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井蓋智能管理系統(tǒng)是基于市政管理相關(guān)部門對市政井蓋管理的需求，實(shí)現(xiàn)對井蓋區(qū)域定位信息化管理的目標(biāo)。 系統(tǒng)整體由感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層3個(gè)部分組成。感知層網(wǎng)絡(luò)平臺建立后，為市政井蓋上安裝內(nèi)嵌有各種傳感器的電子標(biāo)簽，當(dāng)其姿態(tài)、位置或狀態(tài)發(fā)生異常變化時(shí)，其上的電子標(biāo)簽通過傳感器立即感知，并向附近的基礎(chǔ)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)智能網(wǎng)關(guān)即基站發(fā)送報(bào)警信息 該報(bào)警信息通過智能網(wǎng)關(guān)上傳到監(jiān)控中心，管理人員通過系統(tǒng)管理平臺，就可以在電腦屏幕前，第一時(shí)間看到管理對象的狀態(tài)變化和報(bào)警信息，為采取行動措施極大地縮短了響應(yīng)時(shí)間，從而為這些市政井蓋提供了低成本、實(shí)時(shí)高效的監(jiān)控管理手段。 基站通過 RFID 技術(shù)接收井蓋信號，并通過Ethernet 或CDMA通信方式，將信息傳送至路燈管理中心信息中心，將前端感應(yīng)裝置編碼、編號和位置信息與 GIS 地圖結(jié)合，迅速判斷被監(jiān)控對象的位置與狀態(tài)并進(jìn)行報(bào)警，報(bào)警將通知市政部門管理中心及相關(guān)人員手持終端，可及時(shí)迅速地調(diào)動相關(guān)工作人員，及時(shí)解決故障，消除安全隱患。 系統(tǒng)還可實(shí)現(xiàn)信息錄入/導(dǎo)出功能、報(bào)警顯示功能、報(bào)警聯(lián)動功能、卡-卡聯(lián)動功能以及信息查詢統(tǒng)計(jì)功能，通過內(nèi)置的模塊對區(qū)域內(nèi)井蓋進(jìn)行數(shù)量統(tǒng)計(jì)管理，方便盤點(diǎn)清算工作。 井蓋智能管理系統(tǒng)通過將有源RFID 標(biāo)簽固定在路燈燈桿的桿體上，通過射頻識別傳輸技術(shù)將 RFID 標(biāo)簽上的井蓋信息發(fā)送到周圍的 RFID 基站上，RFID 基站接收到信息后通過 Ethernet 或CDMA網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)绞姓芾碇行钠脚_，由管理員對相關(guān)日常、報(bào)警等信息進(jìn)行及時(shí)管理。

型號： W801 產(chǎn)品型號：W801 產(chǎn)品名稱：智能鋸床 產(chǎn)品特點(diǎn)： 1、使用24V安全電壓，確保使用者的安全； 2、自動智能裝置，自動感應(yīng)開機(jī)、停機(jī)； 3、自帶透明保護(hù)罩，上下可調(diào)節(jié)距離90mm，既安全又不影響視線； 4、切割材料：木板、發(fā)泡材料、電路板、鋁塑板，有機(jī)玻璃等。適用于教學(xué)、科普、個(gè)人發(fā)明創(chuàng)造、工藝品制作等用途。

本實(shí)用新型涉及一種能區(qū)分小麥初生根、次生根的分根套管裝置，包括內(nèi)PVC管和外PVC管，內(nèi)PVC管設(shè)置在外PVC管內(nèi)部縱向中心線位置；內(nèi)PVC管頂部設(shè)有分根錐形帽，分根錐形帽頂部中間位置設(shè)有填土注水孔，分根錐形帽上部錐形側(cè)面上分布有多個(gè)種植孔；內(nèi)PVC管管壁側(cè)面分布有多個(gè)水分平衡孔。該實(shí)用新型的優(yōu)勢在于內(nèi)管頂部錐形帽的設(shè)計(jì)，既可以實(shí)現(xiàn)更好的初生根、次生根分離，又可以填土，注水；內(nèi)管壁有水分平衡孔，可以保證初生根、次生根的生長環(huán)境一致，具有分離徹底，操作方便，干擾少，苗存活率較高等優(yōu)點(diǎn)。

【發(fā) 明 人】潘林梅；郭立瑋；黃敏燕；朱華旭【技術(shù)領(lǐng)域】本發(fā)明涉及一種陶瓷膜分離的技術(shù)，特別涉及一種適用于陶瓷膜微濾中藥液體制劑的膜分離方法。【摘要】          本發(fā)明公開了一種中藥液體制劑的陶瓷膜分離在線耦合超聲方法，步驟為：藥液加壓至膜組件中，調(diào)節(jié)陶瓷膜工作壓力與溫度，打開滲透液閥門，測定單位時(shí)間內(nèi)滲透液流出量，截留液循環(huán)流回原料罐，陶瓷膜管處于功率為5～20W的超聲中，工作壓差為0.1～0.5MPa，藥液溫度范圍為5～85℃。所述的超聲由探頭式超聲發(fā)生器發(fā)生，超聲探頭進(jìn)入陶瓷膜管的深度占陶瓷膜管總長的10～90％。藥液為中藥酒類液體制劑或以水為溶劑的中藥液體制劑。可以在線控制膜污染、降低清洗頻率、顯著提高膜的分離效率。  

本發(fā)明涉及生物質(zhì)能利用技術(shù)，旨在提供一種超聲波改變濕藻細(xì)胞分形結(jié)構(gòu)促進(jìn)油脂萃取的方法。該方法包括：收獲分形維數(shù)為1.21～1.24、細(xì)胞壁厚度為0.07～0.08μm的濕藻，然后進(jìn)行超聲波輻照改性，控制超聲波輻照功率和時(shí)間使?jié)裨逯屑?xì)胞的分形維數(shù)上升為1.46～1.51，細(xì)胞壁厚度減小為0.04～0.06μm；向處理后的濕藻中加入萃取劑，進(jìn)行油脂萃取；所述濕藻細(xì)胞是指含水率在10～90％的微藻細(xì)胞的集合體。本發(fā)明利用超聲波改變濕藻細(xì)胞分形結(jié)構(gòu)促進(jìn)油脂萃取，省去了傳統(tǒng)方法中濕藻細(xì)胞的脫水干燥等高能耗步驟，通過提高藻細(xì)胞分形維數(shù)和降低細(xì)胞壁厚度，使萃取劑對細(xì)胞內(nèi)油脂的萃取效率提高到85-90％。

本發(fā)明公開了一種基于光譜擬合與差分算法的光纖傳感動態(tài)信 號解調(diào)方法，包括：掃描得到光譜紋波；對光譜紋波進(jìn)行擬合獲得靜 態(tài)光譜；將光譜紋波與靜態(tài)光譜進(jìn)行差分處理獲得差值信號；對光譜 紋波的極值點(diǎn)進(jìn)行擬合獲得上下邊緣包絡(luò)曲線；對上下邊緣包絡(luò)曲線 進(jìn)行差分處理獲得光譜變化函數(shù)，將差值信號與光譜變化函數(shù)進(jìn)行歸 一化處理，獲得去包絡(luò)后差值信號，根據(jù)掃描速度和初始波長將波長 換算為時(shí)間，獲得去包絡(luò)后時(shí)域動態(tài)信號。本方法對紋波光譜及其擬 合曲線進(jìn)行差分獲得動態(tài)信號，可以消除諸如溫度、濕度等環(huán)境干擾， 且恢復(fù)的動態(tài)

本發(fā)明公開了一種基于平面分形彈簧結(jié)構(gòu)的 RFID 電子標(biāo)簽射頻天線，其為由多個(gè)呈分形彈簧結(jié)構(gòu)的線圈段依次首尾相連形成的閉合線圈。本發(fā)明還提供了基于所述射頻天線的 RFID 電子標(biāo)簽，射頻天線附著于基板上，線圈段的彈簧伸縮方向與其處的基板區(qū)域受到的拉伸方向一致。本發(fā)明還提供了制備所述 RFID 電子標(biāo)簽的方法。本發(fā)明 RFID 電子標(biāo)簽在基板橫向和縱向分別布置有與基板拉伸方向一致的多級彈簧分形結(jié)構(gòu)的射頻天線，存在較大的變形冗余，能夠承受軸向和橫向拉伸與壓縮，具有很大的彎曲變形能力，從而使其可以貼在人體

本發(fā)明公開了一種基于差分熵和結(jié)構(gòu)相似性的圖像編碼質(zhì)量預(yù)測方法，包括步驟：步驟 1，獲取樣本圖 像序列中各樣本圖像的圖像差分熵及不同壓縮倍數(shù)下的圖像結(jié)構(gòu)相似性；步驟 2，基于步驟 1 獲取的數(shù)據(jù)， 采用線性擬合方式構(gòu)建不同壓縮倍數(shù)下圖像差分熵與圖像結(jié)構(gòu)相似性間的線性關(guān)系，即圖像編碼質(zhì)量預(yù)測模 型；步驟 3，根據(jù)待預(yù)測圖像的圖像差分熵，采用圖像編碼質(zhì)量預(yù)測模型即可獲得待預(yù)測圖像在不同壓縮倍 數(shù)下的圖像結(jié)構(gòu)相似性。本發(fā)明簡單，高效，無需消耗較大的硬件

該成果提出了一種基于空譜差分輔助核聯(lián)合稀疏表示分類的高光譜圖像分類方法。本章方法的主要創(chuàng)新性在于：1）能夠?qū)⒐庾V的差分輔助信息和原光譜特征信息有效結(jié)合。2）能夠考慮不同光譜屬性間的高階空間相關(guān)信息。3）原空譜和差分空譜核特征字典的信息通過具有混合正則的核聯(lián)合稀疏表示分類方法得到充分利用。通過在真實(shí)高光譜圖像數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)表明，該成果提出的方法能夠有效地提高高光譜遙感圖像的分類效果。 主要技術(shù)指標(biāo) 不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本與測試樣本數(shù)參閱表 1. 在該訓(xùn)練樣本集數(shù)量下的分類結(jié)果表現(xiàn)參見表 2. 相比于傳統(tǒng)分類器 SVM，OA 提高了約 20%；相比于 SOMP，OA 提高了約20%。 該成果無需使用 GPU 資源在保證精度的同時(shí)有效提升了分類的精度和效果，同時(shí)在較少訓(xùn)練樣本條件下仍能得到較好的分類精度和分類效果。 表 1. 不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本選取數(shù)量 表 2. PaviaU 大學(xué)數(shù)據(jù)下不同方法的正確率比較

本發(fā)明公開了一種低噪聲差分前置放大電路及放大器，低噪聲差分前置放大電路采用差分輸入輸出電路，對整體電路的噪聲性能起主導(dǎo)作用。由 Q1、Q2、Q3、Q4 四個(gè)并聯(lián)的 NPN 型晶體管對管和 Q5組成共射—共基放大電路。在 Q1、Q2、Q3、Q4 的基極引入無噪聲偏置電路。由電阻 R11、R16 和電容 C5 組成的電路為 Q5 提供基極偏置電壓。儀用放大器 U1、U2 對差分信號進(jìn)行放大。通過電阻 R2L(R2R)和