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“切片AP方法”是一種分析巡天數(shù)據(jù)的方法。簡言之，科學(xué)家在獲得星系巡天數(shù)據(jù)后，需要嘗試采用特定的宇宙學(xué)參數(shù)（如暗能量比例、狀態(tài)方程w等）才能重構(gòu)出物質(zhì)3維分布；當(dāng)所嘗試的參數(shù)與真實宇宙的參數(shù)有偏差時，重構(gòu)出的結(jié)果就會出現(xiàn)異常，具體表現(xiàn)為“隨紅移變化的徑向-角向不對稱性”。“切片AP方法”利用這一現(xiàn)象檢驗宇宙學(xué)理論，認(rèn)為能做到“隨紅移演化的不對稱性最小”的理論參數(shù)是最接近真實的。該方法于2016年應(yīng)用到SDSS巡天時獲得了當(dāng)時最強(qiáng)的暗能量參數(shù)限制。       論文還采用了“非參數(shù)化”的統(tǒng)計方法來重構(gòu)暗能量狀態(tài)方程w。一般地，人們進(jìn)行物理量的擬合回歸時，都要假定它具有某種特定的形式（如線性、多項式、指數(shù)、正弦震蕩等），這些先驗的假定就給擬合回歸帶來了模型依賴的局限性。“非參數(shù)化”方法是一種克服這種局限性的技術(shù)，能得到不依賴具體數(shù)學(xué)函數(shù)模型的一般性結(jié)果。將切片AP方法應(yīng)用于非參數(shù)化的暗能量重構(gòu)，能將z<0.7的低紅移區(qū)間的暗能量狀態(tài)方程參數(shù)限制提高一倍，并在該區(qū)間呈現(xiàn)出微弱的動力學(xué)暗能量信號

基于平面光波光路(PLC)技術(shù)的各類光功能器件，是實現(xiàn)現(xiàn)代高速光網(wǎng)絡(luò)、高速光信號處理、大容量光互連節(jié)點(diǎn)和終端設(shè)備中光信號處理模塊的基礎(chǔ)。/lineInP基多量子阱PLC器件基于成熟的半導(dǎo)體工藝，以脊波導(dǎo)為基礎(chǔ)，具有體積小、功耗/損耗低、可靠性高、性價比高等優(yōu)點(diǎn)，在國際上即將形成新的產(chǎn)業(yè)熱點(diǎn)。電子科學(xué)與工程學(xué)院光子學(xué)與光通信研究室順應(yīng)這一趨勢，潛心攻關(guān)，埋頭研究，歷時四年完成了InP多量子阱PLC單元器件理論與實驗研究。在國內(nèi)首次建立了PLC光路設(shè)計和光學(xué)特性測試平臺，探索出國產(chǎn)化工藝加工途徑，取得多項自主知識產(chǎn)權(quán)，成功地研制出InP基多量子阱PLC無源光子器件。包括光調(diào)制器/開關(guān)、可調(diào)式多模干涉耦合器、諧振腔濾波器、2×4分路器等，于2007年2月通過了教育部組織并主持的科技成果鑒定，達(dá)到國際先進(jìn)水平。

本發(fā)明公開了一種混合酸、脫色方法及果膠提取方法。所述混 合酸包括濃鹽酸和碳酸，濃鹽酸和碳酸的用量體積比為 1:5 至 3:1，pH 值在 0.5 至 3.0 之間。所述脫色方法是將總果膠提取液濕法上樣，通過 使用大孔樹脂 AB-8 填料的柱層析進(jìn)行脫色；控制上柱液溫度在 30℃ 至 40℃之間，上柱液 pH 值在 4 至 6之間，上柱液流速在 3BV/h 至 5BV/h 之間。所述果膠提取方法，采用蒸汽爆破處理原料；應(yīng)用所述混合酸 對原料進(jìn)行酸提取，得到初提液；使用所述脫色方法脫色后提純得到 果膠。

簡介：本發(fā)明提供一種鋅錠直接軋制方法,屬于金屬材料成型與加工技術(shù)領(lǐng)域。該方法主要內(nèi)容是:首先對磨光的軋輥表面進(jìn)行電鍍處理并噴涂除鋅液;采用冶煉廠生產(chǎn)的鋅錠為原料,經(jīng)過表面清洗干燥后送電加熱爐進(jìn)行加熱,為保證軋制板形良好和提高成材率,在軋制第一塊鋅錠前應(yīng)進(jìn)行“燙輥”,將加熱好的鋅錠運(yùn)至熱軋機(jī)進(jìn)行多道次分批循環(huán)軋制,根據(jù)錠坯與成品的尺寸分配軋制道次和道次壓下率,熱軋鋅板經(jīng)自然冷卻至室溫后進(jìn)行縱切、橫切、剪切至成品尺寸的鋅板經(jīng)檢驗、標(biāo)志、包裝后入庫。本發(fā)明具有:流程短、綜合能耗低、生產(chǎn)成本低、生產(chǎn)效率高、產(chǎn)品性價比高等特點(diǎn)。  

成果與項目的背景及主要用途： 傳統(tǒng)的菌落計數(shù)器使用時，是將計數(shù)筆連接到主機(jī)上，打開電源開關(guān)，將培養(yǎng)皿放在白光板上，打開白光燈，用計數(shù)筆觸動計數(shù)，LED 顯示屏顯示所計數(shù)量；計數(shù)完成可用計數(shù)筆在稿紙上暫記總數(shù)，重新開關(guān)電源，LED 顯示屏自動歸零，二次計數(shù)與稿紙上一次總數(shù)比較，數(shù)量相同可得較準(zhǔn)確的結(jié)果。同時，按照細(xì)菌計數(shù)檢驗規(guī)程規(guī)定，一只培養(yǎng)皿中細(xì)菌生長數(shù)超過 300 個時，應(yīng)將檢驗樣品稀釋重作，以保證計數(shù)的準(zhǔn)確性，所以，一般的菌落計數(shù)器儀器顯示計為三位數(shù)。 傳統(tǒng)的菌落計數(shù)方法費(fèi)時費(fèi)力并且錯誤率較大，是一種全人工操作的方法。現(xiàn)在隨著科技的進(jìn)步，菌落計數(shù)技術(shù)日趨完善。主要體現(xiàn)在配置越來越高，功能越來越全。 技術(shù)原理與工藝流程簡介： 菌落自動計數(shù)方法，包括下列步驟： 1)通過對目標(biāo)物進(jìn)行動態(tài)視頻的檢測，判斷培養(yǎng)皿是否就位； 2)對培養(yǎng)皿進(jìn)行多次掃描拍攝取得多組原始目標(biāo)圖像； 3)對原始目標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化處理，將彩色圖像的 R、G、B 分量轉(zhuǎn)化為灰度值表 征每個像素點(diǎn)構(gòu)成的圖像； 4)依次進(jìn)行中值濾波、高斯平滑濾波的預(yù)處理，去除噪聲； 5)通過對圖像的灰度分布進(jìn)行分析，選用適合的局部閾值分割法對去除了噪聲的圖像進(jìn)行二值化； 6)去除培養(yǎng)皿邊緣確定菌落圖像范圍； 7)選用十字形四鄰域腐蝕模板，使用多次膨脹和腐蝕結(jié)合起來的迭代腐蝕方法對菌落圖像中的較大菌落進(jìn)行極限分割； 8)采用遞歸標(biāo)記的方法對連通域進(jìn)行標(biāo)記，不同的連通域被賦予不同的標(biāo)號值，最大標(biāo)號值就是該圖像中連通域的數(shù)目，從而得到菌落的數(shù)目。 應(yīng)用前景分析及效益預(yù)測： 屬于環(huán)保領(lǐng)域中污染源自動監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種菌落自動計數(shù)方法，包括：通過對目標(biāo)物進(jìn)行動態(tài)視頻的檢測，判斷培養(yǎng)皿是否就位；對培養(yǎng)皿進(jìn)行多次掃描拍攝取得多組原始目標(biāo)圖像；對原始目標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化處理，將彩色圖像的 R、G、B 分量轉(zhuǎn)化為灰度值表征每個像素點(diǎn)構(gòu)成的圖像；預(yù)處理；二值化；去除培養(yǎng)皿邊緣確定菌落圖像范圍；使用多次膨脹和腐蝕結(jié)合起來的迭代腐蝕方法對菌落圖像中的較大菌落進(jìn)行極限分割；進(jìn)行菌落計數(shù)。本項目算法簡單，速度快且能夠精確計數(shù)。 技術(shù)轉(zhuǎn)化條件：具體面議 合作方式及條件：技術(shù)轉(zhuǎn)讓或協(xié)商 

基于腦電源定位方法的人體精神狀態(tài)檢測方法，先進(jìn)行受試者的選擇，后進(jìn)行硬件連接和軟件調(diào)試，再采用基于獨(dú)立成分分析腦電信號特征提取方法進(jìn)行濾波去噪、偽跡分離和提取腦電數(shù)據(jù)特征，并在MATLAB平臺上畫出所有分量的地形圖；最后使用通過基于電偶極子理論、正逆演問題的分析以及研究頭部模型的確定，得出電偶極子的源定位方法，以應(yīng)用于腦電信號的源定位；最后對ESL的

本發(fā)明涉及飛機(jī)機(jī)翼變形測量領(lǐng)域，具體涉及一種飛機(jī)機(jī)翼變形測量裝置、安裝方法及測試方法，包括計算機(jī)、散斑成像系統(tǒng)與光纖陀螺慣導(dǎo)系統(tǒng)；散斑成像系統(tǒng)包括圖像采集裝置與散斑圖案，散斑圖案布置于機(jī)翼上，圖像采集裝置設(shè)于機(jī)尾，用于采集散斑圖案的變形信息，并將變形信息傳輸至計算機(jī)；光纖陀螺慣導(dǎo)系統(tǒng)包括光纖陀螺儀，光纖陀螺儀有若干個，若干個光纖陀螺儀于機(jī)身與機(jī)翼對稱分布，光纖陀螺儀通信連接于計算機(jī)，用于向計算機(jī)傳輸所測得數(shù)據(jù)信息；計算機(jī)集合散斑圖案的變形信息與光纖陀螺儀測得數(shù)據(jù)信息實現(xiàn)確定機(jī)翼變形量。其能在動態(tài)環(huán)境下，實時高精度的測量機(jī)翼變形。

本發(fā)明公開了一種基于極點(diǎn)對稱模態(tài)分解和非局部均值方法的心電信號濾波算法，該方法包括以下幾個步驟：首先對心電信號進(jìn)行極點(diǎn)對稱模態(tài)分解，得到一序列本征模態(tài)函數(shù) IMF，然后對各 IMF 進(jìn)行非局部均值濾波，再對各階 IMF 與殘差項進(jìn)行疊加，最后對疊加信號進(jìn)行非局部均值平滑處理，得到心電信號最終降噪結(jié)果。本發(fā)明由于采用了極點(diǎn)對稱模態(tài)分解和非局部均值濾波方法的有機(jī)結(jié)合，有效改善了傳統(tǒng)非局部均值算法在噪聲污染程度較高時易產(chǎn)生的信號削弱問題，可在有效抑制心電信號噪聲的同時很好地保護(hù)信號的尖峰等細(xì)節(jié)信息。