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X-D2-2学生双组电源
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温州市育人教仪制造有限公司 2021-08-23
X-K2-1学生单组电源
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温州市育人教仪制造有限公司 2021-08-23
X-K2-2学生双组电源
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温州市育人教仪制造有限公司 2021-08-23
面向卫星故障的多星编队系统分布式协同导航滤波方法
本发明公开了一种面向卫星故障的多星编队系统分布式协同导航滤波方法,采用无迹卡尔曼滤波‑扩展卡尔曼滤波算法作为基本的滤波算法,通过将上一时刻的计算结果作为反馈值,代入到当前时刻进行节点的计算结果验证,判断节点计算是否正常,并以此为依据,对一致性算法的权值进行自适应计算,最后使用协方差交集算法进行数据融合
北京航空航天大学 2021-04-10
一种包含参数估计功能滤波模块的连续血糖监测设备
本发明公开了一种包含参数估计功能滤波模块的连续血糖监测设备,该设备针对连续血糖监测信号进行滤波处理,以便进行准确的高低血糖报警。由于不同病人和不同传感器的情况不同,相应的血糖监测信号的噪声水平也不相同,从而需要设置不同的滤波参数进行血糖滤波处理。本发明设备中的滤波参数能够随着不同病人、不同传感器的改变而调整。本发明中所采用的滤波参数的估计方法能及时准确的估计出卡尔曼滤波所需要的滤波参数,从而更好地对血糖信号进行滤波处理,为提高低血糖实时报警的准确性打下了坚实的基础,具有重要的作用。
浙江大学 2021-04-13
利用双时相探测定位山体中地下建筑的背景滤波方法
本发明公开了一种利用双时相探测定位山体中地下建筑的背景滤波方法。包括红外图像滤波预处理、对红外图像取其像素灰度值的低位进行地下建筑的粗检测和“剥洋葱”算法寻优精确检测三步骤,通过获取白天和晚上的双时相红外图,将晚上红外图作为背景场,首先对白天红外图进行双边滤波处理去除噪声,再进行聚类分析,检测出疑似目标区域,对疑似目标区域利用基于邻近像素的截位算法处理粗略检测出地下建筑区域,将粗检测的地下建筑面积作为寻优准则,
华中科技大学 2021-04-14
一种基于GNSS/INS深组合导航的双速率卡尔曼滤波方法
本发明公开了一种基于GNSS/INS深组合导航的双速率卡尔曼滤波方法,包括以下步骤: 1、根据载体的初始位置、速率和姿态信息构建状态方程,初始化卡尔曼滤波的参数; 2、进行M步步长的状态预测更新,得到先验状态量的预测值。 3、对先验状态量进行修正,得到后验状态量的预测值。 4、对状态量的误差和系统误差协方差矩阵进行自适应更新,并用后验状态量预测值对惯性导航结果进行补偿,得到载体位置、速度与姿态信息; 5、补偿完成后更新该方法可以在GNSS/INS深组合导航的数据融合算法过程中,降低因GNSS卫星数据更新频率低或卫星数据失锁导致的截断误差;同时解决因INS数据与GNSS数据不同步导致的导航定位误差。
东南大学 2021-04-11
延边大学李东浩教授课题组:靶型多腔电泳同时分离与制备细胞外囊泡
本研究提出一种基于连续梯度非均匀电场结合梯度凝胶孔径分布的靶型多腔电泳装置(Circular Multicavity Electrophoresis,CME)实现细胞外囊泡的分离制备。
延边大学 2025-02-12
李天来院士团队许涛课题组在Science子刊发布植物器官脱落分子机制最新研究成果
李天来院士团队许涛课题组在Science子刊发布植物器官脱落分子机制最新研究成果
沈阳农业大学 2025-05-21
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来,由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病(COVID-19)在全球开始蔓延。报道显示,SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天,而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此,住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前,CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具,主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而,现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述,缺乏对病灶的全定量分析。因此,基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程,团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院,自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料,所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日,研究共纳入31例治愈出院的患者(排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者),并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量,团队将4个中心作为训练队列,另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶,31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后,提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性,团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。​结果发现,6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中,Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89;随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后,研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者,利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。 
东南大学 2021-04-10
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