产品详细介绍万深RootGA根系动态生长监测分析和显微成像系统1、用途：定时自动成像雾培、水培、琼脂培养基培、土培、沙培的盆栽农作物根系，并动态监测其根系生长速度，动态跟踪根系细微结构、根尖数和根毛变化，以及根尖病变情况，宏观动态统计分析不同时刻点根系的整体发展变化，还可分析洗净根系情况，获得根系生长的动态数据，以便科学客观地评价植物生长质量相应关键因素，如分析：光照、水肥、温湿度环境对生长与抗逆性的影响。2、系统组成：多组的自动对焦800万像素多关节的大景深拍摄仪+背光套件+透明培养器皿套件，连续变焦单筒体视测量显微镜、500万像素显微相机、手动X-Y移动显微平台+上下光源，根系分析软件和电脑（酷睿i5 8400 CPU /8G内存/500G硬盘/1G显存/ 19.5”彩显/无线网卡）。3、 主要性能指标：1）多关节的大景深拍摄仪+背光成像套件可在植物侧面等位置上，在不同时刻点自动拍照跟踪监测根系，自动生成根系的整体发展变化和生长的动态数据，动态图示标记活体根系每天的新生长区和统计其对应的新生长根量，包括不同深度位置上的根量变化。系统具备对根系生长异常的预警机制。该动态跟踪分析的根系成像视野为240mm宽*380mm高，自动拍照分析的时间间隔0.5-48小时可调（若定时拍照时间点前接入电脑，即可自动启动拍照。1台电脑能自动轮巡监测10个视野以内的作物植株原位根系动态变化（标配默认提供4套动态生长监测成像硬件，若要实时监测10个视野的作物植株原位根系，需配10套拍照成像组件）。1分钟内自动拍完全部照片后，该监控电脑即可另做他用（不用被独占）。2）可按被监控根系分块区域图像显示根量随时间变化的密度热力图，各部位的变化精细度可由分块监控大小来自定义控制。根系软件能自动生成根系生长的视频，以便按时间节点来回溯查看。3）可对原位土培根系图像进行交互引导分析、锁定编辑根系路径、修正根系的长短、粗细、位置等。具有鼠标编辑点的跟随放大镜。能自动拼接多张原位根系图。4）可做洗净根系分析：1)根总长；2)根平均直径；3)根总面积；4)根总体积；5)根尖计数；6)分叉计数；7)交叠计数；8)根直径等级分布参数；9)根尖段长分布，10)可不等间距地自定义分段直径，自动测量各直径段长度、投影面积、表面积、体积 等，及其分布参数；11)能进行根系的颜色分析，确定出根系存活数量，输出不同颜色根系的直径、长度、投影面积、表面积、体积。12)能进行根系的拓扑分析，自动确定根的连接数、关系角等，还能单独地自动分析主根或任意一支侧根的长度和分叉数等，可单独显示标记根系的任意直径段相应各参数（分档数、档直径范围任意可改，可不等间距地自定义），并能进行根的分叉裁剪、合并、连接等修正，修正操作能回退，以快速获得100%正确的结果。13)能用盒维数法自动测根系分形维数。可分析根瘤菌体积在根系中的占比，以客观确定根瘤菌体贡献量。14)大批量的全自动根系分析，对各分析结果图可编辑修正。15)能做根系生物量分布的大批量自动化估算。16)能自动测量油菜、大豆等果荚的果柄、果身、果喙部分的粗细、长、弧长、玄高等参数。能自动测量各种粒的芒长。17)能测各类针叶的叶面积、长度、粗细。18)各分析图像、分布图、结果数据可保存，分析结果输出至Excel表，可输出分析标记图。5）可单筒体视显微镜500万像素彩色成像（最高可放大270倍），能自动拼接多张显微根系图，可分辨小至0.01mm的根毛，方便观察根际细微结构、根尖数和根毛变化，以及根尖病变情况；手动X-Y移动显微平台可二维扫描微观根系，获得超高分辨率的大幅面根系图像。

     实验室安全智能监测与控制系统为高校实验室安全提供一体化解决方案。项目基于全要素管理、全过程监控、全方位感知（简称“三全”）的理念，聚集于实验室安全智能化管控，构建实验室安全智能监测与控制系统，通过多维监测、安全预警和智能应急等举措，开展实验室智慧安全管理，实现实验室的本质安全，提高实验室安全的技防水平。     实验室安全智能监测与控制系统采用模块化设计，由11个模块组成，责任体系、安全教育与考试、安全准入、分级管控、安全检查、危险源管理、应急管理、安全档案、综合管理、数据可视化。基于实验室安全工作的实际需求设计，由校级平台和院级平台组成。校级平台可实时监控各院系实验室安全工作情况，进行各类数据的调用、统计和分析，主要用于实验室安全工作决策和安全工作考核。院级平台可通过各模块开展具体管控工作，能够实时监控各实验室人员、危险源、环境等状况，实现实验室安全工作的智能管控。

本发明公开了一种认知无线电中基于自组织映射神经网络的恶意用户判别方法，本发明利用自组织映射(简称SOM)神经网络学习输入能量矩阵的分布特征，并根据学习结果对输入量进行有效的分类。首先引入“可疑度”的概念，其大小根据每次训练后每种类别所包含的次级用户的个数进行分配。为了消除传统的SOM神经网络的缺陷，本发明进一步提出了“平均可疑度”的概念。具体步骤包括：获得能量矩阵，利用SOM神经网络算法对能量矩阵进行训练得到分类矩阵，计算每个次级用户的“可疑度”，构造索引矩阵并重复训练过程，并将每次得到的“可疑度”取平均值，即“平均可疑度”，并利用“平均可疑度”对次级用户进行分类，识别出恶意用户或是正常用户。

可以量产/n该项目公开了一种基于共变正交和神经网络的网络流量预测方法，该方法首先确定神经网络参数，再利用神经网络参数进行网络流量计算。基于共变正交原理的流量预测方法可以有效的预测网络中的流量变化趋势，但对流量数值的精度预测上还有较大差距；基于神经网络的流量预测方法由于其无法准确描述网络流量的特性，因此在预测流量的变化趋势上效果一般，但在流量数值的精度预测上比较有效。该发明将这两种流量预测方法有机的结合起来，设计了一种

本发明公开了一种基于神经网络模型 BP 算法的嵌入式矿压检测方法法，首先根据根据待检测区域的地域情况，采用多个振弦式压力传感器进行测量；然后 ARM7 处理器根据系统任务个数建立相应的进程；最后在建立的任务中打开定时器，输出一个固定在某一频率范围内的脉冲，经过驱动激振电路，产生一个能对振弦式压力传感器内部振弦起振的信号，同时使用 ARM7处理器对振弦式压力传感器返回的脉冲信号进行频率测量，计算得到压力值，最后，利用温度传感器采集振弦周围区域的温度，采用 BP 算法建立神经网络模型，利用神经网络模型对得到的各组压力数据及采集的温度数据进行学习，并根据神经网络模型找出压力随温度的变化规律，对振弦式传感器进行温度补偿。

本发明公开了一种反馈型人工神经网络训练方法及计算系统, 属于神经网络计算领域。一种人工神经网络训练方法，突触权重根据 神经突出两端的前馈信号和反馈信号调整，当神经突出两端分别为兴 奋前馈信号和兴奋反馈信号时，该突出权重调整到最大值，当神经突 出两端分别为静息前馈信号和兴奋反馈信号时，该突出权重调整到最 小值；一种反馈型人工神经网络计算系统，节点电路包括计算模块、 前馈模块和反馈模块，节点电路通过忆阻器模拟的神经突出相

本项目致力于将“心脏自主神经调控防治心律失常”的创新理念和技术成果进行全球范围内的推广，已在全国40 余家大型三甲医院进行项目成果推广应用，在急性心肌梗死患者中减少了恶性心律失常和心肌损伤的发生，缩短了住院天数和降低了住院费用。 一、项目分类 重大科学前沿创新 二、技术分析 心律失常是最常见的心血管疾病之一，据统计，约80%的心源性猝死与恶性心律失常相关，严重威胁国民健康。项目组长期致力于自主神经调控防治心律失常的创新转化研究，在国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划、中央“万人计划”等项目资助下，取得了系列理论创新和技术突破： 1）构建了自主神经再平衡的理论体系，并阐明心律失常的关键神经机制； 2）研发了系列自主神经调控策略防治心律失常； 3）研发无创迷走神经调控系统，进行自主神经调控防治恶性心律失常的临床转化。 相关成果主要发表在Circulation（IF 39.918）、 J Am Coll Cardiol（IF 27.203 ）、Advanced functional materials（IF 19.924，封面论文）、Nano Energy(IF 19.096，2篇)、 Basic Res Cardiol (IF 17.165)、Cardiovascular Research（IF 13.081）等国际知名期刊，并被Cell、JAMA、Nat Rev Drug Discov、Nat Rev Cardiol等学术期刊引用3100余次。研究成果获2018年湖北省科技进步一等奖，连续两年获美国心脏病学会（ACC）中国原创研究一等奖，被《中华心律失常学》杂志评为当年心律失常领域全球十大研究进展之一。

本发明涉及一种基于 RBF 神经网络的电缆接头导线温度预测方法。本发明主要分以下 4 个步骤：1） 样本数据采集：实时测量与电缆接头导线温度有联系的关联因素（环境湿度、环境温度、护套温度、接 头处绝缘层温度、触头温度和各种表皮温度）；2）网络训练：首先对 1）采集的数据进行预处理，划分 训练数据和预测数据，然后设置各种参数，创建网络，最后进行数据预测；本发明将神经网络技术应用 到电缆接头导线温度预测中，对电缆接头导线温度在线实时监测与故障分析有较好的作用。 

XM-213男性躯干骨附主要动脉和神经分布   XM-213男性躯干骨附主要动脉和神经分布模型由男性半身骨架及血管神经附透明亚克力躯壳串制而成一个整体，固定在底板上，显示颅骨与脑，躯干骨与胸、腹、盆腔内脏器官毗邻的位置和关系，可以让学生通过透明体表了解血管、神经在躯干的形态、分布及位置关系。 尺寸：高95cm 材质：PVC材料