本发明提出一种基于双向门控时空融合与自适应小波分解的刀具磨损分类方法，包括：采集原始数据，划分训练集和测试集，并进行预处理；构建动态自适应小波网络，按奇偶索引对原始信号进行分解，得到近似系数和细节系数；进行插值上采样处理，保留原始尺寸，再对近似系数实例归一化，将其作为振动信号的频域特征；构建双向门控时空特征融合器，通过多头门控机制动态更新水平和垂直隐藏状态，捕捉输入的长期磨损趋势和局部瞬态特征；将两个模块的输出进行拼接，得到综合特征，进而得到刀具磨损的分类结果；通过训练集和测试集验证模型性能，得到最终的刀具磨损分类模型。本发明能更有效地识别磨损状态，为刀具维护提供有力支持。

本发明选择结核杆菌生长期和休眠期主要的保护性抗原Mtb10.4和Hsp16.3，构建融合蛋白Mtb10.4-Hsp16.3（MH）。在大肠杆菌中表达纯化该蛋白，将该蛋白和佐剂混合构建亚单位疫苗，分别于BCG初免后12、14周加强免疫C57BL/6小鼠两次，最后一次免疫6周后检测细胞免疫反应，最后一次免疫后10周进行结核菌毒株H37Rv攻击。结果：该融合蛋白能在大肠杆菌中稳定大量表达，经离子交换层析、凝胶过滤层析和疏水层析三步纯化得到纯度较高的蛋白；构建的亚单位疫苗免疫动物可产生针对结核杆菌特定抗原（Mtb10.4和Hsp16.3）的特异性细胞和体液免疫应答，具有较强的免疫原性；毒株攻击后，小鼠肺脏结核菌数量明显少于PBS组和BCG组。结论：本发明成功构建、表达和纯化不带任何标签的融合蛋白MH,此蛋白可诱导较强的细胞和体液免疫应答并具有一定的动物保护效应，有望成为临床结核病预防和治疗的候选疫苗。

产品概述 斯科信息RFID智能工具柜是基于物联网射频识别技术的专业化资产管理系统，集成了先进的RFID读写设备、智能控制终端和多层安全验证模块。该解决方案实现了对工具、仪器设备的无人化自助借还、实时库存盘点和全生命周期管理，大幅提升企业资产利用效率和管理精细化水平。 核心技术特点 1. 智能识别管理系统 采用高性能RFID读写器与定制化天线阵列，确保99.9%的识别准确率 支持高频(HF)与超高频(UHF)RFID标签，兼容ISO15693、ISO18000-6C等多协议标准 专利抗金属标签技术，有效解决金属环境下的信号干扰问题 2. 多重安全验证机制 支持IC卡、指纹识别、人脸识别、密码验证等多种身份认证方式 可配置权限管理体系，实现人员-工具-权限三级对应 开门超时报警、非法取用报警、异常操作实时记录 3. 智能化管理平台 云端SaaS管理平台，支持多网点、多柜体统一管理 实时库存可视化看板，工具状态一目了然（在库、借出、待维修、报废） 自动生成工具使用报表、人员借还统计、工具利用率分析 工作流程 身份认证：用户通过IC卡/生物识别验证身份 智能借出：系统自动识别取出工具并记录关联信息 自动归还：关门自动盘点，更新库存状态 异常处理：未授权操作实时报警，支持工具追溯查找 数据同步：所有操作数据实时上传至管理平台 性能指标 盘点速度：整柜盘点≤3秒（200件工具） 识别准确率：≥99.9% 系统响应：＜1秒 数据存储：本地存储≥10万条记录，云端无限扩展 环境适应性：工作温度-20℃~60℃，湿度10%~90% 行业应用解决方案 电力行业 安全工器具定期检测管理 绝缘工具有效期智能提醒 工器具使用培训记录关联 航空维修 专用工具校准周期管理 航材设备使用记录追溯 适航要求符合性管理 智能制造 生产线工具智能调度 使用时长统计与寿命预警 工具维护保养自动提醒 客户价值 管理效率提升：工具盘点效率提升10倍以上，人力成本降低60% 资产利用率优化：工具共享率提高40%，减少重复采购 安全管理强化：实现100%操作可追溯，安全事故降低80% 决策支持：数据驱动管理优化，提供精准的采购和报废决策依据 技术服务支持 斯科信息提供全生命周期服务： 需求调研与方案定制 系统部署与集成服务 操作培训与技术支持 系统升级与维护服务 📞 联系我们：19925314483获取行业解决方案详情与演示体验斯科信息技术团队为您提供专业的RFID工具管理咨询与定制化服务

本发明公开了一种基于乳腺数字影像融合技术的个性化乳房假体制作方法，该制作方法包括以下步骤：获取影像数据→乳房三维激光扫描+胸部CT扫描→分别进行三维激光扫描数据及胸部CT数据的三维建模→进行两种数字影像的融合→获得融合的乳房三维数字模型→3D打印。该基于乳腺数字影像融合技术的个性化乳房假体制作方法，通过乳房三维扫描和CT的复合影像融合，能够获得站立位的有着内部结构的乳房三维数字模型。并通过3D打印技术打印出个性化的乳房假体，对于得到更好的手术效果，有着很大的作用。解决了既往传统影像学方法不能同时得到站立位的具有清晰乳房内部的结构，而只能通过软件来进行弥补的问题。

本发明公开了一种基于子空间融合和一致性约束的准稠密匹配扩展方法。首先获取可靠的种子匹配，在种子匹配周围选定待扩展区域。然后对区域内的所有待扩展像素点进行稠密 SIFT 特征提取，并通过子空间学习将待扩展点的特征信息和位置信息进行融合。在寻找匹配时，利用一致性约束学习一个局部非刚体变换，该变换与仿射变换·748·等模型相比可以更好地描述非平面复杂场景。每一次扩展完成之后，对扩展结果进行优化，剔除不好的匹配