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顾及非局部特性与时空变化的遥感数据时空定量融合方法
本发明公开了一种顾及非局部特性与时空变化的遥感数据时空定量融合方法，基于非局部滤波，利 用移动窗口技术，首先选取相似像元，用基于小窗口运算的经验型公式筛选相似像元，并在此基础上二 次筛选相似像元，以相似像元为中心的邻域矩阵的相似度以及其与中心像元的相对距离衡量权重大小， 考虑时空变化，针对区域主要特征，选取相应的方式加权，最终融合得到中心像元的反射率值。本发明 利用高空间分辨率数据与高时间分辨率数据的互补信息，顾及非局部特性与时空变化，融合得到
武汉大学
2021-04-14
具有哮喘治疗潜能的血管活性肠肽-人血白蛋白融合技术
具有哮喘治疗潜能的血管活性肠肽-人血白蛋白融合技术是李红玉教授团队历经数年，研发的一种生物融合蛋白技术。该技术受到人vip（血管活性肠肽）具有抗炎、调免疫、舒张支气管的生理活性的启迪，再依据支气管哮喘的发病机制，将 vip 和 HSA（人血白蛋白）制成融合蛋白用来治疗哮喘，即克服了 vip 半衰期短的缺点为其临床的应用提供可能，又为哮喘的临床治疗提供更多候选药物。同时将融合蛋白制成喷剂还可以克服 vip 多种生理活性所致的系统性副作用。该技术的产品融合蛋白经体外细胞实验，体内 Wistar 哮喘模型
兰州大学
2021-04-14
一种结核杆菌融合蛋白及其制备方法和应用
本发明所构建的融合蛋白 EAMM 能在大肠杆菌中稳定大量表 达，经纯化得到纯度较高的蛋白;构建的亚单位疫苗免疫动物能产生 针对结核杆菌特定抗原(ESAT-6、Ag85B、Mtb8.4 和 PPD)的特异 性的细胞免疫和体液免疫应答，具有较强的免疫原性。EAMM 亚单 位疫苗加强免疫后的结核菌载量明显少于 PBS 组和仅 BCG 免疫组， 表明清除结核分枝杆菌的能力较强。从组织切片 HE 染色
兰州大学
2021-04-14
基于信息融合的高性能武器系统组网与数据链
研究背景： 随着武器装备和指挥信息系统水平的不断提高，大量信息 化武器和信息系统装备部队必然使得传统的作战指挥和武器使用方式随 着发生深刻变革。为了积极适应军队信息化的发展趋势，以作战需求为牵 引，加快数据链建设和发展是一项刻不容缓的重要任务，在未来信息化条 件下联合作战中，将面临更为复杂的战场环境，特别是作战对象拥有的信 息作战优势将使指挥控制的稳定性、实时性、可靠性受到严峻挑战，进而 对数据链建设与发展提出了更高
南昌大学
2021-04-14
全国半导体行业产教融合共同体在青岛成立
10月12日，全国半导体行业产教融合共同体成立仪式在山东青岛顺利举行。
中国高等教育学会
2023-10-25
第八届产教融合发展大会在廊坊召开
7月24日，中国高等教育学会主办的2024中国高等教育博览会产教融合系列活动——第八届产教融合发展大会在河北廊坊召开。
中国高等教育学会
2024-07-26
2024产教融合与高素质人才培养论坛在重庆举办
与会嘉宾从多维视角深入探讨教育链、人才链与产业链的深度衔接机制，呈现了从政策引领、理论创新到实践探索的全面途径，产教融合合作为教育现代化和人才培养体系改革的重要路径。
云上高博会
2024-11-28
一种结核杆菌融合蛋白及其制备方法和应用
本发明所构建的融合蛋白EAMM能在大肠杆菌中稳定大量表达，经纯化得到纯度较高的蛋白；构建的亚单位疫苗免疫动物能产生针对结核杆菌特定抗原（ESAT-6、Ag85B、Mtb8.4和PPD）的特异性的细胞免疫和体液免疫应答，具有较强的免疫原性。
兰州大学
2021-01-12
烧结机尾红外热成像计算机视觉信息处理系统
受国家自然科学基金资助，自1990年开展该研究工作，已形成专利产品——红外热成像装置。济南钢铁集团总公司和北京科技大学于1999年6月签定了本项目的技术开发合同书，共同开发这一具有明显技术经济效益的新型烧结工况信息获取与智能化处理系统。该项目已于2000年12月通过验收。 系统所涉及的主要技术包括：红外热成像、红外测温、图象抓取与处理、图象分割、特征变量的提取和选择，适应于烧结矿红外图像的滤波方法、以及烧结矿FeO含量和转鼓指数在线推断的数学建模，其中红外热成像技术及测温技术为国家专利技术。 系统采用近红外成像技术，可以采集高温工业窑炉的工况图像，通过计算机图像采集转换成数字图像，在获得模拟和数字图像的同时，可通过视频缆和网络进行图像的传输，并可根据应用厂家的需求，任意或同时测取点、线、面的温度。在此基础上可根据厂家的要求，进行烧结矿的在线质量推断。 该系统由两部分组成： 红外热成像装置：提供清晰的工况图像。红外热成像计算机视觉检测及信息处理系统：红外热成像装置与计算机连接后，通过图像采集获得生产工况的数字图像，经处理构成红外热成像计算机视觉检测和信息处理系统
北京科技大学
2021-04-11
一种基于机器视觉的水稻穗颈瘟染病程度分级方法
一种基于机器视觉的水稻穗颈瘟染病程度分级方法，包括以下步骤：（1）建立水稻穗颈瘟染病程度分级模型；（2）对农田现场的水稻染病程序进行测试，其过程为：（2.1）、采用多光谱成像仪拍摄农田现场的水稻的图像；（2.2）、将获得的多光谱图像去除图像背景，提取图像信息；（2.3）、获得图像的12个颜色特征；（2.4）、通过对获取的12个颜色特征进行变量标准化预处理，然后进行用以对数据降维的主成分分析，根据各主成分的贡献率，得到第一主成分和第二主成分；（2.5）、将第一主成分和第二主成分作为测试模型的输入，运行所述测试模型得到农田现场的水稻的穗颈瘟染病级别。本发明省时省力、可靠性高、效率很高。
浙江大学
2021-04-11