本实用新型公开一种数学函数教学用数形结合一体装置，包括装置主体、细化网格装置和固定座，所述装置主体上设置有粗网格、L型长圆槽、中心轴和坐标轴；所述细化网格上设置有细化网格条、连接条和拨动把手；所述固定座上设置有固定槽、支撑槽、蝶形锁紧螺杆和内六角螺栓。本实用新型结构简单，造价低廉，通过将桌子边沿卡在支撑槽内部，通过蝶形锁紧螺杆将固定座与桌子固定，将装置主体放在固定槽内部，通过内六角螺栓将装置主体与固定座连接，根据实际的教学情况，通过设置的纵向网格和横向网格，在L型长圆槽内部进行移动，这样就可以实现一个比较密集的网格，这样就方便复杂曲线图形的描绘，这样就达到了预期效果，还方便了教学。

哈尔滨工程大学函数/任意波形发生器采购项目竞争性磋商

本发明公开了一种基于 Copula 函数获取多风电场容量可信度的 方法，包括：考虑风电场尾流效应，将风速时间序列转换为风电场出 力时间序列，依据数值大小对该序列进行状态归并，再进行非线性拟 合得到单个风电场的出力的边缘分布；选取用于描述下厚尾特性的 Clayton-Copula 函数描述各风电场出力间的相关关系，根据风电场历史 出力数据，采用两阶段极大似然估计法对已选择的 Copula 函数进行参 数估计，得到多风电场出力联合概率分布的相关参数；将基于 Clayton-Copula 函数的多风电场出

产品详细介绍商品说明：  型号 ID-01 工作频率 125（Khz） 读卡时间 0.08（s） 品牌 荣士 电源功率 0.2（W） 感应距离 8-15（cm） 感应方式 非接触式读卡 适用卡类 EM4100系列 类型 感应式读卡器       较之于同行的特点 专用USB设备接口,只需一条USB线连上电脑; 应用国际一流的纠错防冲突技术，读卡速度快; 公司自主开发生产,性能价格比高; 低返回率,保修速度快,可根据用户需求提供OEM产品! 提供ACTIVEX控件，可用于WEB网页开发！ 产品介绍 ID-01型USB接口ID卡读器 是我公司运用行业最新技术开发出来的一种低成本高性能电脑外部设备,通过本公司提供的专用高性能驱动程序和接口动态库函数，可在自己的电脑软件上控制读卡、驱动蜂响器声响。 有卡在感应区时指示灯会闪，此时调用动态库函数读卡可确保一次100%能读出卡号，不必要在程序上循环多次调用读卡函数。无卡指示灯会停止闪动。 技术参数 1． 即插即用，专用电脑USB接口，本公司提供驱动程序，动态库接口，例子源码开发包。点击下载开发包 2． 由电脑USB接口提供稳定的电源，无需外接电源，并内置电源保护。 3． 一个LED指示灯和一个蜂鸣器，刷卡时蜂鸣器响一声，指示灯闪一下。 4． 支持μEM4001、4100或及其兼容的RFID，频率：125kHz，感应距离为80mm-150mm。 5． 调用读卡函数可读出全部5字节卡号，而不仅仅是一般读卡器的]四个字节。 6． 功耗<0.2W、低功耗造就低故障率。 7． 支持Windows95/98/2000/XP。 8． 国内读卡器流行的外形，(尺寸:长×宽×高）10.8cm×7.8cm×2.8cm。

本发明公开了一种基于拉曼光谱技术的藻种分类识别方法，包括：取相同藻种的多个样本，每个样本均为当前藻种的活体藻液，采用拉曼光谱仪获取各个样本的拉曼光谱原始信息；对采集的拉曼光谱原始信息进行预处理，得到对应的预处理谱图，然后采用偏最小二乘法从各预处理谱图中提取主因子；更换藻种，获得与不同藻种相对应的主因子；以所有藻种的主因子作为输入，以与各主因子相对应的藻种分类为输出，建立BP神经网络模型；取待鉴别活体藻液，获得该待鉴别活体藻液的主因子并输入所述BP神经网络模型，获得待鉴别活体藻液中所包含的藻种分类。本发明实现了基于拉曼光谱技术的藻种快速准确分类，大大简化了操作步骤，缩短了检测时间。

本发明公开了一种基于被动毫米波极化成像的材料分类方法； 首先利用毫米波辐射计成像系统在无极化照射环境中获取给定入射角 下场景的水平极化图和垂直极化图；再根据水平极化图和垂直极化图 计算得到“线极化比”图像；然后统计分析“线极化比”的分布规律， 利用阈值估计公式估计“线极化比”阈值；最后根据分类准则，实现 对场景中的金属材料和非金属材料的分类。本发明能非接触、被动地 对金属材料和介质材料的进行有效分类，并且不受环境辐射变化的影 响，具有很好的鲁棒性，可用于金属目标的遥感与探测、金属危险品 的安全检测与预警等领域。

本发明提供了一种基于音频信号特性分类的无参考音频质量评价方法和系统，包括步骤：步骤 1， 基于有参考音频质量评价模型建立训练模型，采用机器学习获取不同类型音频信号的音频质量与网络参 数的关系，即无参考音频质量评价模型；步骤 2，在音频信号网络传输中，将当前丢包率、当前延迟时 间和当前丢包数据的音频信号类型输入无参考音频质量评价模型，获得当前音频质量。本发明对不同类 型信号采用不同的质量评价关系式进行质量评价，能更真实地反映用户体验。

1. 痛点问题 2021年12月，生态环境部会同相关部门印发了《“十四五”时期“无废城市”建设工作方案》，指出将在100个左右地级及以上城市开展“无废城市”建设，对提升城市固体废物的全过程管理水平提出了更高的要求。然而，当前我国许多城市固体废物产生量持续加大，无害化处置能力尚未得到有效保障，处理设施布局零散，固体废物精细化、信息化管理水平较低，在构建先进的城市固体废物管理模式中面临顶层设计、基础设施、管理体系等软硬件条件的不足，显著影响“无废城市”建设成效及固废管理领域碳减排目标的实现。亟需改进传统碎片式、分种类、智能化水平较低的固体废物管理模式，依托物联网和智慧支撑技术形成多种类型固体废物分类-收运-协同处置全链条系统性方案，充分发挥固废处置中的减污降碳协同增效作用，提升城市固体废物处理在全环节规划设计、工艺技术集成优化、工程及园区的可持续运营等方面的综合实力。 2. 解决方案 针对城市固体废物全过程管理问题，本项成果发挥清华大学环境学院循环经济产业研究中心在城市固体废物管理理论研究、工艺优化调控和规划决策应用等领域的长期积累，开发“无废城市”建设顶层系统规划工具，研发全链条工艺模拟与优化技术，搭建基于物联网和大数据的城市固废智慧化管理平台，形成能够有效服务于“无废城市”建设的城市固废分类-收运-协同处置全链条系统性解决方案。具体包括： （1）针对城市固体废物处理处置系统存在的现实问题，在整个城市层面构建从源头分类减量到末端处理处置、处理设施协同共生的工程技术体系和管理运营模式，打造处理设施协同共生、碳减排和二次污染集中控制效果显著、实现物质有序循环和能量梯级利用的多源固废协同处置园区，构建无害化、资源化、可持续的城市循环代谢链网； （2）开展多源固废处理处置工艺机理模拟，揭示固废-水-能耦合代谢路径与减污降碳潜力空间，实现工艺参数优化；模拟不同固废管理路径对物流、能流的影响，支撑不同应用场景下涵盖源头分类及减量化、污染处理处置、残余物集中控制全过程的工程技术体系优化； （3）基于物联网、智能监控、在线仿真技术等，构建城市固废管理多源异构大数据系统，形成原创性固废智慧管控技术，支撑建立集固废监测、溯源、预报、应急、调控等功能于一体的可视化管理平台，提供多场景、多效能、智慧化城市固废系统性解决方案。 合作需求 （1）与从事城市固废处理、再生资源回收利用、静脉产业园建设等领域的企业以及绿色金融机构开展业务合作； （2）项目孵化需办公场地500平米，天使轮融资需求约3000~5000万。

本发明公开了一种人流量统计系统中分类器的自动选择方法，属于视频监控及模式识别技术领域。本发明包括：预先设定多个成像视角，分别离线训练一个分类器；在线学习时，针对当前输入图像，对各分类器分别执行下述操作：检测目标，将当前检测出的行人目标与已有的跟踪目标进行关联，对未关联的跟踪目标采用跟踪算法进行跟踪，将未关联的检测目标加入跟踪目标队列中；对跟踪目标队列中符合条件的目标进行计数；若所有分类器所计目标数均未超过阈值，

本成果提出的基于超像素样本扩充的空谱全卷积高光谱图像分类方法有效的利用高光谱图像的超像素分割结果指导伪样本扩充增加了训练集样本数量，解决了高光谱图像有标记样本的稀缺问题，同时空谱的全卷积分类网络也充分利用了多尺度的空间特征和光谱特征实现了较高的分类精度。 成果非涉密，专利申请已经提交。 实验采用反射光学系统成像光谱仪（ROSIS）传感器获取意大利北部帕维亚大学（Pavia  University）的高光谱图像数据。该数据集由 103 个光谱带组成，共 610×340 像素，光谱覆盖范围从 430nm 到 860nm，空间分辨率为 1.3m。该数据集一共含有 9 个类别的 42776个有标记样本，选取每类 30 个有标记样本作为训练集，其余作为测试集。 由下表可以看出，在每类选取 30 个样本的情况下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 数 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表证明了使用了伪标签样本扩充的空谱全卷积网络的本方法在小样本情况下每个类的分类准确性均优于 DFFN 和 CNN，达到了较好的分类效果。 表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果