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一种自适应的无标志点三维点云自动拼接方法
本发明属于三维测量领域中的点云数据拼接技术,具体为一种 自适应的无标志点三维点云自动拼接方法,本发明包括几何特征点的 查找,图像特征点的查找,配准算法选择模型的建立,基于 RANSAC 的几何特征点匹配,利用 RANSAC 排除误匹配图像特征点,利用 SVD 算法求解旋转平移矩阵 RT,最后利用 RT 矩阵完成两片点云拼接。该 方法因为利用物体特征点来代替标志点进行拼接,可用于不能粘贴标 记点的测量场合;同时依靠对应
华中科技大学 2021-04-14
上海仪研YJ-0613G 全自动药物凝固点测定仪
YJ-0613G 全自动药物凝固点测定仪 本仪器按《中华人民共和国药典》2020年版四部 通则 0613凝点测定法要求设计制造,用于检测化学试剂及药物等凝固点。本仪器采用了模块化设计,检测部分采用了先进的传感器,主控部分采用工业级PLC系统,控制性能稳定,制冷采用高性能压缩机,具有降温速度快,使用寿命长等优点。本仪器采用工业控制屏操作,样品装好后,一键开启,自动往返式机械搅拌、自动显示温度曲线、自动判断凝固点、自动打印测试数据。本仪器配有加热和制冷,介质浴温控范围广。 一、技术参数 1、工作电源: AC220V±10% 50Hz 2、依据标准: 2020版中国药典 3、显示方式:  7寸工业级彩色液晶触摸屏,全中文操作界面 4、控制系统: 工业级PLC控制 5、冷浴温度范围: -40~80 ℃,分辨率 0.1 ℃ (也可以选配-70~80 ℃) 6、测温元件:  高精度温度传感器 7、工作单元: 单浴双孔(可独立可同时实验) 8、恒温浴液: 防冻液、水或酒精(依据恒温浴实验要求) 9、搅拌方式:  电机搅拌,60次/min 10、制冷方式:  压缩机制冷 11、数据输入:  触摸屏数据输入 12、数据输出:  微型热敏打印机,自动打印,打印快速、清晰 13、存储数据:  自动储存1000个测定结果,可随时查看或打印历史测试数据 14、环境温度:  5℃~30℃   15、相对湿度: 30~70%RH 二、性能特点 1、7寸工业级彩色触摸显示器,全中文操作界面,实时显示试样凝固点过程的温度曲线。 2、仪器自动搅拌,自动判断凝固点、自动打印测试数据。 3、采用高性能压缩机,低噪音、降温快。 4、采用高精度温度传感器,内置温度校正,检测结果可靠。 5、仪器浴槽为杜瓦瓶材质,耐低温和高温范围宽、 根据实验要求选用适合的温度来实验。 6、采用电机搅拌,特殊机械搅拌装置,搅拌均匀。
仪研智造(上海)药检仪器有限公司 2025-02-20
高导电高分子点胶
中试阶段/n高导电高分子点胶是一种具有电磁屏蔽功能、使用时可在施工部位就地成型的一类电磁密封材料。在成型前呈膏状,成型时通过在需要电磁密封部位挤压成所需要的形状,在常温下自动固化,形成弹性体衬垫。具有高电性能而达到电磁屏蔽的目的。该材料最大的优点是可将这种半流体状材料,按照客户指定的尺寸和形状要求,直接点涂到电子装置部件,在室温下成型成衬垫,消除了使用传统衬垫时裁切成型及装配工序,从而大大节省装配时间和制造成本,产品无污染。主要用于电子产品。技术指标:体积电阻率<0.08Ω?cm;绍A硬度:45-7
湖北工业大学 2021-01-12
深圳点猫科技有限公司
编程猫专注于4-16岁中国孩子在线编程教育,是深圳点猫科技有限公司自主研发的一款图形化编程工具平台。通过学习编程猫自主研发的图形化编程课,学员可在平台上创作出游戏、软件、动画、故事等,以有趣的方式玩转STEAM学科。
深圳点猫科技有限公司 2021-02-01
思科 Catalyst 9100 无线接入点
使用 Catalyst 无线接入点开启您的 Wi-Fi 6 网络之旅 无线数据流量正以惊人的速度增长。随着生成的数据日益增多以及连接网络的设备不断增加,无线接入点在提供出色的用户体验方面发挥着至关重要的作用。 思科 Catalyst 9100 无线接入点专为满足这一需求而设计。Catalyst 9100 支持 Wi-Fi 6 标准(也称为 802.11ax),可满足当前和未来的网络需求。
思科(中国)有限公司 2021-02-01
深圳点扬科技有限公司
深圳点扬科技有限公司 2022-07-19
石油产品凝点测定仪
产品详细介绍 SBSS-51A2石油产品凝点测定仪用途:本仪器适用于按GB/T510石油产品凝点测定法标准,测定石油产品的凝点。技术性能:冷浴最低温度:SBSS-51A2 0~-51℃(双孔)SBSS-51A1 0~-68℃(单孔)控温精度:±0.1℃60S计时,数显控温 电源:220V 50Hz
菏泽圣邦仪器仪表开发有限公司 2021-08-23
在基于纳米石墨烯的高性能单原子电催化剂、C60衍生物高效储锂、CSPbBr3量子点铁电性质
南方科技大学材料科学与工程系讲席教授王湘麟课题组在基于纳米石墨烯的高性能单原子电催化剂、C60衍生物高效储锂、CSPbBr3量子点铁电性质研究等取得重要进展。相关论文发表于Nano Energy(IF:15.548);ACS nano (IF:13.903);《美国化学会志》(Journal of the American Chemical Society,IF:14.695)。 发展高效稳定的非铂基电催化剂对质子交换膜电池等清洁能源转换装置的大规模应用具有关键作用。王湘麟团队基于结构明确的纳米石墨烯,合成了单原子铁-氮-碳氧还原催化剂,其催化活性接近商业Pt/C,并具有高循环稳定性。我校物理系副教授徐虎和物理系博士后黄祥构建了理论计算模型并模拟电催化反应过程。 在锂电池电极材料方面,王湘麟团队与台湾大学高分子科学与工程研究所教授王立義(Wang Leeyih)团队合作,基于C60衍生物开发高性能的储锂材料,研究论文发表于ACS Nano。 王湘麟团队与吉林大学化学学院袁宏明教授合作,首次发现全无机卤化物钙钛矿CsPbBr3量子点具有出色的铁电性,研究论文发表于《美国化学会志》。
南方科技大学 2021-04-11
中国高等教育学会召开2025年重点工作研讨会
1月6日,中国高等教育学会召开2025年重点工作研讨会,深入贯彻落实全国教育大会精神和教育强国建设规划纲要战略部署,聚焦“围绕中心,服务大局,解放思想,创新发展,为加快建设教育强国贡献更多智慧和力量”主题,理清发展思路,谋划重点工作,统一思想,凝聚力量。
中国高等教育学会 2025-01-08
在量子物理与机器学习研究的进展
生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布,以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地,他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数,即张量网络的张量元,可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习,最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点:它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数,还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外,与传统的基于统计物理的生成模型(例如玻尔兹曼机)相比,玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力,从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想,是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力,意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外,这类模型在量子信息处理,量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来,最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机,从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行,向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱
北京大学 2021-04-11
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