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成果與項(xiàng)目的背景及主要用途： 傳統(tǒng)的菌落計(jì)數(shù)器使用時(shí)，是將計(jì)數(shù)筆連接到主機(jī)上，打開電源開關(guān)，將培養(yǎng)皿放在白光板上，打開白光燈，用計(jì)數(shù)筆觸動(dòng)計(jì)數(shù)，LED 顯示屏顯示所計(jì)數(shù)量；計(jì)數(shù)完成可用計(jì)數(shù)筆在稿紙上暫記總數(shù)，重新開關(guān)電源，LED 顯示屏自動(dòng)歸零，二次計(jì)數(shù)與稿紙上一次總數(shù)比較，數(shù)量相同可得較準(zhǔn)確的結(jié)果。同時(shí)，按照細(xì)菌計(jì)數(shù)檢驗(yàn)規(guī)程規(guī)定，一只培養(yǎng)皿中細(xì)菌生長(zhǎng)數(shù)超過 300 個(gè)時(shí)，應(yīng)將檢驗(yàn)樣品稀釋重作，以保證計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性，所以，一般的菌落計(jì)數(shù)器儀器顯示計(jì)為三位數(shù)。 傳統(tǒng)的菌落計(jì)數(shù)方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力并且錯(cuò)誤率較大，是一種全人工操作的方法。現(xiàn)在隨著科技的進(jìn)步，菌落計(jì)數(shù)技術(shù)日趨完善。主要體現(xiàn)在配置越來越高，功能越來越全。 技術(shù)原理與工藝流程簡(jiǎn)介： 菌落自動(dòng)計(jì)數(shù)方法，包括下列步驟： 1)通過對(duì)目標(biāo)物進(jìn)行動(dòng)態(tài)視頻的檢測(cè)，判斷培養(yǎng)皿是否就位； 2)對(duì)培養(yǎng)皿進(jìn)行多次掃描拍攝取得多組原始目標(biāo)圖像； 3)對(duì)原始目標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化處理，將彩色圖像的 R、G、B 分量轉(zhuǎn)化為灰度值表 征每個(gè)像素點(diǎn)構(gòu)成的圖像； 4)依次進(jìn)行中值濾波、高斯平滑濾波的預(yù)處理，去除噪聲； 5)通過對(duì)圖像的灰度分布進(jìn)行分析，選用適合的局部閾值分割法對(duì)去除了噪聲的圖像進(jìn)行二值化； 6)去除培養(yǎng)皿邊緣確定菌落圖像范圍； 7)選用十字形四鄰域腐蝕模板，使用多次膨脹和腐蝕結(jié)合起來的迭代腐蝕方法對(duì)菌落圖像中的較大菌落進(jìn)行極限分割； 8)采用遞歸標(biāo)記的方法對(duì)連通域進(jìn)行標(biāo)記，不同的連通域被賦予不同的標(biāo)號(hào)值，最大標(biāo)號(hào)值就是該圖像中連通域的數(shù)目，從而得到菌落的數(shù)目。 應(yīng)用前景分析及效益預(yù)測(cè)： 屬于環(huán)保領(lǐng)域中污染源自動(dòng)監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種菌落自動(dòng)計(jì)數(shù)方法，包括：通過對(duì)目標(biāo)物進(jìn)行動(dòng)態(tài)視頻的檢測(cè)，判斷培養(yǎng)皿是否就位；對(duì)培養(yǎng)皿進(jìn)行多次掃描拍攝取得多組原始目標(biāo)圖像；對(duì)原始目標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化處理，將彩色圖像的 R、G、B 分量轉(zhuǎn)化為灰度值表征每個(gè)像素點(diǎn)構(gòu)成的圖像；預(yù)處理；二值化；去除培養(yǎng)皿邊緣確定菌落圖像范圍；使用多次膨脹和腐蝕結(jié)合起來的迭代腐蝕方法對(duì)菌落圖像中的較大菌落進(jìn)行極限分割；進(jìn)行菌落計(jì)數(shù)。本項(xiàng)目算法簡(jiǎn)單，速度快且能夠精確計(jì)數(shù)。 技術(shù)轉(zhuǎn)化條件：具體面議 合作方式及條件：技術(shù)轉(zhuǎn)讓或協(xié)商 

基于腦電源定位方法的人體精神狀態(tài)檢測(cè)方法，先進(jìn)行受試者的選擇，后進(jìn)行硬件連接和軟件調(diào)試，再采用基于獨(dú)立成分分析腦電信號(hào)特征提取方法進(jìn)行濾波去噪、偽跡分離和提取腦電數(shù)據(jù)特征，并在MATLAB平臺(tái)上畫出所有分量的地形圖；最后使用通過基于電偶極子理論、正逆演問題的分析以及研究頭部模型的確定，得出電偶極子的源定位方法，以應(yīng)用于腦電信號(hào)的源定位；最后對(duì)ESL的

西安交通大學(xué)能源與動(dòng)力工程學(xué)院加速器中子源低能段真空設(shè)備競(jìng)爭(zhēng)性磋商

近日，物理科學(xué)與技術(shù)學(xué)院俞云偉教授課題組在時(shí)域天文學(xué)領(lǐng)域取得了新的研究進(jìn)展，揭示了快變藍(lán)色光學(xué)暫現(xiàn)源的磁陀星統(tǒng)計(jì)性質(zhì)及其和長(zhǎng)伽馬射線暴、超亮超新星的可能內(nèi)在聯(lián)系，相關(guān)研究成果于8月22日發(fā)表于國(guó)際權(quán)威期刊《TheAstrophysicalJournalLetters》。

報(bào)道了pre-tRNA結(jié)合人源tRNA剪接內(nèi)切酶 (tRNA splicing endonuclease, TSEN) 復(fù)合物處于“預(yù)催化”和“催化后”兩種狀態(tài)的高分辨率結(jié)構(gòu)，結(jié)合體外生化，揭示了TSEN復(fù)合物識(shí)別和剪切pre-tRNA內(nèi)含子的分子機(jī)理。

本發(fā)明涉及飛機(jī)機(jī)翼變形測(cè)量領(lǐng)域，具體涉及一種飛機(jī)機(jī)翼變形測(cè)量裝置、安裝方法及測(cè)試方法，包括計(jì)算機(jī)、散斑成像系統(tǒng)與光纖陀螺慣導(dǎo)系統(tǒng)；散斑成像系統(tǒng)包括圖像采集裝置與散斑圖案，散斑圖案布置于機(jī)翼上，圖像采集裝置設(shè)于機(jī)尾，用于采集散斑圖案的變形信息，并將變形信息傳輸至計(jì)算機(jī)；光纖陀螺慣導(dǎo)系統(tǒng)包括光纖陀螺儀，光纖陀螺儀有若干個(gè)，若干個(gè)光纖陀螺儀于機(jī)身與機(jī)翼對(duì)稱分布，光纖陀螺儀通信連接于計(jì)算機(jī)，用于向計(jì)算機(jī)傳輸所測(cè)得數(shù)據(jù)信息；計(jì)算機(jī)集合散斑圖案的變形信息與光纖陀螺儀測(cè)得數(shù)據(jù)信息實(shí)現(xiàn)確定機(jī)翼變形量。其能在動(dòng)態(tài)環(huán)境下，實(shí)時(shí)高精度的測(cè)量機(jī)翼變形。

本發(fā)明公開了一種基于極點(diǎn)對(duì)稱模態(tài)分解和非局部均值方法的心電信號(hào)濾波算法，該方法包括以下幾個(gè)步驟：首先對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行極點(diǎn)對(duì)稱模態(tài)分解，得到一序列本征模態(tài)函數(shù) IMF，然后對(duì)各 IMF 進(jìn)行非局部均值濾波，再對(duì)各階 IMF 與殘差項(xiàng)進(jìn)行疊加，最后對(duì)疊加信號(hào)進(jìn)行非局部均值平滑處理，得到心電信號(hào)最終降噪結(jié)果。本發(fā)明由于采用了極點(diǎn)對(duì)稱模態(tài)分解和非局部均值濾波方法的有機(jī)結(jié)合，有效改善了傳統(tǒng)非局部均值算法在噪聲污染程度較高時(shí)易產(chǎn)生的信號(hào)削弱問題，可在有效抑制心電信號(hào)噪聲的同時(shí)很好地保護(hù)信號(hào)的尖峰等細(xì)節(jié)信息。

本發(fā)明公開了種多端柔性直流輸電系統(tǒng)的直流故障控制方法， 其通過增大直流電感值從而減小直流故障時(shí)直流電流上升率，防止 MMC 閉鎖，或者直流故障期間將 MMC 的交流電流指令值置零從而降 低橋臂電流防止 MMC 閉鎖；或者直流故障期間短期閉鎖 MMC 但不 開斷 MMC 的交流斷路器從而提高故障清除后恢復(fù)供電的速度；本發(fā) 明還公開了一種多端柔性直流輸電系統(tǒng)直流故障判斷方法，通過量測(cè) 直流電感線路側(cè)直流電壓突變率，在突變率的絕對(duì)值超過一定閾值時(shí) 即判斷發(fā)生了直流故障。本發(fā)明可防止直流故障時(shí)開斷 MMC

清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院生物醫(yī)藥與健康工程研究院馬輝教授、何宏輝副研究員團(tuán)隊(duì)與深圳市坪山區(qū)人民醫(yī)院張振宇博士團(tuán)隊(duì)開展合作，運(yùn)用偏振光學(xué)檢測(cè)方法助力中醫(yī)藥研究抗擊疫情。該合作團(tuán)隊(duì)嘗試采用自主研發(fā)的非標(biāo)記活體動(dòng)態(tài)偏振檢測(cè)技術(shù)，通過細(xì)胞和動(dòng)物模型定量評(píng)估“肺衛(wèi)防感湯”在抗2019新冠冠狀病毒過程中發(fā)揮的干預(yù)作用及機(jī)制，闡明“肺衛(wèi)防感湯”的主要有效成分，并與黃石市中醫(yī)院合作觀察“肺衛(wèi)防感湯”治療新型冠狀病毒肺炎的臨床療效。這一研究成果將為中國(guó)傳統(tǒng)醫(yī)藥治療新型冠狀病毒肺炎提供新的方案和理論依據(jù)。

本發(fā)明提供一種水質(zhì)預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，所述方法使用ARIMA自回歸積分滑動(dòng)平均模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法對(duì)水質(zhì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。本發(fā)明所述方案可以對(duì)待預(yù)測(cè)水域大量水質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，具有預(yù)測(cè)范圍大、精度高和速度快的特點(diǎn)，便于多水源監(jiān)管、水質(zhì)預(yù)警、水污染治理。