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一种残余应力层深分布辅助测量装置及方法
本发明公开了一种残余应力层深分布辅助测量装置,包括底部 支撑装置、工件支撑装置、传感器支架及位移传感器,所述底部支撑 装置包括底座、两导轨、伺服电机和滚珠丝杠机构,所述工件支撑装 置包括连接板、V 型块和工件限位机构;所述工件限位机构包括安装 在连接板上的限位架及安装在限位架上的压紧装置,所述压紧装置位 于 V 型块的上方;所述传感器支架安装在底座上,所述位移传感器上 下位置可调整地安装在传感器支架上,所述位移传感器用于与 V 型块 上的待测区域接触
华中科技大学 2021-04-14
一种无时间同步的环路辅助水下定位方法
本发明公开了一种无时间同步的环路辅助水下定位方法,首先每个节点通过发送一次 HELLO 消息 与一次测距消息,完成链路对称性探测以及获取对称链路长度。然后,水面锚节点发送一次自身坐标信 息,利用距离与坐标信息完成部分节点的定位,得到定位的节点亦发送一次自身坐标信息,进行迭代定 位。最后,针对仍未得到定位节点采用环路辅助方法,得到非对称链路连接的邻居节点的坐标与距离, 并借此完成定位。得到定位后的节点将发送一次自身坐标信息,引发新的迭代过程,进一
武汉大学 2021-04-14
先验地理信息辅助下的光学遥感影像舰船检测方法
一种先验地理信息辅助下的光学遥感影像舰船检测方法,包括建立港口和海岸线相关的先验地理信 息库,得到纠正后的待检测遥感影像;进行区域分割提取边界线,根据海岸线矢量库获取海岸线矢量, 进行海岸线变化检测;海陆分离得到海面区域和靠岸区域;针对海面区域,先基于多视觉显著性进行舰 船疑似目标检测,再基于多特征的机器学习方法在舰船疑似目标中检测舰船;针对靠岸区域,进行全局 显著性检测得到初始的疑似区域,再根据形态信息进行图像分割获取最终的疑似区域,之后利用
武汉大学 2021-04-14
盾构法多孔隧道近接施工附加荷载的辅助支撑方法
"本发明公开了一种盾构法多孔隧道近接施工附加荷载的辅助支撑方法,在先掘进隧道的管片内壁构造可自行走的辅助支撑结构:即沿隧道的纵向间隔设置环形工字钢,再用纵向工字钢与所述环形工字钢联结成整体,环向千斤顶通过设置在其上的胶轮支撑在纵向工字钢上,各环形工字钢之间设置有纵向千斤顶,在倒数第二个环形工字钢上设置卷扬机,倒数第一个环形工字钢设置有相应的挂置卷扬机钢索的挂钩。本发明方法在有效减缓盾构法多孔隧道近接施工引起的纵向效应的同时可以多盾构同时掘进,不影响先行盾构隧道的正常出渣,不需要在先行隧道施工完毕后再施工后行隧道。 "
西南交通大学 2016-10-20
一种高频超视距雷达选站辅助系统与方法
本发明公开了一种高频超视距雷达选站辅助系统与方法,辅助系统包括天线、收发开关、发射模块、 接收模块、信号处理及传输模块、显控模块,本方法利用所述的高频超视距雷达选站辅助系统模拟雷达 的工作方式,来全面的测试雷达站选址的环境状况,通过检测回波来分析环境因素对雷达工作的影响, 最终根据该测量结果选择合适的站址位置;本发明提供了一种轻巧、便携、低功耗的高频雷达选站辅助 系统,通过模拟实际的雷达工作方式并结合现场电磁环境来进行评估,使选站选址更加科学有效,提高 选站的成功率。
武汉大学 2021-04-13
电力智脑——基于视觉问答的电力设备安全辅助系统
基于视觉问答的电力安全辅助系统的解决方案,利用无人机、智能机器人等多种巡检方式采集的巡检影像数据,建立电力设备缺陷视觉问答数据集,融合视频处理分析、图像识别、电力自然语言处理、电力知识图谱等人工智能技术应用,挖掘分析巡检影像缺陷特征,构造缺陷识别算法模型,实现输电线路本体缺陷和环境风险自动识别诊断,最终形成缺陷识别、诊断、检修一体化智能安全辅助服务系统。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 合肥合工安驰智能科技有限公司 企业法人 段章领 注册时间 2017年 注册所在省市 安徽省合肥市 组织机构代码 91340111MA2R01W28C 经营范围 智能科技、网络科技、电子科技、信息科技、软件科技领域内的技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让;广告发布;软件开发;电子产品、家用电器、床上用品、家具、家居用品、计算机、软件及辅助设备、二类医疗器械的销售。 企业地址 合肥市包河经济开发区花园大道369号F426-2 获投资情况 曾获股东投资200万 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 沈奥 计算机与信息学院/计算机科学与技术创新实验班 2019/2023 韩知渊 计算机与信息学院/计算机科学与技术专业 2019/2023 帅竞贤 计算机与信息学院/电子信息工程专业 2019/2023 何煦 计算机与信息学院/计算机科学与技术专业 2020/2024 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 卫星 计算机与信息学院/计算机科学与技术 副教授 人工智能、深度学习 赵冲 本科生院/工程素质教育中心 讲师 计算机网络、深度学习 五、项目简介 针对现阶段各类电力巡检手段的不足以及保障电力设备安全的重要性,本团队提出基于视觉问答的电力安全辅助系统的解决方案,利用无人机、智能机器人等多种巡检方式采集的巡检影像数据,建立电力设备缺陷视觉问答数据集,融合视频处理分析、图像识别、电力自然语言处理、电力知识图谱等人工智能技术应用,挖掘分析巡检影像缺陷特征,构造缺陷识别算法模型,实现输电线路本体缺陷和环境风险自动识别诊断,最终形成缺陷识别、诊断、检修一体化智能安全辅助服务系统。 2021以来共申请发明专利11项(其中学生排序第一2项,排序第二4项),软件著作权1项(学生排序第一),取得国家级科技竞赛奖励2项,省部级科技竞赛奖励4项;团队依托于计算机与信息学院分布式智能与物联网研究所,与力源电力设备股份有限公司、国网安徽省电力公司检修公司、安徽南瑞继远电网技术有限公司等达成合作意向。
合肥工业大学 2022-07-27
用于荧光检测器的成像辅助调节焦距和位置系统
本实用新型公开了一种用于荧光检测器的成像辅助调节焦距和位置系统,包括校准平台、聚焦于荧光收集物镜、激发光源、透镜、二向色镜、长通滤光片、光电检测器、摄像装置和电脑,摄像装置通过铁架和光电检测器固装在一起,使该摄像装置成像的中心位置和光电检测器前方的小孔重合,所述长通滤光片位于光电检测器上方,在长通滤光片上方设置二向色镜,其上方设置聚焦与荧光收集物镜,在聚焦与荧光收集物上方设置校准平台,校准平台上设置辅助光源,所述辅助光源的光线通过聚焦与荧光收集物镜、二向色镜、长通滤光片,将微通道的像投射在光电检测器前的小孔所处的平面上。 成果亮点 技术特点:操作简单,不受所用微流控芯片形状的限制。
兰州大学 2021-01-12
一种标记苹果授粉后花粉管微丝细胞骨架的试剂盒及方法
本发明属于植物生物技术领域,涉及一种标记苹果授粉后花粉管微丝细胞骨架的试剂盒及方法。先提供一种标记苹果授粉后花粉管微丝细胞骨架的试剂盒,包括:花柱固定液试剂A,花柱洗涤液试剂B,微丝染料试剂C和胼胝质免疫荧光试剂D。再应用所述试剂盒标记微丝细胞骨架,步骤为:1)取授粉的花柱;2)用花柱固定液试剂A对花柱固定;3)用花柱洗涤液试剂B对花柱洗涤;4)用微丝染料试剂C和胼胝质免疫荧光试剂D的混合溶液对花柱染色;5)对花柱滴加抗荧光猝灭剂,在激光共聚焦显微镜下观察花柱中花粉管微丝细胞骨架。本发明所述试剂盒和方法实现了快速、灵敏、准确、简便地观察苹果花粉管内微丝骨架的结构与排列方式。
中国农业大学 2021-04-11
结直肠癌筛查、早期诊断及预后预测的循环肿瘤DNA甲基化分子标记物
  在该研究的训练组和验证组人群中,CRC诊断模型和预后预测模型均表现出了令人满意的效果。在训练组和验证组的人群中,该诊断模型准确率均达到96%,并且在验证组中该模型诊断敏感性达87.9%,特异性达89.6%,相对于目前临床常用的结直肠癌血清标志物癌胚抗原CEA的准确率为67%,诊断准确度大幅度提高。在对患者预后预测的准确性方面,根据ctDNA甲基化标志物预后预测模型计算得到联合预后评分指数(cp-score)对患者的预后预测的准确性要明显高于临床常用的预后指标,如肿瘤原发部位、TMN分期、CEA等。而将cp-score与这些常规预后指标结合以后,对患者预后预测的准确性还能够得到进一步的提高,在训练组患者中对预后预测的准确性达到82%,在验证组患者中对预后预测的准确性达到87%。对预后的准确预测,可很好的指导医生对不同的患者进行更为个体化的精准治疗,例如对预后不佳者避免给予过度的治疗,而对复发高危患者则给予更为积极的辅助治疗等。 研究团队还在前瞻性队列中验证了单个ctDNA甲基化标志物在结直肠癌筛查中的价值。通过对1493例结直肠癌高危人群同时进行的肠镜筛查和血浆ctDNA甲基化检测结果进行比较,显示ctDNA甲基化标志物可检测出26例早期肠癌患者,26例进展期腺瘤(癌前病变),对肿瘤的检出敏感性达89.7%,特异性达86.8%,对进展期腺瘤的检出率敏感性达33.3%,敏感性和特异性均较现有的无创筛查方法有所提高。这一研究结果对于优化结直肠癌筛查,具有重要的意义,有非常广阔的应用前景。       徐瑞华教授团队的这项成果是我国科学家在肿瘤液体活检领域又一项具有国际领先水平的重大突破,不仅为CRC的筛查提供了新的方法,也为CRC的精准诊治提供了重要的参考。目前该团队仍在积极开展ctDNA分子标志物在其他肿瘤筛查、诊断、预后预测、靶向药物筛选等方面的基础和转化研究,为发现更多的早期肿瘤患者,进一步改善患者的疗效和预后,提供更多、更有力的工具和手段。
中山大学 2021-04-13
一种无监督的跨受试者适应方法,用以预测未被标记信号的目标受试者的运动意图
一种无监督的跨受试者适应方法,用以预测未被标记信号的目标受试者的运动意图,将受试者和研究人员从标记大量数据中解放出来。 准确预测人体运动意图有助于控制可穿戴机器人在不同地形上的运动,从而辅助人类平稳行走。传统的预测人类运动意图的方法需要收集和标记人体信号,并训练每个新受试者使用特定的分类器,这给受试者和研究人员都带来了繁重负担。
南方科技大学 2021-04-14
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