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一种基于纵向堆叠的重参数化结构模型的图像分割方法
一种基于纵向堆叠的重参数化结构模型的图像分割方法,步骤包括:1)采集处处理图像;2)把待处理图像作为图像分割模型的输入,图像分割模型的输出即为分割后的图像。图像分割模型是基于纵向叠加结构重参数化的图像分割模型,即在图像分割模型的训练阶段,多3×3卷积纵向叠加结构替换图像分割模型中3×3卷积,有利于模型更好地学习特征;在推理阶段,多3×3卷积纵向叠加结构改为单个3×3卷积后对输入数据进行推理,以加快推理速度,减少资源占用。
南京工业大学 2021-01-12
LA-S植物图像分析系统Win8平板触控款叶面积
产品详细介绍LA-S植物图像分析仪系统(Windows平板触控款叶面积仪)1用途:用于植物叶面积分析等2系统组成:由Windows系统的平板电脑、移动电源辅助背光源板及分析软件组成。3 技术指标配Windows平板电脑(≥10.1”/4G内存/64G固态硬盘/500万像素拍照/支持WIFI无线网络)、10000mAH的12V移动电源辅助背光源板,可野外背光照明3小时。可拍照与分析一键化操作,同时分析多片叶的叶面积、周长、长宽比、长、宽;以及单叶的叶孔洞、形状系数、锯齿数、叶柄长宽等参数,并标记叶片边缘以便核对正确性。最大测量面积为A4幅面,自动标定和自动图像校正。还可自动测定非相碰的稻谷、小麦、瓜子等普通种子的各粒粒长、粒宽、投影粒面积。可分析小至1mm2的叶片,分析误差<0.5%、测量中的分析时间<2秒,自动独立标记各叶片并可保存图,分析结果可输出至Excel表。可大批量全自动分析。选配:自动对焦800万像素多关节的大景深彩色拍摄仪
杭州万深检测科技有限公司 2021-08-23
大象机器人—myCobot 320 Pi六轴机械臂--图像识别/ROS教育/AI
    myCobot 320 Pi是隶属“myCobot 320系列”产品,采用树莓派微处理器,内嵌roboFlow可视化编程软件,是大象机器人面向创客及科研人员开发的机器“助手”。 myCobot 320 Pi本体重量3kg,负载1kg,工作半径320mm,体积相对小巧但功能强大, 操作简单、能与人协同、安全工作。作为大象机器人首款万元级机械臂,具有易用性、安全性和经济性三大优势,是高性价比之选。 产品特性 内嵌树莓派生态,开发无限可能 树莓派4B,1.5GHz 4核微处理器,运行Debian/Ubuntu平台 支持4路USB,2路HDMI,标准化GPIO接口、TF卡可插拔 高配置,性能强大 采用无刷直流舵机,可以达到±0.5mm的重复定位精度。 底座及末端带有安装接口,适用于各种周边产品设备开发。 操作方便,开源易用 拖动示教,用户可迅速上手操作 支持ROS/moveIt等开发系统及大象机器人自主研发的roboflow操作软件 一体化设计,安全协同作业 精巧结构设计使其能够充分利用空间,完美融入实际环境 兼备基于精确动力学模型的防碰撞检测功能使其能与人安全协同作业 经济适用,超高性价比 标准8小时工作制,能够替代重复性、标准性的工作 万元级机械臂,有效为需要高性能&低成本的科研降本增效 独特工业设计 一体化设计,整体机身结构紧凑,净重3kg。 模块化设计,备件少、维护成本低,可快速拆卸更换。 应用场景     myCobot 320 PI同myCobot 320 M5一样是生产力工具也是想象力边界的拓展工具,既可搭配多种末端执行器适配多种应用场景,如科学研究、教育场景、展示场景等,目前客户反馈极佳。 联系我们: 深圳市大象机器人科技有限公司 官网:https://www.elephantrobotics.com 淘宝官方旗舰店:https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7URShvv 电话:+86 (0755) 8696 8565​ / +86 181 2384 1923 地址:深圳市福田区华强北电子科技大厦D座智方舟国际智能硬件创新中心D403、D504、D505室
深圳市大象机器人科技有限公司 2021-12-08
大象机器人—myCobot Pro 600六轴机械臂--图像识别/ROS教育/AI
    myCobot Pro-600 旨在替代重复性劳动力,可应用于商业和轻工业。 myCobot pro 600 是一款可靠的轻型协作机器人,由大象机器人开发,采用迷你一体式设计。本体重量8.8KG,其有效负载2KG,工作半径600MM。 myCobot pro-600体积小但功能强大、易于使用且极具成本效益。 具有简单、安全、经济三大优势,是自动化生产的最佳选择。 myCobot Pro-600 快速部署在生产线上,为企业降低了大量成本并提高了工作效率。 产品特性 一体化设计,安全协同操作 一体化设计使其充分利用工作空间,完美融入生产环境。兼备基于精确动力学模型的防碰撞检测功能使其能够与人安全地协同工作。 性能 强大 操作便捷易用采用谐波减速机+伺服电机,高性能商用轻工机械手。结构精巧,携带方便,安装简单,即插即用。 树莓派主控大象机器人自主研发的 Roboflow 操作系统,简单易用支持ROS/Python等开发系统 经济适用 高性价比标准的7×24小时工作制,替代高重复性和标准流水线工作。超高性价比,有效为企业降本增效。 联系我们: 深圳市大象机器人科技有限公司   官网:https://www.elephantrobotics.com 淘宝官网旗舰店:https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7URShvv 电话:+86 (0755) 8696 8565​ / +86 181 2384 1923 地址:深圳市福田区华强北电子科技大厦D座智方舟国际智能硬件创新中心D403、D504、D505室
深圳市大象机器人科技有限公司 2021-12-08
大象机器人—myCobot树莓派六轴机械臂—图像识别/ROS教育/AI
myCobot for Raspberry Pi 六轴协作机器人是大象机器人精心研发的多功能轻量型智能机械臂,隶属“myCobot系列”产品,采用树莓派微处理器,是大象机器人面向机器人及人工智能教育生态的核心产品之一。 myCobot for Raspberry Pi 六轴协作机器人自重860g,有效载荷250g,臂展280mm,体积小巧但功能强大,具备丰富的软硬件交互方式及多样化兼容拓展接口,支持多平台的二次开发,有效帮助用户实现多场景的应用开发。   产品特性 内嵌树莓派生态,开发无限可能 树莓派4B,1.5GHz 4核微处理器,运行Debian/Ubuntu平台。 支持4路USB,2路HDMI,标准化GPIO接口、TF卡可插拔。 自带ROS,图形化编程Blockly 内置ROS仿真机械臂运行状态,超强扩展性。 blockly可视化编程,同时支持通用Python软件接口。 图像识别 丰富配件 应用广泛 自带图像识别算法,可选配任意摄像头。 自主搭配显示器、夹爪吸泵等不同配件,实现更多应用化场景。 独特工业设计,极致小巧 一体化设计,整体机身结构紧凑,净重仅860g,十分便于携带。 模块化设计,备件少、维护成本低,可快速拆卸更换,实现即插即用。 高配置,搭配Lego接口 内含6个高性能伺服电机,响应快,惯量小,转动平滑。 底座及末端带有乐高科技件接口,适用于各项微型嵌入式设备开发。 应用场景 myStudio 联系我们:深圳市大象机器人科技有限公司 官网:https://www.elephantrobotics.com/淘宝官方旗舰店:https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7PY8UhV电话:+86 (0755) 8696 8565/+86 181 2384 1923地址:深圳市福田区华强北电子科技大厦D座智方舟国际智能硬件创新中心D403 D504 D505
深圳市大象机器人科技有限公司 2021-12-10
高透光型陶瓷基隔热玻璃涂层及玻璃贴膜
1、 一种具有高度可见光透过率与隔热特性的陶瓷基玻璃涂层或玻璃贴膜。 玻璃改造后可见光透过率高于 70%,屏蔽 99%以上的致癌性紫外线,且有 效阻止通过玻璃的热能交换过程,可用于建筑或汽车玻璃的节能改造, 提升建筑的适居度与节能效果。 2、 该项目各技术环节环保无毒,产品成本远低于市面现有技术,性能优于 现有技术,设备投入与实施成本低。
太原理工大学 2021-05-06
高电阻率金属氧化物材料表面电镀技术
电镀作为金属材料的表面改性技术已经取得了很广泛的应用,近年来电镀也开始在非金属导电材料的表面改性领域取得相当规模的工业应用。但高电阻率氧化物材料表面金属镀覆一直以来不能采用电镀工艺,这是因为这类材料的电子电导小,电镀液中被镀金属离子不能从材料表面得到电子,所以不能沉积下来。传统的绝缘氧化物材料表面镀覆金属的方法有化学镀、真空蒸镀、溅射镀、涂覆金属浆料后再烧结等方法,各方法都有各自的优缺点。如含有氨水的化学镀银溶液不稳定,甚至有可能生成有爆炸危险的叠氮化合物。真空蒸镀和溅射镀有设备投资大、维护费用较高等缺点,涂覆金属浆料后再烧结的方法有金属层厚度不均匀等缺点。 我们发明了一种高电阻率金属氧化物材料表面电镀的技术,解决了多种高电阻率金属氧化物材料表面不能电镀的问题。高电阻率金属氧化物材料电镀的基本过程是首先对氧化物材料表面进行原子氢致电导改性处理,提高其表面电子电导,使材料表面出现半导化甚至金属化,然后在氧化物材料表面直接电镀金属层。我们在这个方向上已经进行了近十年的研究,发表了十几篇学术论文,申请了两项发明专利。      本技术适用于由氧化物功能材料制造的电子元器件表面电镀,也适用于氧化物材料颗粒或块体的电镀等,所得金属镀层厚度均匀,与氧化物材料表面具有良好的结合力。
北京科技大学 2021-04-11
高导湿涤纶纤维及制品关键技术集成开发
项目以高异形度喷丝板和异形纤维的加工技术,在多家企业开发了高导湿涤纶短纤维及长丝;系统研究了纤维集合体的毛细效应机理,指导高导湿织物的织造工艺和后整理工艺;并建立了高导湿纤维导湿性能的专用评价体系。成果获2007年度国家科技进步二等奖。课题组还进行高品质熔体直纺超细旦涤纶长丝工业化生产技术集成开发,成果获2009年度纺织工业协会一等奖。
东华大学 2021-02-01
高导热低介电 PFA 聚合物复合材料
本成果涉及一种可用于电子封装领域的高导热低介电复合材料。通过采用不同的技术在常见聚合物基材中添加氮化硼,来制备复合材料,复合材料热导率高于 2 W/(m·K),其介电常数小于 4。该复合材料可作为热界面材料,应用于电子封装领域。
北京科技大学 2021-02-01
融合架构的高时效可扩展大数据分析平台
大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化; 目前每类模型需要单独的开源系统来支持(如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB,Flink,Spark,Tensorflow等)。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标:研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST(Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform)。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点,该系统具有三个 方面的优势:首先,这套系统采用融合架构,一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合,另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合,并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询,实现高效的跨模型查询。其次,对于复杂系统来说,时效性非常重要,这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础,更重要的是,我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后,对于 大数据应用来说,系统扩展性非常重要,本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面,分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构,我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合:设计和研发了多模型数据管理与查询引擎,支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型,实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能,将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言,通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验,多模型数据融合查询,比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询,所以FAST系统在易用性上也表现良好,降低使用门槛,提高开发效率。多计算模型融合:在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合,批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达,批是对有限数据集 的运算,流是对无限数据流的计算,我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达,通过识别的bounded标志,来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达,可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口,实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算,融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%,吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效,即缩短大数据分析的时间消耗, 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统,为了做到高时效,系统不能存在性能短板,因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示,自下而上,需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储,面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化;对于批流融合计算,在统一表达基础上,进行系列融合优化技术, 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等;在机器学习层面,进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效;而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题, 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐,来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展,由于大数据应用规模很大,数据增速快,对系统可扩展性的要求非常高,为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层,系统都部署在云计算的虚拟化资源之上,利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块, 能实时监控软硬件系统的状态,按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层,分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议(Raft),因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层,我们扩展了机器学习模型的参数规模,使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练,并且性能方面有明显提 升。亮点成果:融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间,在阿里的生产环境中,研发 的系统一直连续稳定运行,基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析,综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力, 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间,基于智能交互向导技术,也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用,基于大数据分析,帮助卖家分析产品 销量变化的原因,以及促销的有效手段等。
中国人民大学 2021-04-10
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