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高等教育领域数字化综合服务平台
北斗三代中基于深度学习的信号捕获技术
仅面向军工或军民融合单位公开
西华大学
2021-04-14
数字语言学习系统-触控一体机型
外观简洁，一体机式设计，以太网供电，稳定性好，维护简单； 多点触控屏人机交互操作系统，内置高清摄像头，有效融入情景可视交互功能，营造“沉浸式”的教学体验。 教室授课、对讲、学生语音分组会话时，声音延迟<5ms
北京东方正龙数字技术有限公司
2021-02-01
数字语言学习系统-超级终端+计算机型
双网双架构设计，一室多用，既作为语言实验室，也可一键切换为传统机房 与各类Windows软件兼容，支持与各类考试、多媒体、管理类平台联用 系统采用高安全性设计，PC宕机也可上课 教室授课对讲、学生分组会话时，声音延迟<5ms
北京东方正龙数字技术有限公司
2021-02-01
一种适应急水流条件大叶藻种子增殖装置及方法
本发明公开了一种适应急水流条件大叶藻种子增殖装置及方法，该装置包括装置主体(1)、地上部分(2)、隔板(3)、地下部分(4)，所述装置主体(1)为一根直径15cm硬质pvc管，长度30cm，管上端3cm处设置隔板(3)，将管分为地上部分(2)和地下部分(4)。本发明具有种子萌发率高、成本低廉、操作简单的特点，适合推广应用。
青岛农业大学
2021-04-11
一种间距调整装置及视网膜光适应治疗仪
本实用新型公开了一种间距调整装置及视网膜光适应治疗仪，间距调整装置包括连接块，所述连接块上设置有螺栓孔，所述螺栓孔用于实现对应连接螺栓在连接块上的连接位置可调，所述螺栓孔的形式为以下两种形式中的任意一种：所述连接块上的螺栓孔为条形孔，且所述条形孔的长度方向平行于连接块左右侧的连线方向，且条形孔为通孔，所述条形孔的数量至少为一个；所述连接块上的螺栓孔的数量至少有三个，且沿着连接块左右侧的连线方向，不同螺栓孔位于连接块的不同位置，所述螺栓孔为内螺纹孔；视网膜光适应治疗仪包括所述间距调整装置。本治疗仪采用如上所述的连接块，可实现光源盒之间间距可调整，利于佩戴者在使用时的佩戴舒适性和利于治疗疗效。
浙江大学
2021-04-13
一种适应多规格芯片的表面贴装机拾取装置
本实用新型公开了一种适应多规格芯片的表面贴装机拾取装置，包括 Z 向进给模块、传动模块、气路模块、花键轴模块和吸嘴模块，其中 Z 向进给模块用于带动背板上下运动；气路模块中的真空发生器用于产生真空，并通过气管、快接接头和花键轴联接，在花键轴内部产生真空环境；传动模块用于保证吸取的芯片在贴装时姿态的精准度；花键轴模块用于传递旋转运动和提供缓冲作用；吸嘴模块则通过吸嘴头与吸嘴杆内嵌的密封垫产生不同的配合，控制不同组合的通气孔的开闭，进而使吸嘴头产生不同尺寸的真空域。通过本实用新型，应能够仅采用一种吸嘴即
华中科技大学
2021-04-14
一种适应多规格芯片的表面贴装机拾取装置
本发明公开了一种适应多规格芯片的表面贴装机拾取装置，包 括 Z 向进给模块、传动模块、气路模块、花键轴模块和吸嘴模块，其 中 Z 向进给模块用于带动背板上下运动；气路模块中的真空发生器用 于产生真空，并通过气管、快接接头和花键轴联接，在花键轴内部产 生真空环境；传动模块用于保证吸取的芯片在贴装时姿态的精准度； 花键轴模块用于传递旋转运动和提供缓冲作用；吸嘴模块则通过吸嘴 头与吸嘴杆内嵌的密封垫产生不同的配合，控制不同组合的通气孔的 开闭，进而使吸嘴头产生不同尺寸的真空域。通过本发明，应能够仅 采用一
华中科技大学
2021-04-14
数字技术对大学生在线学习效果的影响
本研究使用疫情期间对334所高校在线教育的调查数据,将数字技术分为技术环境、技术知识和技术技能三类,采用多元排序Logit模型检验数字技术对大学生在线学习效果的影响。实证分析发现:(1)三类在线学习的教学技术均显著促进学生有效学习;(2)技术环境、技术知识和技术技能三者具有显著的依存关系;(3)大学生在线学习的技术支持存在"数字鸿沟"和"数字代沟"问题,而"数字学沟"问题并不明显;(4)在线教学互动中存在数字"反哺"行为,即在线教学情境下的学生对教师、高技术对低技术学生群体存在带动作用。最后,本文提出要实现"三个转变",即提升学生在线学习数字化生存素养、加强对弱势院校学生在线学习保障,以及促进师生和生生在线教学互动互助。
西南财经大学
2021-02-01
一种行人重识别的度量学习方法和系统
本发明公开了一种行人重识别的度量学习方法和系统，其中方法的实现包括：收集两个摄像头下行人目标的特征向量，建立正样本对特征向量集合和负样本对特征向量集合，计算正、负样本对特征向量的距离，对正样本对特征向量进行单阈值约束，对负样本对特征向量采用双阈值进行约束，在正、负样本对特征向量的距离约束条件下建立基于度量矩阵的损失函数，以损失函数值最小为目标迭代更新度量矩阵，这种方法可以有效的减轻图像背景、噪声等无关变量对矩阵
华中科技大学
2021-04-14
一种基于深度学习的多目标抓取方法及系统
本发明公开一种基于深度学习的多目标抓取方法及系统，属于计算机视觉与机器人控制技术领域，方法包括获取待抓取目标的图像以及深度信息，基于目标抓取检测模型得到抓取点的坐标，输入机械臂生成抓取指令抓取至少一个目标；其中，通过相机标定算法建立映射模型，改进YOLOv5网络和GRCNN网络构建目标检测模型和抓取点预测模型；目标抓取检测模型的数据处理方法包括将待抓取目标的图像以及深度信息，输入目标检测模型检测目标和抓取点预测模型确定抓取点，得到图像采集设备坐标系下的抓取点坐标，并基于映射模型转换为机械臂坐标系下的抓取点坐标。本发明解决了现有技术中存在的目标识别精度不足、抓取点计算不准确以及缺乏实时性的问题。
南京工程学院
2021-01-12