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基于激光测振技术的建筑幕墙安全状态远程检测方法
建筑幕墙是由支承结构体系与面板组成的、可相对主体结构有一定位移能力、不分担主体结构所受作用的建筑外围结构或装饰性结构,包括玻璃幕墙、石材幕墙和合金幕墙等,并被广泛应用于高楼大厦、机场、高铁车站等公共设施。随着服役年限的增加,近些年来建筑幕墙因面板脱落造成的事故屡见不鲜,严重威胁着人们的生命财产安全。因此,建筑幕墙实施有效的检测是实现幕墙安全管理、预防灾害发生的重要前提。当前幕墙安全状态检测的手段主要有:目测法、手试法、振动传感器法等,目测法和手试法需要作业人员通过攀爬等手段靠近检测对象实施检测,且检测结果受检测人员个人经验影响较大。振动传感器法因传感器的安装困难、需要额外激振、附加质量也对检测结果影响较大等原因实际应用价值较小。 本项成果提供了一种基于激光测振技术的建筑幕墙安全状态的无损检测方法。该方法基于幕墙面板时常微动的特点进行幕墙安全状态检测,不需要提供额外激励,可远程、快速评价幕墙的安全状态,具有适用范围广、实用性强等特点。
北京科技大学 2021-04-13
瑞士普瑞测原装进口PREXISO X2 30米
产品详细介绍上市~瑞士原装进口PREXISO X2 手持式激光测距仪 简单测量,专业方式!      项目计划,旧屋翻新,室内装修,迁移新屋,陈设新居;无论何时,当您开始测量时,何不使用PREXISO X2,让工作变的简单轻松呢?     不仅拥有小巧精致的外观, PREXISO X2更融合人体工学设计使得操作更为舒适。 标准测量精度为± 2 mm,测量范围可达30m,适合室内多项应用。 广泛的客户群体,性价比突出的新一代产品,怎能不获青睐? 技术指标: 测量精度: ±2 mm 主要功能:面积/体积 测量范围: 0.1~ 30 m 加/减 连续测量 间接测量功能(勾股法) 参考基准切换(前端/后端) 防水/防尘 IP54 测量单位: 英尺/英寸/米         大量现货物供应,拍下后第一时间都可发货物!如需要发票和我们沟通,此价格不含票,保修有保修卡,保证行货物! (function() {if (typeof desc === 'undefined') {setTimeout(arguments.callee, 100);return;}document.getElementById('J_DivItemDesc').innerHTML = desc;})();
连云港金升科技有限公司 2021-08-23
旭月非损伤微测技术(NMT)与激光共聚焦技术
         NMT和激光共聚焦技术的比较(1)什么是激光共聚焦激光扫描共聚焦荧光显微镜(laser scanning confocal microscopy, LSCM)是一种利用计算机、激光和图像处理技术获得生物样品三维数据、目前最先进的分子细胞生物学的分析仪器。                   主要用于观察活细胞结构及特定分子、离子的生物学变化,定量分析,以及实时定量测定等。其不仅可以得到非常清晰的荧光图像,进行多重荧光标记的定位和定量分析,还具有图像三维重建、荧光共振能量转移谱测定,甚至膜电位测定等功能,成为生命科学研究的重要技术手段。(2)激光共聚焦的局限随着激光共聚焦技术应用范围的扩大,其在研究中的局限性也逐渐突显。激光共聚焦技术主要采集的是生物样品内部的离子分子信息,这些离子分子信息的改变既可能源于样品内部离子/分子源的变化,也可能源于样品内外的离子/分子交换。这两种离子/分子变化过程是由完全不同的生命机制引发的。这要求研究者必须通过其它实验结果,才能得出相对准确的结论。若单纯用激光共聚焦数据作为检测或诊断标准,往往面临较大的假阳性风险。(3)NMT对比激光共聚焦相同点: 实时 动态 数据可视化 测定游离的离子区别:  (1)激光共聚焦技术 使用染料和激光光源  需要标记                 荧光易发生淬灭                 测量时间短                 半活体(有损伤)         检测内部的离子浓度变化         测定种类较少,依赖于染料        测量材料不能太大,以细胞为主    只能同时测定一种离子                (2) 非损伤微测技术        使用电极或者传感器        无需标记        电极或者传感器稳定        测量时间可短,可长        近似活体或者完全活体(测定无损伤)        检测跨膜的离子流速以及外部的离子浓度        测定种类多,可测Na+,K+,NO3-,O2等        测量材料不限,从细胞到整体都可以测量        可以同时测定两种离子结合 共同使用,实现内外兼测
旭月(北京)科技有限公司 2021-08-23
基于超材料的远红外单谱信号探测器及其制备方法
本发明公开了一种基于超材料的远红外单谱信号探测器,包括·798·自下而上依次设置的衬底层、N 型砷化镓层、二氧化硅层与超材料层、欧姆电极和肖特基电极。超材料层为具有周期性微纳米结构的金属开环共振单元阵列,所述金属开环共振单元阵列包含了一种图形及其特征尺寸参数,该图形对于远红外电磁波具有完全吸收特性,通过改变金属开环共振单元的结构和尺寸参数可以调控对应的电磁波吸收频段,通过改变 N 型砷化镓的耗尽层宽度可
华中科技大学 2021-04-14
基于超材料的太赫兹单谱信号探测器及其制备方法
本发明公开了一种基于超材料的太赫兹单谱信号探测器,包括自下而上依次设置的衬底层、N 型砷化镓层、二氧化硅层与超材料层、欧姆电极和肖特基电极;其中超材料层为具有周期性微纳米结构的金属开环共振单元阵列,金属开环共振单元阵列包含了一种图形及其特征尺寸参数,该图形对于太赫兹电磁波具有完全吸收特性,通过改变金属开环共振单元的结构和尺寸参数可以调控对应的电磁波吸收频段,通过改变 N 型砷化镓的耗尽层宽度可以调控超材料层中金属开环
华中科技大学 2021-04-14
基于超像素样本扩充的空谱全卷积高光谱图像分类方法
本成果提出的基于超像素样本扩充的空谱全卷积高光谱图像分类方法有效的利用高光谱图像的超像素分割结果指导伪样本扩充增加了训练集样本数量,解决了高光谱图像有标记样本的稀缺问题,同时空谱的全卷积分类网络也充分利用了多尺度的空间特征和光谱特征实现了较高的分类精度。 成果非涉密,专利申请已经提交。 实验采用反射光学系统成像光谱仪(ROSIS)传感器获取意大利北部帕维亚大学(Pavia  University)的高光谱图像数据。该数据集由 103 个光谱带组成,共 610×340 像素,光谱覆盖范围从 430nm 到 860nm,空间分辨率为 1.3m。该数据集一共含有 9 个类别的 42776个有标记样本,选取每类 30 个有标记样本作为训练集,其余作为测试集。 由下表可以看出,在每类选取 30 个样本的情况下,本 模 型 的 OA,AA,Kappa系 数 比 DFFN 模 型 高 出20.8%,17.4% 和 26.5%;比CNN 高 出 23.1%,18.8% 和29.2%。并且下表证明了使用了伪标签样本扩充的空谱全卷积网络的本方法在小样本情况下每个类的分类准确性均优于 DFFN 和 CNN,达到了较好的分类效果。 表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果
西安电子科技大学 2023-03-03
基于空谱差分辅助核联合稀疏表示的高光谱图像分类
该成果提出了一种基于空谱差分辅助核联合稀疏表示分类的高光谱图像分类方法。本章方法的主要创新性在于:1)能够将光谱的差分辅助信息和原光谱特征信息有效结合。2)能够考虑不同光谱属性间的高阶空间相关信息。3)原空谱和差分空谱核特征字典的信息通过具有混合正则的核联合稀疏表示分类方法得到充分利用。通过在真实高光谱图像数据上的实验表明,该成果提出的方法能够有效地提高高光谱遥感图像的分类效果。 主要技术指标 不同数据集下的训练样本与测试样本数参阅表 1. 在该训练样本集数量下的分类结果表现参见表 2. 相比于传统分类器 SVM,OA 提高了约 20%;相比于 SOMP,OA 提高了约20%。 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,同时在较少训练样本条件下仍能得到较好的分类精度和分类效果。 表 1. 不同数据集下的训练样本选取数量 表 2. PaviaU 大学数据下不同方法的正确率比较
西安电子科技大学 2023-03-22
以色谱中心策略算法(CCS)提高基于质谱的组学数据质量
南科大医学院教授张文勇、研究助理教授栾合密等在国际著名生物信息学与计算生物学期刊Bioinformatics上发表题为“CPVA: a web-based metabolomic tool for chromatographic peak visualization and annotation”的论文。该研究创新提出了以色谱中心策略算法(CCS)提高基于质谱的组学数据质量,并搭建了R-Shiny的Web应用CPVA,实现了组学数据在线交互式的处理。 该论文提出了色谱中心策略算法(CCS),并开发了在线互动工具来解决该领域普遍存在的问题。色谱中心策略是指通过对组学数据中提取的色谱峰形状进行数字化描述,包括对称性(Symmetry)、锯齿度(Jaggedness)、形态(Modality)、色谱质量指数(MCQ)等,并以在线互动的方式直接展示色谱峰的形态特征。
南方科技大学 2021-04-11
智能原卷留痕阅卷机-自动有痕阅卷-谱诚博阅
产品详细介绍         谱诚博阅原卷留痕阅卷机,独创的原卷留痕阅卷新模式,能够切实解决师生存在的不同困境,提高教师阅卷效率,给广大学子增效减负。          我们的原卷留痕智能阅卷机,具体优势有以下几点:      1.无需答题卡。省时省钱      2.无需人工干预。减轻教师负担      3.原卷答题。学生原卷答题无需答题卡,省时便捷      4.原卷批改。方便学生复习,教师掌握学生学情。      5.高效阅卷。一键阅卷,操作简单;客观题自动批阅、主观题得分自动识别、总分自动统计、错题标准答案自动打印;双面同时阅卷,效率优于人工批阅。                                                                       阅卷机产品展示图 谱诚博阅的原卷留痕阅卷机AYJ800针对网上阅卷系统的不足,做出创新改进,实现了学生原卷作答,教师原判批改,所有的批改原卷留痕,阅卷机本身负责主观题的批改,客观题的批改读取,可以与原有的共享资源平台对接形成闭环,更有针对性的服务于基础教育阶段的师生,因材施教。                                                                                                                              阅卷机批改后的卷面效果   此外,谱成博阅科技有限公司基于大数据的准确分析给学生提供专家级学情分析报告,可以真正的促进学生的学习,针对性提高学习效率,具体有以下优势: 1.纸质试卷自动电子存储 2.学生答题分析 3.易错知识点分布统计 4.平台利用学情报告完成针对性教育与个性化学习 5.自动生成学生错题本,学生提高成绩有捷径 6.自动生成高频易错题集,老师定位重点有方向 7.学生各人知识点掌握情况分析表,补齐短板有目标 8.每人一张个性卷,数据分析有反馈 如今,教育行业,越来越多的教学内容期待高效的传播,越来越多的基础教育阶段的学生希望节约时间,更注重自己全方位的发展,越来越多的教育培训服务更多的依赖大数据的分析来快速指导实践,谱诚博阅原卷留痕阅卷机AYJ800就可以很好地满足教育行业师生的各种需求,无论从教学、考试还是各大培训都会相得益彰共同发展,未来在原卷留痕阅卷机的广泛普及下,必将极大地促进基础教育的发展,为学生学习开辟更加恢宏的康庄大道。 杭州谱诚博阅科技有限公司——教育信息化服务理念的倡导者,我们专注于教育,致力于实现创新技术与传统教学模式的最佳融合,倾注全部的心血和激情,发展互联网教育服务产业,开创中国教育现代化的未来。我们创造并实践崭新的服务模式和商务模式,打造产业生态圈。在智能阅卷、智慧课堂、云端针对练习、云端个性考试服务、K12互联网信息化教育等领域,博阅科技的创新理念和技术将推动行业的蓬勃发展。 公司现已拥有独立的研发团队、生产基地,以及遍布全国的销售网络渠道。公司开发的爱阅卷原卷留痕阅卷机系统,多项技术通过了国家有关部门的严格测试,技术处理水平先进。博阅爱阅卷原卷留痕阅卷机系统是将现代先进的图像压缩、分割技术与高速图像扫描设备相结合而产生的一项高效数字化信息系统。系统经过严密设计,并结合传统的阅卷模式,成功地将先进的计算机网络技术同教师阅卷工作结合在一起。在充分考虑用户的需求和使用状况的基础上,优化、整合设计流程,实现了灵活方便的阅卷、大数所分析、试卷管理过程,充分体现了本阅卷系统的实际效益和推广意义。博阅科技正成为广大师生及家长的好伙伴。
杭州谱诚博阅科技有限公司 2021-08-23
一种地耦合雷达测厚误差的矫正方法
本发明公开了一种地耦合雷达测厚误差的矫正方法,根据电磁波的叠加原理更正了在地耦合天线测厚过程中介电常数的计算公式,从而能更准确地计算出路面厚度。该方法主要是通过用雷达对不同厚度组合的沥青混凝土板进行测试,将从图像中得到的振幅换算成介电常数后,用天线自身末端反射波叠加在地面反射波上的振幅A1进行修正,当随着A1不断变化,测厚误差达到最小值时,此A1即为最佳修正值,在实验中便可通过进行修正得到最接近真实厚度的值。
东南大学 2021-04-11
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