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XM-SM智能中医舌诊、面诊图象分析仪系统
XM-SM智能中医舌诊、面诊图象分析仪系统
XM-SM智能中医舌诊、面诊图象分析仪系统采用一体化设计，将舌诊仪、面诊仪融于一体，可进行舌像采集分析与处理、面像采集分析处理等辅助诊断教学。
一、舌像采集分析处理：
■ 计算机控制内部相机进行自动对焦拍摄，操作简单，图像清晰，完全实现舌象采集自动化。
■ 采用数字化舌象采集平台与标准化方法还原，使舌象真实再现。
■ 内部摄像采用模拟自然光源并能进行光线调节，使采集环境保持稳定。
■ 在特定的光源环境下，采用摄像头获得舌像信息，对舌体图像的颜色、纹理、轮廓进行特征提取，由计算机将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对判断，给出舌象分析结果。
■ 可以随时查询病例报告。
■ 可以分析舌质颜色、舌苔颜色、舌形状、舌态。
■ 软件可以根据实际舌象的瘀斑、点刺、齿痕、裂纹等症状用文字显示舌象特征、临床病症以及饮食及用药建议。
二、面像采集分析处理：
■ 通过对病人面部图像进行分割、人机病症问诊作答，结合医生专业诊断，给出专业诊断结果并打印成报告，该系统能达到辅助中医临床诊断的作用，从数据库中读取面诊以及问诊信息数据，建立和编辑病例，建立中医诊断报告。中医面诊检测分析系统采用形状模型实现对眼睛、鼻子等器官进行定位，提取出额头、下颏和两颧区等人脸区域。通过采用K-means算法对面部图像的颜色进行提取，计算不同的颜色聚类中心的距离而进行面部颜色的分析；通过采用改进的2DPCA对面部图像进行特征抽取，通过计算测试样本特征与训练样本特征之间的余弦距离，实现对面部图像的光泽分析。
■ 面象采集主要是在特定的光源环境下，采用高清晰摄像头
获得患者面部的图像信息，将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对，给出面色分析结果。可分析12种面色：青色、赤色、黄色、白色、黑色、正常、淡白、淡红、红、
深红、暗红、紫黑。
■ 测试结果用表格显示，简洁易懂，并可以生成PDF文件保存以便查询，也可以打印报告。
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
泉州水处理、莆田水处理、厦门水处理
产品详细介绍
反渗透是一种以压力为推动力的膜分离过程。随着膜性能的提高，反渗透技术将发展成为进行分离、分级、提纯和富集的化工分离新技术。
反渗透技术的主要特点：
能耗低
结构紧凑
操作简单易维修
自动程度高
不污染环境
反渗透技术广泛应用于给水处理；城市自来水的净化；制取电力、医药、医疗和食品等行业的纯水、超纯水、注射用水和食用纯净水的制备；海水和苦咸水的淡化制取饮用水等。
反渗透系统由反渗透装置及其预处理和后处理三部分组成。反渗透系统的核心是反渗透装置，预处理是反渗透装置能否长期稳定运行的前提，后处理用以满足不同处理对象的最终产水水质指标
泉州市大华膜科技有限公司
2021-08-23
基于图的反欺诈分析框架
本项目开发的流量预测系统，主要功能是预测未来某一天的资金流量，设计了一套深度学习系统用来精确预测未来某天的资金流量
中山大学
2021-04-10
阵列天线布阵及方向图技术
随着现代无线通信技术的快速发展，许多应用场合要求天线的辐射方向图具有低副瓣的特性，为了能够更好的满足系统设计要求，往往需要把若干个天线按照某种方式排列构成阵列天线。排列方式可分别均匀和不均匀排列，其中等距阵列天线可以精确地控制各个阵元的激励，以产生低副瓣的辐射方向图，但是往往需要复杂的馈电网络，不仅提高了系统的辐射损耗，而且增加了天线系统的设计和制造难度。相比之下，不等距阵列天线具有独特的优势，如减少系统所需的阵元数量、避免辐射方向图出现栅瓣、实现低副瓣的辐射方向图和具有简单的馈电网络等等。然而，涉及阵元分布位置的辐射方向图综合问题是非线性的，使得不等距阵列天线的方向图综合比均匀阵列天线困难和复杂。团队围绕大型阵列天线设计、方向图优化特别是在布阵方面的应用已进行了系列化的研究领域，近年来完成了多个省级科技项目，重点研究涵盖了不等距阵列天线、泰勒-指数等多种复合函数模型和模组化激励幅度及其对阵列特性和方向图的多控优化技术等。发表相关的IEEE、EI检索论文10多篇，在新型阵列天线的结构设计、方向图优化等方面取得了系列成果。 从投资的角度，阵列天线批量研制工艺要求虽相对较复杂，但采用常规具有一定精度的机械加工设备或者高稳定度的PCB制版设备，就可以完成具有一定集成度的阵列结构，设备寿命较长，在高科技设计技术的保障下操作调控也很方便。扣除产品的后期包装和推广成本，利润极高，需求量大，保守估计各种类别的阵列天线年产值都会在数千万以上，属于低投入高回报的产业，核心点在于材料结构及天线设计。 项目投资额视合作关系而定，一般前期投入每个特需专项前期150~200万人民币，后期追加及提成 (不包括厂房等投入)。
厦门大学
2021-04-11
地理图课云教学平台
精彩可视， 促培地理思维！
中教启星地理图课云教学平台包含学科精品资源库、学科特色工具、简单炫酷的授课工具和简洁的备课云平台。
平台自带的学科精品资源库包含课程资源、交互地图资源和底图图层、动画图层资源和其它多媒体资源四种资源形态，其中，仅交互地图资源的资源量已达1400 余幅，动画图层资源量达到2100 余幅。
教师使用系统提供的地图和课程直接上课，可以修改或取部分形成自身课程上课，可以利用资源和工具，高度自制满足个人教学需求的地图和课程上课，或者教师提出定制需求，提供定制资源服务。
平台可以实现教师通过常态化普通班班通设备，开展精彩炫酷地理课教学。教师运用地理图课云教学平台，通过图表、图像等，把知识直观地呈现出来，能充分调动学生的视觉感官，积极引导学生主动地概括、抽象知识，培养学生独立思考的习惯，促进学生创造性思维，有助于师生将抽象的问题、概念直接与现象对应，直观解决学科难点、重点，并提高学生的形象思维能力、审美能力、表达能力，对于学生素质的提高，实现学生全面发展大有益处。
中教启星地理图课云教学平台已覆盖初高中课标涉及的所有内容。
学科精品资源库
学科特色工具
简单炫酷的授课工具
简介的备课云平台
怎么用地理图课云平台？
北京中教启星科技股份有限公司
2021-08-23
温州实验台效果图
提供温州实验室整体规划、温州实验室试验台设计方案、安装，欢迎有求购实验台、试验台的单位、学校来电咨询。
备注：以上是温州试验台效果图的详细信息，如果您对温州试验台效果图的价格、型号、图片有什么疑问，请联系我们获取温州试验台效果图的最新信息。
咨询电话：0577-67473999
温州市育人教仪制造有限公司
2021-08-23
美江智图电子白板
产品详细介绍
一）硬件部分
1、感应方式: 红外光学感应技术。
★2、定位及书写方式：提供4点、16点、25点定位模式；专用电子笔、教鞭实现书写。
3、画面比例: 4:3。
4、尺寸：板面≥86英寸，有效感应区域≥82英寸。
★5、硬件性能：感应分辨率：≥12800*9600；采样率90帧/秒；跟踪速度不低于16m/s，定位精度≤2mm。
6、电源要求：无需外接电源，USB直接供电。
★7、材质：白板边框采用高抗压铝合金边框，板面采用高抗压、高耐磨、可用磁性材料吸附的金属投影材料，白板背部采用冷轧镀锌钢板。
8、传输方式：支持有线或无线传输。
★9、电子白板耐用性能：可承受不低于 50 千克的冲击，板面出现明显凹陷或凸起时，不影响电子白板交互式操作使用；除可承受95%以上湿度环境下的正常使用外，泼水到互动板面不影响电子白板交互式操作的使用。
★10、快捷键：板面拥有双边彩色中文快捷键，快捷键数量不少于28个；
11、多系统平台支持功能：白板硬件需支持WINDOWS XP及WINDOWS7/8系统，电脑开机后可直接实现触控操作；
★12、触控要求：支持4笔书写，且4个人同时书写互不影响
★13、书写笔：采用红外压感式金属笔、金属教鞭
（二）软件部分：
1、操作界面简单方便，功能多样，支持对软件界面自定义
2、3D多媒体教学功能：
1）具备3D白板浏览功能，可对任意板面进行书写、擦除、保存，并能添加和删除白板页面；
2）具有将标准PPT文件自动转化为3DPPPT浏览的显示功能，可左右拖动点选页面，书写、擦除播放并能进行标注和擦除；
3）支持图片库、视屏库的3D浏览模式；
2、智能放映功能：在标准PPT的全屏播放模式下，可暂停动画播放并进行标注和擦除；
★3、具备自主设置抗干扰功能；
4、可直接在白板上对其他多媒体设备进行控制操作；（选配功能，需定制）
★5、资源库功能：软件自带本地小学、初中和高中版资源库，按年级、学科命名分类，以素材形式独立呈现（非网络版）。
武汉美江兴邦科技股份有限公司
2021-08-23
天津市级课程思政优秀案例-Python数据分析与应用 - 奥运奖牌数据分析
本思政案例值巴黎奥运会火热举办之际，以奥运会数据为载体，引导学生运用Python的Pandas库进行数据清洗、筛选与聚合分析，并通过Plotly工具实现数据可视化。案例巧妙融合数据分析技能培养与思政教育，通过剖析我国奥运奖牌数据变化，让学生直观感受国家体育事业的蓬勃发展，深切领悟体育强国战略背后蕴含的国家意志与民族精神。同时，鼓励学生从数据中探寻体育精神内核，内化于心、践之于行，涵养积极人生态度与爱国情怀。此外，案例数据可视化呈现国际竞技格局，助学生理解多元包容、拓宽国际化视野，增强民族自豪感与文化自信，实现知识传授与价值引领的有机统一。
天津市大学软件学院
2025-05-21
分层检测空移键控传输系统接收端数据检测
包括以下步骤：第一步、确立接收端模型；第二步、化简接收端模型；第三步、通过分层检测算法解调出发送的数据。本发明的基于分层检测的空移键控传输系统接收端数据检测方法，其误码（BER）性能随着搜索半径的增加逐渐逼近最优检测算法（ML），当搜索半径为发送端天线数目时，本发明的检测算法等价于最大似然检测算法。本算法通过对每层进行计算排序使得在较小的搜索半径下可获得接近最优检测算法的误码率性能，因此本发明能在获得较好性能的同时，大幅度降低接收端算法的复杂度。
电子科技大学
2021-04-10
基于大数据的能源互联网能量管理系统
随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。
清华大学
2021-04-11