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XM-616A腦及腦動脈和大腦皮質(zhì)功能定位模型
XM-616A腦及腦動脈和大腦皮質(zhì)功能定位模型
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XM-616A腦及腦動脈和大腦皮質(zhì)功能定位模型可拆分為8部件，顯示腦的外形結(jié)構(gòu)：大腦外側(cè)面主要結(jié)構(gòu)、大腦半球內(nèi)側(cè)面和底面的主要結(jié)構(gòu)、腦干各面的主要結(jié)構(gòu)、小腦的主要結(jié)構(gòu)；腦的動脈供應(yīng)：動脈的來源、動脈在腦底面的行程和聯(lián)合情況、大小腦的動脈分布；用不同顏色標識大腦各不同功能區(qū)域。
尺寸：自然大，20×20×15cm
材質(zhì)：PVC材料
上海欣曼科教設(shè)備有限公司
2021-08-23
科技創(chuàng)新2030—“新一代人工智能”重大項目《“數(shù)據(jù)-模型-知識”增強的多模態(tài)基礎(chǔ)模型學(xué)習(xí)與壓縮關(guān)鍵技術(shù)》正式啟動
7月10日，國家科技創(chuàng)新2030—“新一代人工智能”重大項目2023年立項項目《“數(shù)據(jù)-模型-知識”增強的多模態(tài)基礎(chǔ)模型學(xué)習(xí)與壓縮關(guān)鍵技術(shù)》項目啟動暨實施方案論證會在北京召開。
人民網(wǎng)
2023-07-11
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一類蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)智能預(yù)測模型構(gòu)造方法
本發(fā)明公開了一類蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)智能預(yù)測模型構(gòu)造方法，利用多層遞階、逐步求精的結(jié)構(gòu)模型集成。此模型CPM融合了原創(chuàng)型KAAPRO方法、新型同源性分析方法、改進型SVM方法等;CPM打破了傳統(tǒng)的單一物化屬性分析或單一結(jié)構(gòu)序列分析的技術(shù)線路，而是采取了結(jié)構(gòu)序列分析與物化屬性分析相結(jié)合的優(yōu)選線路，確保了模型整體的優(yōu)化與預(yù)測精度的同時具有更好的普適性; CPM 采用高起點的alpha/beta庫挖掘;并以領(lǐng)域知識與背景知識貫穿;CPM能夠很好地對偏alpha/beta型蛋白質(zhì)的二級結(jié)構(gòu)進行預(yù)測，取得86%的最高精度(同類最高達81%)。
北京科技大學(xué)
2021-04-11
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一種利用數(shù)字基高比時間模型的高程定位精度提升方法
本發(fā)明公開了一種利用數(shù)字基高比時間模型的高程定位精度提升方法,包括首先,利用數(shù)字基高比時間模型建立立體測圖的交會影像數(shù)與高程定位精度的關(guān)聯(lián)模型第二,根據(jù)交會影像數(shù)與高程定位精度的關(guān)聯(lián)模型構(gòu)建相機陣列系統(tǒng)第三,將相機陣列系統(tǒng)搭載在飛機平臺上對地面拍照,獲取影像序列第四,采用多基線影像編組方法對影像序列進行立體測圖,解求地面點三維坐標。
北京大學(xué)
2021-02-01
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基于生物體觸電阻抗參數(shù)計算的多端口阻抗模型構(gòu)建方法
本發(fā)明提供一種基于生物體觸電阻抗參數(shù)計算的多端口阻抗模型構(gòu)建方法，包括：采集活體試驗對象在完整皮膚和破損皮膚狀況下的多組低壓配電網(wǎng)生物體觸電信號；根據(jù)所述生物體觸電信號，獲取生物體觸電阻抗參數(shù)；根據(jù)所述生物體觸電阻抗參數(shù)，利用非線性時變電阻和電容元件搭建試驗生物體觸電阻抗電路模型，對生物體觸電的暫態(tài)過渡過程進行描述；根據(jù)所述試驗生物體觸電阻抗電路模型，基于外推法獲取生物體觸電多端口阻抗模型。該方法能計算生物體觸電阻抗參數(shù)并建立響應(yīng)精度較高的生物體觸電多端口阻抗模型，實現(xiàn)在低壓配電網(wǎng)工頻狀況下對生物體觸電暫態(tài)過渡過程的精確描述。
中國農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-04-11
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一種基于大風(fēng)氣象分類的風(fēng)功率爬坡預(yù)測模型切換方法
本發(fā)明屬于風(fēng)功率爬坡預(yù)測領(lǐng)域，涉及一種基于大風(fēng)氣象分類的風(fēng)功率爬坡預(yù)測模型切換方法，按 以下步驟進行：首先根據(jù)指定地理范圍內(nèi)的歷史大風(fēng)波動天氣提取出可以明顯表征大風(fēng)天氣的特征量和 特征指數(shù)，并形成判別表達式。進而采用 Fisher 判別法中的判別準則計算出判定范圍以及特征量和特征 指數(shù)的加權(quán)系數(shù)，得出判別結(jié)果，并通過統(tǒng)計檢驗進行驗證分析。通過判別法進一步得出大風(fēng)天氣分類 結(jié)果，依據(jù)不同大風(fēng)天氣的時空尺度的特征，最后形成對不同統(tǒng)計預(yù)測模型之間的切換機制。本發(fā)明將 數(shù)值天氣預(yù)報的結(jié)果進行爬坡天氣判別研究，在風(fēng)功率爬坡的綜合預(yù)測方法上為不同的統(tǒng)計預(yù)測方法提 供了更準確的切換機制。
武漢大學(xué)
2021-04-13
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基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)小于胎齡兒的預(yù)測與干預(yù)模型
北京工業(yè)大學(xué)
2021-04-14
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一種階段式電流保護整定方法及發(fā)電機模型
本發(fā)明公開了一種階段式電流保護整定方法及發(fā)電機模型，包 括下述步驟：當(dāng)進行瞬時電流速斷保護的整定時，采用時間段為[0， Δt]的發(fā)電機模型，根據(jù)瞬時電流速斷保護的整定原則，獲得線路 i 首 端瞬時電流速斷保護的一次電流整定值，當(dāng)進行限時電流速斷保護的 整定時，采用時間段為<img file=""DDA0000599275030000011.GIF"" wi=""366""he=""75"" />的發(fā)電機模型，根據(jù)限時電流速斷保護的整定 原則，獲得線路 i 首端限時電流速斷保護的一次電流整
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種被動分洪情景下的分洪區(qū)避險轉(zhuǎn)移模型建立方法
本發(fā)明公開了一種被動分洪情景下的分洪區(qū)避險轉(zhuǎn)移模型建立方法，包括生成避險轉(zhuǎn)移原始靜態(tài)可行路徑表；獲取轉(zhuǎn)移耗時代價；基于時間窗口獲取避險轉(zhuǎn)移初始路徑；建立被動分洪情景下避險轉(zhuǎn)移模型；求解所述避險轉(zhuǎn)移模型，獲取最佳轉(zhuǎn)移路徑。本發(fā)明提供的被動分洪情景下的分洪區(qū)避險模型建立方法，以及通過求解模型獲取最佳轉(zhuǎn)移路徑的方法充分考慮了洪水演進過程對避險轉(zhuǎn)移過程的影響以及轉(zhuǎn)移過程中的道路擁堵情況，采用時間窗口將二者與避險轉(zhuǎn)移模型進行有機結(jié)合,準確描述被動分洪情景下人員的轉(zhuǎn)移過程；針對傳統(tǒng)方法在人員轉(zhuǎn)移代價方面的不足,
華中科技大學(xué)
2021-04-14
基于艦船尾跡和海底地形內(nèi)波模型的水下航行器檢測方法
本發(fā)明公開了一種基于艦船尾跡和海底地形內(nèi)波模型的水下航行器檢測方法，屬于遙感技術(shù)、海洋科學(xué)和自然地理的交叉領(lǐng)域，意在利用海面艦船運動引起的尾跡內(nèi)波模型和海底地形引起的內(nèi)波模型，以這些模型作為約束，提出了檢測、識別、定位水下航行器內(nèi)波信號的新方法。水面艦船引起的尾跡和內(nèi)波可通過艦船的檢測識別加以區(qū)分，水面艦船可通過可見光圖像、紅外圖像檢測定位，海底地形引起的內(nèi)波模式是相對固定的、可預(yù)測的，水下航行器引起的內(nèi)波是
華中科技大學(xué)
2021-04-14