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脑连续额状切面模型XM-608
XM-608脑连续额状切面模型   XM-608脑连续额状切面模型共7片,每片厚度约1.2cm,模型通过脑干正中(红核及内夹)作额状切面,示其断面结构;通过乳头体作一额状切面,示其切面结构;通过前连合作一额状切面,示其断面结构;通过胼胝体膝部作一额状切面,示其切面结构;通过胼胝体压部作一额状切面,示其切面结构;小脑通过齿状核作一切面,示其切面结构,同时,还可以显示脑的外形,脑的沟回等结构。 尺寸:自然大,17×14×17cm 材质:玻璃钢
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-605A头解剖附脑动脉模型
XM-605A头解剖附脑动脉模型   XM-605A头解剖附脑动脉模型可拆分为10部件,显示颅内的脑结构,包括颅底、大脑半球、间脑、小脑、脑干、中脑、脑桥、延髓各个部分以及脑神经和脑血管等结构。 尺寸:自然大 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-605A头解剖附脑动脉模型
XM-605A头解剖附脑动脉模型   XM-605A头解剖附脑动脉模型可拆分为10部件,显示颅内的脑结构,包括颅底、大脑半球、间脑、小脑、脑干、中脑、脑桥、延髓各个部分以及脑神经和脑血管等结构。 尺寸:自然大 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-608脑连续额状切面模型
XM-608脑连续额状切面模型   XM-608脑连续额状切面模型共7片,每片厚度约1.2cm,模型通过脑干正中(红核及内夹)作额状切面,示其断面结构;通过乳头体作一额状切面,示其切面结构;通过前连合作一额状切面,示其断面结构;通过胼胝体膝部作一额状切面,示其切面结构;通过胼胝体压部作一额状切面,示其切面结构;小脑通过齿状核作一切面,示其切面结构,同时,还可以显示脑的外形,脑的沟回等结构。 尺寸:自然大,17×14×17cm 材质:玻璃钢
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-614大脑分叶模型
XM-614大脑分叶模型   XM-614大脑分叶模型可拆分为2部件,大脑作正中矢状切面,左侧大脑半球作水平切面,并剖开颞叶显示间脑,小脑作矢状剖面,按不同功能部位进行定位,并用颜色加以区别。 尺寸:自然大,21.5×17×14cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
通用目标细分类检测方法研究与对抗样本攻防
利用图像处理和机器学习技术,在多分类,样本不均匀条件下,对类型接近的目标进行识别与检测;在弱监督,无监督条件下对大数据集的目标自动分类识别技术;对目标识别算法的通用攻击和通用防御算法。
东南大学 2021-04-11
静止悬浮式激光散射法 血细胞分类计数系统
快速、准确的自动血细胞分类计数仪对减轻医生的劳动强度、提高测量准确度有着积极的意义。现有的各种自动血细胞分类仪各有优缺点,较先进的激光流式细胞仪价格昂贵,结构复杂,而且容易发生堵塞等现象,维护麻烦。本系统是基于静止悬浮式的原理,从原理上克服了流式细胞仪的缺陷。利用这种方法对血细胞进行分类计数,不需要固定和染色,不需要导电介质,更不需要昂贵的流式装置,可以方
西安交通大学 2021-01-12
基于形态稀疏协同表示的高光谱遥感图像分类
本成果属于高光谱图像信息处理技术,为高光谱遥感图像分类方法。首先对高维高光谱图像提取第一主成分特征图,并利用结构元素对主成分特征图进行多维的空间结构特征提取,结合提取的形态学特征与原始光谱特征,利用联合稀疏表示算法将同一空间区域中的像元联合进行稀疏系数矩阵的求解,最终通过最小残差判断准则确定像元类别。这种方法有效地并且充分的挖掘了高光谱遥感图像中的空间信息、形态信息和光谱信息。考虑到稀疏表示方法在迭代求解稀疏向量时的耗时性与对非线性数据的不可分性,进一步提出了基于差分形态学核协同表示的高光谱遥感图像分类算法。该成果方法通过核化的协同表示分类算法避免了优化求解的耗时性,同时克服了高维特征空间下数据的线性不可分性。算法首先通过差分形态学方法在高光谱遥感图像的主成分分析图上进行空间特征提取,并通过核变换方法将新特征字典投影到高维的线性核特征空间,最后利用核化协同表示算法的高效性对高光谱图像进行分类。 主要技术指标 University of Pavia 通过 ROSIS-03 传感器记录,该图像捕获了意大利帕维亚的帕维亚大学周围的市区。图像尺寸为 610×340×103,空间分辨率为 1.3 m / 像素,光谱覆盖范围为 0.43 至 0.86μm。该图像考虑了九个类别。其具有 42776 个标记样本。每类取 50 个有标记样本共 450 个样本作为训练样本。 请参阅表 1,本方法提出的高光谱图像分类方法,相比于传统分类器 SVM,OA 提高了约 18%;相比于 JSRC,OA 提高了约 5%;同时参阅表 2,展示了本成果方法的时间运行效率与相关方法的比较。该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果。 表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果 表 2 不同数据集上时间运行对比实验结果
西安电子科技大学 2023-03-14
一种基于纹理基元的遥感图像分类方法
本发明公开了一种基于纹理基元的遥感图像分类方法,包括:·741·选取典型地物的遥感图像作为第一训练集和第二训练集;提取第一训练集中同类地物图像的邻域特征向量并聚类形成纹理基元,不同地物的纹理基元组成纹理基元字典;利用纹理基元字典对第二训练集中图像的邻域特征向量进行标记,并对中心像素进行分箱,统计各个图像的中心像素-纹理基元二维联合分布,形成纹理模型库;将待分类的图像划分成超像素,经拉普拉斯校准后统计各超
华中科技大学 2021-04-14
一种基于分类的社会化推荐方法
本发明公开了一种基于分类的社会化推荐方法,包括:构造用 户对分类的评分矩阵:根据用户对项目的评分数据和项目的分类信息, ·957·构造初始用户分类矩阵;对初始用户分类矩阵做归一化处理,并使用 矩阵分解方法重构用户分类矩阵;由用户的好友信息构造用户好友之 间的信任度;根据用户分类矩阵中用户对项目所属分类的评分、使用 社会化模型预测得到的用户对项目的评分以及用户好友之间的信任 度,使用随机梯度下降法学习得到模型的参数,从
华中科技大学 2021-04-14
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