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弱碱性配合物体系选择性浸出技术
该技术(项目)选择性意义在于以下两方面:一方面,该技术操作条件是在弱碱性条件下,范围 6≤pH≤11。在此范围内,可以避免大部分酸性类杂质和碱性类杂质大量溶出,达到选择性浸出有价金属的目的。从环保角度讲,弱碱性条件对人体和环境相对温和,环保压力小。从基建、设备角度讲,弱碱性体系对现场及设备防腐要求低。另一方面,配合物体系的选择性浸出能力,其主要表现在配体对不同金属离子的配合能力强弱差异方面,可通过控制配体浓度现实选择性浸出。配体浓度适当时,配合能力弱的形成配合物的动力不足
江苏大学 2021-04-14
一种在图像中识别物体的方法
本发明申请要解决的问题是,对环境噪声较大的场合,根据对象的结构进行实时识别。本专利建立一种实时的智能物体检测算法,根据动态区域连通性提取物体的结构特征,通过矩函数映射得到特征进行识别。
电子科技大学 2015-01-14
用芦苇根茎移栽重建和恢复湿地植被的方法
本发明涉及一种用芦苇根茎移栽高效无性重建和恢复湿地植被的方法,属于用芦苇根茎移栽,在湿地进行高效、快速大面积进行人工无性重建和恢复芦苇植被的方法。通过芦苇根茎的挖取与收集、移栽地的整地、根茎的保湿运输与保存,以及根据芦苇自身的生物生态学特性,在根茎移栽时切取较短的根茎段长度,采取将根茎段完全平埋地下进行沟栽或穴栽,栽后至出苗前保持土壤湿润状态即可,其后芦苇在自然条件下进行生长发育的简便步骤和方法,克服现有芦苇根茎斜栽方法费苗、费时耗能等的不足,以达到节省根茎种苗与提高根茎繁殖系数,节省耗能和提高工效,从而达到高效、快速无性重建和恢复芦苇植被的目的,获得良好的经济、社会和生态效益。
东北师范大学 2021-04-29
基于主动视情感识别与面部重建技术研究
由于计算机视觉和人类视觉系统统的工作机理不同,研究适合计算机的传感方法和处理方法,是机器视应用的一条切实可行的途径。基于多目人脸识别重建的关键技术研究,采用主动视视频图像重采样技术,实现人脸三维数字化,对立体视觉多CCD传感器数据融合研究。重点研究基于混沌、小波神经网络和遗传算法等经算法实现情感的特征提取与识别技术,构建其数学模型系统,然后对人脸进行三维重建,最后对真实感三维人脸实施编辑,实现原型系统研制。 可获得的成果 1)、基于主动视觉对运动人脸特征与情感进行特征提取与识别技术; 2)、基于混沌、小波神经网络等优化算法实现情感识别技术; 3)、人脸重建关键技术的研究及其真实感三维人脸编辑研究并对实现原型系统研制。
西南交通大学 2021-04-13
通信原理瘫痪肢体运动功能重建微电子肢动仪
相关成果已获授权发明专利4项(其中国际发明专利1项)、实用新型专利两项,已申请发明专利8项。获中国侨界贡献奖(创新成果)、江苏侨界贡献奖(创新成果)、第十三届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛团体二等奖、第八届全国研究生电子设计大赛全国总决赛“团体特等奖”、第十四届中国国际工业博览会高校展区优秀展品二等奖等多个奖项。2015年4月荣获第43届日内瓦国际发明展特别金奖。
东南大学 2021-04-10
抑郁情绪快速评价与灾后心理重建脑机接口
北京工业大学 2021-04-14
一种大气折射修正状态下目标重建方法
本发明公开了一种大气折射修正状态下目标重建方法,属于图像处理的三维重建方法,解决现有目标重建方法未考虑大气折射对光线传播影响而导致的目标定位误差较大的问题,可用于远距离预警系统。本发明方法包括:(1)确定过目标和地心的直线方程;(2)根据相机C1 成像信息确定目标位置 P1';(3)根据相机 C2 成像信息确定目标位置P2';(4)得到准确的目标实际位置 P'。本发明考虑了大气折射的影响,并针对不同地区、不同季节、不
华中科技大学 2021-04-14
一种高精度稠密室内场景重建技术
1. 痛点问题 场景三维重建是未来视觉成像技术发展的重要趋势,支撑导航与人机交互、虚拟现实与增强现实(VR/AR)、在线文旅、工程设计等前沿领域应用革命性发展。 目前技术仅仅是根据局限于面元自身区域内不同时刻的信息融合得到该面元的最终重建结果,忽略了面元之间的关系,导致重建面元的自由度过大,同时由于遮挡、光照变化、纹理不足、运动等因素的影响,降低了深度图像的稠密度,同时存在相关尺度模糊问题。重建面元受到输入深度图像噪声以及定位系统对相机定位误差的影响,出现重建面元的位置及朝向可能与真实值存在明显偏差,且相邻面元之间可能存在不一致的情况,导致最终重建的三维模型的稠密度、鲁棒性、一致性和准确性较低。 2. 解决方案 本项目成果提出了一套高精度稠密室内场景重建技术,首先提出基于物理空间推理和语义关联建模的场景多粒度(像素/体素-超像素/体素-对象-场景)感知方法,综合语义信息、几何结构信息以及时空间信息进行滤波,实现准确深度估计,联合光流估计与相机位姿估计进行多任务自监督训练,实现深度估计网络权重的在线调整,提高深度估计在未知场景下的性能,进一步引入在室内场景中常见的三种局部和全局尺度空间平面关系约束,为每一个重建面元提取三种支撑面元集,以支撑面元为载体将面元之间的空间关系作为额外约束引入密集面元生成阶段,抑制深度图噪声和定位误差的负面影响,提出基于语义先验的实时概率稠密重建方法,通过时序传播与概率模型更新实现实时场景深度重建,提高最终三维重建模型的稠密度、鲁棒性、一致性和准确度,新引入的部分计算量小,能保持现有方案的实时性和可扩展性,能够快速对大场景进行实景稠密三维重建,为用户提供低成本、高效率、极便捷的空间3D重建解决方案。 合作需求 寻求在VR/AR、机器人、智慧城市等领域有相关技术开发、市场推广经验,能推广本技术落地的高科技企业,可以进行深度合作。
清华大学 2022-01-24
“图智”-PDF工程图AI识别与审查重建系统
1. 痛点问题 PDF电子工程图作为一类重要的非结构化数据,承载了丰富的业务知识和信息。然而,因其复杂性和专业性,PDF工程图难以被机器直接处理,目前主要还是靠人来读取、理解、核对和应用,限制了工程建设领域行业的深层次智能发展。若机器能够像人类一样理解图纸的内涵,就可以支撑丰富多彩的下游智慧应用。如规范智能审查、3D模型智能重建、面向应急逃生、无障碍等特定应用场景的信息智能提取等。这些基于图纸的智慧应用,其核心挑战就是对图纸内容的有效识别和理解。 2. 解决方案 清华大学软件学院BIMChecker Group,自主研发了“图智”-PDF工程图AI识别与审查重建系统,基于深度学习技术和工程领域业务知识应用的有效融合,解决了现实PDF工程图纸信息高分辨率、高密度、相互遮挡等识别难题,实现了对建筑平面图图元和空间布局的智能识别和结构化表达。主要特点如下。 1) 适用于住宅建筑、公共建筑等民用建筑以及仓库、厂房等工业建筑; 2) 支持建筑设计说明、表格、建筑平面图的一键式AI识别; 3) 支持Revit模型一键生成和面向《建筑设计防火规范》的一键审查; 4)支持对现有防火条文、其他国家规范、企业规范的修改和自定义,系统的审查算法可自动适配更新。 合作需求 寻找在AI审图、室内矢量模型重建、图纸特定信息智能提取及其它基于图纸的智能应用场景方面有需求的合作方;开展系统的应用推广、定制化图纸内容识别服务等内容,为各类下游应用、平台提供核心AI图纸理解技术支撑。合作方需具备项目或资金支持。
清华大学 2022-02-28
动力重建创伤后下颈椎后柱动态稳定性技术
本项目主要采用生物衍生肌腱构建下颈椎后路动态稳定系统装置。采用临床自愿捐献的人体肌腱进行脱细胞、冻干制备直径3mm,长度不等的生物衍生肌腱材料,进行体外对照实验和动物模型活体对照实验。研究发现这种材料通过创新的颈椎后路固定方式,使颈椎在前屈时提供足够动态稳定性,在左右侧屈、旋转及后伸运动中并不限制其正常运动,较好的模拟后方韧带复合体的功能。同时,动物实验证明,此种装置修复动物下颈椎后方连接结构损伤,均表现出良好的修复能力。组织学及免疫组化检查证明无大量淋巴细胞细胞浸润,细胞呈梭形,纤维组织排列整齐、均匀,可见毛细血管增生,植入装置保持了活力。故采用生物衍生材料的颈椎后路动态稳定系统能在体内长期存活,能够重建后柱稳定并保留部分运动功能。
四川大学 2016-04-29
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