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DNA快速杂交仪
宁波华茂文教股份有限公司 2021-08-23
一种基于PID算法控制的电磁直立车
本实用新型公开了一种基于PID算法控制的电磁直立车,包括车体,所述车体顶部设有蓝牙模块,所述蓝牙模块电性连接PCB控制电路板,所述PCB控制电路板设置在所述车体内部,且所述PCB控制电路板上设有PID控制器,所述PID控制器的一侧电性连接陀螺仪,所述陀螺仪一侧设有加速度传感器,所述加速度传感器电性连接所述PID控制器,所述PID控制器电性连接驱动电机,所述驱动电机设置在所述车体内腔的底部,且所述驱动电机设有两个,两个所述驱动电机的旋转轴分别朝向相反的方向,所述旋转轴上连接行驶轮,本实用新型简化直立车
安徽建筑大学 2021-01-12
基于分层智能搜索算法的玻璃切割优化软件
切割问题和装填问题在学术界属于一类经典的NP 难问题,它们有着众多的变种,例如:一维的背包问题,二维的矩形切割问题,三维的装箱问题等。其中以二维的场景应用最为广泛,相关求解算法可以作为玻璃、板材、管材、服装切割套料智能制造的算法内核。 本软件的主要用途是针对玻璃切割的场景提出求解多约束的矩形切割问题的分层智能搜索算法,为玻璃切割方案提供全局优化,实现原料利用率的最大化,在节约资源的同时提高产量。
华中科技大学 2022-03-28
一种基于遗传算法的矩形检测方法
本发明的涉及一种对图像中矩形进行检测的方法。本发明旨在 寻找图像中矩形的最佳四个顶点集合,首先对图像进行边缘检测,获 得由图像中所有边缘点组成的集合即边缘空间,然后用四个边缘点表 示一个矩形个体,简称为个体,通过计算四个边缘点之间连线的存在 性和夹角接近直角的程度来计算个体的适应度,选择适用度高的个体 进行交叉和变异操作来产生新一代的个体。通过多次选择、交叉和变 异操作最终找到组成矩形四个顶点的最佳集合。该方法基于遗
华中科技大学 2021-04-14
综合数字化经营实训实践管理平台
大者希综合数字化经营实训实践管理平台,简称大者希数字网平台,是综合数字化经营生产性平台,是无代码低代码应用开发平台,采用B/S 架构,SaaS云服务模式,可视化操作,开箱即用在平台基础上形成自己的数字化经营综合应用。主要包含网站、B2B2C综合商城平台、轻应用小程序、AI在线云图设计、H5交互宣传应用、互动营销、智能客户关系管理SCRM、数字门店运营管理、智能教育应用、域名管理、短信平台、公众号助手、企业邮箱等相关应用功能模块。 平台实训特点:项目真实运营、建设和运营一体化全程实训实践。 产品适用范围:培养数字化复合应用型人才,学科专业+数字营销应用方向    
希润数字技术(武汉)有限公司 2024-08-13
岩巷快速掘进综合 岩巷快速掘进综合 配套技术
根据岩巷围岩特性,采用分类布孔原则,提出了中深孔不同深双阶掏槽全断面一次爆破新技术,系统地研究了岩巷掘进矸石运输系统,通过对岩巷钻爆法掘进主要工序时间进行测试分析,合理配置施工机具和优化施工工艺,提出了适用于岩巷快速掘进的施工工艺流程与劳动组织管理方式,实现了爆破、支护、出矸等施工工艺与劳动组织的有机结合,通过集成、创新,形成了岩巷快速掘进综合配套技术。(1)技术先进:全断面一次起爆,炮眼利用率达 95%以上。(2)施工简单:矸石运输系统采用皮带运输与矸石仓和梭车相结合的方式,实现了出矸的连续作业,提高了装运岩能力。主要 技术;( 1)根据岩巷围岩特性,经理论分析和试验研究,提出中深孔不同深双阶掏槽全断面一次爆破技术。掏槽眼采用大直径炮眼、大直径药卷、不同深双阶掏槽技术;周边眼采用小直径炮眼,小直径药卷,光面爆破技术。研究表明:采用分类布孔原则,缩短钻眼时间,提高掘进速度,钻眼时间随炮眼深度增加明显降低,对普通凿岩机,炮眼深度宜采用 2.0-2.4m。(2)根据巷道具体情况,系统地研究了岩巷掘进矸石运输系统。采用皮带运输与矸石仓和梭车相结合的方式,实现了出矸的连续作业,提高了装运矸石的能力,大大缩短了循环出矸时间,为合理安排施工工序与实现正规循环作业创造有利条件。(3)通过对岩巷钻爆法掘进主要工序时间进行测试分析,合理配置施工机具和优化了施工工艺,提出适用岩巷快速掘进的施工工艺流程与劳动组织管理方式。采取单班正规循环作业,每小班 1 循环,每日 3 循环,一次成巷。实现了部分工序平行作业,大幅度提高工作效率。(4)该技术现场应用表明,爆破炮眼利用率达到 95%,钻眼时间缩短 25%~30%,出矸效率提高 50%,大断面岩巷掘进月平均进尺 120m,月最高进尺 165m,实现安全高效快速掘进,取得了显著的社会效益和经济效益。
安徽理工大学 2021-04-13
东莞快速温变应力筛选机-快速温度循环试验箱
产品详细介绍 产品用途   东莞快速温变应力筛选机-快速温度循环试验箱是产品在设计强度极限下,运用温度加速技巧(在上、下限极值温度内进行循环时,产品产生交替膨胀和收缩)改变外在环境应力,使产品中产生热应力和应变,透过加速应力来使潜存于产品的瑕疵浮现[潜在零件材料瑕疵、制程瑕疵、工艺瑕疵],以避免该产品于使用过程中,受到环境应力的考验时而导致失效,造成不必要的损失,对于提高产品出货良率与降低返修次数有显着的效果,另外应力筛本身是一种制程阶段的过程,而不是一种可靠度试验,所以应力筛选是100%对产品进行的程序。 产品特点 1.     ESS系列允许加速产品温度变化速率,通过产品置于高速气流的环境; 2.     ESS系列环境试验箱是专为环境应力筛选应用而设计的,宏展仪器公司可根据您的具体需要生产制造环境应力筛选试验箱; 3.     Q8-901彩色触摸屏和PLC控制器,温度控制稳定,温度过冲小,操作方便、简单; 4.     采用世界先进的压缩机+环保冷媒+机械式复迭低温制冷系统,制冷效果好,可靠性高; 5.     完善的安全保护装置,确保产品的运行更加安全可靠; 6.     可选用液氮快速变化冷却系统。 控制系统 * Q8-901 温湿度控制器(韩国原装进口)  高分辨率彩色触摸屏接口 交互式参数输入方式 支持韩文,英文,中文 提供内置SMPS的I/O RELAY BOARD-接线简化和节省成本 同时支持干湿球方式及电子湿度传感器 基于PC的方便监控 方便设定多达33种的输出(内置计时器)方式 支持利用UDC300(选项)的USB存储器-可代替记录器 内置基于先进的PID算法的自动调谐功能 提供强有力的通讯环境和支持99台多分支结构 卓越的Fuzzy功能和ARW启动-抑制超程 显示PV曲线(0~8天) 规范条件 东莞快速温变应力筛选机-快速温度循环试验箱试验条件: 产品&规范 厂商名称 高温 低温 温变率 循环数 循环 时间 备注 MIL-STD-2164、GJB-1032-90 电子产品应力筛选   工作极限温度 工作极限温度 5℃/min 10~12 3h20min   MIL-344A-4-16 电子设备环境应力筛选 设备或系统 71℃ -54℃ 5℃/min 10     MIL-2164A-19 电子设备环境应力筛选   工作极限温度 工作极限温度 10℃/min 10   驻留时间为内部达到指定温度10℃时 NABMAT-9492 美军海军制造筛选 设备或系统 55℃ -53℃ 15℃/min 10   驻留时间为内部达到指定温度5℃时 GJB/Z34-5.1.6 电子产品定量环境应力筛选 组件 85℃ -55℃ 15℃/min ≧25   达到温度稳定的时间 GJB/Z34-5.1.6 电子产品定量环境应力筛选 设备或系统 70℃ -55℃ 5℃/min ≧10   达到温度稳定的时间 笔记型计算机 主机板厂商 85℃ -40℃ 15℃/min     温湿度控制能力范围表 可增加湿热功能 技术规格 型号   ESS-150U ESS-225U ESS-408U ESS-800U ESS-1000U ■性能 系统 平衡调温控制系统(BTC) 循环方式 强制空气循环 温度范围 -70~+150°C 温度波动度 ±0.5°C 温度均匀度 ≤2°C 温度偏差 ±2.0°C 升降温速率 5°C/Min ~15°C/Min(变温范围:-55°C ~+85°C) 负载 5Kg铝锭 5Kg铝锭 10Kg铝锭 25Kg铝锭 60Kg铝锭 ■构成 内箱材料 不锈钢SUS304 外壳材料 优质冷轧钢板静电喷粉 隔热材料 高密度聚氨脂发泡+玻璃棉 观察窗 发热体内嵌式玻璃 电缆孔 内径Φ50 加热器 镍铬合金电热丝式加热器 搅拌风扇 多翼式离心风扇 马达 冷凝器型 温度传感器 PT100Ω 脚轮 可锁定的脚轮 ■控制器 温度控制器 触控式LCD液晶显示温度控制器,采用Q8-901彩色液晶显示触摸屏,Q8-901 PLC控制器 温度设定方式 触控式设定数字 温度显示方式 LCD数字显示 通讯接口 RS485接口(附RS232转换线),上位机操作软件(中/英文) ■冷冻装置 制冷系统 机械二元复叠压缩机制冷 水冷冷凝器 制冷机 泰康或谷轮高性能压缩机 制冷剂 环保冷媒R404A+R23 ■安全装置 电源用漏电断路器,独立超温保护器,鼓风马达保护断路器,控制回路过载短路保护保险丝,温度保险丝,冷凝器缺水保护,压缩机过载、过流、过热保护热继电器等 ■标准 内箱尺寸  (mm) D 500 600 800 800 1000 W 500 500 600 1000 1000 H 600 750 850 1000 1000 内容积(L) 150 225 408 800 1000 电源  3ф4w380V±10%, 50Hz ■附件 搁板2块,搁条4根,硅橡胶软塞1个,RS23, 2转换线1套,上位机操, 作软件(中/英文),产品使用说明书1套,产品合格证1份,产品质量保证书1份,中国国家法定计量校准证书1份 ■可选附件 增加搁板,记录仪,打印机,特殊电缆孔   注意: ※1.所有温变速率条款为空气全程平均变化速率,而非产品温度变化速率; ※2.变温速率将根据试件负载、试件材质结构、温度范围而变化; ※3.外形尺寸根据升降温速率确定; ※4.冷却水温度(确保降温性能):10~28°C,水压0.1~0.3Mpa; ※5.可增加湿热功能。 宏展仪器主营: 紫外光耐气候试验箱;紫外线加速耐候试验机;高低温交变湿热试验箱;可程式恒温恒湿试验机;温湿度检定箱;高低温恒温试验箱;高低温冲击试验箱;蓄温式冷热冲击试验机;步入式环境实验室/试验舱;步入式恒温恒湿试验室;精密烘箱;盐水喷雾试验机;模拟运输试验机;蒸汽老化试验机;跌落试验机;快速温变|应力筛选试验机[ESS];其他环境试验设备 鉴于产品不断更新换代和市场的变化,网页所涉及的产品信息和图片仅供参考,如有变更,恕无法另行通知。需了解目前准确的产品情况,欢迎来电咨询索取详细书面资料! 服务热线;0769-82204676 移动服务热线;15876425571曾先生  邮     箱:zhd@hongzhangroup.com 公司网址:www.hongzhangroup.com  
东莞市宏展仪器有限公司 2021-08-23
人工智能药物筛选、药物设计及毒性预测算法
本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法,结合新一代分子特征化方法,开发了多种计算机模型,可用于药物开发中的多个阶段,为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果:1.药物毒性预测方法:传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型,这些方法不仅耗费大量时间,而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测,所需投入较少,但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型,甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测,大大提高了效率,使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选,能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法,运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器,这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起,我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向,我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型,以及糖尿病早期筛查模型的开发,正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文(Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80,ESI 1%高被引论文;Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107;Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377;Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78;Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96;Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14;Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.)致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法:在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模,计算药物与靶点之间的相互作用关系,从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导,减少需要通过实验评估的候选药物的数量,从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究,正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法:长非编码RNA(lncRNA)是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA,是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为:RWLPAP(随机游走),LPI-NRLMF(邻域正则化逻辑矩阵分解),IRWNRLPI(集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解),LPI-BNPRA(双向网络投影推荐算法),LPI-ETSLP(基于特征值变换的半监督链路预测),HLPI-Ensemble(集成学习)。在交叉验证中,我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权:
辽宁大学 2021-04-10
人工智能药物筛选、药物设计及毒性预测算法
本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法,结合新一代分子特征化方法,开发了多种计算机模型,可用于药物开发中的多个阶段,为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。 成果:1.药物毒性预测方法:传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型,这些方法不仅耗费大量时间,而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测,所需投入较少,但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型,甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测,大大提高了效率,使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选,能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法,运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器,这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起,我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向,我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型,以及糖尿病早期筛查模型的开发,正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文(Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80,ESI 1%高被引论文;Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107;Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377;Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78;Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96;Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14;Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.) 致癌性预测服务器首页 致癌性预测结果页 相关综述对本服务器的介绍 RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性 2.药物设计方法:在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模,计算药物与靶点之间的相互作用关系,从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导,减少需要通过实验评估的候选药物的数量,从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究,正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。 特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高 筛选出两个候选抑制剂 3.药物靶点识别方法:长非编码RNA(lncRNA)是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA,是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为:RWLPAP(随机游走),LPI-NRLMF(邻域正则化逻辑矩阵分解),IRWNRLPI(集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解),LPI-BNPRA(双向网络投影推荐算法),LPI-ETSLP(基于特征值变换的半监督链路预测),HLPI-Ensemble(集成学习)。在交叉验证中,我们的模型获得了较好的预测性能。 lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较 lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权:
辽宁大学 2021-05-10
一种基于门限的低复杂度MPA算法
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种基于门限的低复杂度MPA算法, 该算法通过设置置信度门限来及时对可靠的码字进行译码,或对发送概率极低的码字进行 舍弃,从而有效地降低了原始MPA算法的复杂度。
电子科技大学 2021-04-10
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