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高博會活動日程? | 海峽兩岸高等教育融合發展學術活動
高博會活動日程? | 海峽兩岸高等教育融合發展學術活動
中國高等教育學會
2024-04-08
中國高等教育學會2024年“體健融合”項目啟動儀式在浙江嘉興舉行
6月14日，中國高等教育學會2024年“體健融合”項目啟動儀式在浙江嘉興舉行。
中國高等教育學會
2024-06-18
高博會系列報道 | 2023中國（悅來）體教融合大會在重慶召開
4月9日，2023中國（悅來）體教融合大會在重慶召開。中國高等教育學會會長杜玉波、副會長張大良、重慶市教委副主任溫濤、人民網副總編輯孫海峰、國際奧委會委員張虹、全國體育運動學校聯合會理事長韋迪等出席會議。本次大會主題為“少壯國強、年少有成”。
中國高等教育學會
2023-04-18
天津大學機械學院大樣品臺原子力顯微鏡項目競爭性磋商公告
天津大學機械學院大樣品臺原子力顯微鏡項目競爭性磋商
天津大學
2022-05-27
一種無側向約束力混凝土接縫抗水滲透性能的試驗裝置及方法
成果描述：本發明公開了一種無側向約束力混凝土接縫抗水滲透性能的試驗裝置及方法，用于對新舊混凝土接縫部位試塊進行抗水滲透性能測試，具有用于放置新舊混凝土接縫抗滲試塊5的雙層方筒4，方筒的底部密封，方筒的上口具有外凸緣14，方筒下部設置有具有中間開口10的內凸緣9，內凸緣將方筒分隔為試塊艙6和進水艙13兩部分；內凸緣上設置有彈性密封墊圈8；左蓋板1和右蓋板2由緊固螺栓3壓緊固定在方筒的外凸緣上；方筒下部的進水艙連接水壓裝置11及進水，并連接水壓表12；左蓋板和右蓋板之間根據混凝土接縫的形狀和區域設置有便于觀察滲水情況的觀察口。本發明能實現在無側向約束力作用下新舊混凝土接縫部位的抗水滲透性能試驗。市場前景分析：軌道交通基礎設施建設領域。與同類成果相比的優勢分析：技術先進，性價比較高。
西南交通大學
2021-04-10
一種無側向約束力混凝土接縫抗水滲透性能的試驗裝置及方法
本發明公開了一種無側向約束力混凝土接縫抗水滲透性能的試驗裝置及方法，用于對新舊混凝土接縫部位試塊進行抗水滲透性能測試，具有用于放置新舊混凝土接縫抗滲試塊5的雙層方筒4，方筒的底部密封，方筒的上口具有外凸緣14，方筒下部設置有具有中間開口10的內凸緣9，內凸緣將方筒分隔為試塊艙6和進水艙13兩部分；內凸緣上設置有彈性密封墊圈8；左蓋板1和右蓋板2由緊固螺栓3壓緊固定在方筒的外凸緣上；方筒下部的進水艙連接水壓裝置11及進水，并連接水壓表12；左蓋板和右蓋板之間根據混凝土接縫的形狀和區域設置有便于觀察滲水情況的觀察口。本發明能實現在無側向約束力作用下新舊混凝土接縫部位的抗水滲透性能試驗。
西南交通大學
2018-09-18
一種平底螺旋立銑刀正交車銑軸類零件的切削力建模方法
本發明公開了一種平底螺旋立銑刀正交車銑軸類工件的切削力 建模方法，包括步驟：分別建立螺旋立銑刀坐標系和軸類零件坐標系， 確定兩個坐標系間的坐標變換；在建立的坐標系中，明確正交車銑切 削運動軌跡，確定軸向進給、徑向進給和總進給；根據計算得到的正 交車銑運動軌跡和確定的進給，確定正交車銑切屑幾何；對每個離散 層建立微元正交車銑切削力計算公式，根據確定的正交車銑切屑厚度、 切削深度和正交車銑切入切出角，判斷各離散層是否參與切削，確定 微元切削力的積分限，積分參與切削的微元切削力，獲得當前切削狀 態總切削力
華中科技大學
2021-04-14
中國高等教育學會關于召開2023數智產教融合發展大會的通知
本次大會以“學習 就業 創業 數智賦能”為主題，將邀請院士、專家和企業界代表，圍繞數字科技創新、數智產教協同育人、人才就業與發展等方面做主旨報告，交流與研討數字時代產業變革對人才的新需求，數智產教融合創新人才培養的新理念、新模式、新機制，校企協同育人和促進人才就業與發展的新路徑。
中國高等教育學會
2023-03-13
一種基于乳腺數字影像融合技術的個性化乳房假體制作方法
本發明公開了一種基于乳腺數字影像融合技術的個性化乳房假體制作方法，該制作方法包括以下步驟：獲取影像數據→乳房三維激光掃描+胸部CT掃描→分別進行三維激光掃描數據及胸部CT數據的三維建模→進行兩種數字影像的融合→獲得融合的乳房三維數字模型→3D打印。該基于乳腺數字影像融合技術的個性化乳房假體制作方法，通過乳房三維掃描和CT的復合影像融合，能夠獲得站立位的有著內部結構的乳房三維數字模型。并通過3D打印技術打印出個性化的乳房假體，對于得到更好的手術效果，有著很大的作用。解決了既往傳統影像學方法不能同時得到站立位的具有清晰乳房內部的結構，而只能通過軟件來進行彌補的問題。
青島大學
2021-04-13
一種基于子空間融合和一致性約束的準稠密匹配擴展方法
本發明公開了一種基于子空間融合和一致性約束的準稠密匹配擴展方法。首先獲取可靠的種子匹配，在種子匹配周圍選定待擴展區域。然后對區域內的所有待擴展像素點進行稠密 SIFT 特征提取，并通過子空間學習將待擴展點的特征信息和位置信息進行融合。在尋找匹配時，利用一致性約束學習一個局部非剛體變換，該變換與仿射變換·748·等模型相比可以更好地描述非平面復雜場景。每一次擴展完成之后，對擴展結果進行優化，剔除不好的匹配
華中科技大學
2021-04-14