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一种基于结构化高光谱系统的猕猴桃硬度预测的无损检测方法
本发明提供了一种能够无损预测猕猴桃货架期硬度的结构化高光谱检测系统及方法。通过计算机编程产生空间频率为60cycles/m的正弦条纹光，投影至被测物，利用高光谱相机拍摄‑2/3π、0和2/3π三个相位图片，再将相位图片解模为完整图片，并获取结构光光谱信息。选取在室温下贮藏不同时间的猕猴桃样品，采集结构化高光谱数据，并通过破坏性检验获取样本硬度的真实值。对结构光数据解模并预处理，提取样品结构光光谱信息，构建硬度预测模型。结果表明，结构化高光谱系统对猕猴桃硬度的最佳预测模型的R<subgt;c</subgt;<supgt;2</supgt;为0.8697，R<subgt;p</subgt;<supgt;2</supgt;为0.8204，显著高于普通高光谱技术。本发明用于预测果实硬度有较高的准确率，尤其针对储存过程中成熟迹象不明显的猕猴桃果实硬度的检测。
南京工业大学
2021-01-12
广西壮族自治区财政厅 广西壮族自治区科学技术厅关于自治区本级财政科研经费管理新旧政策衔接有关事项的通知
为贯彻落实国务院办公厅《关于改革完善中央财政科研经费管理的若干意见》（国办发〔2021〕32号）和经自治区人民政府同意印发的《关于改革完善广西壮族自治区本级财政科研经费管理的实施意见》（桂财教〔2021〕170号，以下简称《实施意见》）精神，加强经费管理改革前后政策衔接。
广西壮族自治区财政厅
2022-04-22
广东省科学技术厅 广东省财政厅关于深入推进省基础与应用基础研究基金项目经费使用“负面清单+包干制”改革试点工作的通知
为贯彻落实党中央、国务院和省委、省政府关于深化财政科研项目经费管理的改革精神，2019年我省率先在省基础与应用基础研究基金（以下简称省基金）部分项目中试行了经费使用“包干制”改革。
广东省科学技术厅
2022-04-25
人力资源社会保障部办公厅关于《机器人工程技术人员国家职业标准（征求意见稿）》等4个职业标准公开征求意见的通知
为适应数字经济发展需要，加强数字技术人才培养，促进数字经济和实体经济深度融合，根据《劳动法》《职业教育法》有关规定，我部组织开发了“机器人工程技术人员”“增材制造工程技术人员”“数据安全工程技术人员”“密码工程技术人员”等4个职业标准的征求意见稿。
人力资源社会保障部办公厅
2023-01-20
关于发布召开国家重点研发计划“工厂化农业关键技术与智能农机装备”重点专项2023年度项目（第一批）视频答辩评审会的通知
根据国家重点研发计划2023年度项目评审工作安排，中国农村技术开发中心（以下简称“农村中心”）定于2023年8月27日至8月30日组织召开“工厂化农业关键技术与智能农机装备”重点专项2023年度项目（第一批）视频答辩评审会。
科学技术部
2023-08-17
四川省科学技术厅关于面向社会公开征求《四川省科技计划科技报告管理办法（征求意见稿）》意见建议的公告
根据《四川省行政规范性文件制定和备案规定》，现通过科技厅官方网站公开征求社会各界意见。征求意见时间为期30天（2023年3月1日至2023年3月30日），请于2023年3月30日18:00前将修改意见通过电子邮箱或传真反馈至科技厅资源配置与管理处。
四川省科学技术厅
2023-03-03
四川省科学技术厅关于发布2023年度中国工程科技发展战略四川研究院战略研究与咨询项目“揭榜挂帅”榜单的通知
根据《四川省科技计划项目揭榜制试点管理暂行办法》（川科资〔2021〕47号）、《四川省科技计划揭榜挂帅项目实施方案》（川科资〔2023〕46号）相关要求，按照年度工作安排，现发布2023年度中国工程科技发展战略四川研究院战略研究与咨询项目“揭榜挂帅”榜单。
基础处
2023-07-18
北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会关于印发《北京市高层次创新创业人才支持计划科技新星计划管理办法》的通知
为全面贯彻落实中央人才工作会议精神，深入实施新时代人才强国战略，推进高水平人才高地建设，着力培育壮大首都青年科技人才队伍，打造一支具有国际竞争力的青年科技人才后备军，为北京国际科技创新中心和中关村世界领先科技园区建设提供科技人才保障，特制定本办法。
北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会
2025-02-10
12位长年隐姓埋名的功勋，首度公开！
4月24日是第七个中国航天日，中国航天科工集团第二研究院组织“传承·梦想”航天日主题活动，正式发布《导弹人生》一书，首度公开12位已退休且过脱密期、此前隐姓埋名的中国导弹武器型号总指挥、总设计师。
人民日报
2022-04-25
Web挖掘中若干理论与算法的研究
Web挖掘技术属于信息科学领域，涉及自然语言处理、模式识别、知识工程、机器学习和随机过程等多个研究领域，并需要使用概率统计、矩阵理论以及其他软计算方法作为研究工具和手段。本项目主要针对Web挖掘中的Web数据模型、文本分类和信息检索等基本问题进行理论和算法上的研究，并就这些问题提出了潜在语义结构模型、基于投影寻踪的中文网页分类算法和基于Markov网络的信息检索等模型。同时，在理论上对这些方法进行了深入的研究和探讨，从理论上证明了其正确性。在实验方面，我们将分类模型应用于大规模的标准测试文档集（REUTER-21578语料库、复旦大学中文文本分类语料库），进行了大量的实验，结果表明这些方法均表现出了较好的性能，接近甚至优于SVM和KNN的分类效果，并应用检索模型在标准测试文档集（CACM、CISI、CRAN、MED）上进行了多次对比实验，其性能与BM25相当在某些指标上甚至更优。另外，课题组在北大天网测试文档集上应用上述模型，在近几年的全国搜索引擎和网上信息挖掘学术研讨会（SEWM）的中文WEB信息检索评测中均取得了优异的成绩。
江西师范大学
2021-05-05