本实用新型公开了一种利用波浪能的漂浮摆式海洋人工下降流装置，该装置基于杠杆原理，通过将漂浮浮子所受的波浪力转换为压力水头，可将表层富氧水注入底层水体，缓解缺氧状况，改善水质。装置具有波浪自适应控制系统，可根据波浪力大小改变自身机械结构从而产生最佳下降流流量，从而高效利用波浪能。此外，在波浪条件较为恶劣环境下，控制系统将使整个装置处于待机状态，起到过载保护的作用，使得装置具有良好的生存能力。由于装置动力系统以机械构件为主，装置的维护和安装也比较方便。综上所述，本实用新型所提出的装置有望在国内外波浪能资源丰富的缺氧海域进行大规模工程化的应用，缓解大面积的水体缺氧情况。

本发明提供了一种定制个体化人工全髋关节置换手术股骨制备模板系统，包括股骨颈截骨导向板和股骨假体前倾角及外侧缘导向板，股骨颈截骨导向板的内表面与股骨头、股骨颈及股骨大小转子间区的解剖形状吻合，股骨颈截骨导向板上开设有截骨定位槽，股骨假体前倾角及外侧缘导向板的底部形状与股骨颈截骨面吻合，股骨假体前倾角及外侧缘导向板包括体部、设置在体部上的小转子定位翼和前侧翼，体部上开设有前倾角及外侧缘导向槽。本发明能够精确控制理想的人工全髋关节股骨假体在体内的位置，进而改善手术效果。

主要研究基于患者个体特征，进行人工器官、植入体和矫形器（血管支架、人工血管、牙种植体、膝关节、髋关节、脊柱及足踝矫形器等）优化设计及制作所需的个性化特征提取、生物力学建模及分析、数字化设计等关键技术，依据医疗器械与人体组织相互作用的生物力学及力生物学原理，提出相应的医疗器械优化设计软硬件系统，为研制个性化性能优良的人工器官，提高国产植入体和矫形器设计和制作水平提供具有自主知识产权的技术平台。

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

南方型杨树不同培育目标的工业用材林定向培育模式 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 围绕我国木材资源短缺的现状，根据黄淮平原和长江中下游的气候、土壤和社会经济条件，针对南方型杨树人工林培育中存在的产量和质量问题，从应用基础和应用技术两方面系统开展了南方型杨树新品种创制、可持续经营的养分机制及地力维护技术、插干造林技术、修枝技术体系、林分结构构建与调控及计算机经营模拟系统的构建与应用等研究，优化组装出了南方型杨树不同培育目标的工业用材林定向培育模式，是一项关键技术集成的创新成果。 1）创制了产量高、质量优、抗性强的南方型杨树新品种和良种各8个，杨树人工林产量和木材质量得到了显著提高，为黄淮流域和长江中下游地区杨树可持续健康发展提供了新种质。特别是所创制的雄性不育泗杨1号新品种（良种），解决了杨树人工林“飘絮”等环境问题。 2）创新研发了特殊立地的土壤改良技术。首次针对退耕还林地等特殊立地，研究了不同覆盖植被种类的养分含量与养分释放规律，阐明了生物覆盖对杨树人工林土壤理化性质、土壤微生物和酶活性的影响机理，提出有利于提高退耕还林地杨树人工林生产力的优化生物覆盖技术措施；首次探索了污水处理厂厌氧消化脱水污泥在杨树人工林上的应用，证明城市污水处理厂污泥在土壤贫瘠、有机质含量低的林地施用具有很大潜力；针对盐碱土杨树造林成活率低的现状，提出了有利于杨树成林的有效措施。 3）针对杨树短轮伐期经营和纯林连作造成地力衰退的现象，系统研究了杨树人工林经营的养分调控机制，阐明了杨树人工林林下植被、凋落物种类与土壤物理、化学和生物学性质的关系，揭示了多代连作杨树人工林土壤退化的原因，丰富了森林培育学理论，为南方型杨树人工林可持续经营及地力维护技术提供了依据。 4）针对不同培育目标（特别是大径材培育），在国内首次提出了采用2-3干大苗插干造林, 配合保水剂应用的造林技术；提出了一种新的杨树修枝方法（年龄轮生枝法）技术体系；优化了南方型杨树优质大径材的林分结构构建和调控技术；筛选出了综合经济效益高的杨树林地链式复合经营技术体系，实现了杨树人工林优质、丰产和高效之经营目标。 5）以南方型杨树为研究对象，采用长期定位研究与野外大量典型样地调查相结合的方法，建立了集经营模拟、经济效益评价、优化决策于一体的南方型杨树人工林经营模型系统，开发了南方型杨树人工林经营模型系统软件，为南方型杨树模式化定向培育理论的实现提供了可靠的工具。 该成果机理研究与应用技术研究相统一，体现出了技术含量高，又能在生产实践中推广应用的技术特点。成果创制杨树新品种和良种各8个；获授权专利6件、计算机软件著作权2件，申请发明专利1件；制定行业和地方标准共6项；出版著作2部，公开发表论文102篇（其中SCI收录25篇）。成果先后在江苏、安徽、湖南、湖北、河南、山东等省大面积推广应用，取得了明显的经济、生态和社会效益。

生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布，以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地，他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数，即张量网络的张量元，可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习，最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点：它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数，还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外，与传统的基于统计物理的生成模型（例如玻尔兹曼机）相比，玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力，从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想，是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力，意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外，这类模型在量子信息处理，量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来，最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机，从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行，向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱

一、产品介绍 机器视觉技术综合了光学、电子、机械、计算机软硬件等方面技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。机器视觉方法检测具有非接触、速度快、精度高等优点，特别适用于在线的工业品检测。线阵CCD、面阵CCD和CMOS都在本实验仪中都得到利用，可以充分挖掘学生的潜能，拓宽学生的知识面。可开设光电、测控、机械、自动化专业的本科实验教学课程，也可做为相关高职专业学生的实训课程。 二、实验内容 1、根据不同待测物的特征，分析适用的照明方式： 2、利用线阵CCD相机对物体的尺寸测量实验； 3、利用线阵CCD相机对物体的角度测量实验； 4、利用线阵CCD相机对物体扫描实验； 5、面阵CCD和CMOS相机用于边缘与轮廓检测实验； 6、面阵CCD和CMOS相机颜色识别与变换实验； 7、面阵CCD和CMOS相机对物体尺寸测量实验； 8、面阵CCD和CMOS相机对投影与差影图像分析实验； 三、配套文件资料  1、实验指导书1本；  2、实验软件1套；    客户自行配置电脑