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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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飛米級(jí)超高分辨率光譜分析儀
華中科技大學(xué)
2021-04-10
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基于多源大數(shù)據(jù)的城市健康大數(shù)據(jù)分析與服務(wù)系統(tǒng)
已有樣品/n我國(guó)慢病患者群體超過(guò)2.6 億，慢病的早期預(yù)防、診斷、篩查變得尤為重要。該系統(tǒng)包含體檢業(yè)務(wù)服務(wù)系統(tǒng)、家庭健康監(jiān)測(cè)管理服務(wù)系統(tǒng)、第三方家庭健康服務(wù)支撐平臺(tái)三類(lèi)產(chǎn)品：客戶(hù)群體是健康大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集、分析、服務(wù)的基礎(chǔ)。本項(xiàng)目通過(guò)三類(lèi)服務(wù)凝聚客戶(hù)：1）以三甲醫(yī)院體檢中心為基地，通過(guò)智能體檢服務(wù)、基于三甲醫(yī)院權(quán)威的體檢診療、康復(fù)方法指導(dǎo)，建立穩(wěn)定的體檢群體。2）通過(guò)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)將服務(wù)群體拓展到慢病/老年病群體。基于體檢
武漢大學(xué)
2021-01-12
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5kV脈沖式線圈（繞組）層間絕緣性能分析儀
東南大學(xué)
2021-04-13
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同濟(jì)曙光巖土及地下工程設(shè)計(jì)與施工分析軟件
同濟(jì)曙光軟件通過(guò)建立統(tǒng)一圖形平臺(tái)的開(kāi)發(fā)方法，采用層次式模塊架構(gòu)法，開(kāi)發(fā)既 有一定通用、靈活性，又能與規(guī)范相結(jié)合的巖土及地下工程分析軟件。能夠較好解決目 前現(xiàn)有的大型商業(yè)有限元通用軟件過(guò)于“通用”，造成使用復(fù)雜，無(wú)法與規(guī)范結(jié)合的問(wèn) 題；而專(zhuān)業(yè)軟件又過(guò)于“專(zhuān)業(yè)”，靈活性與通用性不強(qiáng)等問(wèn)題。 同濟(jì)曙光軟件系列產(chǎn)品包括有限元通用分析平臺(tái)、國(guó)內(nèi)唯一的有限元商業(yè)反分析軟 件、公路隧道設(shè)計(jì)計(jì)算分析軟件、盾構(gòu)隧道設(shè)計(jì)計(jì)算分析軟件、邊坡穩(wěn)定性有限元分析 軟件等模塊，并正根據(jù)市場(chǎng)和工程需要研發(fā)新的系列地下工程相關(guān)軟件。
同濟(jì)大學(xué)
2021-04-13
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一種基于微型動(dòng)物密度分析的活性污泥狀態(tài)預(yù)測(cè)方法
、（專(zhuān)利號(hào)：ZL 201310363705.5） 簡(jiǎn)介：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于微型動(dòng)物種群密度分析的活性污泥狀態(tài)分析預(yù)測(cè)方法，屬于污水處理技術(shù)領(lǐng)域。針對(duì)目前活性污泥法中污泥狀態(tài)分析指標(biāo)的間接性、滯后性，建立了一個(gè)集活性污泥微型動(dòng)物的密度統(tǒng)計(jì)分析、微型動(dòng)物密度函數(shù)計(jì)算與污泥狀態(tài)檢索表使用為一體的整套方法，對(duì)活性污泥狀態(tài)進(jìn)行簡(jiǎn)單、快速、準(zhǔn)確的分析與預(yù)測(cè)。該方法對(duì)于提高活性污泥法污水處理過(guò)程的運(yùn)行管理效率，具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義，并在污水生物處理
安徽工業(yè)大學(xué)
2021-01-12
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一種基于文本情感分析的搜索引擎系統(tǒng)（心情搜索）
心情搜索，是情感分析和搜索引擎的有機(jī)結(jié)合，在情感分析的基礎(chǔ)上，對(duì)海量微博數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。用戶(hù)可以搜索感興趣的話(huà)題，獲知該話(huà)題隨著時(shí)間變化大眾情感的變化，獲知公眾對(duì)該話(huà)題的主流看法和討論。 技術(shù)實(shí)現(xiàn)：本成果包括情感分析、情感值與關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)、索引建立和熱點(diǎn)話(huà)題提取4大部分。情感分析部分負(fù)責(zé)完成對(duì)文本內(nèi)容進(jìn)行情感分析。情感值與關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)部分對(duì)情感分析的結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，分析每個(gè)話(huà)題隨著時(shí)間的推移，各種情感出現(xiàn)頻率的變化，并提取涉及該話(huà)題的文本內(nèi)容中的出現(xiàn)頻次最高的關(guān)鍵詞。索引建立部分對(duì)情感值和關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)建立索引，便于對(duì)其檢索。熱點(diǎn)話(huà)題提取部分對(duì)當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)文本進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，發(fā)現(xiàn)大家議論的熱點(diǎn)話(huà)題。本發(fā)明在對(duì)網(wǎng)上言論進(jìn)行情感分析的基礎(chǔ)上，分析每個(gè)話(huà)題的熱度曲線和網(wǎng)民議論該話(huà)題時(shí)提到的關(guān)鍵詞，并實(shí)現(xiàn)話(huà)題搜索和熱點(diǎn)話(huà)題的提取。市場(chǎng)前景：為特定需求進(jìn)行定制，實(shí)時(shí)分析特定對(duì)象的關(guān)注熱點(diǎn)和情感傾向或特定事件在一段時(shí)間內(nèi)的情感變化趨勢(shì)，可應(yīng)用于需要關(guān)注網(wǎng)上言論的機(jī)構(gòu)或企業(yè)。
北京航空航天大學(xué)
2021-04-13
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液體分析測(cè)量超高靈敏度光纖折射率傳感器件
項(xiàng)目簡(jiǎn)介 本成果提出基于微結(jié)構(gòu)芯填充技術(shù)和非對(duì)稱(chēng)耦合理論的光纖折射率傳感器，可以檢 測(cè)水溶液等低折射率樣本的成份、含量、比例等特性，具有靈敏度高、適用液體范圍廣、 檢測(cè)極限低的特點(diǎn)。已授權(quán)發(fā)明專(zhuān)利 1 項(xiàng)（ZL201110356530.6）。 性能指標(biāo) （1）靈敏度達(dá)到 1×104 nm/RIU。 （2）檢測(cè)極限達(dá)到 1×10-7 RIU。 適用范圍、市場(chǎng)前景 適用范圍：生物、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域?qū)ξ⒘砍煞值臋z測(cè)與分析，基于溫度調(diào)諧的超靈敏度 濾波器。 市場(chǎng)前景：光纖
江蘇大學(xué)
2021-04-14
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基于低成本的機(jī)械裝備可靠性與輕量化分析
機(jī)械裝備構(gòu)件的輕量化和可靠性分析是機(jī)械裝備設(shè)計(jì)和制造永恒的主題之一，對(duì)于汽車(chē)行業(yè)來(lái)說(shuō)，輕量化意味著節(jié)能環(huán)保，高可靠性意味著更高的安全性能；而對(duì)航空航天和國(guó)防軍事裝備構(gòu)件來(lái)說(shuō)，解決輕量化和高可靠性的問(wèn)題更是迫在眉睫。機(jī)械裝備構(gòu)件的輕量化不僅對(duì)節(jié)約成本、節(jié)能減排等方面有重要作用，而且對(duì)機(jī)械裝備構(gòu)件設(shè)計(jì)和制造技術(shù)進(jìn)步有著重要的意義。本項(xiàng)目針對(duì)機(jī)械裝備在加工過(guò)程中，主軸端出現(xiàn)較大變形以及機(jī)床在快速移動(dòng)過(guò)程中立柱出現(xiàn)較大振動(dòng)的現(xiàn)象進(jìn)行分析研究，并對(duì)機(jī)床的結(jié)構(gòu)和進(jìn)給系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化分析，使得機(jī)床主軸末端在加工過(guò)程中的變形量不超過(guò)0.01mm；將機(jī)床的一階共振頻率提高約30%，同時(shí)使得機(jī)床的重量下降約10%。
上海理工大學(xué)
2021-04-13
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高能量密度鋰離子電池、固態(tài)鋰電池、電池失效分析
研究方向： 高能量密度鋰離子電池、固態(tài)鋰電池、電池失效分析。主要性能：10Ah 軟包電芯能量密度達(dá) 310~390Wh/kg，800~890Wh/L。
青島大學(xué)
2021-04-13
一種基于場(chǎng)量分析的視頻圖像顯著性檢測(cè)方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于場(chǎng)量分析的視頻圖像顯著性檢測(cè)方法，包括以下步驟：S1 獲得視頻圖像的靜態(tài)顯著性圖；S2 根據(jù)連續(xù)的視頻幀提取場(chǎng)景的光流向量場(chǎng)；S3 通過(guò)聚類(lèi)方法對(duì)光流向量場(chǎng)進(jìn)行初步分類(lèi)并找出最大分類(lèi)區(qū)塊；S4 通過(guò)每個(gè)分類(lèi)區(qū)塊與最大分類(lèi)區(qū)塊之間的對(duì)比生成差異性能量；S5 規(guī)范化差異性能量，獲得運(yùn)動(dòng)顯著性值并生成運(yùn)動(dòng)顯著性圖；S6 將該運(yùn)動(dòng)顯著性圖與所述靜態(tài)顯著性圖線性加權(quán)相加得到最終顯著性圖，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻圖像的顯著性檢測(cè)。本發(fā)明的方法綜合利用視頻場(chǎng)景的靜態(tài)特征和動(dòng)態(tài)特征來(lái)得到顯著性映射結(jié)果，特
華中科技大學(xué)
2021-04-14