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? ? ?生物科普園是教與學(xué)的重要基地，是露天的生物學(xué)課堂和實(shí)驗(yàn)室。在以學(xué)生為主體的教學(xué)思想指導(dǎo)下，生物園可以加強(qiáng)教學(xué)與實(shí)驗(yàn)的聯(lián)系，使學(xué)生獲得基本的生物學(xué)技能和一定的生活技能以外，還有利于改變舊的教學(xué)模式，培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和主動(dòng)獲取知識(shí)的能力。學(xué)生可以在園中自行觀察和試驗(yàn)、處理資料以及研究試驗(yàn)的結(jié)果，這樣有利于培養(yǎng)具有開拓精神的、時(shí)代發(fā)展所需要的人才。 　　好的生物園要做到功能齊全、布局合理，集美化、綠化、觀察、教學(xué)、實(shí)驗(yàn)為一體。生物園的面積大小可根據(jù)校園面積的大小而定。園周圍設(shè)柵欄式的圍墻，既能起到保護(hù)作用又可使園內(nèi)通風(fēng)透氣。園內(nèi)功能區(qū)的設(shè)置根據(jù)教學(xué)的實(shí)際需要，可分為植物區(qū)、動(dòng)物區(qū)、微生物培養(yǎng)區(qū)、生態(tài)農(nóng)業(yè)示范區(qū)。植物區(qū)中可以再相應(yīng)的分區(qū)，比如按照職務(wù)觀賞部位（根、干、葉、花、果）的不同分出不同的小區(qū)；或者根據(jù)不同科屬分區(qū)等。 　　動(dòng)物區(qū)中可分1.魚類飼養(yǎng)區(qū)；2.兩棲動(dòng)物區(qū)；3.爬行動(dòng)物區(qū)，主要是飼養(yǎng)龜鱉；4.鳥類飼養(yǎng)區(qū)飼養(yǎng)家鴿、鵪鶉、家雞等鳥類。5.哺乳動(dòng)物飼養(yǎng)區(qū)，可飼養(yǎng)家兔和白鼠等哺動(dòng)物。分區(qū)中根據(jù)飼養(yǎng)的動(dòng)物不同在圍欄上做相應(yīng)的處理。 （長按識(shí)別圖中二維碼可以快速關(guān)注廣視通官方微信） 廣東廣視通科教設(shè)備有限公司 公司總部地址：廣東省東莞市莞城區(qū)運(yùn)河?xùn)|三路8號(hào)廣視通大廈 生產(chǎn)基地地址：廣東省東莞市萬江區(qū)共聯(lián)第二工業(yè)區(qū) 廣視通網(wǎng)址：www.gdgst.cn 聯(lián)系電話： 0769-22710130(總機(jī))/0769-22710191 (業(yè)務(wù)) 傳真號(hào)碼：0769-22710290 手機(jī)號(hào)碼：15899927822? QQ號(hào)：1967262362

475mm×355mm×70mm。透明有機(jī)玻璃封埋，20種生物標(biāo)本。

本發(fā)明公開了一種用于提取半導(dǎo)體納米結(jié)構(gòu)特征尺寸的方法，包括待提取參數(shù)取值范圍的劃分，子光譜數(shù)據(jù)庫的建立，支持向量機(jī)分類器訓(xùn)練光譜的生成，支持向量機(jī)分類器的生成、測量光譜的映射和在子光譜數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行的最相似光譜搜索。與現(xiàn)有方法相比，本發(fā)明方法通過額外增加一個(gè)可以離線進(jìn)行的支持向量機(jī)分類器訓(xùn)練環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)了將測量光譜映射到一個(gè)小范圍的子數(shù)據(jù)庫中。與在整個(gè)大數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行最相似光譜檢索相比，在子數(shù)據(jù)庫中展開的檢索所消耗的時(shí)間大大減少。并且，通過增加每個(gè)分類器中包含的類數(shù)，可以得到更小的子數(shù)據(jù)庫，從而進(jìn)一步加速參數(shù)的提取。該方法實(shí)現(xiàn)了參數(shù)的提取速度可預(yù)期與可控。

本發(fā)明公開了一種基于不變量特征匹配的車輛測速方法，其包括步驟：（1）確定兩幅初始圖像中車輛大致區(qū)域圖像；（2）提取兩幅車輛大致區(qū)域圖像的特征點(diǎn)，獲得兩組不變量特征點(diǎn)的集合；（3）在兩組特征點(diǎn)集合中進(jìn)行特征匹配，得到兩幅車輛大致區(qū)域圖像的匹配特征點(diǎn)集合；（4）計(jì)算每一對匹配特征點(diǎn)在車輛縱向方向上的相對距離；（5）對所有匹配特征點(diǎn)進(jìn)行聚類，聚類中心處的相對距離即為車輛在圖像中的移動(dòng)距離；（6）將圖像距離轉(zhuǎn)化為車輛實(shí)際的行駛距離，除以獲取兩幀圖像的時(shí)間差得到車輛速度。本發(fā)明解決了運(yùn)動(dòng)物體在圖像中的精確定位

人臉識(shí)別由于具有直接，友好，方便的特點(diǎn)，使用者無任何心理障礙，易于為用戶所接受，從而得到了廣泛的研究與應(yīng)用。除此之外，我們還能夠?qū)θ四樧R(shí)別的結(jié)果作進(jìn)一步的分析，得到有關(guān)人的性別，表情，年齡等諸多額外的豐富信息，擴(kuò)展了人臉識(shí)別的應(yīng)用前景。人臉中痣的檢測可以作為人臉識(shí)別的輔助方法，具有重大的應(yīng)用價(jià)值。目前該問題已經(jīng)得到了很多人的重視，但是從不同的人臉中提取痣特征是一個(gè)比較困難的工作。困難主要體現(xiàn)在，人臉成像時(shí)的光照不一致，有的光照比較強(qiáng)烈，有的比較暗淡，另外臉上的眼角，嘴角，皺紋和鼻孔等組織對痣檢測的干擾很強(qiáng)烈。本成果很好的結(jié)果了人臉痣檢測問題，對于人臉識(shí)別能夠起到很好的輔助作用。本發(fā)明解決了人臉識(shí)別過程中的人臉痣檢測問題。人臉的痣檢測對于提高人臉識(shí)別的速度和減小搜索人臉庫的規(guī)模具有很大的優(yōu)勢。本文提出了一種基于痣的顯著特征的檢測方法，結(jié)果表明了這種方法的優(yōu)越性。具有很大的潛在的應(yīng)用。

本發(fā)明公開了一種結(jié)合語義特征的 ERVQ 索引，包括以下步驟：準(zhǔn)備訓(xùn)練索引的圖片集 P1 和待索引圖片集 P2，對 P1 提取低層特征(SIFT、SURF 等)，使用殘差量化索引(RVQ)訓(xùn)練方法訓(xùn)練得到一個(gè) L層的 RVQ 碼書 Codebook1，使用 ERVQ 優(yōu)化方法調(diào)整 Codebook1 生成碼書 Codebook2，將碼書 Codebook2 多層質(zhì)心一一組合構(gòu)建索引字典，將索引字典每個(gè)索引項(xiàng)上根據(jù)語義劃分成多個(gè)倒排鏈表結(jié)構(gòu)，對 P2 提取低層特征和語義特征，根據(jù)低層特征找到索引項(xiàng)，根

本發(fā)明公開了一種基于簽到特征的用戶位置分類模型，其應(yīng)用 在針對性的廣告推薦、智能導(dǎo)航、智慧交通等基于位置的服務(wù)中，該 模型包括：針對用戶當(dāng)前的“簽到”場所，查詢其是否已在用戶的歷 史“簽到”位置集里面；如果不在，則分別基于社交網(wǎng)絡(luò)全局用戶知 識(shí)域、用戶好友知識(shí)域、用戶個(gè)人知識(shí)域提取用戶的“簽到”特征； 應(yīng)用已訓(xùn)練的 SVM 分類模型對用戶當(dāng)前的“簽到”場所進(jìn)行分類，預(yù) 測該位置是否為用戶將來頻繁“簽到”的場所。本發(fā)明

本發(fā)明公開了一種基于冗余特征消減的醫(yī)學(xué)超聲圖像自動(dòng)識(shí)別方法。首先從待處理的醫(yī)學(xué)超聲圖像中提取感興趣區(qū)域，從感興趣區(qū)域提取特征；然后對提取的特征進(jìn)行主成分分析，以去除冗余和無關(guān)的特征分量，確定獨(dú)立有效的特征；最后依據(jù)獨(dú)立有效的特征，利用分類器對感興趣區(qū)域分類。本發(fā)明通過計(jì)算機(jī)對醫(yī)學(xué)超聲圖像進(jìn)行分析，提取的圖像特征涵蓋了空域和頻域，更為全面地反映了圖像的本質(zhì)特性，有助于進(jìn)行正確分類，具有較好的臨床實(shí)用性。

一種基于顯著直方圖特征的行人檢測方法及系統(tǒng)，訓(xùn)練階段包括首先分別將樣本數(shù)據(jù)集中每個(gè)正樣 本或負(fù)樣本歸一化為預(yù)設(shè)尺寸，然后作為輸入圖像提取特征，根據(jù)所得特征訓(xùn)練分類器;正樣本的圖像 包含行人，負(fù)樣本的圖像不包含行人;測試階段包括對測試數(shù)據(jù)集中任一測試圖像，首先以測試圖像為 輸入圖像，分別以輸入圖像的每個(gè)像素為中心建立預(yù)設(shè)尺寸的局部區(qū)域，并提取每個(gè)局部區(qū)域的特征， 然后將每個(gè)局部區(qū)域的特征輸入訓(xùn)練階段所得分類器，得到各局部區(qū)域是否包含行人的分類結(jié)果。提取 特征時(shí)，將梯度的幅值和相應(yīng)局部區(qū)域顯著概率值結(jié)合

本發(fā)明公開了一種基于感知哈希特征的視頻目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，包括以下步驟：(1)讀取待跟蹤視頻序列的第一幀；(2)在圖像中畫一恰好將目標(biāo)包圍的矩形框，作為目標(biāo)框；(3)對視頻幀圖像進(jìn)行灰度化處理；(4)提取目標(biāo)框的局部哈希特征，并對特征進(jìn)行為運(yùn)算化處理；(5)讀取視頻下一幀，并采用同步驟(3)同樣的方式對圖像進(jìn)行灰度化處理；(6)在當(dāng)前幀中，采用倒金字塔候選框搜索方法在上一幀目標(biāo)相同位置附近獲取候選框；(7)采用