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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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中空軸三相混合式步進(jìn)電動(dòng)機(jī)
該項(xiàng)目的支撐課題為哈爾濱工業(yè)大學(xué)與日本東洋電機(jī)制造株式會(huì)社合作的國(guó)際合作項(xiàng)目。電機(jī)類(lèi)型：三相混合式步進(jìn)電動(dòng)機(jī) 步距角：；額定電流：6A；最大靜轉(zhuǎn)矩：0.7kg·m；空載啟動(dòng)頻率：500pps 中空軸三相混合式步進(jìn)電動(dòng)機(jī)與日本東洋電機(jī)株式會(huì)社原來(lái)使用的五相反應(yīng)式步進(jìn)電動(dòng)機(jī)的性能對(duì)比如表1所示：
哈爾濱工業(yè)大學(xué)
2021-04-14
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一種面向混合云應(yīng)用的負(fù)載均衡方法及系統(tǒng)
本發(fā)明公開(kāi)了一種面向混合云計(jì)算平臺(tái)的負(fù)載均衡方法及相應(yīng) 的混合云負(fù)載均衡系統(tǒng)。針對(duì)云租戶(hù)使用混合云計(jì)算 IaaS(基礎(chǔ)設(shè)施即 服務(wù))平臺(tái)部署應(yīng)用，解決多云環(huán)境下應(yīng)用的負(fù)載均衡問(wèn)題。該方法和 系統(tǒng)使用了分層負(fù)載均衡機(jī)制，在上層通過(guò)心跳包動(dòng)態(tài)收集私有云和 公有云的負(fù)載狀態(tài)信息和資源狀態(tài)信息，調(diào)節(jié)往各個(gè)云的任務(wù)分發(fā)優(yōu) 先度；在下層利用云內(nèi)部提供的 LBaaS(負(fù)載均衡即服務(wù))在虛擬機(jī)之間 做負(fù)載均衡。同時(shí)當(dāng)云應(yīng)用爆發(fā)時(shí)該方
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種采用混合型功率器件的光伏逆變器
本發(fā)明涉及光伏并網(wǎng)逆變器技術(shù)領(lǐng)域。包括由功率電路組成的功率逆變單元和逆變控制單元兩部分，功率逆變單元主要包括輸入EMI 濾波電路、交錯(cuò)并聯(lián) Boost 升壓電路、采用混合器件的全橋逆變電路、輸出并網(wǎng)濾波電路，逆變控制單元主要包括電網(wǎng)相位檢測(cè)電路、采樣電路、及控制器。本發(fā)明采用雙級(jí)結(jié)構(gòu)，前級(jí)采用交錯(cuò)并聯(lián) Boost升壓，減小了電流的波動(dòng)，降低了輸出電壓紋波；后級(jí)逆變單元采用混合功率器件，有效減小了逆變損耗，提高系統(tǒng)效率
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于有限混合模型的行人再識(shí)別方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于有限混合模型的行人再識(shí)別方法，屬于 計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別領(lǐng)域，提升行人再識(shí)別的準(zhǔn)確度，包括以下步 驟：(1)構(gòu)建行人圖像庫(kù)預(yù)處理圖像并提取圖像特征；(2)計(jì)算圖像庫(kù)中 所有圖像的有限混合模型和待再識(shí)別行人的圖像的有限混合模型參 數(shù)；(3)將需再識(shí)別行人的有限混合模型與圖像庫(kù)中所有圖像的有限混 合模型之間的距離進(jìn)行最優(yōu)化求解，并進(jìn)行距離排序返回再識(shí)別結(jié)果。 本發(fā)明優(yōu)化混合模型之間的距離度量，提高行人
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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新型混合工質(zhì)及復(fù)合材料熱物性預(yù)測(cè)及調(diào)控技術(shù)
熱物性是新工質(zhì)及新材料的重要基本性質(zhì)，也是新型混合工質(zhì)及復(fù)合材料應(yīng)用的前提和基礎(chǔ)。項(xiàng)目組多年來(lái)針對(duì)新型混合工質(zhì)及復(fù)合材料熱物性開(kāi)展了理論、實(shí)驗(yàn)及多尺度模擬技術(shù)系統(tǒng)研究，形成了成套化技術(shù)。
1、新型復(fù)合材料（新型碳材料、環(huán)氧樹(shù)脂、PP、PE等復(fù)合材料）微結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、綜合物性的多尺度模擬預(yù)測(cè)、材料制備、實(shí)驗(yàn)及測(cè)試；
2、新型混合工質(zhì)（氣、液）輸運(yùn)性質(zhì)（PVT、熱導(dǎo)率、粘度、比熱等）的計(jì)算、多尺度模擬預(yù)測(cè)及測(cè)試；
3、新型熔融鹽的設(shè)計(jì)、熱物性計(jì)算、預(yù)測(cè)及制備、測(cè)試。
4、通過(guò)組分、微結(jié)構(gòu)等設(shè)計(jì)對(duì)新工質(zhì)、新材料進(jìn)行熱物性調(diào)控。
可為企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)新材料及新工質(zhì)研發(fā)及應(yīng)用提供服務(wù)和合作。
華北電力大學(xué)
2022-07-20
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一種基于混合差分的車(chē)流量檢測(cè)方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于混合差分的車(chē)流量檢測(cè)方法，其步驟包括采用攝像機(jī)采集道路交通視頻，經(jīng)逐幀提取視頻中的圖像并進(jìn)行預(yù)處理，獲得待檢測(cè)的包含道路和車(chē)輛信息的圖像f(x，y)，再在車(chē)流量檢測(cè)模塊中對(duì)圖像f(x，y)進(jìn)行處理，識(shí)別出圖像中車(chē)輛信息并計(jì)數(shù)。本發(fā)明對(duì)車(chē)流量進(jìn)行檢測(cè)的準(zhǔn)確性好，獲得的正確率和漏檢率分別比背景差法提高和降低約3％，獲得的誤檢率比幀間差法低約18％。
西南交通大學(xué)
2016-10-20
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離子交換纖維分離含鐵銦和鋅的混合溶液
? 成果簡(jiǎn)介：在濕法冶金中用于同時(shí)含有三價(jià)和二價(jià)金屬離子的三價(jià)金屬或二價(jià)金屬的富集，濃縮和提純。? 項(xiàng)目來(lái)源：自行開(kāi)發(fā)? 技術(shù)領(lǐng)域：新材料? 應(yīng)用范圍：在濕法冶金中用于同時(shí)含有三價(jià)和二價(jià)金屬離子的三價(jià)金屬或二價(jià)金屬的富集，濃縮和提純。? 現(xiàn)狀特點(diǎn)：目前已完成實(shí)驗(yàn)室模擬樣品的分離和富集。? 技術(shù)創(chuàng)新：采
北京理工大學(xué)
2021-04-14
農(nóng)業(yè)大學(xué).jpg){kind=logo}
一種基于自然共享最近鄰居搜索的發(fā)現(xiàn)簇和離群點(diǎn)的算法
本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于自然共享最近鄰居搜索的發(fā)現(xiàn)簇和離群點(diǎn)的算法。其特征在于，首先對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行自然最近鄰居搜索，當(dāng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中沒(méi)有共享最近鄰居的點(diǎn)的數(shù)量不再變化時(shí)搜索結(jié)束，得到搜索最近鄰個(gè)數(shù)n；根據(jù)提出的自然共享鄰居定義，計(jì)算每個(gè)對(duì)象在n近鄰下得到的自然共享最近鄰居關(guān)系；然后基于共享最近鄰的自然鄰居搜索算法確定了每個(gè)對(duì)象的自然共享最近鄰域關(guān)系，根據(jù)該自然共享最近鄰居關(guān)系，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)和離群點(diǎn)判別。本發(fā)明的算法中提出一種新的共享最近鄰居關(guān)系和自然鄰居搜索終止條件，解決了現(xiàn)有算法因?yàn)樽匀秽従雨P(guān)系定義不夠嚴(yán)密及搜索條件不夠科學(xué)而引起的聚類(lèi)效果不好和離群點(diǎn)檢測(cè)精度不高的問(wèn)題。
中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-04-11
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一種基于改進(jìn)二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法的圖像去噪方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于改進(jìn)二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法的圖像去噪方法,首先，將待去噪圖像經(jīng)傳統(tǒng)BEMD算法進(jìn)行自適應(yīng)分解得到各階IMF后，對(duì)各個(gè)IMF的概率密度函數(shù)與待去噪圖像概率密度函數(shù)之間的相似性進(jìn)行測(cè)量，其次，根據(jù)相似性測(cè)量值區(qū)分出噪聲主導(dǎo)模態(tài)函數(shù)與信號(hào)主導(dǎo)模態(tài)函數(shù)的邊界索引值,然后，使用小波去噪算法對(duì)噪聲主導(dǎo)模態(tài)函數(shù)進(jìn)行降噪處理得到實(shí)際的圖像噪聲，接著，重構(gòu)出與原圖像具有相同信噪比的多幅圖像后對(duì)其累加求平均、實(shí)現(xiàn)將噪聲壓縮到低階IMF中，最后，使用BEMD?DT對(duì)該平均圖像進(jìn)行去噪處理。通過(guò)本發(fā)明方法對(duì)圖像進(jìn)行去噪，取得效果均好于小波降噪以及傳統(tǒng)BEMD等降噪方法的去噪效果。
東南大學(xué)
2021-04-11
一種基于視覺(jué)顏色理論和同質(zhì)抑制的輪廓與邊界檢測(cè)算法
一種基于視覺(jué)顏色理論和同質(zhì)抑制的輪廓與邊界檢測(cè)方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別的交叉領(lǐng)域，旨在從復(fù)雜的自然場(chǎng)景中提取目標(biāo)的輪廓和邊界。本發(fā)明通過(guò)研究人眼視覺(jué)信息處理機(jī)制，對(duì)視覺(jué)通路各級(jí)神經(jīng)元的感受野建立數(shù)學(xué)模型，同時(shí)利用非經(jīng)典感受野的調(diào)制作用來(lái)抑制紋理邊緣，從而突顯輪廓和邊界
華中科技大學(xué)
2021-04-10