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一种基于改进二维经验模态分解算法的图像去噪方法
本发明公开了一种基于改进二维经验模态分解算法的图像去噪方法,首先，将待去噪图像经传统BEMD算法进行自适应分解得到各阶IMF后，对各个IMF的概率密度函数与待去噪图像概率密度函数之间的相似性进行测量，其次，根据相似性测量值区分出噪声主导模态函数与信号主导模态函数的边界索引值,然后，使用小波去噪算法对噪声主导模态函数进行降噪处理得到实际的图像噪声，接着，重构出与原图像具有相同信噪比的多幅图像后对其累加求平均、实现将噪声压缩到低阶IMF中，最后，使用BEMD?DT对该平均图像进行去噪处理。通过本发明方法对图像进行去噪，取得效果均好于小波降噪以及传统BEMD等降噪方法的去噪效果。
东南大学
2021-04-11
红外二氧化碳传感器C20E（教育行业专用）
产品详细介绍 红外二氧化碳传感器C20E（教育行业专用） C20E二氧化碳传感器专为教育应用而设计。在0-40℃温度范围内有补偿。 C20E通过四线连接就可以工作了：+5V、0V、串行输入、串行输出。 产品主要参数： 1) 检测范围：5% 2) 温度范围：0-40℃ 3) 供电电压：5V 4) 零点误差：20ppm 5) 预热时间：120S
深圳市新世联科技有限公司
2021-08-23
6.5" 二分频无源同轴塑壳吸吊顶全频音箱-PH06
PH06是一款无源同轴塑壳吸（吊）顶音箱，由5个1寸的钕磁球顶高音单元和1个6.5寸钕磁中低音单元构成一个动态余量极大的组合，高音同轴弧形阵列式排布在中低音上方，声像定位更准，减少墙壁和地板的反射，声场覆盖均匀。产品完全自主创新设计，已申请专利。音色清晰明亮、厚实饱满，可外漏顶部吊挂式安装，也可以半隐藏顶部锁扣固定式安装，可以完美应用于各类室内扩声场合。
音王电声股份有限公司
2022-07-02
一种检测CP4-EPSPS蛋白的电化学免疫传感器及其制备方法与应用
本发明公开了一种检测CP4?EPSPS蛋白的电化学免疫传感器及其制备方法和应用，基底电极表面依次经AuNPs?CMK?3分散液修饰，EDC和NHS的混合溶液活化，CP4?EPSPS抗体和硫堇的混合溶液共价结合处理。所述基底电极为玻碳电极，所述CP4?EPSPS抗体为纳米抗体。本发明的电化学免疫传感器具有灵敏度高、特异性强、仪器轻便易携带等明显优势，可以在生物大分子的检测方面发挥重要作用，具有广泛的应用前景。
东南大学
2021-04-11
天津大学封伟教授课题组《Matter》：4D打印仿生触觉应变自主软体机器人
软体机器人能够适应不同的非结构化环境，实现与人类更安全地交互。目前，软机器人主要采用手工装配工艺制造。制造方法的局限性导致生产困难，限制了材料选择范围，并且难以获得复杂的驱动性能，更不用提赋予机器人感知能力或智能性了。
天津大学
2021-09-28
技术需求：模块化可拆卸储物柜技术，智能锁控技术、4G/5G通讯模块
1.本公司研发生产的智能快递柜、智能生鲜柜，融合物联网、5G通信技术，是一款高性价比，易扩展的新型快递柜。2.本公司自主研发的分布式社区互联网平台，涵盖智能物流、O2O商城、社区社交等综合功能，可多方位服务社区居民及社区商家。目前研发生产的快递柜以下几个问题1.不整体体积太大，不易运输，2.智能控制模块成本较高，3.通信模块信号不能确保百分比稳定，4.开闭件易损耗；
南昌乐取智能科技有限公司
2021-10-29
24口千兆二层网管型接入交换机RG-S2900-24GT4SFP/2GT-L
广泛应用于普教、商业地产、职教、企业等市场，满足办公网、设备网等用网需求
产品特性：
24个10/100/1000Base-T以太网口，4个独立千兆SFP光口含2个Combo口
特有的CPU保护策略，设备稳定高可靠，网络运行不间断
快速环路检测（RLDP），网络安全更流畅
支持全网管，设备管理轻松易操作
无风扇，自然散热，静音且节能
锐捷网络股份有限公司
2022-09-19
2020年度高博会“双百计划”第二组双走访活动圆满成功
为深化产教融合、校企合作，促进教育链、人才链与产业链、创新链有效衔接，进一步推选2020年度中国高等教育博览会“校企合作 双百计划”（以下简称“双百计划”）典型案例，中国高等教育学会于2021年3月20-25日开展了“双百计划”第二组双走访活动。
中国高等教育博览会
2021-03-29
合肥研究院等在双轴应力调控二维材料析氢方面获进展
近日，中国科学院合肥物质科学研究院固体物理研究所纳米材料与器件技术研究部与新加坡南洋理工大学合作，在双轴应力调控二维材料析氢方面取得新进展。相关研究成果发表在Advanced Materials上。
合肥物质科学研究院
2022-11-07
一种基于关联分析与关联分类的蛋白质二级结构预测技术
发明公开了一种基于关联分析与关联分类的蛋白质二级结构预测技术，以双库协同机制为基础，将KDD*过程模型引入蛋白质二级结构预测问题中，KAAPRO方法以数据挖掘(知识发现)为主体，采用基于KDD*过程模型Maradbcm算法以及关联规则分类D-CBA方法。KAAPRO方法所取得关联规则在一定程度上揭示了氨基酸物化属性对蛋白质二级结构的影响关系，从而提高了预测的精度。其中Maradbcm算法挖掘意外规则的特性对纯度较高的α蛋白质库与β蛋白质库进行关联规则的挖掘，由此获得的挖掘结果是精化的规则。D-CBA关联分类方法使用可信度与支持度的测度作为一个复合型度量来进行蛋白质关联分类。在保证预测精度的同时，为生物学家对二级结构进一步分析提供了依据。
北京科技大学
2021-04-11