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一种基于电喷印的立体结构的制备方法及装置
本发明公开了一种基于电喷印技术的立体结构制备方法，包括：1）建立立体结构的三维模型；2）利用电喷印装置，根据三维模型生成对应的喷嘴运动路径和姿态；3）控制喷印溶液在电场的作用下从电喷印装置喷出，同时控制喷嘴根据上述运动路径和姿态运动，以进行增材喷印并固化；固化后，即可完成立体结构的喷印成型。本发明还公开了一种立体结构的制备装置，以及立体结构表面涂层的喷涂装置和方法。本发明具有更多的控制自由度和更高的操作灵活度，可制备独立的复杂曲面片体、镂空立体零件或在已有零部件表面形成微米级厚度的涂层。
华中科技大学
2021-04-14
用于内河航道的箱体与插板组合结构的生态护岸方案
通过预制透水钢筋混凝土箱体与插板的组合型结构，相邻箱体插板连接、插板固定于箱体两侧外壁中部卡槽，有效消减船行波，节约施工材料，降低工程造价，实现生态和经济效益。集中解决限制性航道生态安排防护能力弱，生态型护岸施工麻烦，造价偏高的文图，
东南大学
2021-04-13
裸眼3D医学影像设备结构互动系统
裸眼3D医学影像设备结构互动系统采用裸眼3D技术，无需任何外部眼镜，借助内置眼动追踪技术，加上其手持式触控笔设备（其功能类似于笔），与自然手势和动作配合使用，即可实现医学影像设备结构三维立体效果，提供沉浸式互动学习体验。
医影智能
2026-04-16
我国科学家发现了强光镇痛作用的神经环路机制
近期，暨南大学研究团队在Neuron杂志线上发表了题为“Avisualcircuitrelatedtotheperiaqueductalgrayareafortheantinociceptiveeffectsofbrightlighttreatment”的研究论文，深入阐释了强光镇痛作用的神经环路机制。
科技部生物中心
2022-04-01
新冠病毒会对神经系统造成重大伤害的研究
2020年2月25日，华中科技大学胡波等团队在预印版平台medRxiv 发表未经同行评审的题为”Neurological Manifestations of Hospitalized Patients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective case series study“的研究成果。 该研究从2020年1月16日至2020年2月19日收集数据，214名住院患者，实验室确诊为冠状病毒2（SARS-CoV-2）感染，诊断出严重的急性呼吸道综合症。在研究的214位患者中，有88位（41.1％）为重度患者，有126位（58.9％）为非重度患者。 该研究发现，与非严重的COVID-19患者相比，严重的患者通常具有神经系统症状，表现为急性脑血管疾病，意识障碍和骨骼肌症状。因此，对于COVID19患者，除了呼吸系统症状外，医生还应密切注意任何神经系统表现。
华中科技大学
2021-04-10
基于神经网络的智能无人机疫情预警监控系统
目前北京理工大学基于神经网络的智能无人机疫情预警监控系统主要由无人机平台、光电载荷、喊话系统和地面控制及图像处理平台组成。 该智能无人机疫情预警监控系统能够自动监控广场、公路、小区等各类环境中的人群，检测人员聚集情况，利用红外热成像技术实时获取人员体温情况，实现在非接触情况下对疑似高危人员的快速区分，并快速形成疫情人员相关数据，还可以提供数据接口，供大数据系统进行分析。该智能无人机疫情预警监控系统可同时提供监控人员及被监控人员交互通道，通过喊话系统，监控人员可以随时疏导或制止被监控人员的异常行为，为疫情监控和预警提供了更为清晰和直接的手段方式。
北京理工大学
2021-04-10
关于应用神经网络对核裂变产物的研究进展
原子核裂变数据的精确测量是很多核物理应用的先决条件，比如核能、国防、辐射防护、核废料处理、产生稀有同位素等。核裂变物理在超重元素合成、反应堆中微子、中子星融合中的r-process等研究中也不可缺少。特别是走向新一代核能-快中子反应堆，急需锕系核区精确的不同能量中子诱发裂变数据。但是目前实验和理论都无法提供可靠及完整的能量相关裂变数据。 由于涉及中子的实验难度较大，国际上主要的核数据库只有几个能量点的裂变数据。理论上基于微观模型去描述裂变过程非常复杂，是一个涉及多维位能面的大幅度、非绝热的量子动力学过程。目前微观理论对裂变可观测量的描述还有较大误差。 此外基于唯象裂变模型对未知核区和未知能区的外推往往不可靠。 北京大学物理学院裴俊琛研究员课题组首次采用贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network）来评估不完整的裂变产物分布。此前贝叶斯神经网络对原子核质量外推有一些成功的应用，并可以得出推断的误差，但是仍有量子壳效应的疑虑。核裂变过程涉及复杂的位能面，裂变产物分布具有统计特征，比较适合神经网络。 贝叶斯神经网络对不完整核裂变产物的评估 目前核裂变产物的实验测量很难给出完整的产物分布，只能结合模型评估给出完整的裂变产物分布。人们通常基于唯象模型、通过调参数来拟合出产物分布。该工作通过对已有裂变数据库的学习，当实验测量给出不完整的裂变数据时能够推断出完整的裂变产物分布。结果表明，随着中子能量增加，裂变模式逐渐从不对称裂变演化成对称裂变。这说明神经网络能成功抓住部分物理图像。当实验数点很少时，唯象评估模型失效，神经网络仍然可以给出有效的评估和合理的置信区间。贝叶斯神经网络对核裂变产物的评估开辟了一个新的方向，展现了机器学习的一个实际应用范例，将对核数据的定量评估产生重要影响，有望更好地提供应用级的精确核数据。 不同能量的裂变模式演化
北京大学
2021-04-11
基于计算机视觉和神经网络的浮选控制系统
浮选技术是目前矿业中矿物分选主要采用的工艺方法。传统的浮选控制过程是通过各种测量仪器，分析测量矿物的品位、浮选回路中的pH值、药物浓度等参数，根据分析得出的数学模型来调整加药量，以使浮选过程处在最优状态下。但实际上，由于浮选过程十分复杂，影响浮选过程的因素非常多，所获得的数学模型并不能和实际很好吻合，因而控制过程一般并不能处在最优状态下。这是浮选控制过程的
西安交通大学
2021-01-12
便携式小型运动负荷监测设备
本实用新型公开了一种便携式小型运动负荷监测设备，包括单片机、用于采集用户脉搏信息的心率传 感器、用于确认当前用户信息的指纹读取模块、用于存储用户数据信息的存储模块、用于显示相应信息的 显示模块、用于设置相应功能的按键模块和用于传送用户数据信息到数据库的无线传输模块，其中：单片 机分别与心率传感器、指纹读取模块、存储模块、显示模块、按键模块和无线传输模块相连。本实用新型 可以实时处理、显示和存储用户在体育课堂或者课外锻炼中的运动负荷量，解决人表合一，达到确认数据 的作用，解决当前学生体育锻炼中的问题。
南京工程学院
2021-04-11
人体运动增强机器人领域进展
在动力大腿假肢控制研究中，如何实现复杂环境下“人-机-环”协调控制是一个挑战性难题。现有研究主要通过各类人机交互方式来解决上述问题，即期望通过各类人机界面信号识别人体运动意图以控制假肢适应环境。但目前人机界面信号难以达到期望中的可靠性和准确性。人穿戴假肢在环境中行走是一个典型的“人-机-环”问题，而现有研究缺少“机”和“环”之间的链路。 该研究探索假肢视觉对“人-机-环”回路的作用机制
南方科技大学
2021-04-14