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一种残余应力层深分布辅助测量装置及方法
本发明公开了一种残余应力层深分布辅助测量装置，包括底部 支撑装置、工件支撑装置、传感器支架及位移传感器，所述底部支撑 装置包括底座、两导轨、伺服电机和滚珠丝杠机构，所述工件支撑装 置包括连接板、V 型块和工件限位机构;所述工件限位机构包括安装 在连接板上的限位架及安装在限位架上的压紧装置，所述压紧装置位 于 V 型块的上方;所述传感器支架安装在底座上，所述位移传感器上 下位置可调整地安装在传感器支架上，所述位移传感器用于与 V 型块 上的待测区域接触
华中科技大学
2021-04-14
XM-411人体浅层淋巴和浅静脉分布模型
XM-411人体浅层淋巴和浅静脉分布模型
XM-411人体浅层淋巴和浅静脉分布模型可拆分为2部件，显示人体浅淋巴及浅淋巴管的回流、浅静脉的分布情况。
■ 右半侧显示浅层结构：
· 颈外浅静脉及其属支、上肢的头静脉、颈外静脉和前臂正中静脉、下肢的大小隐静脉及其属支。
· 颈浅淋巴结、肘淋巴结、腹股沟浅淋巴结的分布位置及它们的收集范围。
■ 左半侧显示下列结构：
· 颈深淋巴结和腋淋巴结的配布以及它们各收集的范围。
· 显示人体左半侧的浅层肌肉的位置形态。
■ 尺寸：1/2自然大，35×23×82cm
■ 材质：玻璃钢材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
脑神经在头颈部分布模型、十二对脑神经
XM-639脑神经在头颈部分布模型（十二对脑神经）
XM-639脑神经在头颈部分布模型（十二对脑神经模型）上带部分颅底，眶的上壁和外侧壁已剖掉，暴露出眼球、眼球外肌和眶内神经、下颌支及部分颞骨、颈部浅层肌除去暴露出脑神经在颈部的分布；颅底内面可见十二对脑神经出入颅底孔裂的情况，在正中面上，上鼻甲粘膜内可见嗅神经丝穿筛孔进入嗅球，切开鼻腔外侧壁暴露翼腭神经节及其分支；眶内显示眼球、眼球外肌，
动眼神经、滑车神经、展神经、三叉神经眼支和睫状神经节的位置的分布；下颌支及颞骨一部已切去，显露三叉神经的上颌神经，下颌神经的走行、分支、分布和下颌下神经节；面神经在面神经管内分出岩大浅神经和鼓索的情况，舌咽神经、迷走神经在颈部走行、分布情况，副神经支配胸锁乳突肌和斜方肌，舌下神经进入舌内等情况。
尺寸：放大2倍，42.5×15×40cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-D004头面部自主神经分布电动模型
XM-D004头面部自主神经分布电动模型
XM-D004头面部自主神经分布电动模型显示头面部副交感神经的传导路、脑干中的动眼神经副核、上泌涎核和下泌涎核，脊髓断面上的灰质侧角等传导通路。
一、显示内容：
■ 副交感部低级中枢
■ 动眼神经副核
■ 上泌涎核
■ 下泌涎核
■ 脊髓灰质侧角
二、技术参数：
■ 尺寸：49×23×65cm
■ 材质：PVC材料+木框
三、标准配置：
■ XM-D004头面部自主神经分布电动模型：1台
■ 电源线：1根
■ 说明书：1册
■ 保修卡合格证：1张
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
数字技术对大学生在线学习效果的影响
本研究使用疫情期间对334所高校在线教育的调查数据,将数字技术分为技术环境、技术知识和技术技能三类,采用多元排序Logit模型检验数字技术对大学生在线学习效果的影响。实证分析发现:(1)三类在线学习的教学技术均显著促进学生有效学习;(2)技术环境、技术知识和技术技能三者具有显著的依存关系;(3)大学生在线学习的技术支持存在"数字鸿沟"和"数字代沟"问题,而"数字学沟"问题并不明显;(4)在线教学互动中存在数字"反哺"行为,即在线教学情境下的学生对教师、高技术对低技术学生群体存在带动作用。最后,本文提出要实现"三个转变",即提升学生在线学习数字化生存素养、加强对弱势院校学生在线学习保障,以及促进师生和生生在线教学互动互助。
西南财经大学
2021-02-01
一种行人重识别的度量学习方法和系统
本发明公开了一种行人重识别的度量学习方法和系统，其中方法的实现包括：收集两个摄像头下行人目标的特征向量，建立正样本对特征向量集合和负样本对特征向量集合，计算正、负样本对特征向量的距离，对正样本对特征向量进行单阈值约束，对负样本对特征向量采用双阈值进行约束，在正、负样本对特征向量的距离约束条件下建立基于度量矩阵的损失函数，以损失函数值最小为目标迭代更新度量矩阵，这种方法可以有效的减轻图像背景、噪声等无关变量对矩阵
华中科技大学
2021-04-14
一种基于深度学习的多目标抓取方法及系统
本发明公开一种基于深度学习的多目标抓取方法及系统，属于计算机视觉与机器人控制技术领域，方法包括获取待抓取目标的图像以及深度信息，基于目标抓取检测模型得到抓取点的坐标，输入机械臂生成抓取指令抓取至少一个目标；其中，通过相机标定算法建立映射模型，改进YOLOv5网络和GRCNN网络构建目标检测模型和抓取点预测模型；目标抓取检测模型的数据处理方法包括将待抓取目标的图像以及深度信息，输入目标检测模型检测目标和抓取点预测模型确定抓取点，得到图像采集设备坐标系下的抓取点坐标，并基于映射模型转换为机械臂坐标系下的抓取点坐标。本发明解决了现有技术中存在的目标识别精度不足、抓取点计算不准确以及缺乏实时性的问题。
南京工程学院
2021-01-12
基于迭代学习的多机械臂变批次协同阻抗控制方法
本发明公开了基于迭代学习的多机械臂变批次协同阻抗控制方法，包括以下步骤：步骤1，构建多机械臂动力学模型，并根据机械臂的性质和假设将多机械臂变批次协同阻抗控制问题描述为期望轨迹、期望相对配置和交互力之间的动态关系，得到目标阻抗模型；步骤2，基于所述目标阻抗模型得到多机械臂变批次协同阻抗控制目标；步骤3，针对所述阻抗控制目标设计分布式的迭代学习阻抗控制律，使每个机械臂仅通过邻域的阻抗信息来获得期望的阻抗。本发明使得每个机械臂能够通过与邻居的交互来调整阻抗参数，从而在不确定的动态环境中实现更好的协作和性能提升。
南京工业大学
2021-01-12
ST STM32F103 CORTEX-M3 ARM学习板
上海皮赛电子有限公司
上海皮赛电子有限公司
2021-02-01
ST STM32F407 CORTEX-M4 ARM学习板
2020年8月25日上午，由上海皮赛电子有限公司研发、设计与生产的“学而精”系列ST STM32F407 CORTEX-M4 ARM 实验箱在中国科学技术大学通过了《嵌入式与微机原理》课程组的验收，标志着该门课程的教学与实验的内容成功地从X86架构转向了ARM架构，以适应市场的变化与人才培养的需求。
ST STM32F407 CORTEX-M4 ARM实验箱是由上海皮赛电子有限公司自主研发、设计与生产的，基于ST公司CORTEX-M4 ARM内核的处理器STM32F407ZGT6，配合独立按键、矩阵键盘、拨码开关、红外线遥控器等输入设备，和数码管、LED发光二极管、128*64 LCD液晶屏等显示设备，I2C/SPI/SD卡存储设备，DS18B20数字温度采集/ADC&DAC模拟信号采集/光强信号采集等传感设备、MIC/LINEIN/LINEOUT音频接口，RS232/RS422/USB/CAN通信接口等，使得学生们可以在该实验箱上完整地进行《嵌入式与微机原理》课程所需的所有实验。
中科大嵌入式与微机原理实验室
ST STM32F407 CORTEX-M4 ARM 实验箱运抵现场
我司技术工程师李工在给实验室管理老师们进行设备的现场演示与培训
GPS&北斗EMOD扩展模块定位功能现场演示
验收过程中，我司技术工程师为验收组做了详细的操作演示与技术讲解，获得了一致好评。验收组全体成员对“学而精”系列ST STM32F407 CORTEX-M4 ARM 实验箱从硬件功能设计、防静电处理、USB端口取电、板载J-Link8下载器以及箱体上、下盖结构设计等各方面均给予了高度的评价，希望今后继续与上海皮赛电子有限公司合作，为在中国科学技术大学打造高度集成化、现代化和新颖化的实验室而努力！
中科大何力老师、梁晓雯老师、杨晓宇老师与我司朱哲勇经理合影
上海皮赛电子有限公司
2021-02-01