|
搜索
搜 索
高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
大學(xué).jpg){kind=logo}
稀土稀散金屬回收利用及其評(píng)價(jià)
北京工業(yè)大學(xué)
2021-04-14
.jpg){kind=logo}
生脈散提取物的應(yīng)用
可應(yīng)用于抗癌藥物、改善記憶藥品或保健品。提供生脈散提取物 的制備方法，得到的提取物不僅能改善記憶障礙，且能改善正常人的 記憶狀況;再者，與傳統(tǒng)生脈散水煎劑相比致死率低且無致畸作用， 因此毒性更小，效果更好，有望開發(fā)成新一代的抗腫瘤藥物。
蘭州大學(xué)
2021-04-14
溴系阻燃劑
山東兄弟科技股份有限公司
2021-08-31
54403太陽系圖書
寧波華茂文教股份有限公司
2021-08-23
太陽系演示儀
主要用于天文普及教學(xué)，能演示太陽系中太陽和九大行星等主要天體的相對(duì)位置、大小以及太陽系的結(jié)構(gòu)關(guān)系。
蘇州育龍科教設(shè)備有限公司
2021-08-23
太陽系實(shí)驗(yàn)箱
箱體為手提式一體工程塑料制作完成，外觀尺寸（cm）：55*45*15主要配置及用材：背板（太陽，黑星際天空），行星模型（木星、土星、金星、地球、水星、火星、天王星、海王星），矮行星模型（冥王星、谷神星、齊娜），小行星模型（示意性的）。各種器材有序嵌放于珍珠棉發(fā)泡成型的空間內(nèi)。
石家莊市艾迪科教設(shè)備有限公司
2021-08-23
XM-D025錐體外系（皮質(zhì)-腦橋-小腦系）電動(dòng)
XM-D025錐體外系（皮質(zhì)-腦橋-小腦系）電動(dòng)模型
?
XM-D025錐體外系（皮質(zhì)-腦橋-小腦系）電動(dòng)模型演示皮質(zhì)-腦橋-小腦-皮質(zhì)環(huán)路。
?
尺寸：44×20×64cm
材質(zhì)：PVC材料+木框
?
標(biāo)準(zhǔn)配置：
■ XM-D025錐體外系（皮質(zhì)-腦橋-小腦系）電動(dòng)模型：1臺(tái)
■ 電源線：1根
■ 說明書：1冊(cè)
■ 保修卡合格證：1張
上海欣曼科教設(shè)備有限公司
2021-08-23
.jpg){kind=logo}
一種點(diǎn)斑狀目標(biāo)姿態(tài)估計(jì)方法及系統(tǒng)
本發(fā)明提供一種點(diǎn)斑狀目標(biāo)姿態(tài)估計(jì)方法及系統(tǒng)，屬于目標(biāo)姿態(tài)估計(jì)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括離線訓(xùn)練部分和在線評(píng)估部分；離線訓(xùn)練部分包建立目標(biāo)的三維幾何模型、溫度分布模型及大氣傳輸模型；結(jié)合上述模型，仿真計(jì)算六種姿態(tài)下點(diǎn)斑狀目標(biāo)的紅外輻射光譜，建立姿態(tài)-光譜映射數(shù)據(jù)庫；在線評(píng)估部分測(cè)量紅外光譜形態(tài)，比對(duì)姿態(tài)-光譜映射數(shù)據(jù)庫估計(jì)該目標(biāo)的當(dāng)前姿態(tài)。本發(fā)明通過分析目標(biāo)的光譜曲線并匹配光譜數(shù)據(jù)庫反推目標(biāo)當(dāng)前所處的姿態(tài)，此方法簡(jiǎn)單有效，
華中科技大學(xué)
2021-04-14
多功能運(yùn)輸船散料輸送系統(tǒng)
主要應(yīng)用于多用工作船（AHTS）或平臺(tái)供應(yīng)船（PSV），為海洋鉆井平臺(tái)提供鉆井固井所需要的散裝物料，該系統(tǒng)主要由水泥儲(chǔ)罐、除塵罐、流程管道、傳感器、氣動(dòng)蝶閥、動(dòng)力氣源和遠(yuǎn)控系統(tǒng)等組成。
萬邦多功能運(yùn)輸船用散料輸送系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于多用工作船及平臺(tái)供應(yīng)船，是多家船廠散料輸送系統(tǒng)的主要供應(yīng)商。
山東萬邦石油科技股份有限公司
2021-06-18
.jpg){kind=logo}
一種基于噪聲識(shí)別的紅外圖像降噪方法
本發(fā)明公開了一種基于噪聲識(shí)別的紅外圖像降噪方法，本方法引入了噪聲識(shí)別的基本思想，分別計(jì) 算了當(dāng)前像素基于截尾均值的和基于梯度的隸屬度，考察當(dāng)前像素受噪聲干擾的程度，采用聯(lián)合判據(jù)判 斷當(dāng)前像素是否為噪聲像素，最后根據(jù)判斷結(jié)果進(jìn)行降噪，實(shí)現(xiàn)對(duì)紅外圖像的降噪。本發(fā)明計(jì)算量小， 易于實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn);相對(duì)傳統(tǒng)算法能更有效的保護(hù)圖像邊緣與細(xì)節(jié);在對(duì)噪聲點(diǎn)進(jìn)行降噪的過程中也考慮了 圖像的紋理梯度信息，更為準(zhǔn)確的對(duì)原有信號(hào)進(jìn)行估計(jì)。
武漢大學(xué)
2021-04-13