本发明公开了一种时空变尺度运动目标检测方法，具体为：将·815·原始图像转换为反差图像；根据差分强度与帧间间隔的单调递增且收敛关系，得到次优帧间间隔<img file=""DDA00002692454800011.GIF""wi=""80"" he=""49"" /> 通 过 计 算 t0 和 <imgfile=""DDA00002692454800012.GIF"" wi=""133"" he=""57"" /

XM-618A运动神经元模型   XM-618A运动神经元模型由神经元胞体和神经纤维在电子显微镜下的放大结构2个部件组成，并显示神经细胞轴丘、树突、尼氏体、神经丝、髓鞘板层、雪旺细胞、朗飞结以及微管等结构。 尺寸：放大2500倍，30×42×12cm 材质：PVC材料

产品详细介绍 机械臂运动算法STEAM主题课程 项目背景 随着工业 4.0 科技革命的到来，工业机器人已成为工业化程度的重要标志。机械臂是最为典型也是最早出现的工业机器人，它可以代替人的繁重劳动以实现生产的机械化和自动化，提高生产效率的同时避免人身事故的发生。机械臂课程的学习可以培养学生将科学技术应用于日常生活、社会实践的意识。 在本项目中，学生可借助机械臂运动算法套件与人工智能与编程教学系统，了解关节机械臂和伸缩机械臂的原理及特点，搭建不同类型机械臂并通过编程实现智能控制。 课程性质 这是一门以项目式教学开展的跨学科课程，以基于建构主义理论的 5E 教学模式作为指导，结合了 中小学信息技术课程标准与编程教学特色。 课程目标 1.知识与技能 ⚫  了解机械臂的类型及其在现实生活中的应用。 ⚫  掌握关节机械臂和伸缩机械臂的结构特点，设计并制作相应模型。 ⚫  学习图形化编程或 C++代码编程的基础知识，使模型完成实际任务。 ⚫  掌握机械臂运动算法的设计、编写及调试。 2.过程与方法 ⚫  通过观察、查阅相关资料等活动，培养对信息的有效性、客观性做出判断的意识，发展分析概括能力。 ⚫  通过机械臂模型的搭建和编程，发展编程思维和工程思维能力。 ⚫  在完成模型设计和算法设计过程中，提高分析问题和解决问题能力，养成自学能力。 3.情感态度与价值观 ⚫  了解机械臂在日常生活中的实际应用，萌发将科学技术应用于日常生活、社会实践的意识。 ⚫  养成实事求是，尊重自然规律的科学态度。 ⚫  关注科学技术对社会发展、自然环境及人类生活的影响。

MR2000全地形大负载移动机器人，带悬挂的独立四驱系统，强劲动力，应对各种复杂环境。极致的三重安全防护，消除安全隐患，高效的操作系统，支持二次开发，是理想的科研及行业应用的移动机器人开发平台——助力科研成果转化。

团队具备成熟的高性能电机研发能力，具备瞬态有限元仿真技术、多物理场联合仿真技术、场路耦合仿真技术，能够定制开发有刷/无刷直流、感应电机、电励磁/永磁同步等各类电机，助力多家企业实现核心电机自主化、国产化。 团队研发了基于空间磁场的高性能电机健康状态在线监测系统，能够实时监测电机健康状态，即使发现电机微小故障，有效提高电机可靠性。

一、技术背景 东海近岸海域易受台风和风暴潮等不利天气的影响，故建设海洋牧场时需充分考虑人工鱼礁的安全性。该海域传统的人工鱼礁投放以沉底式为主，在以软相泥地为主的区域设置后往往会出现滑移、倾覆和掩埋的现象从而影响鱼礁稳定性和功能的持续发挥。此外，东海区海洋牧场基本以资源养护型为代表，几乎没有产业带动能力。 在此背景下，设计一套既能抵抗强台风又能保证效能的鱼礁系统显得颇为重要，而融入产业服务功能又是维持海域海洋牧场活力的必由之路。为此，上海海洋大学海洋牧场工程研究中心设计团队经过多年酝酿和探索性试验，研发了一套抗风浪全水层平台礁系统构建技术。 二、技术要素组成 抗风浪全水层平台礁系统由锚礁系统和台礁系统两部分组成。锚礁系统通过高强度缆绳连接底部鱼礁和上层筏式构件（图1），形成浮式藻场的着生介质系统。由表层大型天然海藻、养殖海藻和浮游植物共同构成强大的固能传质网络，为海洋牧场资源增殖打下基础。   图1 每20个锚礁构成一个锚礁群（225m×25m）  锚礁系统中形成的能量和物质将通过牧食和碎屑食物链从表层传向底层，发挥海洋生物泵和表底层耦合的综合效应。在锚礁系统区形成的资源增量将通过大型平台礁系统进行回收利用（图2）。 平台礁由高强度钢桩、鱼礁底座、多层圆盘礁、柔性鱼礁和上层镂空廊道五大要素构成（图2）。首先根据地质调查情况确定打桩的数量和深度。钢桩设置好之后，在其上套入鱼礁底座和圆盘礁，使底部周围形成三型鱼类活动的主要生息场。上层柔性鱼礁可作为大型海藻附着基而用，从而增加上层水体空间异质性，丰富微生境格局，为中上层附着生物和游泳生物提供栖息和摄食场所。最后设置上层廊道，为休闲海钓和海上观光等产业活动的融入提供平台。休闲海钓是牧场区鱼类资源回收的主要方式，而企业承包锚礁系统是拓展其海水养殖的重要方式。由此，构建出一套在东海区具有极大推广价值的海洋牧场构建模式（图3）。   图2 大型平台礁系统的结构要素   图3 锚礁系统和台礁系统组合布置后的效果示意图 三、技术创新点 （1）新的鱼礁系统是以初级生产力调控为核心目标，强化表层水体生物群落稳定性、提升生物多样性为重要目标的全水层锚礁系统。该系统通过功能型环保构件的有机结合，营造大规模浮式藻场，形成饵料生物聚集区、幼鱼庇护区、成鱼育肥区和附着生物生长区；并通过生物泵作用影响调控底层水体的能流和物质循环，为增殖底栖鱼类和大型无脊椎动物、优化其群落结构创造条件。 （2）沉底鱼礁的设计根据表层浮礁系统的物理特性和生态功能辐射效能，选用抗沉陷锚式鱼礁和大型平台礁。这两种鱼礁结构均为首创，前者在发挥礁体本身对三型鱼类聚集效果的基础上，同时起到固定上层浮礁构件的锚系作用；后者以钢桩打底、嵌套分层固体构件并环绕柔性构件的方式，在中下层水体形成较大规模的底鱼礁系统。这两种鱼礁系统的设计在工程上以安全和效率为核心，生态上以环保性和可持续性为原则，社会效益上以产业需求为导向，综合构建出适合东海区等高海况海域的全新海洋牧场建设模式。该模式的一大优点是将鱼礁易在淤泥底下陷的缺陷变为功能性优势，以台礁方式避免礁体偏移走位，确保人工生境系统的稳定性，无需进行鱼礁抗滑移倾覆方面的工程核算，提高了工程效率。 （3）以整体打桩方式进行台面立柱布局，礁体穿孔套入钢桩，用热铸法固定圆形钢板控制鱼礁位置，两层钢板相隔1m，可控制组合鱼礁底部的台礁支脚插入底泥层1m左右。这种组合下可实现鱼礁系统抵抗几十年一遇的强台风，使之长时间发挥渔业资源养护和产业服务的功能。

同济大学电子与信息工程学院康琦教授团队面向复杂工业过程智能运维，深度融合物联网、大数据、人工智能等技术，设计开发了高集成度与模块化的边缘计算平台。该技术采用云-边-端一体化的系统架构设计，结合迁移学习、演化计算等智能技术，构建了可持续学习的通用网络进化框架，针对不同应用场景，通过模型与算法的模块化管理与轻量化学习，可实现边缘侧模型定制与部署，全面感知系统动态，自适应环境与工况变化，实现无人值守的工业过程在线学习、智能控制与持续优化，显著降低运行成本，提升企业经济效益。边缘计算平台架构 目前该技术已经获得相关授权发明专利6项，面向钢铁冶炼、汽车制造、污水处理、轨道交通等领域，在多个省市的节能控制与运营优化相关智能化工程项目中得到了推广应用，平均节能达30%，经济效益明显。基于该平台技术对城市污水处理厂生物曝气过程进行自适应软测量建模与学习优化控制，实现了多目标联合优化的在线智能监控系统，年平均节电超过27%。对大型制造企业的多车间冷源系统实现了全自动在线优化与智能控制，系统能效提升一倍，年平均节电36.9%。

结合模式识别及语音情感感知算法，开发了应用于移动平台的语音情感识别系统，该技术具有自主知识产权。该系统能够通过移动终端采集用户的语音信号，经情感建模和识别算法处理后，实时感知用户语音中包含的六种基本情感信息（高兴、悲伤、惊讶、害怕、生气、嫌恶）。系统特点：1、融合说话人无关和说话人相关两种语音情感模型，用以弥补单一模型无法兼顾算法普适性和准确性的不足；2、具备在线及离线两种工作模式，在线模式下，移动设备可以借助服务器获得更为准确的识别结果，并且节省运算资源；3、对移动设备使用环境中的低采样率与低信噪比环境作了针对性优化，保障了识别算法在一般环境下的鲁棒性。 本系统基于北京航空航天大学模式识别与人工智能实验室的多模型融合语音情感识别技术，在移动平台上实现了对说话人情感表达的识别。其能够对说话人相关和说话人无关情形进行相应优化，对于未在系统注册的一般用户，识别准确率为76%；对于已在系统注册的用户，识别准确率可达83%，属于国内外领先水平。对于长度为2s的语音，本系统离线模式下识别时间小于0.5s，在线模式下识别时间小于0.2s。