的值；(4)根据体 积模量 B 的表达式或任意一个体积模量 B 的值，得出参数 k 的值；从 而最终得到砂土邓肯-张模型中参数 k、参数 n、参数 m、参数、以及参数 kb 的值。本发明通过对关键中间参量的种类及 它们的试验获取方式等进行改进，与现有技术
华中科技大学
2021-04-14
一种基于空间-时间多预测模式的无损压缩方法与系统
本发明公开了一种基于空间-时间多预测模式的无损压缩方法，包括：(1)利用星载成像系统获取序列图像 f；(2)把步骤(1)获取的每一·771·帧图像 fk,k＝1,划分成互不重叠且大小为 M×N 的子块 fk,i,i＝1,2Su,m.I，SumI 为子块总数，M，N 为预设值；(3)令步骤(2)中第 3j+1,j＝0,1,...帧图像为参考帧图像，进行分块 JPEG-LS 编码；(4)第 3j+2 和3j+3 帧图像参
华中科技大学
2021-04-14
一种基于 GPU 和 CPU 混合平台的高速无损数据压缩方法
本发明公开了一种基于 GPU 和 CPU 混合平台的高速无损数据 压缩方法，包括：CPU 读取待压缩数据文件，将该待压缩数据文件从 内存拷贝到 GPU 的全局存储器中，设置 GPU 上的线程块组 bk[a]，每 个线程块中的线程个数 b，设置压缩字典窗口的长度为 c，并设置指向 第一个压缩字典窗口的头部指针为 p_dic_h，设置预读窗口大小为 d， 指 向 第 一 个 预 读 窗 口 的 指 针 p_pre_r ， 该 指 针
华中科技大学
2021-04-14