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綠境是網(wǎng)化科技旗下實(shí)驗(yàn)室安全管理品牌，憑借企業(yè)自身在化學(xué)品流通領(lǐng)域10余年沉淀，為5萬政企客戶服務(wù)的經(jīng)驗(yàn)，傾力打造更專業(yè)的實(shí)驗(yàn)室安全管理系統(tǒng)，全流程覆蓋高?？蒲袡C(jī)構(gòu)使用場景，助力創(chuàng)造安全高效實(shí)驗(yàn)環(huán)境。

作品入選第七屆北京國際美術(shù)雙年展、在中國美術(shù)館展出，外交部收藏作品。

“實(shí)驗(yàn)教學(xué)是各類工科專業(yè)人才培養(yǎng)的重要環(huán)節(jié)。因?yàn)橐咔?，杭電學(xué)生已上了近兩個月網(wǎng)課。網(wǎng)課質(zhì)量很不錯，但不能讓學(xué)生去實(shí)驗(yàn)室做實(shí)驗(yàn)，肯定會影響學(xué)習(xí)質(zhì)量。這也是眼下工科專業(yè)共同的煩惱?！标慅堈f，目前，大多數(shù)高校選擇通過虛擬仿真平臺代替平常學(xué)生的進(jìn)實(shí)驗(yàn)室做實(shí)驗(yàn)。但虛擬仿真實(shí)驗(yàn)的真實(shí)體驗(yàn)感不夠，且實(shí)驗(yàn)結(jié)果都是理想狀態(tài)。時間長了，學(xué)生容易抱怨“實(shí)驗(yàn)很水”。因此，杭電遠(yuǎn)程實(shí)驗(yàn)中心團(tuán)隊(duì)加班加點(diǎn)近兩個月開發(fā)了“遠(yuǎn)程實(shí)境實(shí)驗(yàn)平臺”?！伴_發(fā)的過程很復(fù)雜，需要不斷打怪。例如，如何讓實(shí)驗(yàn)設(shè)備與網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連接，如何確保遠(yuǎn)程操控實(shí)驗(yàn)板保持流暢等難題，團(tuán)隊(duì)反復(fù)琢磨才得以攻克。”遠(yuǎn)程實(shí)驗(yàn)中心成員馬學(xué)條告訴本端記者，目前國內(nèi)大規(guī)模為學(xué)生提供遠(yuǎn)程實(shí)境實(shí)驗(yàn)平臺的高校屈指可數(shù)。而杭電從2016年就開始摸索遠(yuǎn)程實(shí)驗(yàn)做法，2019年上半年開始聯(lián)合墨西哥蒙特雷科技大學(xué)構(gòu)建電工電子遠(yuǎn)程實(shí)驗(yàn)平臺，已積累了不少遠(yuǎn)程實(shí)驗(yàn)平臺的相關(guān)技術(shù)?！捌脚_一開放，我就登上去做了個‘疊加原理及基爾霍夫定律實(shí)驗(yàn)’。看著實(shí)驗(yàn)板上的紅燈、綠燈不停閃爍，操作頁面上傳來嗡嗡的聲音時，有種回到學(xué)校實(shí)驗(yàn)室的的感覺?！?月8日下午2時，家住衢州江山的杭州電子科技大學(xué)電子信息學(xué)院大一學(xué)生周益龍成了“遠(yuǎn)程實(shí)境實(shí)驗(yàn)平臺”的第一批“客人”。

臨境漫游學(xué)習(xí)系統(tǒng)-先秦是一款基于VR虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的歷史學(xué)習(xí)系統(tǒng)，系統(tǒng)通過宏觀場景的搭建與近百件3D歷史文物模型的融入，再現(xiàn)還原我國自石器時代至西周王朝的歷史風(fēng)貌。臨境漫游學(xué)習(xí)系統(tǒng)-先秦在前沿VR虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)設(shè)備的加持下，使師生能夠穿梭千載，于歷史場景中臨境漫游，閑適中把握歷史的意蘊(yùn)，潛移默化中將先秦歷史知識融會貫通。在同古人共賞一輪明月下，體驗(yàn)驚艷歲月的歷史時光。

其他成果/n建筑材料技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種減噪保溫墻體材料及其制備方法和減噪保溫砌塊及其制作方法。該方法包括步驟：1）準(zhǔn)備原料；2）將骨料、氧化石墨烯、水泥和硅灰混合，得到混合物A；3）向混合物A中依次加入減水劑、粘結(jié)劑、激發(fā)劑和水泥質(zhì)量30～40%的水，攪拌混合，得混合漿料B；4）將作物秸稈制作成秸稈框架；5）將混合漿料B倒入模具中進(jìn)行澆筑，并在澆筑過程中將步驟4）得到的秸稈框架放入到模具中，脫模后經(jīng)過養(yǎng)護(hù)，即得。本發(fā)明主要原料為建筑垃圾，解決了建筑垃圾處置問題和廢物資源化利用。秸稈與骨料間的空隙結(jié)構(gòu)增長了聲波傳遞的距離并多次折射，削弱了=聲波的能量，具有良好的減噪作用。

機(jī)泵產(chǎn)品每年耗電量占全國總發(fā)電量的20％左右，是耗能大戶。風(fēng)機(jī)／泵在運(yùn)行時，實(shí)際工況多變，如果在非設(shè)計(jì)工況下運(yùn)行，會導(dǎo)致效率、可靠性、壽命降低。此外，噪聲嚴(yán)重影響泵的使用效果和使用場景。 效率與振動是泵與風(fēng)機(jī)等流體輸送設(shè)備的主要技術(shù)指標(biāo)，與此同時振動也直接影響著閥門作為流動控制部件的調(diào)節(jié)精度?，F(xiàn)有通流部件設(shè)計(jì)更多從提高效率的角度出發(fā)的，對其振動指標(biāo)缺乏足夠的關(guān)注，尚未形成系統(tǒng)的低振動通過流部件設(shè)計(jì)方法。本技術(shù)在過流部件設(shè)計(jì)上突破現(xiàn)有模型庫和設(shè)計(jì)理念，通過研究流體機(jī)械內(nèi)部流動機(jī)理、液力過程及能量轉(zhuǎn)換機(jī)理，利用CFD分析和三元流設(shè)計(jì)工具來開發(fā)高效、低振動過流部件模型。 軌道交通風(fēng)機(jī)主要應(yīng)用于隧道通風(fēng)排煙系統(tǒng)、車站通風(fēng)空調(diào)系統(tǒng)和車輛段通風(fēng)空調(diào)系統(tǒng)。本項(xiàng)目成果基于對地鐵站點(diǎn)的典型關(guān)鍵風(fēng)機(jī)組群進(jìn)行健康狀態(tài)預(yù)測性維護(hù)。能夠?qū)崟r、遠(yuǎn)程監(jiān)測和診斷典型故障類型，適用于關(guān)鍵風(fēng)機(jī)組群，例如隧道通風(fēng)排煙系統(tǒng)和車站通風(fēng)空調(diào)系統(tǒng)的風(fēng)機(jī)設(shè)備，包括區(qū)間隧道風(fēng)機(jī)、車站排熱風(fēng)機(jī)、車站通風(fēng)空調(diào)系統(tǒng)的大系統(tǒng)和小系統(tǒng)風(fēng)機(jī)。本項(xiàng)目通過對上述軌道交通通風(fēng)關(guān)鍵風(fēng)機(jī)設(shè)備運(yùn)行安全的監(jiān)測和節(jié)能優(yōu)化的研究，積累大量數(shù)據(jù)，并經(jīng)過在試點(diǎn)車站的實(shí)踐基礎(chǔ)上，總結(jié)風(fēng)機(jī)設(shè)備的安全導(dǎo)則，開發(fā)風(fēng)機(jī)安全監(jiān)測平臺，建立風(fēng)機(jī)設(shè)備的安全評價體系，最終進(jìn)一步提升風(fēng)機(jī)設(shè)備系統(tǒng)運(yùn)行的安全性、可靠性和經(jīng)濟(jì)性，實(shí)現(xiàn)軌道交通安全、綠色運(yùn)營。

本實(shí)用新型公開了一種低噪除雜型塑料粉碎裝置，包括箱體，所述箱體的右側(cè)安裝有機(jī)箱，所述機(jī)箱的頂部安裝有電機(jī)，所述電機(jī)的底部安裝有轉(zhuǎn)軸，所述轉(zhuǎn)軸的外壁套接有第一轉(zhuǎn)輪，所述第一轉(zhuǎn)輪的外壁套接有皮帶，所述皮帶的左側(cè)設(shè)有第二轉(zhuǎn)輪，所述第二轉(zhuǎn)輪與皮帶套接相連，所述第一轉(zhuǎn)輪通過皮帶與第二轉(zhuǎn)輪活動相連，所述箱體的內(nèi)壁安裝有轉(zhuǎn)桿。該低噪除雜型塑料粉碎裝置，通過電機(jī)、轉(zhuǎn)軸、第一轉(zhuǎn)輪、第二轉(zhuǎn)輪和轉(zhuǎn)桿之間的配合，在第一切刀、第二切刀和第三切刀的作用下，電機(jī)為交流伺服電機(jī)，通過調(diào)節(jié)電流通過電機(jī)所產(chǎn)生功率的大小進(jìn)而調(diào)節(jié)電機(jī)的轉(zhuǎn)

本發(fā)明涉及一種基于黃金分割比例的菱形模板雙尺度圖像去噪方法。本發(fā)明的技術(shù)要點(diǎn)是采用菱形模板并進(jìn)行自適應(yīng)模板擴(kuò)充，利用參與計(jì)算的信號點(diǎn)的距離權(quán)重和灰度權(quán)重的歸一化權(quán)重進(jìn)行去噪。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是菱形模板中參與計(jì)算的所有信號點(diǎn)到中心點(diǎn)的距離方差較小，盡可能避免了距離過遠(yuǎn)的信號點(diǎn)參與濾波計(jì)算；根據(jù)噪聲密度取部分信號點(diǎn)參與計(jì)算，不僅降低了計(jì)算復(fù)雜度，而且降低了模板內(nèi)可能存在的其他噪聲及邊緣對濾波效果的影響；模板中橫向包含的像素點(diǎn)和縱向包含的像素點(diǎn)個數(shù)之比為1:0.618，充分利用了數(shù)學(xué)的經(jīng)典理念,也符合人的視覺習(xí)慣。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本發(fā)明既能處理低密度噪聲，又能處理高密度噪聲，噪聲密度越高，相對效果越好。

本發(fā)明公開了一種面向超光譜數(shù)據(jù)庫的小波去噪算法，屬于超光譜數(shù)據(jù)的處理方法，用于對帶有噪 聲的超光譜曲線進(jìn)行降噪。本發(fā)明順序包括小波降噪?yún)?shù)選擇、小波降噪。本發(fā)明在小波降噪?yún)?shù)學(xué)習(xí) 過程中充分考慮了超光譜數(shù)據(jù)庫中各種物質(zhì)超光譜曲線的特性，快速的選擇適合超光譜數(shù)據(jù)庫絕大多數(shù) 光譜曲線的小波降噪?yún)?shù)，然后使用選擇得到的參數(shù)對測量到的超光譜曲線進(jìn)行降噪。該方法能快速的 針對各種不同應(yīng)用場景的超光譜數(shù)據(jù)庫選擇與之適應(yīng)小波降噪?yún)?shù)，提高了降噪的效果，提高光譜匹配 的準(zhǔn)確率。