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脑纤维束解剖模型
XM-602-2脑纤维束解剖模型
XM-602-2脑纤维束解剖模型显示大脑内部的白质纤维，如大脑联合系，固有连合系和投放射系等。
尺寸：自然大，16×12×9cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-602A脑模型
XM-602A脑模型
XM-602A脑模型由脑矢状切面、大脑半球、小脑和脑干等8个部件组成，显示大脑半球、间脑、小脑和脑干中脑、脑桥、延髓各个部分以及脑神经等结构。
尺寸：自然大，13.5×12.5×16cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
EEG脑电分析软件
产品详细介绍EEG高级数据处理分析模块可以通过可穿戴脑电测量系统采集到与EEG分析相关的脑电信号进行离线处理和分析，结合ErgoLAB人机环境测试云平台可以分析多模态数据同步分析。可对信号进行自由选择、放大、缩小，便于浏览数据；在整体呈现数据的基础上，还可以根据片段、事件、场景三种分割方式进行数据呈现与分析；可导出原始数据、处理后数据和分析后数据；并可导出可视化分析报告。1、信号处理模块EEG信号处理包括High Pass高通滤波（High Pass）；低通滤波（Low Pass）；以及带阻滤波（Band Stop）。支持自定义设置参数。2、信号分析模块（1）脑地形图分析（Scalp Map）：包括EEG信号不同频段下的平均能量值（Average Power ）与总能量值（Total Power ）的实时可视化结果显示。包含的数据指标如下：Delta(1-4Hz) δ波，实时显示1-3Hz频段的脑电波Theta(4-8Hz) θ波，实时显示4-7Hz频段的脑电波Alpha(9-14Hz) α波，实时显示9-13Hz频段的脑电波Beta(14-30Hz) β波，实时显示14-29Hz频段的脑电波Gamma(30-49Hz) γ波，实时显示30-48Hz频段的脑电波Custom 自定义频段，用户可根据研究需要输入特定的整数波段（2）EEG通道分析1)Channel Analysis：通道分析，可针对脑电采集的单通道或全通道的数据进行数据分析。2)Time-Frequency Spectrum：时-频图，展示所选通道在整个实验过程中每个时刻的脑电频率变化，可以通过调整参数区间阈值，改变不同频率对应的颜色。3)Power Spectrum：能量谱图，该图展示了不同频率脑波的能量值。4)数据统计：具体指标包括α、β、γ、θ、δ频段的 Total Power、Power Percent、Average Power、Power Peak、α/β、θ/β、(α+θ)/β、(α+θ)/(α+β)以及θ/(α+β)、SMR频段的Power值。5)可视化Chart与导出数据模块：包括原始数据Raw Data、处理数据Processed、PSD数据以及整体结果报告。
北京津发科技股份有限公司
2021-08-23
一种工件位置追踪定位方法及定位系统
本发明公开了一种工件位置追踪定位方法，包括如下步骤：1) 在车间划分出多个监测区域，在各监测区域处分别设置摄像头；2)将 各摄像头采集到的视频图像分别传送给计算机，并进行运动物体识别； 3)根据各超高频 RFID 读写器的读取距离，在各监测区域内再分别选定 一个与超高频 RFID 读写器的读写距离相应的扫描区域；4)确定工件的 位置信息及所处的加工状态，并将所得到的上述信息上传至 MES 生产 管理系统。本发明能够提
华中科技大学
2021-04-14
阿尔茨海默病脑活动和脑网络异常准确刻画方法
阿尔茨海默病（AD）是一种不可逆的神经退行性疾病。大量基于功能磁共振影像的研究提示AD可能是一种失连接综合征。但是由于缺乏大样本、多站点的数据集交互验证，迄今为止与AD脑功能活动、脑连接的异常模式还没有得到一个清晰一致的结论，脑功能活动是否可以作为AD的早期影像学标记也有待进一步验证。为准确刻画AD的脑活动、脑连接和脑网络异常模式，并探索功能磁共振影像指标作为AD早期识别标记的可行性，中国科学院自动化研究所脑网络组研究中心联合中国人民解放军总医院、首都医科大学宣武医院、天津环湖医院和山东大学齐鲁医院等国内外多家单位的研究人员组成的研究团队，共同利用多中心、大样本的功能磁共振影像数据(N=688)，使用荟萃分析的方法找到了AD中稳定的、可重复的功能异常模式，并从标记的泛化性、个体化精准诊断可行性与生物机制解析等方面进行了系统的研究。该研究成果近日在《Human Brain Mapping》在线发表。本研究首次使用多中心、大样本的静息态功能磁共振数据集对AD患者的功能异常进行了全面系统的研究，并评估了与AD有关的功能异常作为AD诊断的生物标记物的有效性和泛化性。更具体地说，研究发现脑内默认网络(DMN)、扣带回、基底神经节以及海马的异常功能连接和局部活动可能是AD认知能力、脑内信息交流受损的基础。脑网络异常的严重程度的个体间差异与认知损害程度、β淀粉样蛋白累积程度显著相关，这进一步加深了我们对AD的神经生物基础和脑功能活动异常之间关系的理解。跨中心独立验证的个体识别准确率和临床评分预测的结果表明脑功能活动异常可能作为AD发生发展可能的影像学标记物。后续独立验证数据集和一系列的对比实验证实了结果的可重复性和泛化性，夯实了本文的结论。这也是该团队继基于多中心的功能磁共振阿尔茨海默病脑活动改变研究和基于海马影像组学的AD早期识别的研究之后，在AD的脑影像异常表征上取得的又一重要进展。团队后续的工作将集中在更多独立中心、纵向跟踪的高危人群的验证工作，并希望和更多的团队建立进一步的合作。该研究受到国家重点研发计划课题、国家自然科学基金委面上项目、中国科学院先导项目和模式识别国家重点实验室开放课题等项目的支持。相关论文信息：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/hbm.25023
首都医科大学
2021-04-11
高效电源管理PMU
针对便携产品SoC等复杂负载工作状态对电源管理功率集成需求，借助数字辅助功率集成技术，在以模拟为主基调的功率集成理念的基础上增加了数字辅助的模块，可实现多路DC-DC、LDO输出，为SoC不同电压域供电，并且可实现电压动态调节（DVS）或自适应电压调节（AVS）功能，同时借助先进能量管理技术，可有效地提升个人移动终端、便携产品中SoC的电源管理性能、降低整个系统的功耗、延长便携产品的续航时间。高效电源管理技术还可形成SoC+PMU单片集成电路。 高效电源管理PMU的主要指标为： ？ 多路DC-DC与多路LDO单芯片集成； ？ 开关频率 > 2MHz； ？ 输入电压2.6-4.2V； ？ DC-DC输出电压或1.5~3.3V步进可调或0.7-1.8V之间连续可调； ？ DC-DC最高转换效率可达95%。
电子科技大学
2021-04-10
DWELT定位导航技术
DWELT系统（动态加权进化的路径追踪技术）首先基于环境的地磁信号、无线信号、视觉信号等，应用机器学习算法进行特征学习与分类，从而实现对于位置、行为、网络、环境的认知；系统基于手机所收集的地磁信号、无线信号、传感器信号、用户状态信息等，结合机器学习算法与认知模型进行多维融合，进而获得用户的准确位置。 系统对硬件依赖性极低，不需部署额外设备，可直接利用场景内的固有信息进行定位。 根据微软室内定位技术大赛和 EvAAL 定位大赛两大权威大赛2011-2018年公开评测数据，DWELT技术全球领先。
同济大学
2021-02-01
DWELT定位导航技术
高校科技成果尽在科转云
同济大学
2021-04-10
图像目标定位
成果与项目的背景及主要用途： 基于最大整体相似性的超像素网格，随着当今拍照设备像素不断提高，同时 照片数量成几何级数增长，在图像中进行语义级别的快速目标定位已是当下热门 问题。 技术原理与工艺流程简介： 快速的在输入图像里找到事先定义的目标物体，也是当今图像检索领域里面 的一个核心技术。 如下图所示： (a) 图中人偶为用户定义的查询目标 (b) 图为待查询图像 (e)~(h) 目前现有方法的目标定位的结果及所用时间 (i) 我们的技术的图像定位效果和所用时间 （注：红色框出的部分为算法定位并分割出的结果） 算法在图像快速目标定位上：快！准！狠！
天津大学
2021-04-11
等分定位系列技术
在工厂中工作台最常用的分度角度为180°和90°，用以保证零件孔加工的同轴度（如掉头镗孔）垂直度，平面间的平行度，垂直度以及键槽加工的对称度等，具有高定位精度的机床如坐标镗床，加工中心等的分度工作台在2×180°，4×90°位置的定位精度一般都比其他位置的定位精度要高，且直径稍大（如1m）并在2×180°，4×90°位置达到秒级（5″左右）的工作转台价格十分昂贵。 本系列技术从原理上区别于传统的分度方法，它是利用多个小范围高精度传感器进行分度定位，其定位精度仅取决于小范围高精度传感器的精度，即本技术是将小范围测量的高精度沿展至整个大范围测量，从而使分度系统的绝对测量精度得以极大地提高。 本系列技术在理论研究阶段得到了包括国家自然科学基金、北京市自然科学基金在内的多项基金资助，研发推广过程中，获得了多项国家发明专利。
北京科技大学
2021-04-13