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点通学堂
产品详细介绍
●点通学堂电脑端
以教学管理信息系统为主，集教务管理、消息互动、班级博客、教育资讯于一身，为广大师生和家长提供优质的教学交流服务。教
师不但能迅速的布置作业和下达学习任务，而且能有针对性地进行指导，做到因材施教，同时通过对学生成绩进行分析，引导学生查漏
补缺、巩固知识、提升成绩！
●点通学堂手机端
是基于在线学习和交流的远程教育类应用，坐拥各大运营商服务支撑，具有运行速度快、耗费流量少、操作方便等特点，弥补了传
统教育类应用功能单一的劣势，是教育类手机应用发展的新突破。不仅能查看学生的作业、成绩与消息，还能全面的了解学生在校内、
校外的学习情况和生活状况。
苏州点通教育科技有限公司
2021-08-23
一种基于点云与影像数据的三维可视化方法和系统
本发明公开了一种基于点云与影像数据的三维可视化方法和系统，其中方法的实现包括：采集目标场景的影像数据和点云数据；对点云数据进行上采样，将上采样后的点云数据投影到影像数据中进行融合，对进行融合后的点云数据进行着色，得到彩色点云数据；利用彩色点云数据进行三维渲染，得到目标场景的三维可视化模型。本发明实现了从数据采集和融合到最终渲染显示的点云三维可视化，有助于激光点云技术的拓展，提高了点云数据对于普通用户的可访问性和
华中科技大学
2021-04-14
整车动力总成优化匹配和设计
整车的动力总成的性能优化不仅涉及到整车的结构设计、发动机整体性能（整个运 行范围）的优化，而且更重要的是动力系（发动机）和传动系（整车）的优化匹配。过 去，在整车开发中往往忽略了这个关键部分：或没有引起足够的重视，或没有实现同步 开发；没有合适的评判体系（尤其是综合评判），试验和模拟计算以及设计不能协调等 等。所以，整车动力总成的性能达不到最佳状态。 本项目从 1996 年开始，经过 10 余年的研究，建立了动力总成的综合评价体系，进 行了模拟计算（商用软件）与试验技术（试验台架和方法、国家标准等）协调性的研究， 收集、整理了动力总成设计的国家和企业标准，建立了较完善的、可行的、具有实用价 值的整车动力总成开发体系，先后完成了国内 4 个公司委托的科研项目。 本项目提出的“整车动力总成综合评价体系”经与企业合作的科研项目实用验证， 证明对提高动力总成的综合性能是有理论意义和实用价值的。 本项目的部分研究成果 “整车动力总成综合性能评价体系构建、模拟计算和试验的协 调以及在整车开发中的应用“获得 2006 年汽车行业科技成果二等奖。
同济大学
2021-04-13
履带式车辆动态性能匹配
这里所讲的履带式车辆动态性能匹配，是指履带式车辆机械及液压传动动力特性及 热特性仿真与分析系统；是应用系统动力学方法及系统工程方法，整合传统底盘理论、 液压液力传动理论、地面力学理论及传热学等多个学科，发展而出的一种针对工程机械 或越野式车辆动力性能的综合性系统理论体系，此理论体系可根据车辆各传动元件参数 及行驶环境特征，定量得出其性能的动态化表现以及各传动环节的能量消耗和发热量， 可实现以下功能： 夹具 干涉 1． 可分析车辆行驶各瞬态和稳态时的性能表现，在产品设计阶段就可实现其性能 的预测； 2． 可对车辆在不同工况、不同路面环境下进行性能评价，在一定程度上指导车辆 元件针对不同路面环境的匹配方案； 3． 可实现对车辆冷却要求的定量化表述，指导各车辆传动环节的散热冷却系统匹 配设计。 此理论体系还可进一步发展为车辆元件匹配优化方法，机电一体化控制基本模型等， 支持工程机械和越野式车辆未来的智能化和节能化发展。 1．模块化：模型建立由模块拼接，可适应多种不同车辆机型的分析，极大地提升 了系统的覆盖面。 2．动态化：模型描述了车辆中个元件的惯性（质量、转动惯量等）及弹性（弹簧、 液容等），可描述动态工作过程。因此可接受动态载荷输入，以适应工况负荷变化时车 辆性能的研究。 与已有的动态仿真模型相比，本分析系统具有以下优点： 1． 多物理形态：体系中综合了原动机（柴油机），机械传动系统（变速箱，车桥， 履带驱动），液压传动系统（泵，管路，马达，缸），液力传动系统（变矩器），热系统 （冷却循环，散热器）多个方面的研究成果，综合性强，有效满足大系统分析需要。 2． 对环境开放式：结合大气温度，地面特性等外界环境，可分析同种机型在不同 环境下的性能反应，对于车辆适应性的提高可起到促进作用。 3． 功率损耗性能评价：可分析功率在传输过程中的损耗，进而获得对车辆性能的 评价方法，更科学的评价车辆产品的匹配合理性。 4． 机-热系统统一的热平衡解决方案：机械-热系统一体化模型，工程化应用了传 热学的相关成果，可实现对车辆冷却要求的定量化表述，指导各传动环节的散热冷却系 统设计。
同济大学
2021-04-13
精准匹配搏动式人工心脏
精准匹配搏动式人工心脏利用快速精密驱动技术、血液破坏流场优化设计和无传感器定位技术等设计制作的一种搏动式人工心脏辅助装置（包含有搏动式血泵、控制器等），可帮助衰竭心脏提供人体所需要的搏动血流。 精准匹配搏动式人工心脏主要用于心脏外科领域，治疗严重的心脏病。具体的用途有：对心脏直视手术后严重的低心排出量综合症，帮助心脏稳定患者的血流动力学；在急性心肌梗死并发心源性休克时，利用与自然心脏的反博改善心肌供血，为进一步的手术治疗赢得时间；对需要进行心脏移植的病人提供过渡桥梁，同时因为可实现与自然心脏的精准匹配辅助，有望增加心衰患者心功能恢复的机会，有减少心脏移植需要的可能。 本装置已取得多件国家发明专利，在电机驱动、结构设计等多方面取得重要进展。
上海交通大学
2021-04-13
一种工件定位方法及定位系统
本发明公开了一种工件定位方法及定位系统，该定位方法包括 以下步骤：1)定位模型构建，通过 RSSI 值采样及人工神经网络训练获 得定位模型；2)待定位超高频 RFID 标签定位：2.1)工件进入监测区域 的网格中，根据超高频 RFID 读写器数量及位置分布，确定待定位超 高频 RFID 标签所在的监测区域；2.3)获得 RSSI 值，输入到定位模型 中，输出待定位超高频 RFID 标签所对应的网格位置坐标；2.4)检查待
华中科技大学
2021-04-14
精密加工刀具-工件相对振动主动控制平台
机床的振动最终都决定了刀具和工件的相对振动，是影响表面加工精度的主要因素之一，特别是加工过程中的振动控制决定了加工系统的稳定性。其中加工的振动主要是高频的主轴振动，主要引起主轴和工件的相对振动，并通过动态力最终反映到动态性能的评价指标上。我们通过在工艺系统中增加主动控制单元，从而能够通过其产生的控制力来实现切削振动的主动抵消。
上海理工大学
2021-01-12
基于TLD算法和步态算法的六足多地形追踪机器人
机器人在煤矿救援领域发挥着越来越重要的作用，但仍存在无法精确识别灾后环境、无法适应井下复杂地形以及难以检测、定位井下生命体等问题。
一、项目进展
创意计划阶段
二、负责人及成员
姓名
学院/所学专业
入学/毕业时间
柳佳乐
自动化18-2
2018-2022
刘浩峰
计算机科学与技术18-7
2018-2022
石少勇
测控技术与仪器18-2
2018-2022
栾广鑫
电气工程及其自动化18-5
2018-2022
李明晶
测控技术与仪器18-1
2018-2022
三、指导教师
姓名
学院/所学专业
职务/职称
研究方向
杨洪涛
机械工程学院
教授
精密测试技术、仪器精度理论及应用、自动化测控系统
凌六一
电气与信息工程学院
教授
智能信息处理、光电检测及环境光谱探测技术
苏树智
计算机科学与工程学院
副教授
人工智能、模式识别、机器视觉、信息融合、深度学习等领域
四、项目简介
目前，机器人在煤矿救援领域发挥着越来越重要的作用，但仍存在无法精确识别灾后环境、无法适应井下复杂地形以及难以检测、定位井下生命体等问题。为此，本团队充分利用六足机器人高稳定性和多地形适应性的优势，应用激光雷达、深度相机和其他辅助传感器，设计仿生六足煤矿救援机器人，结合SLAM、A*、ROS等先进技术，实现矿井灾后局部复杂环境的三维地图构建、地形障碍物识别以及机器人自主路径规划。机器人所获信息实时无线传输至上位机，帮助救援人员快速制定科学有效的救援方案。
安徽理工大学
2022-07-25
在光强分布不均匀环境下的融合光流和SIFT特征点匹配的低动态载体速度计算方法
本发明公开了一种在光强分布不均匀环境下的融合光流和SIFT特征点匹配的低动态载体速度计算方法，通过安装在移动载体上的车载摄像机采集载体的动态图像，采用金字塔Lucas?Kanade光流和SIFT特征点匹配两种算法分别检测出当前帧和下一帧图像中的特征点并对其进行匹配，然后根据匹配成功的若干对特征点所对应的像素位移计算出在载体坐标系下的速度V光流、VSIFT，并将两者的差值ΔV以及加速度差值Δa输入到改进的自适应卡尔曼滤波器,对光流法计算得到的载体速度VSIFT进行直接校正。通过本发明求取速度精度高和求
东南大学
2021-04-14
肿瘤医学图像智能诊断算法
简介：
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。
层级分割模型示意图
分类模型可视化热图
2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。
钼靶乳腺图像预处理
双侧双体位深度学习网络
优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-05-15