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XM-304人体浅层运动肌肉解剖模型
XM-304人体浅层运动肌肉解剖模型
功能特点：
■ XM-304人体浅层运动肌肉解剖模型为成人直立运动姿势缩小1/2，显示人体浅层全部肌肉，可拆分为3部件，固定在底座上。
■ 模型头部示表情肌、浅层咀嚼肌、胸锁乳突肌和浅层肌上下肌群。
■ 躯干前部可见胸大肌、前锯肌、腹外斜肌、腹直肌的轮廓，背部有斜方肌、背阔肌。
■ 上肢显示三角肌、肱二头肌、肱三头肌及前后各浅层肌肉、肌腱在腕部通过情况，并示腋窝各肌。
■ 下肢显示臀大肌、缝匠肌、股四头肌、股二头肌、半腱肌、半膜肌、股薄肌及股三角、腘窝的组成情况，小腿三群肌的浅层排列和肌腱通过踝部的情况。
■ 尺寸：1/2自然大，35×23×82cm
■ 材质：玻璃钢材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
英利奥5.5mm红色布纹运动地板
国际认证：通过国际乒乓球联合会认证。 赛事使用：中国乒乓球公开赛等大型国际乒乓球赛事指定使用产品。 优质材料，环保健康：地板采用优质PVC原生料，环保增塑剂，无甲醛、重金属等有害物质，通过欧标邻苯16P检测，EN14904欧洲标准检测，可保障自由呼吸的运动环境。 E-SUR®技术处理，极其抗污抗划痕：地板面层经英利奥E-SUR®特殊保养技术处理，形成大分子量高致密结构，极其抗污染及抗击化学物质侵害，易于鞋底黑胶印的清洁，降低维护成本；极其抗划痕，可画线，水性环保。 专业纹路，有效抗滑：专业的编织布纹路，可在运动时与鞋底产生充足且适度的摩擦力，确保运动稳定有效防滑，同时能在各个移动方向上保持摩擦性能的一贯性及规律性，使移动灵活和原地转动不受阻碍。 超强耐磨：1.5mm厚度以上的耐磨层，达到行业领先水平。面层纯PVC树脂材料强化作用，更好提升地板耐磨强度，确保不易被磨损，纹路完好，使用寿命达8年以上。 优异的缓冲性：高致密的单层发泡结构，提供良好的弹性脚感及冲击吸收性，使运动舒适且有效降低运动反作用力对于脚、踝、膝关节等造成的震动伤害，为运动者提供专业运动保护。 优异的回弹性：精纯的PVC材料与高致密发泡结构，确保地板韧性良好，可提供稳定的回弹动力，优秀的能量返还，提供更好的动力支持，助力运动者出色发挥。
河北英利奥体育用品有限公司
2021-12-08
英利奥8.0mmPFO室外专用运动地板
产品特性： 国际认证 鉴证品质 地板通过国际篮联认证，权威佐证优异的品质与运动性能。 专业纹路 防滑安全 专业水晶沙纹路，确保面层出色的摩擦力，且有助于汗液分散，有效降低运动摔倒风险、安全抑滑。 改性新材料 环保健康 采用改性树脂新材料，通过抗细菌性、抗霉菌性、耐污性专业检测，重金属含量符合国家标准；低热反射、不吸汗、无湿气、不产生滞留气味，100%健康环保。 加厚耐磨结构 耐用耐久 1.3mm以上的耐磨层厚度，确保地板耐磨更耐用。 改性新配方 防止出油抗老化 配方升级、工艺改性，地板室外应用抗紫外线照射、耐酸碱、耐高低温（耐高温可达100℃，耐低温可达—40℃），耐候性优异；有效防止出油、抗老化。 重型夹带 超强稳定 重型设计夹带结构，地板韧性强、尺寸稳定性高，有效防止地板收缩、变形、断裂等情况。 高致密发泡 缓冲隔潮 加厚低倍率设计发泡层，致密性高，韧性出众，保证良好的弹性脚感及缓冲性，并且可有效阻隔基底水汽的吸收。 发泡底板密实处理的背封设计如虎添翼，更好保证地板防潮防水。 施工简单 保养方便 胶水+连接带搭配的独特施工工艺，确保场地稳固性高。颜色自由搭配，尺寸随心裁剪，受气候影响较少，适用于多种基础地面铺设，施工便捷；日常清洁及保养方便。
河北英利奥体育用品有限公司
2021-12-08
机械系统运动方案及结构分析实验装置
机械系统运动方案及结构分析实验装置包括五种设备，可以单独或成套使用。该套设备适用于机械设计实验教学和课程设计，具有鲜明的特点。
即：（1）它对应课程的主要内容，包含了各种常用机构和通用机械零部件；
（2）具有工程实用背景，使用功能明显；
（3）有良好的直观性；
（4）结构复杂程度适中，传动方案和结构新颖。学生通过对装置的传动方案与结构的分析，可以掌握机械系统运动方案和结构设计的基本要求，培养机械系统运动方案设计能力、结构设计能力和创新意识。该实验设备已通过了校级鉴定，达到了国内机械设计实验教学的先进水平，并已获得黑龙江省教学成果二等奖以及全国第三届高等学校自制实验教学仪器设备评选获优秀奖。
1.CS-I型冲压机及送料装置
2.JZ-I型间歇送料及冲压装置
3.ZS-I型转位及输送装置
4.TS-I型提斗上料装置
5.BS-I型步进输送机
哈尔滨工江机电科技有限公司
2022-11-22
一种基于多核处理器的高速印花机图像数据旋转处理系统及方法
本发明公开了一种基于多核处理器的高速印花机图像数据旋转处理系统，包括数据接收设备、数据解析处理设备、数据传输通道和数据输出设备。本发明还公开了一种基于多核处理器的高速印花机图像数据旋转处理方法，其通过以太网接口接收数据，利用处理器的多个核并行处理数据，由FPGA实现数据的输出。相比现有技术，本发明系统及方法能够大大提高数据的旋转效率以及吞吐量，从而实现数码印花机的高效能产出。
浙江大学
2021-04-11
一种基于多核处理器的高速印花机图像数据旋转处理系统及方法
本发明公开了一种基于多核处理器的高速印花机图像数据旋转处理系统，包括数据接收设备、数据解析处理设备、数据传输通道和数据输出设备。本发明还公开了一种基于多核处理器的高速印花机图像数据旋转处理方法，其通过以太网接口接收数据，利用处理器的多个核并行处理数据，由FPGA实现数据的输出。相比现有技术，本发明系统及方法能够大大提高数据的旋转效率以及吞吐量，从而实现数码印花机的高效能产出。
浙江大学
2021-04-11
基于力觉信息和姿态信息的肢体运动意图理解与上肢康复训练机器人及其控制方法
本发明公开一种基于力觉信息和姿态信息的肢体运动意图理解与上肢康复训练机器人及其控制方法，通过姿态传感器分别获取人体手臂的各个姿态信息，并输入至控制器，人体手臂发力通过摇杆作用于六维力传感器上，六维力传感器输入相应信号至控制器，控制器将获取到的姿态参数以及力觉参数，通过建立的意图识别模型解算，并控制康复训练机器人做出相应动作，对康复训练机器人实现控制，以实现微弱主动力下的辅助主动训练。
东南大学
2021-04-11
恶劣成像环境下图像目标检测、识别与跟踪系统
一、项目简介 项目旨在解决现有目标检测、识别和跟踪系统易受雨天、雾天、沙尘、低光照、水下等恶劣成像环境的影响问题，使得相关目标检测、识别与跟踪系统可以全天候工作，最大程度克服相关视觉应用系统受天气和工作场景的影响的局限。 二、前期研究基础 课题组通过多年攻关，在相关核心技术方面有多项突破，提出多项拥有自主知识产权的针对恶劣成像环境下退化图像的质量提升方法。相关研究处于国内领先水平，已在包括IEEE Trans.Image Processing， CVPR，ICCV等计算机视觉国际顶级期刊和会议上发表论文17篇。授权发明专利5项，软件著作权1项。 三、应用技术成果 1) 雾天图像增强2) 水下图像增强 3) 雾天图像增强
厦门大学
2021-04-11
证件照片防伪鲁棒数字图像水印技术
证件照片防伪鲁棒数字图像水印采用的技术包括：图像打印扫描过程像素失真数学建模与校正技术、基于建模校正的抗打印扫描数字图像水印算法、基于边缘和人像特征的图像几何校正技术和纠错码技术等。应用原型系统首先将身份信息采用数据加密算法进行加密，之后使用纠错码进行编码，生成水印信号，最后采用抗打印扫描水印嵌入算法将水印信号嵌入到人像照片图像中，得到嵌水印的照片图像，并将证件打印制作出来。检测时，首先扫描证件得到证件图像，并进行几何校正、照片图像提取，然后对照片图像进行模型校正并运用抗打印扫描数字水印提取算法提取水印信息，对提取的水印信息经过纠错码译码和解密，得到身份认证信息。
北京航空航天大学
2021-04-13
基于形态稀疏协同表示的高光谱遥感图像分类
本成果属于高光谱图像信息处理技术，为高光谱遥感图像分类方法。首先对高维高光谱图像提取第一主成分特征图，并利用结构元素对主成分特征图进行多维的空间结构特征提取，结合提取的形态学特征与原始光谱特征，利用联合稀疏表示算法将同一空间区域中的像元联合进行稀疏系数矩阵的求解，最终通过最小残差判断准则确定像元类别。这种方法有效地并且充分的挖掘了高光谱遥感图像中的空间信息、形态信息和光谱信息。考虑到稀疏表示方法在迭代求解稀疏向量时的耗时性与对非线性数据的不可分性，进一步提出了基于差分形态学核协同表示的高光谱遥感图像分类算法。该成果方法通过核化的协同表示分类算法避免了优化求解的耗时性，同时克服了高维特征空间下数据的线性不可分性。算法首先通过差分形态学方法在高光谱遥感图像的主成分分析图上进行空间特征提取，并通过核变换方法将新特征字典投影到高维的线性核特征空间，最后利用核化协同表示算法的高效性对高光谱图像进行分类。
主要技术指标
University of Pavia 通过 ROSIS-03 传感器记录，该图像捕获了意大利帕维亚的帕维亚大学周围的市区。图像尺寸为 610×340×103，空间分辨率为 1.3 m / 像素，光谱覆盖范围为 0.43 至 0.86μm。该图像考虑了九个类别。其具有 42776 个标记样本。每类取 50 个有标记样本共 450 个样本作为训练样本。
请参阅表 1，本方法提出的高光谱图像分类方法，相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 18%；相比于 JSRC，OA 提高了约 5%；同时参阅表 2，展示了本成果方法的时间运行效率与相关方法的比较。该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果。
表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果
表 2 不同数据集上时间运行对比实验结果
西安电子科技大学
2023-03-14