非损伤微测技术（Non-invasive Micro-test Technology，NMT）源于美国MBL实验室（54位诺贝尔奖得主的摇篮），由神经学家Lionel F. Jaffe（美国扬格公司创始人之一）于1974年发明，2001年，美国扬格公司正式推出现代NMT。NMT是一种研究活体材料的底层核心技术，研究人员基于NMT能够建立自己独有的Me-Only 研究平台，从而获得极具创新的研究成果。   NMT可在不接触、不损伤样品的情况下，检测分子/离子进出生物活体的流速（流动速率和方向），可测样品种类繁多，小到菌、单细胞、液泡，大到组织、器官、整体都可检测。基于NMT商业化的设备统称为非损伤微测系统。   扬格/旭月的非损伤微测系统包含BIO系列、CONFLUX系列（共聚焦/荧光NMT）、NMT100系列、NMT200系列、NMT100S系列、NMT200S系列、NMT150系列、NMT活体工作站系列、NMT Physiolyzer®系列等，已发展至第七代自动化智能产品。扬格/旭月的NMT系统全部采用从美国扬格（旭月北京）研发中心自主研发的imFluxes智能操作软件，将十余年的NMT应用大数据与设备实现完美结合，并且在产品一体化、自动化、智能化、扩展升级等诸多方面都有大幅提升。   扬格/旭月已取得基于NMT的数十项专利及软件著作权，拥有完善的专利保护体系，所有产品全部通过中关村NMT联盟认证和ISO9001质量体系认证。扬格/旭月所销售的NMT专用耗材，已通过中关村NMT联盟认证，所有耗材是扬格/旭月研发中心结合十余年的经验、摸索并自主研发生产的。NMT专用耗材较传统的通用型耗材保质期更长，性能更稳定、可靠，所有对外销售的耗材全部经过严格的生产、检验流程。   扬格/旭月的NMT研究平台已经帮助国内外科研单位取得近百项各类专利，以及包含Nature、Cell在内的500多篇论文。同时，已销往欧洲的瑞士苏黎世大学（拥有包括爱因斯坦在内10余位诺贝尔奖得主），以及中国科学院、中国林科院、中国农科院、农业部下属的众多科研院所与高校，以及北大、上海交大等知名高校。   美国扬格公司推出新产品共聚焦非损伤微测系统，该系统非损伤性地同时获取活体样品内外离子分子种类、浓度、流速和运动方向的信息，是生理功能鉴定的直接手段。 测量方式和特点：活体、动态、实时、内外兼测、长时间多维扫描与测量。 所测离子和分子：IAA、O2、H2O2、Ca2+、H+、K+、Na+、Cu2+、Pb2+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+。 测量材料：整体、器官、组织、细胞层、单细胞、（富集）细胞器。 拥有共聚焦功能。 产品型号：CONFLUX-01 参数请来电咨询：82622628 按1 营销中心

  植物在重力引导下的生长称为植物的向重力性。根向重力是植物适应陆地环境的重要过程。植物向重力性反应的第一步是感受重力信号。目前，关于重力信号感受的机制有两种假说：一是淀粉平衡石 (statolith) 假说，二是原生质体压力假说。植物根冠的柱状细胞和茎的维管束鞘细胞中存在淀粉体，这些淀粉体被命名为平衡石。中柱细胞和内皮层细胞通过淀粉体的沉降来感受重力变化。生长素在调节植物根系向重力作用中发挥重要作用，但生长素促进重力感知的分子机制及随后的反应尚不清楚。   非损伤微测技术（Non-invasive Micro-test Technology, NMT）是通过测定活体动植物组织、细胞与内/外环境间Ca2+/Cd2+/Na+/K+/NO3-/NH4+/O2...交换量的实时变化，揭示基因功能的一种新技术。目前已被103位诺贝尔奖得主所在单位，以及北大/清华/中科院使用。 应对挑战： 重力研究中对于活体样品基因功能方面的检测手段匮乏 样品检测过程中样品重力变化与检测设备的结合方式是一个难点 重力变化过程中生理指标的实时监测 解决方法： 非损伤重力感知分析系统(GRASS)是基于非损伤微测技术的底层核心技术，是能够检测活体样品基因功能的技术 非损伤重力感知分析系统(GRASS)配有立体可移动旋转样品固定装置，可对样品施加不同方向的重力并能实时检测 非损伤重力感知分析系统(GRASS)能够进行长时间的监测，为重力变化过程中，比较分子、离子流动速率，提供长时间的数据结果 产品介绍 名称：非损伤重力感知分析系统（GRASS） 型号：NMTG-100 品牌：旭月 产地：中国 功能特点 1.基本功能： 检测样品所受重力发生变化时的生理指标变化 配备立体可移动旋转样品固定装置，对样品施加不同方向的重力 检测指标：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+、Pb2+、Cu2+、O2、H2O2、IAA 2.性能参数： 工作电压：220V 最短检测周期：5s 离子分子浓度测量精度：10-6M 离子分子流速测量精度：10-12mol·cm-2·s-1 传感器最小移动距离：1μm 立体显微成像系统分辨率：1920×1080 3. 软件参数： 操作界面：中文 检测指标模块化可选 离子流速、浓度检测软件模块（包含：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+ 、Pb2+、Cu2+） 分子流速、浓度检测软件模块（包含：O2、H2O2、IAA） 支持中英文输入、标记与记录 可直接输出流速、浓度数据和折线图，无需额外换算

本发明提供了一种基于摄动随机有限元的随机动载荷识别方法，对含不确定性参数的结构开展同工况下多次模态试验，计算其不确定性刚度、质量和阻尼矩阵，对不确定性刚度、质量和阻尼矩阵进行展开，计算格林函数矩阵，建立基于摄动随机有限元的不确定性动力学模型，测量随机动载荷作用下含不确定性参数结构的随机位移响应样本，利用随机位移响应样本均值识别结构上所受随机动载荷的均值，计算仅考虑动载荷随机性引起的随机位移响应协方差的近似值，识别获取随机动载荷的统计特征。利用本发明方法，可以同时考虑动响应、结构系统和动载荷的不确定性，利用实测动响应样本识别获取结构动载荷的统计特征，可以为工程结构提供丰富的动载荷信息，更有利于工程结构的安全评估和优化设计。

本发明公开了一种相控阵三维声学摄像声纳动静目标识别方法,包括目标聚类步骤、目标特征提取步骤和目标特征匹配步骤。通过遍历声纳数据点,利用数据点之间的距离连通性对目标进行聚类,得到单帧图像中的各个独立目标;对聚类后的各个目标进行三维特征提取,包括目标总点数、目标质心、距离跨度和边界信息等;对相邻两帧中处于重叠区域的目标进行前后帧的特征匹配,通过合理设定各个特征参数的权重值,计算各个特征参数与权重值的累加和,实现动静目标的有效识别。该方法布局严谨、高实时高精度、准确率高、可扩展性强,有效地实现了三维声纳目标动静目标识别功能。

本发明公开了一种数控机床切削加工的刀具磨损状态识别方法，具体包括如下步骤：（1）数据采集（2）采集数据区间化，获得区间数据集<img file="DDA00001669935800011.GIF" wi="787" he="88" />（3）对采集信号进行小波包分解，获得各频段的能量百分比和相应各频段的上界小波包系数和下界小波包系数；（4）获取多观察序列（5）求取广义隐马尔科夫初始模型λ=（A,B,π）；（6）模型训练获得最优模型库λ＝(λ₁,...,λ_n)；（7）把待识别磨损状态的刀具磨损信号数据作为多观察输入代入上述最优模型库，识别刀具磨损状态。本发明通过广义区间概率来解决数据机床加工中研究刀具磨损状态时，信息处理中出现的不确定性问题，识别准确率显著提高。

本发明公开了一种无人机电磁信号管理和调制方式识别方法，属于电磁信号存储和识别技术领域。所述识别方法首先获取无人机电磁信号详细信息并存储，然后构建调制方式识别模型，输入电磁信号波形和调制方式数据迭代训练调制方式识别模型参数，实现对未知无人机电磁信号波形的调制方式识别。

本发明实施例公开一种基于改进的Hopfield神经网络的服装标志识别方法，应用于计算机领域，以解决现有的靠人工对商品的标志进行识别效率极低的问题。该方法包括：通过小波变换对原始图像进行特征提取；根据所述特征作为目标模式建立Hopfield神经网络模型。本发明的实施例应用于标志识别。

"本发明为一种基于谱峭度的局部放电信号识别方法，首先通过短时傅立叶变换估计含噪信号的谱峭度，根据谱峭度与Wiener滤波之间的关系设计自适应最优带通滤波器，对含噪局部放电信号进行滤波，再进行2-3层的小波平滑去噪，得出比较理想的局部放电信号特征。该算法简单，计算方便，避免了小波去噪方法在信噪比较低时分解层数较多，容易丢失原有局部放电信号特征信息的缺点，大大提高了信噪比，而且失真度小，与理想局部放电信号的波形相似度最大。 "

本发明公开了一种低信噪比雷达辐射源信号脉内调制识别方法，其步骤包括电子侦察接收机接收雷达辐射源脉冲信号，经由射频到中频的降频和A/D采样处理后，得到待识别的具有不同脉内调制方式的雷达辐射源信号S(t)，再在信号处理模块中对信号S(t)进行处理，识别出雷达辐射源信号的脉内调制方式并输出。本发明方法能在信噪比低至-6dB时正确识别多种雷达辐射源信号脉内调制方式，比现有的雷达辐射源信号脉内调制方式识别方法具有更好的噪声抑制能力，且比现有的多种雷达辐射源信号识别方法的计算复杂性O(n2)或O(n3)低很多。

本发明提供一种基于区域相关反馈的行人重识别方法及系统，进行初次查询匹配和反馈样本收集， 选取不相关图像作为反馈样本并标记类型;确定近邻集合、区域权重调整和特征权重调整;进行特征表 达和距离度量，得到查询匹配结果;查询匹配结果，如果符合要求则输出结果，如果不符合要求，则返 回进行迭代更新反馈样本，直到符合要求。本发明提出的基于区域相关反馈的技术，是充分了利用行人 图像的局部特征信息，从局部特征出发，结合其他信息实时动态地调整局部特征权重，并结合传统行人 重识别方法最终实现准确快速地找出并成功匹配目标嫌