釆用理论、试验、数值模拟方法，对CFRP（版、布、网格）、聚脉等材料复合加固地下工程混凝土拱结构的加固技术研究，提出了加固方法。

“NMT界乔布斯”许越先生推荐创新平台 中关村NMT产业联盟推介成员单位创新产品 “生物安全，人人有责” 推出背景： 在国际竞争白热化，战争形态多样化的今天，生物安全已成为国家安全的重要组成部分，为积极应对这一挑战，2019年10月，生物安全法草案于首次提请十三届全国人大常委会第十四次会议审议。本次新冠肺炎疫情的爆发，让各界更加意识到，生物安全对于确保国家安全、保障社会稳定、人民群众生命安全和身体健康的重要性。 国家安全就是国家竞争，归根结底又是科技实力的竞争！因此，作为中国的高新技术企业，中关村NMT联盟的会员单位，旭月（北京）科技有限公司利用20多年的技术积累，以NMT：非损伤微测技术为底层核心技术，迅速推出了与国家生物安全相关多种检验，监测仪器设备，以及适用于多个学科及领域的研发平台： 《NMT生物安全创新平台》特制系列产品！   应对挑战： 1）安全性：NMT是用于研究活体材料的生理环境，其所检测的Na+、H+、K+、Cl-等与细胞能量代谢、细胞凋亡、细胞形态维持等生理过程直接相关。 2）有效性：NMT可实现活体组织层面研究，结果更贴近体内的真实药效结果。 3）耐药性：耐药性的重要机制之一，是病毒改变了其所处的微环境，影响药物发挥作用，而组成微环境的pH（H+）及相关Ca2+信号，正是非损伤微测技术研究的对象。 分类及用途： 1）《高通量抗菌药NMT筛选仪》（型号：NMT-HABS-100） 基于底层核心NMT技术，以及成熟的技术解决方案，让科研人员可以马上投入相关科研创新工作。   2）《高通量抗菌药NMT筛选仪》（型号：NMT-HABS-200） 基于底层核心NMT技术，结合自身科研兴趣，以及其它相关技术参数，在我方技术人员协助下形成技术解决方案，让科研人员建立更具独有创新特色的实验平台。   《高通量抗菌药NMT筛选仪》（型号：NMT-HABS-100） 应对挑战： 1）安全性：NMT是用于研究活体材料的生理环境，其所检测的Na+、H+、K+、Cl-等与细胞能量代谢、细胞凋亡、细胞形态维持等生理过程直接相关。 2）有效性：NMT可实现活体组织层面研究，结果更贴近体内的真实药效结果。 3）耐药性：耐药性的重要机制之一，是病毒改变了其所处的微环境，影响药物发挥作用,而组成微环境的pH（H+）及相关Ca2+信号，正是非损伤微测技术研究对象。 用途： 基于底层核心NMT技术，以及成熟的技术解决方案，让科研人员可以马上投入相关科研创新工作。   参数： 1.基本功能： 1.1针对抗菌药物快速筛选设计 1.2活体、原位、非损伤检测 1.3可检测指标：H+、K+、Na+、Ca2+、Cl-、O2、H2O2 1.4 可支持96孔板检测 2.性能： 2.1自动化操作 2.2长时间实时和动态监测 2.3无需标记 2.4立体3D流速检测 3.软件： 3.1imFluxes智能软件，可直接检测、输出离子分子的浓度与流速 《高通量抗菌药NMT筛选仪》（型号：NMT-HABS-200） 应对挑战： 1）安全性：NMT是用于研究活体材料的生理环境，其所检测的Na+、H+、K+、Cl-等与细胞能量代谢、细胞凋亡、细胞形态维持等生理过程直接相关。 2）有效性：NMT可实现活体组织层面研究，结果更贴近体内的真实药效结果。 3）耐药性：耐药性的重要机制之一，是病毒改变了其所处的微环境，影响药物发挥作用,而组成微环境的pH（H+）及相关Ca2+信号，正是非损伤微测技术研究对象。 用途： 基于底层核心NMT技术，结合自身科研兴趣，以及其它相关技术参数，在我方技术人员协助下形成技术解决方案，让科研人员建立更具独有创新特色的实验平台。   参数： 1.基本功能： 1.1针对抗菌药物快速筛选设计 1.2活体、原位、非损伤检测 1.3可检测指标：H+、K+、Na+、Ca2+、Cl-、O2、H2O2 1.4可支持96孔板检测 1.5可实时监测和记录检测时的环境参数：温度、湿度、大气压、海拔、经纬度 1.6配备新指标拓展功能 2.性能： 2.1自动化操作 2.2长时间实时和动态监测 2.3无需标记 2.4立体3D流速检测 3.软件： 3.1imFluxes智能软件，可直接检测、输出离子分子的浓度与流速，以及检测时的环境参数

产品详细介绍可定制多种规格尺寸厚度一、产品介绍：产品名称：防静电抗疲劳地垫产品性能:采用工艺，精心制作而成，以满足现代人工作舒适的要求。   1、防静电或不防静电可选。   2、柔韧、反弹力强、清洁方便、易于移动。   3、表面为柳叶纹防滑设计，使用方便。   4、可耐酸碱溶剂，弱酸弱碱。二、产品规格：厚度：20mm 宽度和长度可选 三层合一定制色彩：黑色黄边棉层: 耐撕耐压回弹快执行标准GB/T 17794-2008三、静电值：   表面电阻测试仪检测为10的9次方欧姆。底部为10的3-5次方欧姆。四、保质期：16个月。正常8个小时连续作业踩踏。适用于需长时间站立的防静电工作场所，起到有效缓冲脚部压力、缓解疲劳的作用。五、注意事项： 避免使用易挥发性液体在表面清洗，如酒精、苯类、香蕉水等溶剂。⒈ 产品表面严禁接触强酸碱性溶剂或易挥发性溶剂，此举可能导致产品表面变色，褪色和电阻值衰退。不能用高温铁器和锋利物器在表面接触和划伤。因为产品中间为棉层，连续12-24小时作业会有所下陷或有所损耗。地址：深圳市宝安西乡黄麻布第二工业区第5栋四楼电话：0755-29165652传真：0755-27490894邮箱：957182835@qq.com  

可以量产/n该项目公开了一种基于共变正交和神经网络的网络流量预测方法，该方法首先确定神经网络参数，再利用神经网络参数进行网络流量计算。基于共变正交原理的流量预测方法可以有效的预测网络中的流量变化趋势，但对流量数值的精度预测上还有较大差距；基于神经网络的流量预测方法由于其无法准确描述网络流量的特性，因此在预测流量的变化趋势上效果一般，但在流量数值的精度预测上比较有效。该发明将这两种流量预测方法有机的结合起来，设计了一种

本发明公开了一种反馈型人工神经网络训练方法及计算系统, 属于神经网络计算领域。一种人工神经网络训练方法，突触权重根据 神经突出两端的前馈信号和反馈信号调整，当神经突出两端分别为兴 奋前馈信号和兴奋反馈信号时，该突出权重调整到最大值，当神经突 出两端分别为静息前馈信号和兴奋反馈信号时，该突出权重调整到最 小值；一种反馈型人工神经网络计算系统，节点电路包括计算模块、 前馈模块和反馈模块，节点电路通过忆阻器模拟的神经突出相

本项目致力于将“心脏自主神经调控防治心律失常”的创新理念和技术成果进行全球范围内的推广，已在全国40 余家大型三甲医院进行项目成果推广应用，在急性心肌梗死患者中减少了恶性心律失常和心肌损伤的发生，缩短了住院天数和降低了住院费用。 一、项目分类 重大科学前沿创新 二、技术分析 心律失常是最常见的心血管疾病之一，据统计，约80%的心源性猝死与恶性心律失常相关，严重威胁国民健康。项目组长期致力于自主神经调控防治心律失常的创新转化研究，在国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划、中央“万人计划”等项目资助下，取得了系列理论创新和技术突破： 1）构建了自主神经再平衡的理论体系，并阐明心律失常的关键神经机制； 2）研发了系列自主神经调控策略防治心律失常； 3）研发无创迷走神经调控系统，进行自主神经调控防治恶性心律失常的临床转化。 相关成果主要发表在Circulation（IF 39.918）、 J Am Coll Cardiol（IF 27.203 ）、Advanced functional materials（IF 19.924，封面论文）、Nano Energy(IF 19.096，2篇)、 Basic Res Cardiol (IF 17.165)、Cardiovascular Research（IF 13.081）等国际知名期刊，并被Cell、JAMA、Nat Rev Drug Discov、Nat Rev Cardiol等学术期刊引用3100余次。研究成果获2018年湖北省科技进步一等奖，连续两年获美国心脏病学会（ACC）中国原创研究一等奖，被《中华心律失常学》杂志评为当年心律失常领域全球十大研究进展之一。

本发明涉及一种基于 RBF 神经网络的电缆接头导线温度预测方法。本发明主要分以下 4 个步骤：1） 样本数据采集：实时测量与电缆接头导线温度有联系的关联因素（环境湿度、环境温度、护套温度、接 头处绝缘层温度、触头温度和各种表皮温度）；2）网络训练：首先对 1）采集的数据进行预处理，划分 训练数据和预测数据，然后设置各种参数，创建网络，最后进行数据预测；本发明将神经网络技术应用 到电缆接头导线温度预测中，对电缆接头导线温度在线实时监测与故障分析有较好的作用。 

一种基于动态哈密顿积的神经网络实现方法，其特征在于，包括以下步骤：首先，设计输入特征驱动的动态核生成机制，根据样本特性自适应调整卷积核参数，实现多尺度、多方向特征的细粒度提取，充分发挥四元数表示的空间感知优势；其次，构建符合四元数几何特性的整体激活函数，通过超复数空间中的非线性变换保持通道间旋转缩放关系，避免传统分量式激活导致的关联性断裂。本专利提出的动态卷积根据输入样本的特征动态生成卷积核，使得网络能够针对每个输入样本动态调整其卷积核。这种灵活的调整机制不仅增强了模型的表达能力，还使其能够适应不同输入的特征，提取更具细粒度的特征。

本发明公开了一种基于神经网络模型 BP 算法的嵌入式矿压检测方法法，首先根据根据待检测区域的地域情况，采用多个振弦式压力传感器进行测量；然后 ARM7 处理器根据系统任务个数建立相应的进程；最后在建立的任务中打开定时器，输出一个固定在某一频率范围内的脉冲，经过驱动激振电路，产生一个能对振弦式压力传感器内部振弦起振的信号，同时使用 ARM7处理器对振弦式压力传感器返回的脉冲信号进行频率测量，计算得到压力值，最后，利用温度传感器采集振弦周围区域的温度，采用 BP 算法建立神经网络模型，利用神经网络模型对得到的各组压力数据及采集的温度数据进行学习，并根据神经网络模型找出压力随温度的变化规律，对振弦式传感器进行温度补偿。