作为影像实训中心的高端设备，新华医疗可为学校提供多种线圈定制设计，可选配MRI图像三维重建后处理软件及灌注分析等高端模块，可全真模拟医院放射科当今主流MRI的整个扫描及图像处理流程，让学生亲身体验，学以致用，协助高校建设高水平仿真职业环境校内MR实训室。

集成一体化先进结构方案，新一代高性能测量与分析仪器，专为模电教学实验精心设计，具有毫伏级的高品质信号，完全开放的实验电路，高效支持模电课程的实验教学及课程设计，增强学生的综合设计和工程实践能力。

本发明提供了一种用于模拟抽油杆柱扭转变形及弹性恢复的模拟器,包括头部构件,中间连接构件以及尾部构件,头部构件的一端具有方形凸部,头部构件的另一端具有第一内凹套筒,中间连接构件的一端具有用于与第一内凹套筒配合的第一圆柱形部,中间连接构件的另一端具有第二内凹套筒,尾部构件具有与第二内凹套筒配合的第二圆柱形部,第一,二内凹套筒的底部的径向内侧设有第一,二环形滑槽,在第一,二圆柱形部的端部上沿周向方向一体地设有分别连接于第一,二弹性元件的一端的多个第一,二圆柱体,第一,二弹性元件的另一端固定连接于第一,二内凹套筒的底部的螺纹孔中,多个第一,二圆柱体能够在第一,二弹性元件的作用下沿第一,二环形滑槽滑动.

本发明公开了一种面向卫星故障的多星编队系统分布式协同导航滤波方法，采用无迹卡尔曼滤波‑扩展卡尔曼滤波算法作为基本的滤波算法，通过将上一时刻的计算结果作为反馈值，代入到当前时刻进行节点的计算结果验证，判断节点计算是否正常，并以此为依据，对一致性算法的权值进行自适应计算，最后使用协方差交集算法进行数据融合

本发明公开了一种基于GNSS/INS深组合导航的双速率卡尔曼滤波方法，包括以下步骤： 1、根据载体的初始位置、速率和姿态信息构建状态方程，初始化卡尔曼滤波的参数； 2、进行M步步长的状态预测更新，得到先验状态量的预测值。 3、对先验状态量进行修正，得到后验状态量的预测值。 4、对状态量的误差和系统误差协方差矩阵进行自适应更新，并用后验状态量预测值对惯性导航结果进行补偿，得到载体位置、速度与姿态信息； 5、补偿完成后更新该方法可以在GNSS/INS深组合导航的数据融合算法过程中，降低因GNSS卫星数据更新频率低或卫星数据失锁导致的截断误差；同时解决因INS数据与GNSS数据不同步导致的导航定位误差。

非常规交叉口的通行模式是在交叉口上游设置预信号，组织左转和直行车流交替使用进口道来提高通行能力，是一种对策交叉口拥堵的新思路。其虽已在我国数个城市有过实际应用案例，但多由于缺乏坚实的理论和技术支撑而不得不以失败告终。本团队将基于自身既有的非常规交叉口理论研究成果，构建非常规交叉口的失效概率模型，建立预防死锁、动态启用和动态控制的机制与优化方法；此外，基于驾驶行为和选择偏好研究，设计综合考虑驾驶员适应性和车道排队均衡的动静态交通语言系统。本项目研究前期已经发表8篇相关论文，取得1项国家发明专利和1项软件著作权，在此基础上将通过与优秀的企业、单位合作，以面向应用为目的，一方面继续深化成果的科学性和实用性，另一方面，实现成果的推广应用，为研究机构，交通规划、设计和管理领域提供新的技术支撑，为预防和缓解交通拥堵提供有效的应用系统，解决实际交通问题的同时，服务于整体交通系统品质的提升。 在资源、环境等多约束下，相对于道路拓宽等传统手段，非常规交叉口方案是更具可持续性、更有前景的交通拥挤对策手段。本项目研究成果既能够为是否选择非常规交叉口通行模式提供理论支持，也能为非常规交叉口的优化设计提供技术支撑，因而成果可以广泛地应用于城市道路交通设计和拥挤管理之中。研究成果还可以为起草考虑非常规交叉口通行模式的交叉口规划设计规范，为缓解交通阻塞，提高交通系统的稳定性与可靠性提供理论基础和技术支持。进一步，设计的软件可以直接应用于非常规交叉信号设计方案的制定。最后，在此基础上形成的交叉口交通流分析、实验和优化技术，对于研究复杂交通系统问题具有广泛的应用效果。  图1 非常规交叉口通行模式示意图    A: 预信号控制                           B: 主信号控制图2 上海共和新路临沂路非常规交叉口   本研究的内容是交通工程领域里出现的新问题，以非常规交叉口的适应条件和优化方法为重点，以预防和缓解交通拥挤、提高通行能力和节能减排等应用为理论研究的导向。项目研究所转化的成果具有可观的经济、社会效益，主要包括： 1）成果可服务于研究机构：促进对交叉口新型通行模式的探索及其适应性分析、优化设计理论与方法的研究及应用； 2）成果可服务于交通规划、设计和管理领域：成果将为非常规交叉口的规划设计规范奠定基础；为非常规交叉口交通设计、管理实践提供新的技术支持，并在交通拥挤管理的实践中发挥重要作用； 3）成果可服务于系统开发与咨询机构：为基于新模式的交通控制、交通设计咨询和辅助系统开发提供技术指引。

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的干扰信号识别方法。本发明的方法主要包括构建卷积神经网络；对接收到的干扰信号做预处理，将其作为卷积神经网络的输入样本；根据待识别信号的类别，将信号样本及其对应的类别构建为训练集，利用构建的训练集训练构建的卷积神经网络；根据训练的卷积神经网络，对每个预处理后的信号样本进行识别，获得未知信号的所属类别。

成果描述：本实用新型公开了一种用于铁路调度系统的信号接入装置,其通过模数转换模块与调度信号生成装置连接,将调度信号生成装置输出的调度信号转换为调度数据；通过协议转换器与模数转换模块连接,将模数转换模块输出的调度数据转换成网络数据,上位机通过与协议转换器连接,而获取协议转换器输出的网络数据,并通过局域网将网络数据传输给铁路调度服务器。因此,本实用新型通过将以高速串行SPI协议传输的调度信号转换成网络数据,使铁路调度系统能够直接地获取各个站点的调度信号。市场前景分析：本实用新型通过将以高速串行SPI协议传输的调度信号转换成网络数据,使铁路调度系统能够直接地获取各个站点的调度信号。与同类成果相比的优势分析：国内领先