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基于双超时网络报文的组流方法
一种基于双超时网络报文的组流方法，设置短超时和长超时，当报文到达测量器，从报文头中提取流信息，在网络流缓存中查找由所测量报文的网络流记录，如果找到所述的网络流记录，更新流结束标识，否则在网络流缓存中增加一条新的网络流记录，如果测量周期结束，则检查网络流缓存中的每条网络流，如果所检查网络流的流结束标识为1，则所检查短超时判断网络流结束，否则根据长超时判断网络流结束。
东南大学
2021-04-10
基于双超时网络报文的组流方法
一种基于双超时网络报文的组流方法，设置短超时和长超时，当报文到达测量器，从报文头中提取流信息，在网络流缓存中查找由所测量报文的网络流记录，如果找到所述的网络流记录，更新流结束标识，否则在网络流缓存中增加一条新的网络流记录，如果测量周期结束，则检查网络流缓存中的每条网络流，如果所检查网络流的流结束标识为1，则所检查短超时判断网络流结束，否则根据长超时判断网络流结束，本发明采用两个不同时间粒度的流超时机制，大大减少已经结束流在缓存中的存在性，并减少一个流被分割成多段而需要在缓存中进行多次输出流记录、生成新流记录等消耗系统资源的操作，同时又减少后台需要系统资源将多个被分割的短流合并成一个流。
东南大学
2021-04-13
一种繁殖期水貂饲育笼组
本实用新型公开了一种繁殖期水貂饲育笼组，包括一侧带有缺口的环状底座和安装在环状底座上的笼体，环状底座横截面的外周和内周为对应的正多边形，正多边形的边框处设有凸起的护板，护板内部分隔为多个放置单元；所述笼体为前网、后网、顶网、底网和两侧面的边网隔断焊接形成的六面体，笼体为等腰梯形体结构，放置在环状底座的放置单元内，相邻笼体之间通过边网隔断贴合而围合成带有缺口的笼组组合体。本笼组相邻笼体间的水貂雌雄间隔养殖，便于水貂选择交配和统一管理，每个笼体边网隔断的底部设置有可上下拉动的活动栅门，相邻笼体间雌雄水貂自行串笼进行交配，避免了人工抓取母貂时造成的惊吓，提高配种成功率和配种质量。
青岛农业大学
2021-04-13
一种海水电磁阀组
本发明公开了一种海水电磁阀组，由四个相互独立的电磁阀组成，其中电磁阀包括阀组件和设置在阀组件下部的电磁铁组件，阀组件包括阀体和安装在阀体内的阀芯，各电磁铁组件容置在一密封罩中，该密封罩与各阀体固定连接成一体，阀芯外设有阀套，阀芯下部设置有阀座，所述阀芯与阀座形成阀口，阀座下部设置有阀套座，推杆一端穿过阀套座后与阀芯下部接触，推杆另一端与电磁铁组件接触，所述阀芯上部通过螺堵密封，阀芯顶部与螺堵之间通过弹簧抵接；阀套座下部位于所述阀组件与电磁组件之间处设置有挡圈；本发明的阀装置可直接应用于海水环境及其它腐蚀性的环境中，具有结构简单、压力损失小、拆装维护方便，无阻尼小孔，抗污染能力强等优点。
华中科技大学
2021-04-11
X-D2-1学生单组电源
实验室电源，物理实验室电源，化学实验室电源，实验室学生电源
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咨询电话：0577-67473999
温州市育人教仪制造有限公司
2021-08-23
X-D2-2学生双组电源
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温州市育人教仪制造有限公司
2021-08-23
X-K2-1学生单组电源
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温州市育人教仪制造有限公司
2021-08-23
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温州市育人教仪制造有限公司
2021-08-23
滑轮组增幅程控变流量发生器
（专利号：ZL 201510148528.8） 简介：本发明提供一种滑轮组增幅程控变流量发生器，属于水处理技术领域。该发生器包括恒位供水系统、变水位差出水系统以及流量曲线程序自控系统；恒位供水箱下部接三根出水软管，通过出水软管上电磁阀的不同开闭组合、调节阀的开度和高度调节器的联合作用，实现基准流量大小和流量增幅的变化；变水位差出水系统中的加、减速牵引电液推杆分别通过加、减速动滑轮组连接到牵引轮，实现加、减速牵引电液推杆的快速切换。工控机连接转换器、变频器以及电机，按照给定的水流量变化曲线使得出水流量呈任意所需波形变化。本发明能够模拟各种降雨雨型及工业污水的流量变化，实现对各种调量池、雨水调蓄池的调量效果进行量化评价与结构优化。
安徽工业大学
2021-04-11
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。
东南大学
2021-04-10