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一种石墨烯基双模混合集成电控液晶微透镜阵列芯片
本发明公开了一种石墨烯基双模混合集成电控液晶微透镜阵列,包括阵列化控光架构、第一驱控信号输入端口和第二驱控信号输入端口,阵列化控光架构的上下层之间顺次设置有第一基片、微圆孔形图案化石墨烯电极、第一液晶定向层、第一液晶层、第二液晶定向层、石墨烯共地电极、第二基片、第三液晶定向层、第二液晶层、第四液晶定向层、微圆环孔形图案化石墨烯电极、第三基片,微圆孔形图案化石墨烯电极、石墨烯共地电极和微圆环孔形图案化石墨烯电极分别
华中科技大学 2021-04-14
混合导通模式的逆变电源装置及其直接电荷量控制方法
本发明公开了一种混合导通模式的逆变电源装置及其直接电荷 量控制方法,适用于高功率密度、高性能的单相及三相逆变电源。逆 变电源由逆变桥、滤波电感、滤波电容以及直接电荷量控制器构成。 该装置采用小电感量的滤波电感来降低其体积,并在减小磁芯损耗的 同时降低开关损耗,缩小散热器体积,从而提高功率密度。但小滤波 电感使得其电流在每个工频周期中的各个开关周期中即可工作在连续导通模式,也可工作于不连续导通模式。因此,本发明在每个开关周 期中,采用直接电荷量控制器通过采样输出电压和负载电流,计算下 一周期中流过滤波
华中科技大学 2021-04-14
一种基于 GPU 和 CPU 混合平台的高速无损数据压缩方法
本发明公开了一种基于 GPU 和 CPU 混合平台的高速无损数据 压缩方法,包括:CPU 读取待压缩数据文件,将该待压缩数据文件从 内存拷贝到 GPU 的全局存储器中,设置 GPU 上的线程块组 bk[a],每 个线程块中的线程个数 b,设置压缩字典窗口的长度为 c,并设置指向 第一个压缩字典窗口的头部指针为 p_dic_h,设置预读窗口大小为 d, 指 向 第 一 个 预 读 窗 口 的 指 针 p_pre_r , 该 指 针
华中科技大学 2021-04-14
智慧教育中混合式学习环境下学习过程数据化关键技术
(一)项目背景 当前,智慧教育具有智能导学、精准推荐、定制辅导、精细评价等特点,已成为国际国内教育信息化发展的趋势。智慧教育的研究主要聚焦于智慧学习环境建设的研究、智能技术支持下的智慧教学研究和机器学习技术支持下的个性化学习研究。智慧教育的出现极大地促进了当前教育中学习空间的重构。在“学习空间”之前,人们通常使用“教学空间”来指代这种场所,将有教学活动的场所均称作教学空间。随着人们对学习过程的理解变化、智慧教育的快速发展以及人们对非正式学习的重视,学习空间逐渐由单一的物理教学空间向包含物理空间、网络空间、移动空间的多元学习空间转变。多元学习空间的提出虽然更多地体现出了“以学生为中心”的倾向,但如何具体衡量多元学习空间对学生学习效果的影响是评价多元学习空间的重要步骤。同时,在多元学习空间具体构建时,面对空间中来源不同、结构多样、数量庞大的多模数据如何进行处理存储、并在保证数据有效性的前提下对教育数据进行隐私保护是多元学习空间需要解决的另一个难点。 (二)项目简介 本项目主要目标是针对信息技术支撑下学习空间多元化、场景复杂、需求多样化,学习者及学习行为呈现出新的特点和规律,研究多元学习空间中学习行为数据化关键技术,构建“云-边缘-物联网”架构的多模态数据存储与处理平台,实现混合式学习环境下学习行为智能感知和数据化,优化学习行为模型,基于实际应用与不同学习目标函数及内容,建立可重复、可预测、可验证的对比数据集,为数据驱动的智慧教育生态构建和教育应用提供核心技术与数据支撑。 (三)关键技术 我们面向智慧教育中准确认知学生的学习状态和行为的大数据需求提出研究方案。本项目实施方案涉及教育学、物联网、云计算、人工智能、隐私保护等多个领域,主要技术路线如图所示: 图 1 技术路线图 其中,项目包括的关键技术主要有以下三点: 1.基于物联网的多模态数据实时智能感知和多时间域数据采集技术 该技术针对学习状态的数据化、特征参数量化问题,设计能够采集多 重学习空间下的智能数据感知物联网系统。主要技术难点在于抽样频率与 识别准确度的平衡、人机交互的变化规律等全新科学问题。 2.学习状态多模态数据解析和智能处理技术 利用智能感知物联网采集实时性的原始学习状态数据,包括面部表情、 脑电信号、头部姿态、交互行为等原始数据,这些数据具有数据量大、模 态多、冗余度高等特点,需要通过智能化的预处理方法转换成可以量化的 状态数据。 3.多层次数据差分隐私保护技术 学习行为数据是学习者被动采集的多方面行为数据,受到日益增长的 具有争议性的数据伦理的制约。该项技术通过数据隐私保护机制实现数据 多层次化的差分隐私安全算法;在保证学习者最大数据隐私性的前提下, 研究满足学习行为分析所需要的数据颗粒度。
西安电子科技大学 2023-07-20
一种多用户大规模 MIMO 混合预编码能效优化方法
本发明公开了一种多用户大规模 MIMO 混合预编码能效优化方法,首先松弛约束条件,迭代求得基站能效的理论上限。然后以逼近理论上限为目标设计基带预编码矩阵和射频预编码矩阵。具体做法是,在基带,将基带预编码的求解转化为可以用内点法求解的标准的半正定松弛问题,在射频,将射频预编码的求解转化为可以用相位旋转求解的向量逼近问题。使用交替最小化的方法,迭代逼近理论上限。
华中科技大学 2021-04-11
基于车辆视频识别的混合式主线收费站交通冲突评价方法
本发明公开了一种基于车辆视频识别的混合式主线收费站交通冲突评价方法,包括如下步骤: 1、在收费站的收费广场布置摄像头,采集车辆在收费广场的行驶视频; 2、对采集到的车辆行驶视频进行车辆识别和跟踪,获取每一帧图像中车辆的位置坐标; 3、利用车辆的M帧图像数据,计算车辆在每一帧图像中的速度和减速度指标如果发生跟驰冲突,计算车辆跟驰模型的时间指标TTCk;如果发生变道冲突,计算车辆转向模型时间指标Tpet; 4、将TTCk和Tpet进行同级化处理,统一为交通冲突评价指标STC,根据STC的值判断交通冲突的严重程度。 该方法可以对收费站交通冲突的严重程度进行量化,对收费站道路安全性评价、管理运营、道路引流措施等决策有重要的应用价值。
东南大学 2021-04-11
球型及圆柱型油罐内部清洗机器人
一种用于球型和圆拄型油罐和农药罐等各种密闭容器的清理修补机器人。本项目针对石化等行业目前存在的球型及圆柱型两种主要的油罐容器类型,研究开发了极坐标及圆柱坐标油罐清洗机器人。这两种机器人工作空间完全适合直径5米左右的球型及圆柱型油罐的内部形状,通过电脑编程可适应更多的内部型腔;在机器人手臂末端的夹持器上可更换液体喷头或旋转刷头,从而实现化学清洗或机械刷洗或修补;机器人本体采用开伸缩式折叠结构,收缩可适应罐顶人孔口径(500mm),进入油罐内部后,可展开(工作直径达5000mm),刷头工作接触压力和清洗空间半径可进行调节。 机器人特点:机构小巧灵活、清洗效果好效率高、成本低。
北京航空航天大学 2021-04-13
1GSP—200 型旋耕复合作业型水田平整机
该机型由中型拖拉机配套,麦收后秸秆全部铺匀放田,放水沤田 2 天,由本机型实施带水旋耕、灭茬、起浆、水田平整一次性作业,即可得出符合机械化中小苗插秧的水田,彻底改变了原水田耕作工艺先耕地后碎土,再平田是我三次作业法,省工、省时、节本、降耗。且能做到麦秸秆的全量还田。
扬州大学 2021-04-14
YOCQz450 型大功率调速型液力偶合器
1、成果简介:该型号是结合本课题为用户研发的第一种样机,最大传递功率5200kW,额定转差率≤3%,调速型液力偶合器最高效率≥97%,总机最高效率≥95%。用于离心式工作机械时其调速范围1~1/5,用于恒扭矩工作机械时其调速范围1~1/3。结构形式为前增速高转速型,主要由箱体、输入端增速齿轮轴、液力偶合器、调速勺管、电动执行器、输出轴等组成。前置一对增速齿轮,以提高偶合器的输入转速,提高传递功率的能力,并降低液力偶合器有效直径的规格,适应在高转速机械上应用。主要用于发电厂大功率风机和水泵的调速运行以
吉林大学 2021-04-14
实训用V型铁V型架-钳工划线平台-铸铁平板
产品详细介绍实训用V型铁V型架-钳工划线平台-铸铁平板铸铁平板(铸铁平台)相关的分类:根据用途可把铸铁平台平板分为以下几类。检验平台平板、划线平台平板、测量平台平板,校正平台平板,装配平台平板,火工平台平板,试验平台平板,基础平台平板,T型槽平台平板,焊接平台平板,铆焊平台平板,校管平台平板,圆平台平板,研磨平台平板。 铸铁平板(铸铁平台)相关的制造标准:按JB/T7974-1999标准制造,精度按国家标准计量检定规程JJG117-91执行。 铸铁平板(铸铁平台)的规格:100X100-4000X8000(mm) ,异型规格可订做,大于4000X8000(mm)可做拼接。 铸铁平板(铸铁平台)的材质:优质高强度灰铸铁HT200-250,硬度HB170-240。 铸铁平板(铸铁平台)的样式:筋板式。铸铁平板(铸铁平台)的精度:0级、1级、2级、3级、精刨,根据用途来区分精度。 铸铁平板(铸铁平台)的相关用途:铸铁平板平台用途广泛,在机床、科技、汽车、电机、造船等各个行业都广泛用到。 具体的可以用于各种检验工作:用于精度测量用的基准平面;用于机床、机械的检验测量基准;或检测精密零件的尺寸精度或行为偏差;并作精密划线,在机械制造中也是不可缺少的基本工具。 铸铁平板(铸铁平台)的表面处理:工作面多采用人工铲刮工艺,工作面上可加工V型、T形、U形槽、燕尾槽、圆孔、长孔等。 铸铁平板(铸铁平台)的检验:检验时工作面应进行涂色对研检验。对研后任意25mm×25mm中的接触点数之间应不大于5点。若有争议,按接触点面积的比率为评定依据。
深圳市锦盛工业设备有限公司 2021-08-23
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