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四步触诊、肛查、阴道检查监测考核指导模型
功能特点: 1、四步触诊、肛查、阴道检查监测考核指导训练模型采用优质材料制成,外观形象,材质柔软有弹性,手感逼真。 2、模拟孕妇可充气调整腹部隆起。可进行四步触诊法训练与考核。 3、可进行阴道检查与肛查以确定胎位。 4、可进行骨盆测量训练
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
Lake Shore 218温度监视器台式低温监测仪表
产品介绍: 美国 Lake Shore 218是功能丰富的温度监视器8个传感器输入,几乎可以与任一个二极管或电阻型温度传感器配合使用。连续显示所有8个通道,显示单位是K, °C, V 或 Ω。测量输入是按低温测量的要求设计的,但是监视器的低噪音、高分辨率、宽量程范围等特点,使其应用在非低温的环境中也是理想的。 您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”,就能看到我们的企业店铺,联系更加方便快速!  Lake Shore 218温度监视器台式低温监测仪表 主要特点 • 使用合适的传感器,操作时的*低温度可以达到1.2K • 8个传感器输入 •支持二极管和电阻型传感器 • 连续8个输入显示为K, ℃, V 或 Ω为单位的读数 • IEEE-488 和 RS-232C 接口,模拟输出和报警继电器 • 有2个型号可供选择:218S 和 218E • CE认证 您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”,就能看到我们的企业店铺,联系更加方便快速! Lake Shore 218温度监视器台式低温监测仪表 传感器输入显示 美国 Lake Shore 218温度监视器具有八个恒流源(每个通道一个),可以与多种传感器配合使用。输入设置可以通过前面板完成或通过计算机接口完成。监视器的八个通道分为两组,每组中的四个通道必须连接一种类型的传感器(比如四个通道全都是铂电阻传感器,或者全都是硅二极管传感器)。 两个高分辨率的A / D转换器可以提高218温度监视器的更新速率。因为不需要等待电流源转换,所以218比其它品牌的扫描式监视器能更快地读取到温度读数。218温度监视器每秒可读取到16个温度读数,也就是说每个通道每秒可读到2个温度读数。还可以关掉部分输入通道的方法来获得更高的读数率。 您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”,就能看到我们的企业店铺,联系更加方便快速! 温度曲线 美国 Lake Shore 218温度监视器含有标准的硅二极管和铂电阻传感器的温度曲线。它每个通道可以储存一条200点的用户自定义曲线,所以可以支持多种传感器类型。 Lake Shore校准的CalCurves™同样可以被存储为用户曲线。内置的SoftCal™1算法也可以将DT-470系列二极管和铂电阻的温度曲线进一步改善,做为用户曲线储存到218 中。 Lake Shore用在硅二极管和铂电阻传感器上的SoftCal™ 算法,对于用户希望得到比标准曲线更高的精度,但并不需要传统的标定的情况是很好的解决方案。 SoftCal™ 算法采用几个已知的温度参考点点来修正传感器的标准曲线,从而达到更高的精度。 您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”,就能看到我们的企业店铺,联系更加方便快速! 接口 美国 Lake Shore 218温度监视器可获得的计算机接口有并口(IEEE-488,仅218S有此接口)和串行计算机接口(RS-232C)。每个输入都有高、低值报警,并且提供锁定和非锁定操作。218S中的八个继电器可用于故障报警或执行简单的开关控制。218S包括两个模拟电压输出,用户可以选择输出数据的比例和数据进行输出,包括温度、传感器单位、或线性方程的结果。在手动控制下,模拟电压输出也可以作为一个电压源用于其它应用程序。   显示 美国 Lake Shore 218温度监视器八个显示位置的内容用户可配置的。读出的数据源是温度单位、传感器单元和数学*算函数结果。为使用方便,输入的通道号和数据源一直显示在前面板。显示的数据每秒更新两次。 1 Lake Shore SoftCal™的校准对于硅二极管和铂电阻传感器需要更高精度时是比较好的解决方案,但是这种校准并不是真正的传统意义上的校准。SoftCal校准是采用标准曲线的可预测性来改善单独传感器在几个已知温度参考点的精度。    
北京锦正茂科技有限公司 2022-09-28
城市交通信号控制和优化系统
研究了中心控制和优化软件。结合用户的需求和比较现有软件,开发了灯组定义、相位定义、相位序列定义、相位配时模块。信号机直接以以太网连网,通讯模块负责接收信号机的各项参数,并发送指定的相应数据。进行了配时优化研究。在优化时采用固定周期的方法,相位的绿信比作为优化变量进行优化。
东南大学 2025-02-08
基于视听融合的智能导盲机器项圈系统
1.成果原理:通过图像增强算法优化恶劣天气下导盲犬视野,结合Transformer模型实现环境多模态语音描述,并通过手机平台实现远程监控与交互。 2.创新点:恶劣天气适应性(突破传统导盲设备在雾霾、雨雪等极端场景的视觉限制);多模态交互(支持语音合成、家人音色定制及实时场景描述,兼顾安全性与情感需求);轻量化设计(项圈重量适配犬只行动,避免传统穿戴设备的负担)。 3.应用场景:视障人士日常出行、导盲犬训练基地、公共复杂环境。 4.应用案例:与吉林外国语大学、科大讯飞联合开展技术验证,完成实验室原型测试。 5.成果获奖: 2023年“互联网+”大学生创新创业大赛吉林省铜奖 2024年“挑战杯”吉林省大学生创业计划竞赛银奖 6.成果评价:丰富了国内导盲生物辅助设备研究内容,获吉林省大学生创新创业大赛重点支持,技术专利布局中,市场潜力预估超800万视障人群需求,助力东北地区智能装备产业升级与民生福祉提升。
吉林外国语大学 2025-05-07
寒旱地区被动式生态户厕系统
该方案针对寒旱区户厕用水不便、冬季上冻、清掏成本高等问题,提出了一种创新解决方案。通过太阳能加热技术与柔性材料结合,有效减缓冬季上冻问题,同时提高粪便堆肥发酵效率,确保极寒天气下的正常使用。方案优势如下: 人性化设计:粪便无害化处理减少蚊蝇滋生和异味,提升农村人居环境。温感座圈、扶手、置物架及太阳能照明等设施,提高冬季如厕舒适度和老年人如厕安全性。 环境友好:便器无需用水,粪尿经无害化处理后可直接还田利用,降低环境污染风险和碳排放。 经济可持续:相比同类设备,施工和使用成本显著降低。高效防冻措施减少施工复杂度,太阳能加热和好氧堆肥技术降低水电支出,减量化处理减少清掏频率,便于农民自行还田利用,进一步降低维护成本。 获得UNICEF(联合国儿童基金会) 2024imaGen Ventures全球挑战赛,最终十佳项目(中国唯一团队),获得国际可持续专家一致好评,5月份正式发布。
清华大学 2025-05-16
基于黄金分割比例的菱形模板双尺度图像去噪方法
本发明涉及一种基于黄金分割比例的菱形模板双尺度图像去噪方法。本发明的技术要点是采用菱形模板并进行自适应模板扩充,利用参与计算的信号点的距离权重和灰度权重的归一化权重进行去噪。本发明的优点是菱形模板中参与计算的所有信号点到中心点的距离方差较小,尽可能避免了距离过远的信号点参与滤波计算;根据噪声密度取部分信号点参与计算,不仅降低了计算复杂度,而且降低了模板内可能存在的其他噪声及边缘对滤波效果的影响;模板中横向包含的像素点和纵向包含的像素点个数之比为1:0.618,充分利用了数学的经典理念,也符合人的视觉习惯。实验结果表明,本发明既能处理低密度噪声,又能处理高密度噪声,噪声密度越高,相对效果越好。
河北师范大学 2021-05-03
一种基于运动颜色关联的视频图像显著性检测方法
本发明公开了一种基于运动颜色关联的视频图像显著性检测方 法,包括:获得视频图像的静态显著性图;提取场景的光流向量场;对光流向量场进行初步分类并抛弃最大分类区块;将视频图像从 RGB 颜色空间转换到 HSV 颜色空间;根据 HSV 颜色空间 H 分量中对应颜 色在输入图像中出现的频率,生成颜色直方图;针对光流向量场有效 分类区块中的每个向量,将其范数投射到颜色直方图的相应区间中去, 得到每个颜色区间的运动尺度变量;得到每种颜色的运动显著性值并 投影到原图像生成运动显著性图;将运动显著性图与静态显著性图相 加得到最终显著性图。本发明的方法可以有效地将运动特征纳入显著 性考虑范围,在现有的运动视频测试集上能取得优于传统方法的结果。
华中科技大学 2021-04-11
一种基于字典渐近更新的人脸图像超分辨率方法
一种基于字典渐近更新的人脸图像超分辨率方法:在训练阶段,采用去一法对低分辨率人脸图像训 练集的每张低分辨率人脸图像进行超分辨率重构,得到一层低分辨率中间字典;以此低分辨率中间字典 作为新的低分辨率人脸图像训练集输入,重构得到新一层的低分辨率中间字典;重复上述过程,最终得 到多层低分辨率中间字典。在测试阶段,根据输入的低分辨率人脸图像,上一层低分辨率中间字典和高 分辨率人脸图像训练集,对输入低分辨率人脸图像进行超分辨率重构,得到预估高分辨率人脸图像;重 复上述过程,最终重构出高分辨率人脸图像。本发明可得到更高质量、与真实情况更为接近的重建效果。
武汉大学 2021-04-13
一种基于支持向量回归的 SAR 图像适配性预测方法
本发明公开了一种基于支持向量回归的雷达图像适配性预测方法。所述方法包括:学习阶段,提取 SAR 图像多维特征构成学习集;对学习集样本特征预处理后,将其分为学习集 L1、L2,然后用学习集L1 训练支持向量机,并用得到的 SVM 模型对学习集 L2 进行分类,根据分类正确率、样本特征和类心之间的距离计算各样本的适配率;之后利用学习集特征及其相应的适配率,拟合回归得到适配性预测函数模型;预测阶段,对待评估的 SAR 图像
华中科技大学 2021-04-14
一种基于场量分析的视频图像显著性检测方法
本发明公开了一种基于场量分析的视频图像显著性检测方法,包括以下步骤:S1 获得视频图像的静态显著性图;S2 根据连续的视频帧提取场景的光流向量场;S3 通过聚类方法对光流向量场进行初步分类并找出最大分类区块;S4 通过每个分类区块与最大分类区块之间的对比生成差异性能量;S5 规范化差异性能量,获得运动显著性值并生成运动显著性图;S6 将该运动显著性图与所述静态显著性图线性加权相加得到最终显著性图,即可实现对视频图像的显著性检测。本发明的方法综合利用视频场景的静态特征和动态特征来得到显著性映射结果,特
华中科技大学 2021-04-14
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