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XM-616大腦皮質(zhì)功能定位模型 ? XM-616大腦皮質(zhì)功能定位模型可拆分為2部件，大腦作正中矢狀切面，左側(cè)大腦半球作水平切面，并剖開顳葉顯示間腦，小腦作矢狀剖面，按不同功能部位進(jìn)行定位，并用顏色加以區(qū)別。 尺寸：自然大，21.5×17×14cm 材質(zhì)：PVC材料

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成果描述：本發(fā)明公開了一種近實(shí)時(shí)地震震源位置定位方法，包括以下步驟：地震發(fā)生后，讀取最先得到P波到時(shí)的三個(gè)臺(tái)站編號(hào)和地理坐標(biāo)，識(shí)別P波到時(shí)，兩兩求出到時(shí)差，對(duì)地震臺(tái)站的經(jīng)緯度坐標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行投影變換轉(zhuǎn)換成平面直角坐標(biāo)；對(duì)于任意兩個(gè)臺(tái)站，畫出滿足到時(shí)差的雙曲線，震中靠近先到臺(tái)站的一支上，三支雙曲線兩兩相交；根據(jù)交點(diǎn)坐標(biāo)構(gòu)成的三角形，計(jì)算三角形重心，該重心的坐標(biāo)即為震中位置初值；進(jìn)一步修訂震源位置；對(duì)觀測(cè)方程和指標(biāo)函數(shù)進(jìn)行“減元”處理；求偏導(dǎo)數(shù)，直到滿足要求為止；將最后計(jì)算結(jié)果換算成地理坐標(biāo)，此坐標(biāo)即為最終結(jié)果。本發(fā)明通過(guò)排除震中方位角和震級(jí)估算的誤差，提高了地震定位精度和定位速度。市場(chǎng)前景分析：軌道交通、地質(zhì)災(zāi)害工程領(lǐng)域。與同類成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：技術(shù)先進(jìn)，性價(jià)比較高。

綜合利用GNSS、UWB、INS、LiDAR、相機(jī)等傳感器，通過(guò)對(duì)顧及GNSS系統(tǒng)偏差的GNSS RTK/INS緊組合定位方法、GNSS/UWB/INS高精度室內(nèi)外一體化定位方法、GNSS/INS/LiDAR同步定位與構(gòu)圖方法、基于單目視覺SLAM/INS組合定位方法等一系列核心算法的研究，搭建完成基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的室內(nèi)外一體化高精度定位平臺(tái)。該平臺(tái)由硬件平臺(tái)和數(shù)據(jù)處理軟件兩部分組成，硬件平臺(tái)實(shí)現(xiàn)各類傳感器的固定、時(shí)空基準(zhǔn)統(tǒng)一以及原始觀測(cè)數(shù)據(jù)采集與解析等功能，數(shù)據(jù)處理軟件實(shí)現(xiàn)多傳感器數(shù)據(jù)融合、組合定位定姿、三維構(gòu)圖等功能。大量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該平臺(tái)在室外復(fù)雜環(huán)境、室內(nèi)外交互區(qū)域以及室內(nèi)環(huán)境下的定位精度可達(dá)20cm以內(nèi)。

成果描述：本發(fā)明公開了一種用于地震預(yù)警系統(tǒng)的實(shí)時(shí)地震震級(jí)估計(jì)方法，利用地震矩求出的矩震級(jí)，即：檢測(cè)到信號(hào)后每1秒估算出相對(duì)應(yīng)的矩震級(jí)，隨著時(shí)間增長(zhǎng)至20s左右得出與實(shí)際震級(jí)非常接近的估計(jì)震級(jí)。本發(fā)明利用地震矩從而求出的矩震級(jí)能有效克服中大型地震(M>6)中出現(xiàn)的震級(jí)飽和問題，而且地震矩與地震動(dòng)中零頻時(shí)的振幅Ω0有明確聯(lián)系，具有明確的物理意義。本發(fā)明方法具有實(shí)時(shí)性，檢測(cè)到信號(hào)后每間隔1s均能估算出相對(duì)應(yīng)的矩震級(jí)，隨著時(shí)間增長(zhǎng)至20s左右就能得出與實(shí)際震級(jí)非常接近的估計(jì)震級(jí)，能有效應(yīng)用于地震預(yù)警系統(tǒng)。市場(chǎng)前景分析：軌道交通、地質(zhì)災(zāi)害工程領(lǐng)域。與同類成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：技術(shù)先進(jìn)，性價(jià)比較高。

基于手機(jī)的人臉識(shí)別和定位的社矯人員監(jiān)管系統(tǒng)”主要功能：每天可定時(shí)和隨機(jī)方式要求社矯人員上傳個(gè)人GPS位置信息，同時(shí)進(jìn)行人臉識(shí)別和活體檢測(cè)，從而在不需要增加額外的專用硬件設(shè)備，僅借助現(xiàn)有的智能手機(jī)，便實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)社矯人員行蹤的實(shí)時(shí)監(jiān)管，并有效杜絕監(jiān)管工作中普遍存在的社矯人員“人機(jī)分離”、“冒名打卡”、“照片刷臉”等現(xiàn)象。該系統(tǒng)已與現(xiàn)有社矯系統(tǒng)（藍(lán)信、律兜）無(wú)縫對(duì)接。無(wú)人社矯廳版本已經(jīng)投入使用。

本發(fā)明公開了一種電力通信網(wǎng)故障定位方法，包括：首先預(yù)處 理歷史告警數(shù)據(jù)，得到多個(gè)重要告警屬性，并分配影響因子；建立基 分類器作為子預(yù)測(cè)模型，分別對(duì)歷史告警數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)準(zhǔn) 確率作為基分類器權(quán)重；其次，將多個(gè)基分類器分為基分類器集合， 估計(jì)得到每一組的平均權(quán)重和平均影響因子，繼而得到每一組的綜合 權(quán)重，選取綜合權(quán)重最大值，其所對(duì)應(yīng)的故障類別即為最終預(yù)測(cè)結(jié)果， 至此建立組合預(yù)測(cè)模型；利用組合預(yù)測(cè)模型對(duì)現(xiàn)有告警數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)， 得到最終的故障定位預(yù)測(cè)結(jié)果。本發(fā)明不僅解決了故障定位技術(shù)存在 的準(zhǔn)確低、反應(yīng)慢的問題，同時(shí)通過(guò)構(gòu)建的組合預(yù)測(cè)模型進(jìn)行故障定 位，顯著提高了故障定位的準(zhǔn)確性，大大縮短了故障定位的時(shí)間。

本發(fā)明公開了一種基于光圖案的室內(nèi)定位方法，包括以下步驟： (1)設(shè)置光圖案發(fā)射裝置；(2)對(duì)所述待定位目標(biāo)的光信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)；(3) 定位所述待定位目標(biāo)的位置，得到該待定位目標(biāo)距扇葉旋轉(zhuǎn)軸的距離 ρ，以及該待定位目標(biāo)相對(duì)基準(zhǔn)線的偏轉(zhuǎn)角度θ。本發(fā)明通過(guò)對(duì)光圖 案發(fā)射裝置的組成及設(shè)置、以及相應(yīng)的基于光圖案的室內(nèi)定位方法的 測(cè)量參數(shù)等進(jìn)行改進(jìn)，與現(xiàn)有技術(shù)相比能夠有效解決室內(nèi)定位精度不 高的問題，該室內(nèi)定位方法可實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)定位精度，并且定位目標(biāo)數(shù) 量多，定位范圍廣；此外，該室內(nèi)定位方法對(duì)定位目標(biāo)的硬件功能要 求不高，可大大擴(kuò)展應(yīng)用范圍。 

輸油管道的泄漏監(jiān)測(cè)是多學(xué)科交叉的綜合體現(xiàn)，涉及管道動(dòng)力學(xué)，過(guò)程控制學(xué)，流體力學(xué)，通訊、儀表、傳感器技術(shù)及軟件和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)等多方面不同領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)。由于管道材質(zhì)、油品質(zhì)量、環(huán)境差異、輸送工藝、泄漏形式等的多樣性，目前尚未有一種簡(jiǎn)單、可靠和通用的方法解決泄漏問題。因此通常根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)情況，結(jié)合多種方法進(jìn)行泄漏診斷。 項(xiàng)目來(lái)源：自行開發(fā) 現(xiàn)狀特點(diǎn)：可分辨10分鐘內(nèi)連續(xù)3次放油試驗(yàn)，很好地解決了擾流問題。當(dāng)原油泄漏量小于管道流量1%時(shí)報(bào)警；泄漏點(diǎn)定位誤差小于管道總長(zhǎng)度的1%。