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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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液體分析測(cè)量超高靈敏度光纖折射率傳感器件
項(xiàng)目簡(jiǎn)介 本成果提出基于微結(jié)構(gòu)芯填充技術(shù)和非對(duì)稱耦合理論的光纖折射率傳感器，可以檢 測(cè)水溶液等低折射率樣本的成份、含量、比例等特性，具有靈敏度高、適用液體范圍廣、 檢測(cè)極限低的特點(diǎn)。已授權(quán)發(fā)明專利 1 項(xiàng)（ZL201110356530.6）。 性能指標(biāo) （1）靈敏度達(dá)到 1×104 nm/RIU。 （2）檢測(cè)極限達(dá)到 1×10-7 RIU。 適用范圍、市場(chǎng)前景 適用范圍：生物、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域?qū)ξ⒘砍煞值臋z測(cè)與分析，基于溫度調(diào)諧的超靈敏度 濾波器。 市場(chǎng)前景：光纖
江蘇大學(xué)
2021-04-14
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基于低成本的機(jī)械裝備可靠性與輕量化分析
機(jī)械裝備構(gòu)件的輕量化和可靠性分析是機(jī)械裝備設(shè)計(jì)和制造永恒的主題之一，對(duì)于汽車行業(yè)來說，輕量化意味著節(jié)能環(huán)保，高可靠性意味著更高的安全性能；而對(duì)航空航天和國(guó)防軍事裝備構(gòu)件來說，解決輕量化和高可靠性的問題更是迫在眉睫。機(jī)械裝備構(gòu)件的輕量化不僅對(duì)節(jié)約成本、節(jié)能減排等方面有重要作用，而且對(duì)機(jī)械裝備構(gòu)件設(shè)計(jì)和制造技術(shù)進(jìn)步有著重要的意義。本項(xiàng)目針對(duì)機(jī)械裝備在加工過程中，主軸端出現(xiàn)較大變形以及機(jī)床在快速移動(dòng)過程中立柱出現(xiàn)較大振動(dòng)的現(xiàn)象進(jìn)行分析研究，并對(duì)機(jī)床的結(jié)構(gòu)和進(jìn)給系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化分析，使得機(jī)床主軸末端在加工過程中的變形量不超過0.01mm；將機(jī)床的一階共振頻率提高約30%，同時(shí)使得機(jī)床的重量下降約10%。
上海理工大學(xué)
2021-04-13
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高能量密度鋰離子電池、固態(tài)鋰電池、電池失效分析
研究方向： 高能量密度鋰離子電池、固態(tài)鋰電池、電池失效分析。主要性能：10Ah 軟包電芯能量密度達(dá) 310~390Wh/kg，800~890Wh/L。
青島大學(xué)
2021-04-13
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一種基于場(chǎng)量分析的視頻圖像顯著性檢測(cè)方法
本發(fā)明公開了一種基于場(chǎng)量分析的視頻圖像顯著性檢測(cè)方法，包括以下步驟：S1 獲得視頻圖像的靜態(tài)顯著性圖；S2 根據(jù)連續(xù)的視頻幀提取場(chǎng)景的光流向量場(chǎng)；S3 通過聚類方法對(duì)光流向量場(chǎng)進(jìn)行初步分類并找出最大分類區(qū)塊；S4 通過每個(gè)分類區(qū)塊與最大分類區(qū)塊之間的對(duì)比生成差異性能量；S5 規(guī)范化差異性能量，獲得運(yùn)動(dòng)顯著性值并生成運(yùn)動(dòng)顯著性圖；S6 將該運(yùn)動(dòng)顯著性圖與所述靜態(tài)顯著性圖線性加權(quán)相加得到最終顯著性圖，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻圖像的顯著性檢測(cè)。本發(fā)明的方法綜合利用視頻場(chǎng)景的靜態(tài)特征和動(dòng)態(tài)特征來得到顯著性映射結(jié)果，特
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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核反應(yīng)堆結(jié)構(gòu)的流致振動(dòng)分析理論及試驗(yàn)技術(shù)
大力發(fā)展核電技術(shù)是國(guó)家重大發(fā)展的戰(zhàn)略。核反應(yīng)堆內(nèi)的流致振動(dòng)問題影響核反應(yīng)堆的安全運(yùn)行的重要因素。本成果來自重大應(yīng)用前景的橫向項(xiàng)目，項(xiàng)目組長(zhǎng)期從事核反應(yīng)堆結(jié)構(gòu)的流致振動(dòng)研究，完成了理論分析、數(shù)值計(jì)算及試驗(yàn)研究等多項(xiàng)縱向及橫向課題，積累了豐富的理論及試驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)，獲得多項(xiàng)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)、國(guó)際先進(jìn)的理論成果，獨(dú)立研制了多套先進(jìn)的試驗(yàn)裝置。相關(guān)研究成果已經(jīng)成功地應(yīng)用于華龍I號(hào)、ARP1000，CNP1000及某艦載核反應(yīng)堆等多種型號(hào)國(guó)產(chǎn)核反應(yīng)堆的安全設(shè)計(jì)中，為核反應(yīng)堆的安全運(yùn)行及核電技術(shù)出口提供了重要的支持。
西南交通大學(xué)
2016-06-24
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一種面向嵌入式平臺(tái)的側(cè)信道分析系統(tǒng)及方法
本發(fā)明公開了一種面向嵌入式平臺(tái)的側(cè)信道分析系統(tǒng)及方法，包括嵌入式平臺(tái)、側(cè)信道信息采集平 臺(tái)和通用 PC 平臺(tái)；嵌入式平臺(tái)與通用 PC 平臺(tái)的連接采用通用標(biāo)準(zhǔn)接口，用于接受通用 PC 平臺(tái)的控制， 通用 PC 平臺(tái)用于控制加密數(shù)據(jù)的進(jìn)出和對(duì)側(cè)信道信息進(jìn)行存儲(chǔ)；側(cè)信道信息采集平臺(tái)的測(cè)試引腳與嵌 入式平臺(tái)相連，用于側(cè)信道信息的捕獲；所述的通用 PC 平臺(tái)上設(shè)置有側(cè)信道分析平臺(tái)，用于測(cè)試密碼 芯片執(zhí)行結(jié)果的正確性、采集功耗曲線并進(jìn)行分析，形成嵌入式平臺(tái)
武漢大學(xué)
2021-04-14
一種絲杠副、導(dǎo)軌副性能退化的圖示化分析方法
"本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字圖像處理的鋼軌光帶異常自動(dòng)檢測(cè)方法，采用數(shù)字圖像處理技術(shù)分析相機(jī)拍攝的軌道圖片并檢測(cè)其鋼軌光帶是否發(fā)生異常；利用圖像增強(qiáng)、邊緣檢測(cè)、直線檢測(cè)等方法初步定位圖像中鋼軌區(qū)域；然后通過模式識(shí)別、圖像分割、閾值處理等方法提取出鋼軌頂面光帶區(qū)域；最后，對(duì)所提取的鋼軌光帶區(qū)域進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分析并識(shí)別出其是否發(fā)生異常。本發(fā)明可以高效、自動(dòng)、智能的檢測(cè)鋼軌平穩(wěn)性，有效地降低人力投入、減少檢測(cè)時(shí)間，并保障檢測(cè)的準(zhǔn)確率，使得列車在高速運(yùn)行時(shí)的安全得到有效保障。 "
西南交通大學(xué)
2016-10-20
工業(yè)控制系統(tǒng)功能安全與信息安全的需求分析及融合方法
本發(fā)明公開了一種工業(yè)控制系統(tǒng)功能安全與信息安全的需求分析及融合方法，包括分析系統(tǒng)中的資產(chǎn)，明確其相關(guān)屬性，形成系統(tǒng)資產(chǎn)清單；根據(jù)系統(tǒng)資產(chǎn)與危害事件之間的關(guān)聯(lián)性確定危害事故發(fā)生的可能性；確定哪些危害事件需要進(jìn)一步采取功能安全保障措施，進(jìn)而確定對(duì)系統(tǒng)中功能安全需求集；分析資產(chǎn)的固有漏洞及其可能面臨的信息安全威脅及對(duì)應(yīng)的防護(hù)措施；判斷需要加強(qiáng)保護(hù)的系統(tǒng)資產(chǎn)，進(jìn)而確定資產(chǎn)的信息安全防護(hù)措施，所有資產(chǎn)需要的保護(hù)措施就形成
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于群體用戶行為分析的個(gè)性化推薦方法
本發(fā)明公開了一種基于群體用戶行為分析的個(gè)性化推薦方法， 屬于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提出了一套基于群體用戶興趣 變化的個(gè)性化推薦方法，通過聚合海量個(gè)體用戶對(duì)商品的時(shí)序動(dòng)態(tài)興 趣度從而快速有效的獲得準(zhǔn)確度更高的推薦列表。另外再定量分析時(shí) 間因素對(duì)用戶興趣度的影響權(quán)重，通過擬合大眾用戶從接觸商品到購 買的時(shí)間及不同時(shí)間段購買用戶數(shù)量分布圖，從而提高推薦的準(zhǔn)確性。 在充分分析用戶行為數(shù)據(jù)及歸納總結(jié)出用戶的興趣后，計(jì)算
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于移動(dòng)終端的答題卡識(shí)別分析方法及系統(tǒng)
本發(fā)明公開了一種基于移動(dòng)終端的答題卡識(shí)別分析方法及系統(tǒng)，屬于圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括數(shù)據(jù)通訊模塊、圖像處理模塊、記分統(tǒng)計(jì)模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊和數(shù)據(jù)輸出模塊。通過采用二階圖像勢(shì)能原理進(jìn)行賦值運(yùn)算，每一個(gè)選項(xiàng)賦值為 2 的 n-1 次冪，n 代表選項(xiàng)的順序號(hào)，每一題中任意選項(xiàng)的組合求其所有選項(xiàng)值的算術(shù)和即為該題的選項(xiàng)值，確保任意一個(gè)選項(xiàng)組合都不會(huì)出現(xiàn)重復(fù)值，得出該答題信息的成績(jī)。本發(fā)明使用已廣泛普及的智能移動(dòng)終端設(shè)備，
華中科技大學(xué)
2021-04-14