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一種內(nèi)部集成前置泵的柱塞式液壓電機(jī)泵
本發(fā)明公開了一種內(nèi)部集成前置泵的柱塞式液壓電機(jī)泵，包括 電機(jī)轉(zhuǎn)子、缸體、多個(gè)柱塞、斜盤組件、配流閥組件、前置泵組件、 軸承和止推盤，其中，缸體兩端設(shè)有臺階軸，臺階軸端部安裝有出水 端，臺階軸內(nèi)部設(shè)計(jì)的出水通孔與出水端開設(shè)的出水口連通，兩臺階 軸嵌套于對稱分布的軸承中，一端的臺階軸安裝有止推盤，止推盤內(nèi) 嵌于軸承座和出水端，在缸體一端內(nèi)的進(jìn)水流道內(nèi)集成安裝有前置泵 組件，前置泵通過配流閥連通柱塞腔，工作介質(zhì)在柱塞腔內(nèi)增加壓力 后，再由兩個(gè)出水端排出。本發(fā)明中的內(nèi)部集成前置泵的柱塞式液壓電機(jī)泵，散熱性能優(yōu)異，高速旋轉(zhuǎn)無氣穴，振動(dòng)和噪音較小，工作介 質(zhì)可為水或者油。
華中科技大學(xué)
2021-04-11
共焦白光偏振干涉的多層透明介質(zhì)厚度測量裝置和方法
本發(fā)明屬于白光干涉測厚領(lǐng)域，并公開了共焦白光偏振干涉的 多層透明介質(zhì)厚度測量裝置和方法。包括被測物、第三透鏡、第二透 鏡、第二小孔構(gòu)成共焦結(jié)構(gòu)，平行白光經(jīng)第二棱鏡后，一束作為測量 光束經(jīng)第三透鏡匯聚到被測表面，另一束作為參考光束經(jīng)過多次反射 后與從被測表面反射回來的測量光束發(fā)生干涉，在第二棱鏡和第二透 鏡之間設(shè)置提高干涉條紋的對比度的可旋轉(zhuǎn)偏振片，實(shí)現(xiàn)在第一圖像 傳感器上形成高對比度干涉條紋。本發(fā)明還公開了利用上述裝置進(jìn)行 測量的方法。
華中科技大學(xué)
2021-04-14
基于幾何誤差補(bǔ)償和測距調(diào)整提高車床加工精度的方法
本發(fā)明公開了基于幾何誤差補(bǔ)償和測距調(diào)整提高車床加工精度 的方法。通過激光干涉儀對導(dǎo)軌運(yùn)動(dòng)過程進(jìn)行測量，得出導(dǎo)軌在 Z 軸 的直線度和 X 軸的定位誤差;由激光位移傳感器測量刀具和被加工軸 的距離，再通過誤差辨識算法來計(jì)算真實(shí)的平行度誤差;通過誤差補(bǔ) 償和調(diào)整的方法減小各誤差項(xiàng)。本方法由誤差辨識算法來計(jì)算刀具相 對工件軸的平行度誤差，通過激光位移傳感器和激光干涉儀測得的各 項(xiàng)誤差，并進(jìn)行誤差補(bǔ)償和調(diào)整的方法來提高精度，具有精度高，加工效率高等優(yōu)點(diǎn)。
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種整合生理參數(shù)監(jiān)測的平衡功能測評裝置及方法
本發(fā)明公開了一種整合生理參數(shù)監(jiān)測的人體平衡功能測評裝置及方法。人體平衡功能測評裝置包括擺動(dòng)幅度測量模塊、生理參數(shù)測量模塊和終端模塊；擺動(dòng)幅度測量模塊用于測量人體的重心變化；生理參數(shù)測量模塊用于測量人體的生理參數(shù)；終端模塊用于綜合前兩個(gè)模塊的測量數(shù)據(jù)來評判人體平衡功能。本發(fā)明通過在三維空間內(nèi)測量人體重心的變化幅度，可以準(zhǔn)確得到平衡功能測量結(jié)果；通過測量雙側(cè)手臂與軀干部位在翻轉(zhuǎn)方向的夾角，得到人體重心在翻轉(zhuǎn)方向的精確變化幅度，提高了測量裝置的靈敏性；
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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27位點(diǎn)單泛素分子降低樹突狀細(xì)胞免疫功能的方法
27位點(diǎn)單泛素分子降低樹突狀細(xì)胞免疫功能的方法，涉及基因工程技術(shù)領(lǐng)域。27位點(diǎn)單泛素分子是只保留27位賴氨酸的泛素分子，從小鼠骨髓中分離得到樹突狀細(xì)胞，用27位點(diǎn)單泛素分子預(yù)處理骨髓來源樹突狀細(xì)胞，再進(jìn)行體外過繼免疫，最后進(jìn)行酶聯(lián)免疫斑點(diǎn)實(shí)驗(yàn)和流式細(xì)胞術(shù)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)證明，處理后的樹突狀細(xì)胞抗原提呈能力明顯降低，其抗原特異性CTL誘生能力也降低；27位點(diǎn)單泛素分子可降低樹突狀細(xì)胞轉(zhuǎn)輸受體內(nèi)淋巴細(xì)胞產(chǎn)生IFN?γ、穿孔素、顆粒酶B的能力。27位點(diǎn)單泛素分子抑制轉(zhuǎn)輸受體脾細(xì)胞產(chǎn)生穿孔素和顆粒酶B由溶酶體途徑實(shí)現(xiàn)。
廈門大學(xué)
2021-01-12
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一種基于顯著圖的多標(biāo)簽圖像識別系統(tǒng)
本發(fā)明提供一種基于顯著圖的多標(biāo)簽圖像識別系統(tǒng)，包括裁剪圖像的圖像預(yù)處理模塊，由此得到特征圖的特征提取模塊，根據(jù)特征圖得到置信度分?jǐn)?shù)以及分類權(quán)重的分類模塊，通過訓(xùn)練控制模塊控制訓(xùn)練模塊對置信度分?jǐn)?shù)以及特征圖處理得到損失函數(shù)對特征提取模塊以及分類模塊更新，最終識別控制模塊將自然場景圖像經(jīng)過圖像預(yù)處理模塊、更新得到的特征提取模塊以及分類模塊得到置信度分?jǐn)?shù)通過判斷出自然場景圖像標(biāo)簽。因此本實(shí)施例提供的多標(biāo)簽圖像識別系統(tǒng)根據(jù)多標(biāo)簽分類損失函數(shù)以及多標(biāo)簽分布損失函數(shù)迭代能夠在多標(biāo)簽圖像識別過程中減少復(fù)雜背景和物體形變的干擾，避免受到遮擋、光照、視點(diǎn)等的干擾并提高多標(biāo)簽圖像識別的準(zhǔn)確率。
復(fù)旦大學(xué)
2021-01-12
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城市大跨度雙連拱隧道穿越破碎山體的穩(wěn)定性研究
該項(xiàng)目針對南京市內(nèi)環(huán)東西九華山隧道開展的工程科研，由于該隧道圍巖較差，大斷面的雙連拱隧道在城市中較少釆用，且屬于典型的淺埋隧道，穿越過程的穩(wěn)定性是該工程的關(guān)鍵技術(shù)。釆用理論分析、數(shù)值模擬、現(xiàn)場監(jiān)測等手段，對九華山隧道穿越過程中對地面的明城墻、人防工程等的影響進(jìn)行實(shí)時(shí)分析、超前分析，指導(dǎo)現(xiàn)場施工。
南京工程學(xué)院
2021-01-12
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一種真雙極柔性直流輸電系統(tǒng)的站級控制方法
本發(fā)明公開了一種對真雙極系統(tǒng)的站級控制策略，換流站正、負(fù)兩極換流器獨(dú)立控制、運(yùn)行，提高直流輸電系統(tǒng)靈活性和可靠性，徹底解決原有系統(tǒng)中換流站與無源網(wǎng)絡(luò)或孤島新能源交流網(wǎng)絡(luò)相連時(shí)失去有功功率調(diào)節(jié)能力、換流站與有源交流網(wǎng)絡(luò)相連時(shí)正、負(fù)極電網(wǎng)間潮流不可調(diào)等問題。換流站與無源網(wǎng)絡(luò)相連時(shí)，具有調(diào)節(jié)正、負(fù)極直流線路功率的能力；換流站與孤島新能源交流網(wǎng)絡(luò)相連時(shí)，具有調(diào)節(jié)正、負(fù)極直流線路功率的能力；換流站與有源交流網(wǎng)絡(luò)相連時(shí)，通過換流站調(diào)節(jié)正、負(fù)極電網(wǎng)間潮流。
東南大學(xué)
2021-04-11
蜂海綿骨針作為一種新型生物醫(yī)學(xué)材料的應(yīng)用
蜂海綿骨針（Sponge Haliclona sp.Spicules,SHS）是一種呈游離的雙尖針狀結(jié)構(gòu)，其末端尖銳，尺寸穩(wěn)定，機(jī)械強(qiáng)度高，可刺入角質(zhì)層打開皮膚屏障，并長時(shí)間滯留于皮膚角質(zhì)層形成大量持續(xù)存在的微通道，從而提高生物大分子藥物的經(jīng)皮吸收。蜂海綿骨針作用與皮膚后，皮膚角質(zhì)層屏障可逐漸自愈，不會(huì)對皮膚造成嚴(yán)重的創(chuàng)傷。蜂海綿骨針使用的劑量非常靈活，促滲強(qiáng)度也可以通過使用方式進(jìn)行靈活調(diào)整，還可以應(yīng)用于不同面積的病灶部位。此外，通過聯(lián)合脂質(zhì)體、表面修飾等方式，蜂海綿骨針皮膚促滲效果及范圍顯著提高與擴(kuò)大，因此蜂海綿骨針非常有潛力成為一種新型的藥用輔料，作為一種新型微針用于皮膚給藥的物理促滲，應(yīng)用于經(jīng)皮給藥系統(tǒng)、經(jīng)皮疫苗制劑及醫(yī)學(xué)美容等領(lǐng)域。
廈門大學(xué)
2021-01-12
一種基于貝葉斯優(yōu)化的漏洞補(bǔ)丁定位方法
本發(fā)明屬于網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于貝葉斯優(yōu)化的漏洞補(bǔ)丁定位方法。本發(fā)明針對PatchScout工具的漏洞?代碼提交關(guān)聯(lián)度排序算法作出改進(jìn)，以提升其在開源軟件漏洞安全補(bǔ)丁定位方面能力。本發(fā)明在PatchScout漏洞信息提取與特征生成、RankNet排序生成初始概率的基礎(chǔ)上，通過貝葉斯優(yōu)化動(dòng)態(tài)調(diào)整RankNet模型的超參數(shù)；使用高斯過程模型進(jìn)行超參數(shù)優(yōu)化，以最小化損失函數(shù)；在反復(fù)迭代與參數(shù)調(diào)整之后，最終獲得性能優(yōu)秀的排序模型。本發(fā)明方法顯著提高了模型的精確度與召回率，有效縮小了搜索范圍，對收斂速率有明顯改善，在安全補(bǔ)丁識別的不平衡數(shù)據(jù)集問題中體現(xiàn)出良好的性能，為開源漏洞補(bǔ)丁定位提供了可靠的技術(shù)支持。
復(fù)旦大學(xué)
2021-01-12