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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
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一種面向視頻編碼的背景建模方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種面向視頻編碼的背景建模方法，通過(guò)在圖像塊的基礎(chǔ)上選擇性地進(jìn)行局部背景建 模、局部背景更新、局部多重背景保持，以克服現(xiàn)有以幀為單位的背景建模方法中存在的背景更新的最 佳時(shí)機(jī)難以確定、特定情況下背景建模困難、對(duì)周期性背景建模效率低下等問(wèn)題，從而降低背景建模的 開(kāi)銷，提高背景模型的預(yù)測(cè)質(zhì)量，最終提高視頻編碼的總體壓縮效率。
武漢大學(xué)
2021-04-14
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一種高速列車輪對(duì)的建模方法
本發(fā)明提供了一種高速列車輪對(duì)的建模方法，涉及高速列車的數(shù)字化設(shè)計(jì)與制造技術(shù)領(lǐng)域。模型的信息集成和管理對(duì)縮短響應(yīng)市場(chǎng)時(shí)間、提高設(shè)計(jì)效率是企業(yè)希望解決的問(wèn)題。通過(guò)對(duì)所述各元參數(shù)的分析和提取，構(gòu)建高速列車輪對(duì)的各元參數(shù)設(shè)計(jì)模型；利用矢量陣列對(duì)高速列車輪對(duì)的各元參數(shù)設(shè)計(jì)模型進(jìn)行描述，包括以下四個(gè)步驟：各元參數(shù)初始化、各元參數(shù)數(shù)組序列化、關(guān)系元參數(shù)轉(zhuǎn)化為關(guān)系矩陣、環(huán)狀多邊形矢量陣列描述：結(jié)合高速列車輪對(duì)的各元參數(shù)設(shè)計(jì)模型的矢量化和陣列化描述，采用環(huán)狀多邊形數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)構(gòu)造高速列車輪對(duì)的矢量陣列；層級(jí)對(duì)象之間通過(guò)關(guān)系元參數(shù)將各個(gè)環(huán)狀多邊形矢量陣列形成高速列車輪對(duì)的矢量陣列描述。主要用于高速列車設(shè)計(jì)的建模。
西南交通大學(xué)
2018-09-19
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一鍋法合成雙三氟甲基化的烯酰胺和三取代的5-(三氟甲基)噁唑類化合物
對(duì)CF3自由基引發(fā)非活性烯烴和遠(yuǎn)程的胺β-C-H鍵的官能化的研究進(jìn)展。該研究在國(guó)際上首次實(shí)現(xiàn)了有機(jī)膦催化的CF3自由基串聯(lián)反應(yīng)：烯烴的官能化和酰胺類衍生物的β-Csp3-H鍵官能化，分別得到雙三氟甲基化的烯酰胺和三取代的5-(三氟甲基)噁唑。該反應(yīng)具有較高區(qū)域選擇性、化學(xué)選擇性和立體選擇性；利用該方法可以一鍋法制備三取代的5-(三氟甲基)噁唑，具有方法簡(jiǎn)單、步驟少等優(yōu)點(diǎn)。此法不僅彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法中使用金屬催化劑催化時(shí)導(dǎo)向基團(tuán)必不可少的不足，而且為自由基有機(jī)反應(yīng)提供了一種新的思路。
南方科技大學(xué)
2021-04-13
【新華網(wǎng)】聚焦高博會(huì)|“新農(nóng)科·新農(nóng)人·新?lián)?dāng)”——現(xiàn)代化大農(nóng)業(yè)建設(shè)產(chǎn)教對(duì)話論壇舉行
在第63屆中國(guó)高等教育博覽會(huì)期間，以“新農(nóng)科·新農(nóng)人·新?lián)?dāng)”為主題的現(xiàn)代化大農(nóng)業(yè)建設(shè)產(chǎn)教對(duì)話論壇在長(zhǎng)春舉辦
新華網(wǎng)
2025-05-24
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一種超支化聚三唑甲酸酯及其制備方法和應(yīng)用
本發(fā)明公開(kāi)了一種超支化聚三唑甲酸酯及其制備方法和應(yīng)用。超支化聚三唑甲酸酯的制備方法為：先合成了含有四苯基乙烯單元的二元疊氮化合物；然后以三元醇和丙炔酸為原料合成了含炔基的三元酯類化合物；最后利用疊氮化合物與含炔基的酯類化合物在極性溶劑中加熱條件下進(jìn)行無(wú)金屬催化的“點(diǎn)擊”聚合反應(yīng)高產(chǎn)率地得到目標(biāo)聚合物。本發(fā)明制備的超支化聚三唑甲酸酯具有較高的1，4-立構(gòu)規(guī)整性，良好的可加工性，較高的熱穩(wěn)定性，可降解性，可光照?qǐng)D案化和聚集誘導(dǎo)發(fā)光性能，本發(fā)明還公開(kāi)了該超支化聚三唑甲酸酯在多硝基芳烴類爆炸物的檢測(cè)中的應(yīng)用。
浙江大學(xué)
2021-04-11
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高精度小型化三維重建系統(tǒng)（Hi3D）
高精度小型化三維重建系統(tǒng)（Hi3D）采用被動(dòng)式的重建算法為現(xiàn)實(shí)物體建立三維模型。該系統(tǒng)形成一套包含硬件系統(tǒng)、算法實(shí)現(xiàn)和交互界面的完整三維重建系統(tǒng)。拍攝時(shí)，Hi3D系統(tǒng)協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)臺(tái)轉(zhuǎn)動(dòng)和相機(jī)，自動(dòng)完成多視點(diǎn)圖像拍攝。算法部分包括相機(jī)標(biāo)定、深度初始化、立體匹配、點(diǎn)云優(yōu)化、網(wǎng)格化、上色，構(gòu)成一套完整的三維重建流程。該系統(tǒng)還具有友好的PC端用戶界面，具有高精度、小型化、全自動(dòng)、低成本的優(yōu)點(diǎn)。
南京大學(xué)
2021-04-10
矩形體的自動(dòng)化檢測(cè)與三維重構(gòu)系統(tǒng)及方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種矩形體的自動(dòng)化檢測(cè)與三維重構(gòu)系統(tǒng)及方法，包括驅(qū)動(dòng)位移模塊、激光掃描模塊、 紋理采集模塊和中央處理模塊，其中：驅(qū)動(dòng)位移模塊包括多軸步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)器、X 軸平移臺(tái)、Y 軸平移 臺(tái)、Z 軸平移臺(tái)、旋轉(zhuǎn)臺(tái)和載物臺(tái)；激光掃描模塊設(shè)于載物臺(tái)上方，用來(lái)采集待測(cè)矩形體表面的激光點(diǎn) 云；紋理采集模塊設(shè)于 Z 軸平移臺(tái)，用來(lái)采集待測(cè)矩形體表面的紋理圖像；中央處理模塊連接多軸步進(jìn) 電機(jī)驅(qū)動(dòng)器、激光掃描模塊和紋理采集模塊。本發(fā)明在激光點(diǎn)云獲取分析、圖像拍
武漢大學(xué)
2021-04-14
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基于重復(fù)子結(jié)構(gòu)的復(fù)合材料建模方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于重復(fù)子結(jié)構(gòu)的復(fù)合材料有限元建模方法，包括以下步驟：建立復(fù)合材料精細(xì)化的多組分單胞有限元模型；基于上述精細(xì)化的多組分單胞有限元模型，建立復(fù)合材料重復(fù)子結(jié)構(gòu)模型；對(duì)重復(fù)子結(jié)構(gòu)進(jìn)行縮聚，然后將特征矩陣裝配到單胞殘余結(jié)構(gòu)，得到全復(fù)合材料分析模型；此方法在保證計(jì)算精度的同時(shí)簡(jiǎn)化了復(fù)合材料精細(xì)化建模工程，極大的提高建模效率，具有十分重要的工程意義。
東南大學(xué)
2021-04-11
電動(dòng)車系統(tǒng)的建模、分析與先進(jìn)控制技術(shù)
隨著人們生活水平的不斷提高和社會(huì)的發(fā)展進(jìn)步，環(huán)境問(wèn)題和能源問(wèn)題已經(jīng)得到越來(lái)越廣泛的重視。電動(dòng)車輛由于其具備很多優(yōu)勢(shì)如環(huán)保節(jié)能、零污染和能量來(lái)源途徑廣泛等優(yōu)點(diǎn)而逐漸受到人們的喜愛(ài)。但是電動(dòng)車本身是一個(gè)受多源干擾影響的非線性系統(tǒng)，傳統(tǒng)的控制方法(如PI控制)已經(jīng)不能滿足電動(dòng)車在高性能場(chǎng)合的需求。面向電動(dòng)車控制系統(tǒng)，我們已經(jīng)擁有一整套的建模、分析和設(shè)計(jì)方案。我們的成果是，利用時(shí)變干擾觀測(cè)器技術(shù)對(duì)受外界環(huán)境變化、負(fù)載變化和模型誤差等因素引起的時(shí)變干擾進(jìn)行實(shí)時(shí)精確估計(jì)，從而進(jìn)行精確補(bǔ)償，消除干擾對(duì)系統(tǒng)造成的不利影響，同時(shí)可以與滑模控制或其他先進(jìn)控制方法相結(jié)合，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)基于時(shí)變干擾觀測(cè)器的復(fù)合控制方案。目前已受理多項(xiàng)國(guó)家發(fā)明專利，發(fā)表多篇高水平學(xué)術(shù)論文。技術(shù)成熟，解決方案尤其適合基于位置傳感器/無(wú)位置傳感器的模型參數(shù)不匹配、受大時(shí)變干擾影響和有高效率需求的電動(dòng)獨(dú)輪車、兩輪車和四輪車等電動(dòng)車輛應(yīng)用場(chǎng)合。
東南大學(xué)
2021-04-13
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基于多元信息融合的油菜生長(zhǎng)模型建模及應(yīng)用
基于多元信息融合的油菜生長(zhǎng)模型是用數(shù)學(xué)方程描述油菜、氣候和土壤之間的作用過(guò)程,根據(jù)氣象條件、土壤條件以及管理方案，動(dòng)態(tài)定量的描述油菜生長(zhǎng)、發(fā)育、籽粒形成及產(chǎn)量。油菜生長(zhǎng)模型最重要的意義是對(duì)整個(gè)油菜生育系統(tǒng)的知識(shí)進(jìn)行綜合，并量化生理生態(tài)過(guò)程及其相互關(guān)系,即綜合知識(shí)和量化關(guān)系。油菜模型是利用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的信息處理和計(jì)算功能,對(duì)不同生育過(guò)程進(jìn)行系統(tǒng)分析和合成,相當(dāng)于所研究系統(tǒng)的最新知識(shí)的積累和綜合。在這種知識(shí)合成的過(guò)程中,還能鑒定知識(shí)空缺,從而明確新的研究方向，同時(shí)，油菜模擬研究在理解油菜生理生態(tài)過(guò)程及其變
南京工業(yè)大學(xué)
2021-01-12