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一种基于视觉的机器人喷涂轨迹校准方法
本发明属于机器人喷涂相关领域,其公开了一种基于视觉的机 器人喷涂轨迹校准方法,包括:对真实摄像机内参数的标定及喷涂机 器人与真实摄像机之间的手眼标定;采用所述真实摄像机获取标定工 件位于理想位置时的参考图像;采用所述真实摄像机获取待喷涂工件 的目标图像;设定虚拟摄像机及获取所述真实摄像机在所述虚拟摄像 机的坐标系下的位置及姿态信息;对待喷涂工件的喷涂轨迹进行校准。 本发明的机器人喷涂轨迹校准方法利用视觉方法对待喷涂工件进行位 姿的标定,进而对喷涂轨迹进行校准,无需对待喷涂工件进行严格定 位及设计特定
华中科技大学 2021-04-14
一种基于签到数据的用户行为轨迹聚类方法
本发明公开了一种基于签到数据的用户行为轨迹聚类方法,所述方法包括:步骤1,获取用户签到数据;步骤2,对用户签到数据进行预处理;步骤3:在综合考虑了用户签到日期的边际效应和签到次数差异的影响的基础上,计算用户在签到位置上的签到值;步骤4,初始化聚类中心,采用余弦相似性方法分簇;步骤5,重新计算聚类中心,采用余弦相似性方法重新分簇;步骤6,重复步骤5,直到满足预设聚类精度的要求。
西华大学 2018-12-12
长电 ERP 系统
南京工程学院 2021-04-13
长电 MES 系统
南京工程学院 2021-04-13
甲酸电氧化技术
近日,清华大学化学系王定胜教授、李亚栋院士领导的课题组在甲酸电氧化领域取得突破,相关工作以“负载在氮掺杂碳上的单原子Rh:一种甲酸氧化的电催化剂”(Single-atom Rh/N-doped carbon electrocatalyst for formic acid oxidation)为题在《自然·纳米技术》(Nature Nanotechnology)发表。燃料电池是一种理想的能量来源,它可以以环境友好的方式将化学能转换为电能。氢氧燃料电池作为航空飞船的主要燃料,在上世纪80年代就已经得到了发展,近年来氢氧燃料电池在汽车上的应用也有了突飞猛进的提高。然而氢氧燃料电池需要用体积大且危险的高压氢气作为其燃料,这限制了氢氧燃料电池的发展。而直接甲酸燃料电池(DFAFCs)由于其体积小,毒性小,nafion@膜的穿透率低等优点,被认为是未来便携式电子设备最有前途的电源之一。在之前的研究中,负载型纳米级钯和铂通常被认为是DFAFCs的阳极反应甲酸电氧化(FOR)中最有效的催化剂,并得到了深入的研究。然而,由于FOR催化剂质量活性较低和一氧化碳抗毒性较差, DFAFCs阳极材料的发展达到了一个瓶颈,极大地阻碍了其应用。SA-Rh/CN的合成路径示意图及其表征在本工作中,研究人员使用主-客体合成策略成功地合成负载原子分散Rh的氮掺杂碳催化剂(SA-Rh/CN),发现尽管Rh纳米颗粒对甲酸氧化活性很低,但是SA-Rh/CN却具有极好的电催化性能。与最先进的催化剂Pd/C和Pt/C相比,SA-Rh/CN的质量活性分别提高了28倍和67倍。有趣的是,在CO剥离实验中,我们发现虽然纳米级Rh催化剂对CO毒性十分敏感,但是SA-Rh/CN很难吸附CO并且可以在很低的电压下氧化CO,这说明SA-Rh/CN对CO毒化几乎免疫。经过长期反应的测试后,SA-Rh/CN中的Rh原子具有抗烧结的能力,并因此在30000s的CA测试或者20000圈ADT测试后活性几乎没有改变。在组装电池的实验中,SA-Rh/CN的质量比能量密度在不同温度下分别是商业钯碳催化剂的8.8倍(30oC),14.8倍(60oC)和14.1倍(80oC),这也说明了SA-Rh/CN在DFAFCs的应用中具有很高的潜力。最后,研究者用密度泛函理论(DFT)计算了Rh单原子甲酸氧化的机理。研究者发现在SA-Rh/CN上,甲酸根路线更为有利。和Rh纳米颗粒具有较低的CO吸附能垒不一样,SA-Rh/CN上的Rh单原子吸附CO能垒较高,以及与CO的相对不利的结合,使SA-Rh/CN具有极高的CO抗毒性。这一发现将传统的甲酸电氧化催化剂的质量比活性提高了一个数量级,并且很好地解决了传统纳米催化剂的CO毒化问题。该发现有助于在燃料电池领域取得突破,并有望应用于便携式电子设备上。本论文的通讯作者是王定胜教授、李亚栋院士,清华大学博士后熊禹是本文的第一作者。本研究受到国家自然科学基金委和科技部的经费资助。论文链接:https://www.nature.com/articles/s41565-020-0665-x
清华大学 2021-04-11
51008电和磁
宁波华茂文教股份有限公司 2021-08-23
电现象资源箱
电现象资源箱  型号:QWD1209 实验清单: 摩擦起电实验 简单电路实验 导体与绝缘体判断实验 电能的转化实验
青华科教仪器有限公司 2021-08-23
验电连接杆
产品详细介绍
天津市春合体育用品有限公司(天津市春合体育用品厂) 2021-08-23
新冠肺炎疫情发展预测模型
2020年1月25日,中山大学公共卫生学院陆家海教授联合美国哥伦比亚大学W. Ian Lipkin在bioRxiv预印版平台发表文章研究From SARS-CoV to Wuhan 2019-nCoV: Will History Repeat Itself?,通过2002-2003年SARS疫情的数据模拟了武汉新型冠状病毒2019-nCoV的流行数据。 根据此研究模型估计,2019-nCoV病例的累计计数约为SARS总数的2-3倍,预计发病高峰将在2月初或中期。在应对方面,应该限制或禁止区域性迁移,以防止超级传播者的出现和移动,同时迫切需要在全国范围内加强监控并采取有效措施来控制这种流行病。
中山大学 2021-04-10
大数据预测疫情传播研究
该项目利用国家卫健委公布的确诊病例总数数据链,以应用传播动力学为方法,以黄森忠教授建构的普适SEIR模型作为模型理论,通过“南开大学智英健康数据研究中心”开发的程序EpiSIX,分析新冠病毒肺炎疫情有关数据,并将分析结果生成可视化网页,开展疫情发展回顾、确诊病例数时序区间预测等相关工作,对疫情发展情况及疫情防控效率作出研判。 研究团队由黄森忠教授和山西大学复杂系统研究所所长靳祯教授、南京医科大学公共卫生学院彭志行副教授共同领衔,南开大学统计与数据科学学院多名年轻教师与研究生加入。研究团队从1月30日至2月14日,每3日发布一次预测,已连续发布疫情传播预测6期,并根据疫情变化,及时调整预测评价指标,其预测区域也进一步细化,由原来的对全国、湖北省、武汉市的疫情预测,拓展为对全国各省市的预测。
南开大学 2021-04-10
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