一种基于对象随机游走的遥感图像视觉显著性检测方法及系统，包括进行多尺度分割，并在每个尺 度下分别对颜色特征相似的邻接区域进行合并;对于每个尺度下的分割结果，分别提取每个分割区域的 视觉特征，构建当前尺度下的对象集合;对于每个尺度下的对象集合，通过对象间的特征差异计算对应 的边缘权重，并计算注意焦点在对象间的转移概率，获得注意焦点的转移概率矩阵，分别根据注意焦点 的转移概率矩阵计算注意焦点在所有对象间的平稳分布，由该平稳分布中每个对象对应的概率进一步计 算视觉显著性并归一化，获得当前尺度下的归一化视觉显著图;融合各个尺度下的视觉显著图，即可获 得该遥感图像最终的视觉显著图。

本发明公开了一种基于双反馈法的阻性传感阵列线性读出电路。所述读出电路包括：行多路选择器、列多路选择器、扫描控制器、负恒流源、电压采样装置以及第一运算放大器、第二运算放大器、第三运算放大器；所述负恒流源的输出端连接第一运算放大器的反相输入端，第一运算放大器的同相输入端与第二运算放大器的同相输入端连接后接地，第二运算放大器的反相输入端与第二运算放大器的输出端连接，第三运算放大器的反相输入端与第三运算放大器的输出端连接；电压采样装置用于对第三运算放大器的输出端电压、第一运算放大器的输出端电压进行检测。本发

本发明提供一种基于面部区域时空关联性的抑郁程度评估方法，属于计算机视觉与医疗诊断技术领域，解决了现有抑郁症识别方法准确率不高的问题。本发明提出一种融合时空注意力机制的深度学习模型。其核心包括：将面部图像划分为多个子区域，独立计算各子区域的重要性；通过时空注意力机制动态融合空间重要性、空间上下文、时间上下文及空间相似性，生成面部注意力图谱；基于此构建的识别模型利用时序特征融合模块提取动态表情变化特征，实现抑郁程度的精准评估。实验表明，该方法在AVEC2013和AVEC2014数据集上分别取得MAE5.79和MAE 5.76的识别性能，优于现有技术。本发明通过细粒度捕捉面部肌肉的时空关联模式，为自动抑郁症识别提供了高效、客观的解决方案。

本项目主要针对痕量重金属元素 Cu、Pb、Zn、Cd、Hg、Fe、Mn、Cr、As 和有机物，合成三类萃取树脂：（1）螯合树脂（2）大孔吸附树脂（3）砷萃取树脂，为了实现在操作现场的痕量重金属元素和有机物的快速分析，我们将萃取树脂预富集和流动注射技术联合起来，建立一种在线分析方法，并对该方法的测定条件进行优化。 解决的关键问题 1、分离富集海水中痕量重金属元素和有机物所用的树脂是本项研究的关键。要求所合成的树脂在具有较适宜的螯合能力（和吸附能力）。 2、 所合成的树脂要有很好的选择性，对于待富集的痕量物质具有良好的螯合（和吸附）能力，但是对于对分析有干扰的大量基体元素（如 K、Na 等）没有明显的作用，这样可以消除大量元素对分析的干扰，提高了分析的准确度和灵敏度。 3、树脂应有适宜的孔结构和表面结构，保证它的动力学性质良好，便于快速富集和快速洗脱，这样有利于在操作现场进行在线分析，大大缩短分析时间。 4、检测器的选择。为了满足流动注射（FI）在线分析的要求，分析方法不仅要对待测物质具有很低的检出限，同时还要求它对分析信号可以快速反应，实时监测，并且待测试样的用量很小。 

XM-213男性躯干骨附主要动脉和神经分布   XM-213男性躯干骨附主要动脉和神经分布模型由男性半身骨架及血管神经附透明亚克力躯壳串制而成一个整体，固定在底板上，显示颅骨与脑，躯干骨与胸、腹、盆腔内脏器官毗邻的位置和关系，可以让学生通过透明体表了解血管、神经在躯干的形态、分布及位置关系。 尺寸：高95cm 材质：PVC材料

产品详细介绍 全套器材由272个零件组成 搭建简单机械是北京初一开放性科学实践活动课第22个实验：学生要完成3个实验项目：1组装跷跷板、2组装手动升国旗装置、3组装风车。 北京市初中开放性科学实践活动课实验 1 神奇的干簧管 2 无尽头的灯廊 3 简易电动机的秘密 4 公道杯的秘密 5 巧借地球引力 6 神奇的滚筒 7 神奇的两心壶 8 “听话”的笑脸 9 不用轮子的小车 10 神奇的金属片 11活性炭的应用 12从海水中生产饮用水 13静电发动机 14神奇的生物电 15磁现象 16矿石收音机 17空气的利用 18空气压力 一种无形的力量 19流动的空气 20太阳能的利用 21热机中能量和运动的转换 22搭建简单机械 23惊险的平衡 24组装风车驱动系统 25组装工程车及驱动系统

XM-131A-1女性骨盆附盆底肌及子宫模型   XM-131A-1女性骨盆附盆底肌及子宫模型由4部件组成，可以分解成骨盆、子宫、膀胱、直肠等部分，其中子宫、膀胱、直肠又可以剖开成2部分，显示女性骨盆附盆底肌的形态和结构，同时显示女性盆腔内的器官的形态和结构和彼此的位置比邻关系。 尺寸：自然大，26×18×20cm 材质：PVC材料

本发明公开一种航天飞行器三维模型层次化故障显示，以及三维模型信息提取和动画交互的实现方法，所述飞行器自主保障系统三维可视化软件主要包含软件B/S框架的搭建、三维实体模型信息提取及格式转换、三维模型的显示及其动画交互操作的加入和故障产品显示及透视化部件操作四大部分。

1. 痛点问题 随着电力系统的发展，电网运行方式时变性和复杂性日益增强，运行专家难以把握电网安全运行的特征和规律，极大的增加了电网运行风险和控制难度。在传统的调度机制中，一方面，运方人员人工选择典型的运行方式，通过离线电力系统分析程序，计算电网潮流，分析电网稳定性，制定电网安全运行边界，进而人工归纳形成“年度运行方式手册”，来长期指导电网运行；另一方面，调度员将上述运行规则作为安全边界（安全约束），输入能量管理系统（Energy Management System，EMS），进而对电网进行调度和控制，以求在安全边界内达到最优运行点。 然而传统的调度机制存在问题，近年来国内外频繁发生的大停电事故也说明了这一点。主要问题归纳如下： 第一，极端运行方式下不安全：电网运行方式多变，离线规则可能不满足极端运行方式的安全要求。 第二，常规运行方式下经济性差：受能力和时间所限，运方人员离线制定运行规则时，仅分析典型运行方式，规则形成后长期使用，相对粗放，缺乏精益化管控，导致电力网络资源利用率低。 第三，随着新能源的大规模并网、需求响应的逐步实现，运行边界频繁变化，不确定性增强。 第四，电力系统运行受到其他系统影响，电力系统安全已经演变成为一个多系统、多因素综合分析问题。以微气象系统为例，对于发电侧，微气象直接影响风电、光伏等新能源的出力；对于需求侧，微气象直接影响工业负荷、智能楼宇、电动汽车等的负荷功率。因此，微气象系统通过影响发电负荷水平，进而影响电力系统安全。因此，随着电力系统与其他系统的关系日益紧密，电力系统安全评估时需要考虑其他系统（例如微气象系统）的影响。 综上所述，传统的调度机制已经无法适应新的形势。因此，亟需研究支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员软件的关键技术，通过人工智能、深度学习等信息领域与能源领域的交叉研究，突破支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员的基础理论瓶颈，从实际电力系统出发（物理维），立足现有调度机制，基于在线运行方式，采用模型驱动的安全评估方法（模型驱动），形成海量电力系统安全评估仿真样本（数据维）；再以这些样本为基础，通过机器学习训练数据驱动的电力系统在线安全评估模型（数据驱动），形成电力系统安全运行知识图谱（知识维），以代替运方的“年度运行方式手册”。 2. 解决方案 本成果提出了一种支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员技术，包括可再生电源的数据驱动电压频率响应特性建模方法、用于暂态稳定预测的失稳样本主动生成方法、电力系统暂态稳定评估方法、结合深度学习和仿真计算的暂态稳定严重故障筛选方法、考虑运行约束的调整潮流生成方法等关键技术，开发了支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员软件。该软件用“人工智能”代替“专家智能”，以电力系统安全评估产生的海量仿真数据为基础，以人工智能和机器学习为手段，构建电力系统安全运行知识图谱，从而将“专家智能”离线制定粗放运行规则的模式，变革为“人工智能”在线发现精细运行规则的模式，逐步代替运方的“年度运行方式手册”，保证复杂电网安全、稳定、经济运行。 3. 合作需求 寻求应用场景和资源对接，应用场景和业务能覆盖断面规模众多的大省如浙江、广东等，并且有与输电网断面发现的大中型企业有合作经验，同时具有一定的技术开发能力、市场推广资源和现场工程实施经验，能与现有团队形成合力，通过信息领域与能源领域的交叉研究，突破支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员软硬件难题。为保障项目实施质量和进度要求，拟合作团队需通过ISO9001质量管理体系认证，且是国家高新技术企业。期望通过合作，全面开展产品和服务的推广销售。

本发明公开了一种基于自组织映射模型的云软件性能异常错误 诊断方法，包括：追踪记录待检测的软件在云环境中运行时的系统调 用信息；分析出现性能异常的虚拟机上软件运行时系统调用序列，划 分每个进程对应的系统调用序列；根据划分得到的进程系统调用序列 建立检测模型，并对可疑进程进行异常检测；计算出现异常的进程中 最相关的系统调用，排序后输出。本发明能够准确完整地记录软件运 行时的行为，能够自动化建模并且检测出异常的系统运行过程