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一种多传感器数据融合的盾构机实时导向系统
一种多传感器数据融合的盾构机实时导向系统，包括激光全站仪、激光标靶、第一棱镜、第二棱镜、后视棱镜以及计算机，所述后视棱镜用于检测测量过程中全站仪的位置是否发生变动，所述激光标靶用于实时测量盾构机的姿态角，所述第一棱镜和第二棱镜分别安装在盾构机两端，所述激光全站仪通过发射激光测量所述第一棱镜和第二棱镜及激光标靶棱镜在大地坐标系下的坐标，再结合上述激光标靶测量得到的姿态角数据，由计算机计算得到多组姿态角并进行融合处理，即可得到优化的盾构机姿态角，实施对盾构机的实时导向。本发明在标靶内部传感器出现故障或是
华中科技大学
2021-04-14
基于物联网技术和多信息融合的煤炭生产计量监控系统
本技术整合了土地复垦学、土壤学、生物学、地质学、化学和信息技术科学等相关学科，采用物理模拟实验与数学模型相结合、理论分析与实际观测相结合的研究方法，通过模型建立、GIS 完全结合和系统开发，实现不同重构措施下的不同年限的复垦农田作物动态预报，揭示重构措施-复垦年限-复垦质量（作物产量）的动态响应机制，为矿山土地资源可持续利用提供技术支撑。
（1）建立复垦土壤水氮运移和作物生长联合模型。联合模型包括作物生长发育、土壤水分运移、土壤氮素运移三个子模块；
（2）在 GIS 的基础上进行二次开发，确定数据库管理的结构、数据调运和追加的程序，编写用计算机程序。开发能与 GIS 完全结合的水氮运移和作物生长模拟联合模型组件及其配套的数据库，构建基于 GIS 和模型的复垦农田土壤作物产量预测系统；
（3）采用智能化土壤作物系统模型和 GIS 结合的耦合模型，实现不同重构措施下的不同年限的复垦农田作物动态预报，揭示重构措施-复垦年限-复垦质量（作物产量）的动态响应机制。
安徽理工大学
2021-04-13
【深化产教融合 培育创新人才】产教融合与高素质人才培养论坛
第62届中国高等教育博览会——产教融合与高素质人才培养论坛
中国高等教育博览会
2024-11-11
高级外科多技能训练模型XM-DJA
XM-DJA高级外科多技能训练模型
一、功能特点：
■ XM-DJA多技能外科操作组合模型由肠管吻合训练架，血管钳夹、切断、结扎训练架，打结训练器，皮肤切开缝合模块组成。
■ 肠管吻合操作模块：可供学生进行肠管的钳夹、切断和吻合训练。
■ 血管钳夹、切断、结扎训练架：可供学生进行血管的钳夹、切断、结扎训练。
■ 打结训练器：可在狭小空间内进行深部打结技术的训练。
■ 皮肤切开缝合模块：可进行外科皮肤切开、缝合、打结、剪线、拆线等技术的训练。
■ 此模型底部有吸盘，可以固定于桌面上，便于操作，模型上所有练习模块均可以更换，拆卸方便。
■ 可反复进行练习。
二、标准配置：
■ 高级外科多技能训练模型：1个
■ 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
XM-DJA多技能外科操作组合模型
XM-DJA高级外科多技能训练模型
一、功能特点：
■ XM-DJA多技能外科操作组合模型由肠管吻合训练架，血管钳夹、切断、结扎训练架，打结训练器，皮肤切开缝合模块组成。
■ 肠管吻合操作模块：可供学生进行肠管的钳夹、切断和吻合训练。
■ 血管钳夹、切断、结扎训练架：可供学生进行血管的钳夹、切断、结扎训练。
■ 打结训练器：可在狭小空间内进行深部打结技术的训练。
■ 皮肤切开缝合模块：可进行外科皮肤切开、缝合、打结、剪线、拆线等技术的训练。
■ 此模型底部有吸盘，可以固定于桌面上，便于操作，模型上所有练习模块均可以更换，拆卸方便。
■ 可反复进行练习。
二、标准配置：
■ 高级外科多技能训练模型：1个
■ 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
关于“多模态网络与通信”等5个重点专项2023年度项目正式申报书填报的通知
按照科技部关于国家重点研发计划重点专项评审立项的总体要求和部署，科技部高技术研究发展中心已经完成了“多模态网络与通信”、“先进计算与新兴软件”、“高性能计算”、“信息光子技术”和“微纳电子技术”5个重点专项2023年度申报项目预申报书形式审查、预评审等相关工作，并已通过国家科技管理信息系统进行了反馈，请各项目牵头单位及项目负责人及时查看系统通知及邮件。现就填报项目正式申报书（含预算申报书）的有关事项通知如下。
科学技术部
2023-08-18
农业水文与水土环境团队在基于多源数据融合的高分辨率遥感蒸散发模型方面取得新进展
该项研究工作提出了新的面向复杂种植和灌溉条件的农业区遥感蒸散发时空数据的融合方法，该算法采用农业区相对均匀气象和灌溉条件的水文响应单元代替传统的分解窗口，并提出一种ET校正的方法，基于作物种植结构对ET进行分解和重构。
中国农业大学
2022-06-01
车体结构高效模态轻量设计程序
本成果解决了车体结构板件参数多、数量大，现有商业软件难以开展车体优化设计等难题，实现了车体结构的快速建模、高效模态分析和轻量协同优化设计，计算效率较商业仿真软件大幅度提高。同时，本成果还具有以下创新点：
1.研究车体结构材料的形状和构成特性，提出了基于图像识别的车体智能建模方法，关键节点的精准度可保持在95%以上，提高了车体结构在横截面维度建模的效率和便捷性。
2.研究车体截面的几何特性，采用向量化的计算方式对车体截面实现了特性表征，提高计算效率的同时也为后续轻量协同优化提供了支持。
3.探究车体结构的变形特点，提出CUF高阶梁理论的截面降阶和动刚度法轴向降阶方法，在保证精度前提下最大限度减小自由度，进一步提高了建模和计算效率。
4.研究车体结构的力学特性，结合机器学习等高效优化算法，构建结构尺寸、形状、拓扑优化设计模型，实现大规模多设计变量的轻量化及动力特性优化研究，计算效率与传统优化方法相比提高3个数量级，优化效果可提升10%左右。
5.本成果所用框架和算法均采用PYTHON语言编写完成，具有完全自主知识产权，可突破国外限制。
中南大学
2024-03-15
基于多线索数据管道融合的铁路接触网杆柱标识信息的确定方法
"本发明公开了一种基于多线索数据管道融合的铁路接触网杆柱标识信息的确定方法，主要步骤有：1)数据管道建立；2)数据管道交汇点生成；3)多线索数据管道融合进行杆号及公里标推算；4)数据管道更新。本发明方法充分利用了接触网图像识别的中间结果，通过多线索数据管道的融合可以精确推算出杆号或公里标被遮挡、污染等视觉不可识别的图像在序列中的位置，可适用于电气化铁路接触网巡检图像的支柱号、公里标图像识别结果的进一步校验和修正。本发明基于多线索数据管道的推算方法也可以用于类似此类应用的任务中。 "
西南交通大学
2016-10-20
一种基于多特征融合的面向对象的建筑物变化检测方法
本发明公开了一种基于多特征融合的面向对象的建筑物变化检测方法，首先求得图像像素点的形态 学建筑指数(MBI)，纹理特征和慢特征分析图(SFA);利用 MBI 指数和纹理特征进行 FNEA 分割;然 后求出每个对象的三个特征值，再作差，并利用 K 均值聚类算法求阈值，得到特征变化图;再利用 AC 指数进行后处理;利用熵值法对不同的特征变化图求权重，按照权重设定阈值求得变化图像;最后利用 投票法进行后处理。得到变化检测结果。
武汉大学
2021-04-14