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通信模块检测装置
本实用新型公开了一种通信模块检测装置，它包括微控制器、LCD触摸屏、收发模块、发射/接收驱动电路、电压采集电路、电压信号放大调整电路和ADC转换电路，LCD触摸屏和收发模块分别与微控制器的I/O口相连，微控制器的控制信号输出端与发射/接收驱动电路相连，电压采集电路实时采集待测通信模块的电压值，并依次通过电压信号放大调整电路和ADC转换电路与微控制器相连。本实用新型通过键盘或LCD触摸屏控制微处理器产生控制信号，进而控制待测通信模块处于发射或接收状态，实现了通信模块发射电压和接收电压的依次检测，结构简单，易于操作，成本低，准确度高；LCD触摸屏和键盘均能完成检测的手动操作，方式多样，且便于用户查看。
四川大学
2016-10-26
4米检测尺
产品详细介绍580元/把JZC2 苏州博飞建筑仪器公司13776016511工程质量检验器 本产品主要用于墙面、门窗框装饰贴面等工程的垂直水平及任何平面平整度的检测。
苏州博飞建筑仪器公司
2021-08-23
陶瓷检测仪
主要包含陶瓷原料检测仪器，日用陶瓷、特种功能陶瓷、陶瓷砖成品检测仪器，卫生陶瓷检测仪器，如抗压抗折仪，冲击仪，吸水率仪，抗热震性仪，可塑性仪，耐磨仪，抗冻性仪，蒸压釜，卫生陶瓷冲洗实验装置等。
湘潭市仪器仪表有限公司
2021-02-01
智能环境检测面板
了解更多产品详情，请与我们联系 180 6798 3675
公司官网：https://www.lierda.com
浙江利尔达客思智能科技有限公司
2021-08-23
科技部党组认真传达学习贯彻党的二十大精神
2022年10月24日上午，科技部党组书记、部长王志刚主持召开党组会议，传达学习党的二十大精神，研究学习贯彻工作。部党组成员李萌、张广军、相里斌、高波、张碧涌、林新同志出席会议，并结合科技工作实际进行了交流发言。
科技部直属机关党委
2022-10-25
基于时空多尺度联合学习模型的能源需求预测技术
本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。
南开大学
2021-02-01
基于高性能计算集群机器学习的交通大数据分析系统
本平台实现交通数据的可视化、预测、关联性分析
中山大学
2021-04-10
一种基于机器学习的空间数据匹配方法
本发明涉及一种基于机器学习的空间数据匹配方法，包括四个步骤:1)自动生成匹配训练样本，2) 通过机器学习建立分类器模型及其参数，3)应用分类器模型对输入空间数据进行目标匹配，4)顾及逻 辑和领域约束对匹配结果的过滤和改善。其中机器学习采用以空间目标的位置、大小、形状和方位等多 种指标作为特征提取。具有如下优点:可避免量纲标准化和多指标加权中的主观任意性，匹配精度较加 权平均方法更高;匹配模型基于样本数据学习建立，数据的自适应性较高;建立模型的典型样本数量少， 可大规模应用;利用空间数据的内在几何信息，无需额外属性信息，使用准入性低。
武汉大学
2021-04-13
基于机器学习的多模态医学影像信息处理与分析
多模态医学影像信息处理与分析，具有重大的应用背景，是国家和社会当 前高度重视的研究领域之一。 本项目拟基于机器学习方法，主要研究医学影像的特征描述、设备无关性 的特征评价与特征选择、基于内容的多模态医学影像检索、医学影像信息挖掘、 参考库建设与算法辅助研究平台的设计与开发等内容。研究目标为： （1）建立统一的特征描述模型，实现跨模态医学影像的统一特征描述； （2）提出有效解决特征提取层面上医学影像信息处理与分析算法的设备无 关性问题的通用框架； （3）在医学影像标注数据有限、数据库为海量等条件下，实现高效率单模 50 态影像检索，有效提高多模态、跨模态医学影像检索的精度，实现用户友好的 检索结果展示； （4）从结构复杂的多模态医学影像数据中，挖掘有用的知识，构建有效的 辅助诊断模型、实现个人疾病风险预警； （5）完成首期参考库建设与算法辅助研发平台的开发，为项目研究内容的 开展提供有效数据和环境支撑。本项目获得国家自然科学基金重点项目资助，项目执行期 2013.1-2017.12。
山东大学
2021-04-13
一种基于随机蕨的自举学习方法及其分类器
本发明提供了一种基于随机蕨的自举弱学习方法及其分类器，本发明属于计算机图形识别技术领域。图形识别通常采用弱分类器的加权、高斯概率分布的均值距离来判别正负样本。或采用分类树作为弱学习器，用误差测度减少最大化的划分准则划分节点，然后将这些弱分类器提升为强分类器。但是，这些弱学习方法要么收敛速度慢，要么准确率不够高，要么计算效率低。本发明选择图像特征和构造随机蕨、基于随机蕨的弱学习方法、基于随机蕨的弱学习方法、构建弱分类器、结果分类器等步骤可以很好地解决成像环境复杂且对运算量要求严格的图像模式识别，实现快速收敛和高效的自举弱学习方法，得到实时处理且准确率高的分类器。主要用于各种模式识别场合。
西南交通大学
2016-10-20