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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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考慮熱量積累效應(yīng)的相變存儲(chǔ)器單元 SPICE 模型系統(tǒng)及應(yīng)用
本發(fā)明公開了一種相變存儲(chǔ)器單元 SPICE 模型系統(tǒng)，包括：單 元電阻模擬模塊，用于模擬相變存儲(chǔ)器單元電阻；溫度計(jì)算模塊，用 于針對施加的連續(xù)脈沖序列，計(jì)算每個(gè)脈沖信號結(jié)束時(shí)刻考慮脈沖信 號下熱量積累效應(yīng)的存儲(chǔ)器單元相變層溫度；晶化速率計(jì)算模塊，用 于計(jì)算單位時(shí)間內(nèi)發(fā)生晶化的相變層體積；非晶化速率計(jì)算模塊，用 于計(jì)算單位時(shí)間內(nèi)發(fā)生非晶化的相變層體積以及相變模塊，用于選擇 晶化速率或非晶化速率計(jì)算非晶化率。本發(fā)明還公開
華中科技大學(xué)
2021-04-14
多參數(shù)模型指導(dǎo)的迭代提取血管造影圖像運(yùn)動(dòng)參數(shù)的方法
本發(fā)明公開了一種多參數(shù)模型指導(dǎo)的迭代提取血管造影圖像運(yùn)動(dòng)參數(shù)的方法，包括：從造影圖序列的醫(yī)學(xué)圖像中自動(dòng)選取 I 個(gè)血管結(jié)構(gòu)特征點(diǎn)，并分別對這些特征點(diǎn)在整個(gè)造影圖序列中進(jìn)行自動(dòng)跟蹤，以得到每個(gè)特征點(diǎn)的跟蹤序列，利用離散傅里葉變換對每個(gè)特征點(diǎn)的跟蹤序列進(jìn)行處理，以生成離散傅里葉變換結(jié)果 Si(k)，初始化迭代參數(shù) j＝0，并獲取離散傅里葉變換結(jié)果 Si(k)中各頻點(diǎn)的幅度和頻率范圍，在各頻點(diǎn)的幅度和頻率范圍中對該頻點(diǎn)的跟
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種云環(huán)境下基于信任模型的跨租戶訪問控制方法
本發(fā)明公開了一種云環(huán)境下基于信任模型的跨租戶訪問控制方 法，針對云計(jì)算多租戶架構(gòu)特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)租戶的用戶經(jīng)過相應(yīng)授權(quán) 可以訪問其他租戶的資源，解決租戶之間協(xié)作帶來的資源安全性和隱 私性問題。通過定義兩種類型的租戶信任關(guān)系，將租戶信任關(guān)系概念 引入訪問控制模型中，反映在兩個(gè)租戶之間的訪問控制需求。通過模 型元素的定義和模型函數(shù)的形式化描述，構(gòu)造了租戶信任模型，以適 應(yīng)云計(jì)算多租戶的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)跨租戶訪問控制。
華中科技大學(xué)
2021-04-14
基于本體模型的網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)入侵檢測方法及系統(tǒng)
本發(fā)明公開了一種基于本體模型的網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)入侵檢測方法及系統(tǒng)。該方法構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)本體模型，基于該模型進(jìn)行入侵檢測，并權(quán)衡決策后得到最終檢測結(jié)果。系統(tǒng)包括主節(jié)點(diǎn)，多個(gè)從節(jié)點(diǎn)，和負(fù)責(zé)消息傳遞的工業(yè)通信網(wǎng)絡(luò)；主節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)完成自身的主機(jī)活動(dòng)審計(jì)數(shù)據(jù)的收集、所有網(wǎng)絡(luò)報(bào)文的收集、主節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的控制閉環(huán)流的檢測、控制對象檢測、整個(gè)系統(tǒng)所有節(jié)點(diǎn)主機(jī)活動(dòng)審計(jì)數(shù)據(jù)的檢測、網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)檢測以及檢測結(jié)果的協(xié)調(diào)；各從節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)完成該節(jié)點(diǎn)對
華中科技大學(xué)
2021-04-14
山體背景熱場模型約束的地下熱源晝間遙感探測定位方法
本發(fā)明公開了一種山體背景熱場模型約束的地下熱源晝間遙感·769·探測定位方法，屬于遙感技術(shù)、自然地理和模式識(shí)別的交叉領(lǐng)域，意在于對山體背景進(jìn)行熱場仿真，得到山體背景的熱場模型，以熱場模型為約束，對原始遙感紅外圖像進(jìn)行背景濾波，清晰的揭示地下目標(biāo)所在的位置。本發(fā)明包括山體背景熱場模型建立步驟、山體背景熱場8 位到 16 位映射步驟、利用映射后的山體背景熱場模型進(jìn)行背景濾波步驟、地下目標(biāo)空間約束均值聚類探測
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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一種基于近鄰原則合成情感模型的說話人識(shí)別方法
本發(fā)明公開了一種基于近鄰原則合成情感模型的說話人識(shí)別方法，包括：(1)訓(xùn)練出參考語音和用戶中性語音的模型；(2)提取GMM參考模型的中性-情感高斯分量映射集；(3)提取與用戶的中性訓(xùn)練高斯分量鄰近的若干中性參考高斯分量映射的情感參考高斯分量；(4)合成出用戶的情感訓(xùn)練高斯分量，進(jìn)而得到用戶的情感訓(xùn)練模型；(5)合成出所有用戶的GMM訓(xùn)練模型；(6)輸入測試語音進(jìn)行識(shí)別。本發(fā)明采用基于KL散度的近鄰原則從語音庫中提取若干與用戶的中性訓(xùn)練語音相似的參考語音，用參考語音中的情感參考語音合成出用戶的情感訓(xùn)練語音，改善了在訓(xùn)練語音與測試語音失配情況下說話人識(shí)別系統(tǒng)的性能，提高了說話人識(shí)別系統(tǒng)的魯棒性。
浙江大學(xué)
2021-04-13
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基于聚類分析的復(fù)合材料結(jié)構(gòu)有限元模型修正方法
本發(fā)明提供了一種基于聚類分析的復(fù)合材料結(jié)構(gòu)有限元模型修正方法，建立初始有限元分析模型，測得結(jié)構(gòu)的實(shí)驗(yàn)?zāi)B(tài)頻率和模態(tài)振型，計(jì)算待修正參數(shù)的相對靈敏度矩陣，利用分層聚類算法對待修正參數(shù)進(jìn)行參數(shù)分組，再對聚類參數(shù)進(jìn)行相對靈敏度分析，選擇各參數(shù)中相對靈敏度平均值最大的聚類參數(shù)進(jìn)行修正，構(gòu)造分析模型的模態(tài)頻率和實(shí)測模態(tài)頻率的殘差向量，建立分析模型修正所需的目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化反問題對復(fù)合材料結(jié)構(gòu)的有限元模型進(jìn)行修正。本發(fā)明結(jié)合數(shù)值模擬、試驗(yàn)和優(yōu)化技術(shù)，采用參數(shù)的相對靈敏度矩陣進(jìn)行聚類分析，減少待修正參數(shù)數(shù)量，提高修正程序穩(wěn)定性，為工程應(yīng)用提供了一種準(zhǔn)確的基于數(shù)值模擬、試驗(yàn)和優(yōu)化相結(jié)合的復(fù)合材料等效有限元模型參數(shù)修正方法。
東南大學(xué)
2021-04-11
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基于多模態(tài)融合模型的平板顯示視覺舒適度預(yù)測方法、系統(tǒng)
本發(fā)明涉及顯示技術(shù)與人機(jī)交互交叉領(lǐng)域，提供基于多模態(tài)融合模型的平板顯示視覺舒適度預(yù)測方法、系統(tǒng)，其中方法包括：步驟一、采集原始圖像集，針對每一原始圖像，運(yùn)用生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型將輸入的隨機(jī)序列轉(zhuǎn)換為增強(qiáng)素材，再將增強(qiáng)素材和原始圖像按預(yù)設(shè)比例融合，獲得若干新圖像；步驟二、采集生理特征和物理特征，獲得訓(xùn)練樣本；步驟三、基于堆疊集成框架訓(xùn)練多模態(tài)融合模型；步驟四、輸入測試數(shù)據(jù)，獲得視覺舒適度預(yù)測結(jié)果。本發(fā)明旨在解決平板顯示視覺舒適度預(yù)測領(lǐng)域高質(zhì)量標(biāo)注樣本稀缺、單一模態(tài)分析耦合關(guān)系缺失、場景適配性差的問題。
南京工業(yè)大學(xué)
2021-01-12
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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型BP算法的嵌入式礦壓檢測方法
本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 BP 算法的嵌入式礦壓檢測方法法，首先根據(jù)根據(jù)待檢測區(qū)域的地域情況，采用多個(gè)振弦式壓力傳感器進(jìn)行測量；然后 ARM7 處理器根據(jù)系統(tǒng)任務(wù)個(gè)數(shù)建立相應(yīng)的進(jìn)程；最后在建立的任務(wù)中打開定時(shí)器，輸出一個(gè)固定在某一頻率范圍內(nèi)的脈沖，經(jīng)過驅(qū)動(dòng)激振電路，產(chǎn)生一個(gè)能對振弦式壓力傳感器內(nèi)部振弦起振的信號，同時(shí)使用 ARM7處理器對振弦式壓力傳感器返回的脈沖信號進(jìn)行頻率測量，計(jì)算得到壓力值，最后，利用溫度傳感器采集振弦周圍區(qū)域的溫度，采用 BP 算法建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對得到的各組壓力數(shù)據(jù)及采集的溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，并根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型找出壓力隨溫度的變化規(guī)律，對振弦式傳感器進(jìn)行溫度補(bǔ)償。
安徽理工大學(xué)
2021-04-13
XM-131A-1女性骨盆附盆底肌及子宮模型
XM-131A-1女性骨盆附盆底肌及子宮模型
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XM-131A-1女性骨盆附盆底肌及子宮模型由4部件組成，可以分解成骨盆、子宮、膀胱、直腸等部分，其中子宮、膀胱、直腸又可以剖開成2部分，顯示女性骨盆附盆底肌的形態(tài)和結(jié)構(gòu)，同時(shí)顯示女性盆腔內(nèi)的器官的形態(tài)和結(jié)構(gòu)和彼此的位置比鄰關(guān)系。
尺寸：自然大，26×18×20cm
材質(zhì)：PVC材料
上海欣曼科教設(shè)備有限公司
2021-08-23