本产品是针对各类大中专院校《数字信号处理》实验课程配套开发的可在网上开展基于C/S架构的虚拟实验教学系统，系统由课程实验仿真台和虚拟实验教学管理系统两部分组成。仿真台模拟真实实验中用到的器材和设备，提供与真实实验相似的实验环境；虚拟实验教学管理系统提供全方位的虚拟实验教学辅助功能，包括：实验前的预习、实验的开课管理、典型实验库的维护、实验教学安排、实验过程的指导、实验结果的批改、实验成绩统计查询等功能，为实验教学环境提供服务并开展应用。可满足各类大中专院校《数字信号处理》课程实验教学环节的需要，尤其适用于远程教学。 系统提供了七大类54种数字信号处理器件模型： 1、序列与采样信号 复指数序列、随机整数序列、实指数序列、矩形序列、抽样脉冲序列、正弦序列、阶跃序列、正弦采样信号 2、信号操作与FFT 序列相加、序列卷积、序列累加、序列反褶、序列相乘、序列平移、周期序列、信号延迟、信号下采样（抽取因子）、信号上采样（内插因子）、信号重构（采样率转换）、高斯白噪声、加法器（采样信号叠加）、增益器、FFT（快速傅立叶变换）、IFFT（快速傅立叶反变换） 3、模拟滤波器设计 巴特沃斯模拟低通（脉冲响应设计）、切比雪夫1型模拟低通（脉冲响应设计）、切比雪夫2型模拟低通（双线性变换设计）、椭圆模拟低通（双线性变换设计）、脉冲响应不变法设计（模拟转换为数字）、双线性变换法设计（模拟转换为数字） 4、IIR设计 巴特沃斯数字滤波设计、切比雪夫1型数字滤波设计、切比雪夫2型数字滤波设计、椭圆数字滤波设计 5、FIR设计 阶数计算（FIR）、数字截止频率计算（FIR）、窗函数（FIR）、FIR数字滤波设计 6、滤波器实现与分析 1/z传递函数（滤波器结构）、FIR数字滤波器实现、IIR数字滤波器实现、系统频率响应、系统脉冲响应、系统阶跃响应 7、输出显示与文件读写 读取外部数据（txt）文件、数据写入外部文件、读取外部音频（wav）文件、音频数据写入外部文件、复数信号点阵图、信号针状图、信号波形图、幅度图、相位图、零极点分布图 使用现有器材模型系统提出了如下二类17种典型实验的训练： 一、基本元器件使用实验 1.信号源的使用 2.信号处理 3.模拟IIR滤波器设计 4.数字IIR滤波器设计 5.FIR滤波器设计 6.其他元件的使用 二、信号处理与应用分析型实验 7.序列信号的产生及运算 8.FFT的应用 9.脉冲响应不变法设计IIR数字滤波器 10.双线性变换法设计IIR数字滤波器 11.IIR数字滤波器的设计与实现 12.窗函数法设计FIR数字滤波器 13.级联型数字滤波器的滤波实现 14.并联型数字滤波器的滤波实现 15.抽取器的高效FIR多相结构实现 16.内插器的高效FIR多相结构实现 17.数据与音频信号的处理 备注：除上述实验，用户也可以利用提供的器材模型自主添加典型实验。 系统服务器端用户分为学生、教师、教务管理员和系统管理员四种角色，不同角色拥有不同权限。 ►学生：选课、选择实验、开展实验、接受实验指导、在线提交实验报告、保存和提交实验结果、查询实验成绩和批语。 ►教师：典型实验库维护、发布实验、安排实验、批改实验报告、系统指导、统计并发布学生的实验成绩和批语。  ►教务管理员：课程计划、开课计划、选课日期设置、开课审核、开课查询。  ►系统管理员：用户管理、分组管理、角色管理、权限管理、系统维护等。  性能指标 支持同时在线用户数1万人以上，经过在多所学校的实训教学应用，系统运行稳定，不限终端用户数，完全能满足职业技能大赛训练或省赛预赛使用。 服务器运行环境 操作系统：Windows Server ，Linux/Unix Server Web服务器：Tomcat6.0，JDK6.0 数据库：MySQL 客户端运行环境 操作系统： All Windows系列

基于视觉问答的电力安全辅助系统的解决方案，利用无人机、智能机器人等多种巡检方式采集的巡检影像数据，建立电力设备缺陷视觉问答数据集，融合视频处理分析、图像识别、电力自然语言处理、电力知识图谱等人工智能技术应用，挖掘分析巡检影像缺陷特征，构造缺陷识别算法模型，实现输电线路本体缺陷和环境风险自动识别诊断，最终形成缺陷识别、诊断、检修一体化智能安全辅助服务系统。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 合肥合工安驰智能科技有限公司 企业法人 段章领 注册时间 2017年 注册所在省市 安徽省合肥市 组织机构代码 91340111MA2R01W28C 经营范围 智能科技、网络科技、电子科技、信息科技、软件科技领域内的技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让；广告发布；软件开发；电子产品、家用电器、床上用品、家具、家居用品、计算机、软件及辅助设备、二类医疗器械的销售。 企业地址 合肥市包河经济开发区花园大道369号F426-2 获投资情况 曾获股东投资200万 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 沈奥 计算机与信息学院/计算机科学与技术创新实验班 2019/2023 韩知渊 计算机与信息学院/计算机科学与技术专业 2019/2023 帅竞贤 计算机与信息学院/电子信息工程专业 2019/2023 何煦 计算机与信息学院/计算机科学与技术专业 2020/2024 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 卫星 计算机与信息学院/计算机科学与技术 副教授 人工智能、深度学习 赵冲 本科生院/工程素质教育中心 讲师 计算机网络、深度学习 五、项目简介 针对现阶段各类电力巡检手段的不足以及保障电力设备安全的重要性，本团队提出基于视觉问答的电力安全辅助系统的解决方案，利用无人机、智能机器人等多种巡检方式采集的巡检影像数据，建立电力设备缺陷视觉问答数据集，融合视频处理分析、图像识别、电力自然语言处理、电力知识图谱等人工智能技术应用，挖掘分析巡检影像缺陷特征，构造缺陷识别算法模型，实现输电线路本体缺陷和环境风险自动识别诊断，最终形成缺陷识别、诊断、检修一体化智能安全辅助服务系统。 2021以来共申请发明专利11项（其中学生排序第一2项，排序第二4项），软件著作权1项（学生排序第一），取得国家级科技竞赛奖励2项，省部级科技竞赛奖励4项；团队依托于计算机与信息学院分布式智能与物联网研究所，与力源电力设备股份有限公司、国网安徽省电力公司检修公司、安徽南瑞继远电网技术有限公司等达成合作意向。

简单介绍： 鼠脑立体定位仪适配器，适用于国内各**牌的脑定位仪 详情介绍： 该适配器包含鼻固定适配器和一对18度耳杆。

XM-634头颈部血管神经附脑模型   XM-634头颈部血管神经附脑模型由头颈部正中矢状切面（左侧半可向上移动）、颅顶、脑正中矢状切面、眼、左侧半胸锁乳突肌、三角肌、胸大肌、斜方肌、下颌骨、锁骨等19个部件组成，并显示头顶部正中矢状切面、颅顶、颅底、大脑半球、间脑、小脑和脑干各个部分，以及脑神经和脑血管等结构。 尺寸：自然大，34×37×20.5cm 材质：PVC材料

一种基于非监督特征学习的高分辨率遥感影像场景分类方法，包括对输入的原始高分辨率遥感图像 进行划分得到场景，从每个场景中随机地提取若干个训练图像块，将训练图像块聚集起来做预处理操作; 计算所有训练图像块的低维流形表示，聚类得到一组聚类中心;对每一幅场景密集采样得到局部图像块， 对每个局部图像块做预处理操作后映射到相同的低维流形空间中，然后进行编码获得场景的所有局部特 征;将所有场景的局部特征集合起来进行特征量化，统计每一幅场景的局部特征直方图，得到场景的全 局特征表达;随机挑选若干幅场景作为训练样本，由分类器得到每一幅场景的预测类别标号，完成原始 高分辨率遥感场景的标注任务。

本发明属于风功率爬坡预测领域，涉及一种基于大风气象分类的风功率爬坡预测模型切换方法，按 以下步骤进行：首先根据指定地理范围内的历史大风波动天气提取出可以明显表征大风天气的特征量和 特征指数，并形成判别表达式。进而采用 Fisher 判别法中的判别准则计算出判定范围以及特征量和特征 指数的加权系数，得出判别结果，并通过统计检验进行验证分析。通过判别法进一步得出大风天气分类 结果，依据不同大风天气的时空尺度的特征，最后形成对不同统计预测模型之间的切换机制。本发明将 数值天气预报的结果进行爬坡天气判别研究，在风功率爬坡的综合预测方法上为不同的统计预测方法提 供了更准确的切换机制。 

基于亚胺类动态共价反应以及课题组对于组分动态网络方面的前期研究基础，对有机笼状与环状化合物自分类组分动态网络的设计和动态适应性进行了深入研究。该研究首先以两种多胺（T、NON）和二醛（Py）构成的三元混合体系为原料，考察其自分类性能。理论上，各组分基元可以在体系中进行随机的结合，产生由单一或混合组分基元所构成的多元复杂体系。因此，在最简单三元组分基元体系中（Py、T、NON），可能产生三种平衡态：1）Py与T或NON选择性结合，产生Py3T2和Py2(NON)2的同质自分类（homo-self-sorting）结构；2）Py与T和NON同时结合，产生一种特定的异质自分类（hetero-self-sorting）结构；3）Py与T，NON的反应不具备选择性，进而产生具有统计学分布的超复杂混合状态。而实验结果表明，该混合体系首先产生一系列的复杂中间体，随后这些中间体有序的转化为热力学稳定状态，生成有机笼状化合物和大环的同质自分类产物，即平衡态1进一步将三元混合体系扩展到更为复杂的四元体系，构建出基于有机笼状与环状化合物的自分类组分动态网络。通过对组分基元的合理设计和选择，该网络能够实现对于环境变化由动力学控制的亚稳态到热力学稳定态的动态自适应过程：通过核磁共振对于各个组分分布的实时监控，该混合体系在有机笼状化合物（动力学优势产物）的驱动下首先经历具有失衡组分分布的亚稳态；随着时间的延长，亚稳态产物的含量会逐渐减少，进而最终达到处于相反的失衡组分分布的热力学稳定状态。这项工作首次将自分类的概念扩展到两种不同维度（有机笼状和环状化合物）的有机拓扑学结构，为自分类设计摆脱金属模板化的常规体系，从而实现纯有机自分类体系的构建。为开发物种多样性和环境适应性并存的复杂化学系统提供了新的设计思路。

本发明公开了一种利用多光谱图像分类进行典型地物参考图制备的方法，从多光谱图像提取出感兴趣类作为地标，并制备出包含所述地标的参考图，以用于目标的间接定位识别，该方法具体包括：从多光谱图像中选择感兴趣类，提取其光谱-空间纹理特征，根据提取的光谱-空间纹理特征对多光谱图像进行分类；在分类基础上，提取完整的感兴趣类，并依据地标选取准则选择用作地标的感兴趣类；根据地标材质类型，利用红外辐射公式计算出地标在大气参数条件下的红外