一种具有运动自适应性的视频删帧取证方法，包括生成去除 P 帧帧内预测模式的编码器；利用改进 的编码器对待检测视频进行去帧内编码预处理，得到预处理后的视频序列；对预处理后的视频序列中 P 帧运动残差数据的波动强度进行量化，得到波动强度序列；根据波动强度序列定位得到删帧点候选帧的 集合，利用颜色均衡和平均梯度去除集合中的光照突变干扰帧和聚焦抖动干扰帧，得到最终的检测结果。 本发明通过将残差波动程度量化，去除中低运动处的主要干扰帧并定位篡改所在帧；通

运动系统挂图（51张）   第二版《人体解剖挂图》在第一版的基础上，重新设计、增绘、修改近80幅图。新增绘的内容：主要是肌肉部分，从而将骨、骨连结和肌肉编绘成一个完整的运动系统；另外，在消化、呼吸、泌尿生殖和局部解剖等系统中也增绘了若干幅新图。全套挂图仍按运动系统、消化系统、呼吸系统、泌尿生殖系统、循环系统、神经系统、内分泌系统、感觉器和局部解剖等9个部分，进行编排包装，共计260幅。 为了节省篇幅，本版挂图仍对某些内容采用一图多用的方法予以展示，例如部分血管和周围神经部分，即未作独立的完整系统进行编绘，而是放在“局部解剖”中予以综合展示。因此，使用内分泌系统挂图时，请按读者上述编排，依教学需要进行选图。   主要内容： 1、全身骨骼（前面观） 2、骨的构造 3、脊柱全貌 4、各部椎骨的形态 5、椎骨的连结 6、胸廓（前面观） 7、肋骨及肋椎连结 8、颅的前面及囟门 9、颅及囱门的侧面观 10、颅底外面 11、颅底内面 12、鼻腔外侧壁 13、锁骨及肩胛骨 14、肱骨及前臂 15、手骨 16、肩关节 17、肘关节 18、手的连结了 19、髋骨 20、股骨及小腿骨 21、足骨及其连结 22、骨盆 23、骨盆径线 24、髋关节及骨盆的韧带 25、髋关节 26、膝关节 27、膝关节 28、足的韧带 29、全身体表及肌肉（前面观） 30、全身体袭及肌肉（后面观） 31、背肌 32、背肌 33、头肌（侧面观）（1） 34、头肌（侧面观）（2） 35、颈肌（前面观） 36、颈肌（侧面观）（1） 37、颈肌（侧面观）（2） 38、颈深肌群和翼肌 39、脚腹壁的肌肉（1） 40、脚腹壁的肌肉（2） 41、前锯肌及胸横肌 42、腹直肌鞘及胸横筋膜 43、膈和胰后壁肌 44、肩带肌、臂肌和前臂肌（前面） 45、肩带肌、臂肌和前臂肌（后面） 46、手掌肌（浅罢） 47、手掌肌（深层） 48、髋肌、大腿肌和小腿肌（前面） 49、髋肌、大腿肌和小腿肌（后面） 50、足底肌（浅层） 51、足底肌（深层）

　　为了提高中小学生安全防范意识，提升安全教育知识水平，针对中小学常见安全问题，云幻科教以生动有趣的卡通形象为主人公，通过3D虚拟技术进行模拟不同安全场景，引导学生正确安全行为。3D校园安全教育资源库，包含运动安全、交通安全、电梯安全、意外防范、安全救护等内容。       3D校园安全教育资源库中，每部资源时长在2-7分钟，包含安全情景引入、错误行为禁止、正确行为引导、安全知识小结四部分内容。通过3D校园安全教育资源学习，能有效吸引学生兴趣，让学生知道哪些行为可以做，哪些行为不可以做，遇到危险情景该如何应对，有效提升学生的安全知识水平。

一、 项目简介通过机器视觉进行电缆护套拉伸长度测量，用于“电线电缆”产品检验设备，通过数字图像处理技术测量电缆护套上两个标志点之间的长度，来分析电线电缆绝缘层材料的抗张强度和断裂伸长率。该检测装置无需人工干预，可自动完成电缆护套试件拉伸长度的测量，检测过程中样品无接触压痕，可实现5个实验样本一次装卡，同时作拉伸长度检测试验，并进行智能数据分析，缩短了试验时间，极大地提高了实验效率和检测精度。二、 项目技术成熟程度已完成样机研制，获专利1项。三、 技术指标（包括鉴定、知识产权专利、获奖等情况）1、最大试验力：500N ；     2、测力示值准确度：≤±1.0%；3、试验速度范围：10-500mm/min； 4、速度示值准确度：≤±1mm；5、移动台最大位移：600mm ；  6、位移示值准确度：≤±1mm。四、 市场前景（应用领域、市场分析等）产品可用于电材生产及相关质检部门，目前国内无类似产品，属国内首创，市场前景看好。五、 规模与投资需求（资金需求、场地规模、人员等需求）机械部分可以自行加工或外协加工，计算机电控部分组装与调试需2~3人。除机械部分外，厂房40平方米左右即可。规模生产需要流动资金100万左右。六、 效益分析 按每年生产200台计算，可获利约1500-2000万，七、 合作方式 技术入股，技术转让等形式。或面谈。八、 项目具体联系人及联系方式（包括电子邮箱）项目负责及联系人：高振斌，电话：022-60436758邮箱：gaozhenbin@hebut.edu.cn九、高清成果图片2-3张  

生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布，以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地，他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数，即张量网络的张量元，可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习，最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点：它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数，还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外，与传统的基于统计物理的生成模型（例如玻尔兹曼机）相比，玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力，从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想，是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力，意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外，这类模型在量子信息处理，量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来，最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机，从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行，向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱

一、产品介绍 机器视觉技术综合了光学、电子、机械、计算机软硬件等方面技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。机器视觉方法检测具有非接触、速度快、精度高等优点，特别适用于在线的工业品检测。线阵CCD、面阵CCD和CMOS都在本实验仪中都得到利用，可以充分挖掘学生的潜能，拓宽学生的知识面。可开设光电、测控、机械、自动化专业的本科实验教学课程，也可做为相关高职专业学生的实训课程。 二、实验内容 1、根据不同待测物的特征，分析适用的照明方式： 2、利用线阵CCD相机对物体的尺寸测量实验； 3、利用线阵CCD相机对物体的角度测量实验； 4、利用线阵CCD相机对物体扫描实验； 5、面阵CCD和CMOS相机用于边缘与轮廓检测实验； 6、面阵CCD和CMOS相机颜色识别与变换实验； 7、面阵CCD和CMOS相机对物体尺寸测量实验； 8、面阵CCD和CMOS相机对投影与差影图像分析实验； 三、配套文件资料  1、实验指导书1本；  2、实验软件1套；    客户自行配置电脑       

神 经 肌 肉 电 刺 激 ( N M E S ) 包 括 功 能 性 电 刺 激 （ F E S ） 和 经 皮 神 经 电 刺 激 （TENS）两种。