“NMT界乔布斯”许越先生推荐创新平台 中关村NMT产业联盟推介成员单位创新产品 “全球抗疫，人人有责” 推出背景：         3D模型能够给人以更强烈的视觉刺激，震撼程度远远高于二维画面。有了物体的三维数据，可以产生任意视图，视图间能保持正确的投影关系，这为生产工程图带来了方便。此外还能生成透视图和轴侧图，这在二维系统中是做不到的。   我们的日常生活是在三维空间下开展的，那么对于生物体而言，三维空间的数据展示才是最真实的。举例：我们检测到的数据是浓度（点），单个位点浓度的进出（线），两个位点浓度的进出（面），多个位点浓度的进出（立体）。不同的维度所展现的内容不同，科研的发展趋势必将是向多维方向，向上发展。   产品介绍 名称：NMT-3D数据分析软件V3.0（MageFluxV3.0） 品牌：旭月 产地：中国 简介： 应对挑战： 活体样品是立体的，使用立体图形及3D数据能够才能更加真实的展现样品情况 如何获得3D数据是较难的问题 解决方法： NMT是检测活体样品的技术，并拥有三维流速数据监测的功能，配合NMT-3D数据分析软件，能够制作科研人员可直接观看的三维可视化流速数据图。更加直观，更加真实地展现样品在立体空间中的流速情况   功能特点 1.基本功能： 展示可视化三维流速数据图 可以录制三维流速云数据图视频 可以随时随地查看图形 可根据客户需求进行定制材料模型 流速指标展示的颜色自定义 2.软件参数： 根据科研人员上传的数据信息和建模信息，帮助科研人员生成可以裸眼观看的三维可视化流速数据图。还可以对流速数据图进行：      1）手动平移、缩放和旋转      2）自动围绕x轴、y轴和z轴旋转      3）录制并下载1分钟之内的三维可视化流速数据图的视频      4）背景色调整，可调整为任意颜色      5）任意选择一个或多个显示内容，包括：离子流速、分子流速、材料、材料比例尺、离子流速比例尺、分子流速比例尺      6）调整离子流速比例、分子流速比例，可以设置离子分子比例联动      7）调整材料透明度

南京智农云芯大数据科技有限公司(简称AgriBrain)是一家专注农业领域大数据分析与人工智能解决方案的高科技公司，基于自主研发的无代码AI平台GrowthBrain、自动化表型引擎PhenoBrain和高精度全基因组选择算法平台GSBrain，旨在为科研、教育和企业用户提供低成本、高效率、智能化的AI解决方案。 GrowthBrain无需编程简单拖拽即可实现海量算法训练和分析，傻瓜式设计无需用户具备算法背景，旨在降低AI应用门槛让用户更专注自身业务领域。PhenoBrain可以使得客户根据自身场景进行快速的本地分析、调用或集成,同时相比业内高昂的表型平台，具备低成本、高个性化等优势；GSBrain中的全基因组选择算法，经三组数据实验数据验证比当前国际开源算法稳定提升 9%~45%，可更高效的进行子代筛选和更精准的指导基因编辑。 公司核心团队由美国上市公司的研发、南农等顶尖高校的机器学习、表观遗传、农学等专业背景成员组成，合作客户包括上海交大、中国农大、上海农科院等知名单位。 

由于受到云、气溶胶等不利天气的影响，基于热红外遥感反演的地表温度数据存在空间不连续问题，阻碍了地表温度产品的实际应用。

前期研究发现一个海洋真菌来源的，含有特殊的 N-甲基化和 D-型氨基酸片段的小分子活性环三肽化 合物 X-13，在动物、模式生物和细胞水平均发现具有强烈的促血管生成作用；对大鼠糖尿病溃疡损伤模 型也具有显著修复活性。

本发明涉及一种基于黄金分割比例的菱形模板双尺度图像去噪方法。本发明的技术要点是采用菱形模板并进行自适应模板扩充，利用参与计算的信号点的距离权重和灰度权重的归一化权重进行去噪。本发明的优点是菱形模板中参与计算的所有信号点到中心点的距离方差较小，尽可能避免了距离过远的信号点参与滤波计算；根据噪声密度取部分信号点参与计算，不仅降低了计算复杂度，而且降低了模板内可能存在的其他噪声及边缘对滤波效果的影响；模板中横向包含的像素点和纵向包含的像素点个数之比为1:0.618，充分利用了数学的经典理念,也符合人的视觉习惯。实验结果表明，本发明既能处理低密度噪声，又能处理高密度噪声，噪声密度越高，相对效果越好。

本发明公开了一种相控阵三维声纳图像离线处理系统和方法,系统包括三维声纳图像数据读取模块、单帧重建模块、精确配准模块,拼接融合模块;方法包括:读取GPS、姿态信息以及原始声纳点数据并进行解析,将采集到的三维点阵数据连接成为三角面片,再将相邻两帧图像两两配准的结果,通过最优化处理得到全局配准信息;将配准后的数据进行重采样,再重建,以消除两帧之间的重叠部分并将单帧图像融合成一幅整体图像并进行三维可视化显示。该系统结构谨严、高精度、图像清晰、交互方便、可扩展性强,有效地实现了三维声纳图像的离线处理功能。

本发明公开了一种基于运动颜色关联的视频图像显著性检测方 法，包括：获得视频图像的静态显著性图；提取场景的光流向量场；对光流向量场进行初步分类并抛弃最大分类区块；将视频图像从 RGB 颜色空间转换到 HSV 颜色空间；根据 HSV 颜色空间 H 分量中对应颜 色在输入图像中出现的频率，生成颜色直方图；针对光流向量场有效 分类区块中的每个向量，将其范数投射到颜色直方图的相应区间中去， 得到每个颜色区间的运动尺度变量；得到每种颜色的运动显著性值并 投影到原图像生成运动显著性图；将运动显著性图与静态显著性图相 加得到最终显著性图。本发明的方法可以有效地将运动特征纳入显著 性考虑范围，在现有的运动视频测试集上能取得优于传统方法的结果。

本项目利用图像识别技术和运动目标检测定位技术，采用高新能、快速硬件组合（ARM+DSP+FPGA）方式构建运动目标自动识别系统，设计图像的非线性变换，二值化，自适应阈值值分割、模糊边缘识别和区域连通性分析等算法，对机车前方行人进行检测报警，提高了井下电机车运输安全性能。软件设计采用基于嵌入式实时操作系统的多任务设计模式，使得监测系统的实时性、可靠性更高，为行人监测系统的不间断运行提供了可靠的保障。