青楷槭是长白山地区常见的乔木品种之一，在《本草纲目》、《本草再新》均被提及，其叶片、树皮及果实等部位，均可作为药材使用，具有清热、解毒、抗炎等多重疗效。此外，青楷槭的叶片亦常被用于泡茶或烹饪汤品，有助于缓解上呼吸道相关症状。人参被誉为“天然的能量补充剂”，在提升体力、缓解疲劳方面有显著的效果。现代研究表明，人参能提高体内的ATP（细胞能量来源）水平，改善微循环，从而有效抗疲劳。 青楷槭的抗氧化作用与人参的抗疲劳、增强体能的作用相结合，能够更好地抵御衰老和疲劳的双重挑战。青楷槭与人参的组合具有较好的互补作用。青楷槭的抗氧化、降血糖、调节内分泌等作用与人参的补气、抗疲劳、增强免疫力等特点相结合，能够在提升免疫力、抗衰老、缓解疲劳、调节血糖血脂等多个方面产生协同效应。通过科学的配比和加工，青楷槭与人参合用可以为消费者提供一种功能全面、健康有益的饮品。 1.独特的原料组合与健康功能创新：本项目的核心创新在于将人参与青楷槭这两种具有显著保健功效的天然植物成分进行有机结合。人参以其滋补强身、增强免疫力的传统功效著称，而青楷槭则富含丰富的抗氧化物质、维生素C及矿物质，具有较强的抗衰老、抗疲劳等健康功效。通过选择水醇提取法、冷冻干燥等来确保有效成分的高效提取，并保持其生物活性，创新性地将这两种植物的优势特性融合，开发出一种具有复合健康功能的功能性饮料，填补了市场上同类产品在多元化营养需求上的空白此外，开发了新型的成分稳定化技术，有效解决了植物成分在饮料中的保存和长期保鲜问题，确保了产品的品质稳定性与健康功效的长期有效。 2.口感优化与产品差异化创新：在口感方面，本项目通过多次配方调整与风味优化，使得人参和青楷槭的独特植物风味得到平衡，并加入天然水果香料，改善传统中草药饮料的“草本味”，使饮料口感更加顺滑、清新、适合现代消费者的接受口味。这种口感创新不仅提高了消费者的饮用体验，也突破了传统草本饮料的单一风味模式，为市场带来了差异化竞争优势。 根据市场研究，健康饮品领域，消费者越来越倾向于选择具有增强免疫、抗氧化、抗衰老、降血糖等多重功能的饮品。人参作为传统滋补佳品，已在市场上占据了一定份额，凭借其强身健体、补气养血的功效，广受消费者喜爱。而青楷槭，作为富含多酚类、黄酮类等抗氧化成分的植物，其抗衰老、抗疲劳、降血脂等效果逐渐得到消费者的认可。两者结合的功能性饮料，能够满足市场对天然健康饮品的需求，成为新兴的市场亮点。随着生活方式的变化，越来越多的职场人士、学生群体等年轻人开始关注抗疲劳、抗压、促进睡眠的饮品，这为人参青楷槭饮料的市场拓展提供了机会。 目前，市场上的功能性饮料竞争激烈，主要以一些大型饮料品牌为主导，如红牛、华润怡宝等企业推出的健康功能饮料占据了较大的市场份额。此外，还有一些植物性饮品品牌如植物萃取饮料、草本茶等逐渐获得关注，满足消费者对天然、低糖、无添加的偏好。然而，这些产品多集中在单一功能或传统草本成分上，缺乏多种植物成分的创新结合。因此，人参和青楷槭的结合，作为一种具有多重健康功效的饮品，有望在现有市场中开辟出新的细分市场，填补部分空白。

XM-161各部椎骨形态特征   XM-161各部椎骨形态特征由七块椎骨串制在支架上成一个整体，显示颈、胸、腰、骶椎的形态特征，共七块骨，分别为第1、2、7颈椎和胸椎、腰椎、骶骨尾骨的形态和结构。 尺寸：自然大，28×20×71cm 材质：PVC材料

本发明公开了一种用于提取半导体纳米结构特征尺寸的方法，包括待提取参数取值范围的划分，子光谱数据库的建立，支持向量机分类器训练光谱的生成，支持向量机分类器的生成、测量光谱的映射和在子光谱数据库中进行的最相似光谱搜索。与现有方法相比，本发明方法通过额外增加一个可以离线进行的支持向量机分类器训练环节，实现了将测量光谱映射到一个小范围的子数据库中。与在整个大数据库中进行最相似光谱检索相比，在子数据库中展开的检索所消耗的时间大大减少。并且，通过增加每个分类器中包含的类数，可以得到更小的子数据库，从而进一步加速参数的提取。该方法实现了参数的提取速度可预期与可控。

本发明公开了一种基于不变量特征匹配的车辆测速方法，其包括步骤：（1）确定两幅初始图像中车辆大致区域图像；（2）提取两幅车辆大致区域图像的特征点，获得两组不变量特征点的集合；（3）在两组特征点集合中进行特征匹配，得到两幅车辆大致区域图像的匹配特征点集合；（4）计算每一对匹配特征点在车辆纵向方向上的相对距离；（5）对所有匹配特征点进行聚类，聚类中心处的相对距离即为车辆在图像中的移动距离；（6）将图像距离转化为车辆实际的行驶距离，除以获取两帧图像的时间差得到车辆速度。本发明解决了运动物体在图像中的精确定位

本发明公开了一种结合语义特征的 ERVQ 索引，包括以下步骤：准备训练索引的图片集 P1 和待索引图片集 P2，对 P1 提取低层特征(SIFT、SURF 等)，使用残差量化索引(RVQ)训练方法训练得到一个 L层的 RVQ 码书 Codebook1，使用 ERVQ 优化方法调整 Codebook1 生成码书 Codebook2，将码书 Codebook2 多层质心一一组合构建索引字典，将索引字典每个索引项上根据语义划分成多个倒排链表结构，对 P2 提取低层特征和语义特征，根据低层特征找到索引项，根

本发明公开了一种基于签到特征的用户位置分类模型，其应用 在针对性的广告推荐、智能导航、智慧交通等基于位置的服务中，该 模型包括：针对用户当前的“签到”场所，查询其是否已在用户的历 史“签到”位置集里面；如果不在，则分别基于社交网络全局用户知 识域、用户好友知识域、用户个人知识域提取用户的“签到”特征； 应用已训练的 SVM 分类模型对用户当前的“签到”场所进行分类，预 测该位置是否为用户将来频繁“签到”的场所。本发明

本发明公开了一种基于冗余特征消减的医学超声图像自动识别方法。首先从待处理的医学超声图像中提取感兴趣区域，从感兴趣区域提取特征；然后对提取的特征进行主成分分析，以去除冗余和无关的特征分量，确定独立有效的特征；最后依据独立有效的特征，利用分类器对感兴趣区域分类。本发明通过计算机对医学超声图像进行分析，提取的图像特征涵盖了空域和频域，更为全面地反映了图像的本质特性，有助于进行正确分类，具有较好的临床实用性。

一种基于显著直方图特征的行人检测方法及系统，训练阶段包括首先分别将样本数据集中每个正样 本或负样本归一化为预设尺寸，然后作为输入图像提取特征，根据所得特征训练分类器;正样本的图像 包含行人，负样本的图像不包含行人;测试阶段包括对测试数据集中任一测试图像，首先以测试图像为 输入图像，分别以输入图像的每个像素为中心建立预设尺寸的局部区域，并提取每个局部区域的特征， 然后将每个局部区域的特征输入训练阶段所得分类器，得到各局部区域是否包含行人的分类结果。提取 特征时，将梯度的幅值和相应局部区域显著概率值结合