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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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多參數(shù)模型指導(dǎo)的迭代提取血管造影圖像運(yùn)動(dòng)參數(shù)的方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種多參數(shù)模型指導(dǎo)的迭代提取血管造影圖像運(yùn)動(dòng)參數(shù)的方法，包括：從造影圖序列的醫(yī)學(xué)圖像中自動(dòng)選取 I 個(gè)血管結(jié)構(gòu)特征點(diǎn)，并分別對(duì)這些特征點(diǎn)在整個(gè)造影圖序列中進(jìn)行自動(dòng)跟蹤，以得到每個(gè)特征點(diǎn)的跟蹤序列，利用離散傅里葉變換對(duì)每個(gè)特征點(diǎn)的跟蹤序列進(jìn)行處理，以生成離散傅里葉變換結(jié)果 Si(k)，初始化迭代參數(shù) j＝0，并獲取離散傅里葉變換結(jié)果 Si(k)中各頻點(diǎn)的幅度和頻率范圍，在各頻點(diǎn)的幅度和頻率范圍中對(duì)該頻點(diǎn)的跟
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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一種從虎杖中提取純化白藜蘆醇的新方法
技術(shù)原理 ：白藜蘆醇，具有抗癌、抗衰老、抗血小板聚集等重要的生 理活性。主要存在于葡萄、虎杖、藜蘆等植物中。研究表明，虎杖及葡萄 中白藜蘆醇及其白藜蘆醇甙的含量最高。 該新方法將虎杖提取物中白藜蘆 醇甙通過(guò)酸催化水解反應(yīng)富集出來(lái)， 而后將富集產(chǎn)物以一定配比上預(yù)先處 理好的大孔吸附樹(shù)脂柱進(jìn)行分離純化，用水和乙醇洗脫，以薄層色譜法跟 蹤檢測(cè)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)純度好、收率高的一種從虎杖中提取白藜蘆醇的方法。
南昌大學(xué)
2021-04-14
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造紙黑液中有機(jī)質(zhì)提取與廢水低成本處理工藝
成果簡(jiǎn)介造紙工藝中的高濃度廢水成分復(fù)雜、 有機(jī)質(zhì)極高， 難以達(dá)標(biāo)處理， 導(dǎo)致部分中小型企業(yè)直接排放， 造成極大的環(huán)境污染問(wèn)題。 所提出的復(fù)配混凝沉降+空氣催化氧化+兩級(jí)電催化氧化處理技術(shù)， 可以實(shí)現(xiàn)有機(jī)質(zhì)的有效提質(zhì)， 達(dá)成水資源和有機(jī)質(zhì)的返生產(chǎn)循環(huán)消納或是商品化高效利用目的。成熟程度和所需建設(shè)條件已完成實(shí)驗(yàn)室研發(fā)， 如下圖所示； 在現(xiàn)有廢水處理設(shè)備基礎(chǔ)上加以改進(jìn)即可。
安徽工業(yè)大學(xué)
2021-04-14
一種四分之一雙波片相位延遲器
本發(fā)明公開(kāi)了一種四分之一雙波片相位延遲器，可在紫外、可 見(jiàn)及近紅外的波段范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)消色差，其特征在于，該雙波片相位延 遲器由兩個(gè)同種材料或者不同材料的四分之一零級(jí)波片構(gòu)成，該兩零 級(jí)波片沿光軸平行布置，且兩光軸夾角為 45°，其中，所述兩個(gè)四分 之一零級(jí)波片的中心波長(zhǎng)在波段范圍內(nèi)，且滿(mǎn)足使得兩零級(jí)波片組成 的雙波片在該波段范圍內(nèi)各波長(zhǎng)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的相位延遲量δe(λ)與理想相 位延遲量值π/2 之間差值的最大值取得最小值。與現(xiàn)有的雙波片相比， 該相位延遲器將兩個(gè)零級(jí)波片光軸按 45°組合，而不是 90°，得到的 雙波片相位延遲器在全波段內(nèi)有更好的消色差等特性，能夠滿(mǎn)足光譜 橢偏測(cè)量等寬光譜光學(xué)系統(tǒng)的使用要求。
華中科技大學(xué)
2021-04-11
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高含鹽廢水零排放(ZLD)與分質(zhì)結(jié)晶資源化處理關(guān)鍵技術(shù)
小試階段/n隨著經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，國(guó)內(nèi)工業(yè)高含鹽廢水的減排壓力日益增大，不少?gòu)U水中所含無(wú)機(jī)鹽還具有回收利用的價(jià)值，直接排放不僅導(dǎo)致水環(huán)境污染，而且還造成鹽資源的浪費(fèi)。針對(duì)目前工業(yè)高含鹽廢水零排放(ZLD)處理過(guò)程中存在的回收鹽產(chǎn)品純度低、重金屬和有機(jī)物雜質(zhì)含量高、過(guò)程能耗高和穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)周期短等問(wèn)題，研究開(kāi)發(fā)了高含鹽廢水分質(zhì)結(jié)晶及資源化提取關(guān)鍵技術(shù)，通過(guò)石灰乳化學(xué)沉淀+改性生物炭吸附+膜分離(或多效蒸發(fā)或蒸汽再壓縮MVR)濃縮+分質(zhì)結(jié)晶等耦合處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)工業(yè)高含鹽廢水“零排放(ZLD)”，回收得到的水可
武漢科技大學(xué)
2021-01-12
一種基于開(kāi)關(guān)非局部全變分的椒鹽噪聲污染圖像濾波方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于開(kāi)關(guān)非局部全變分的椒鹽噪聲污染圖像濾波方法，包括以下步驟：通過(guò)一個(gè)二階段的形態(tài)學(xué)檢測(cè)算子對(duì)噪聲污染圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到參考圖像和噪聲標(biāo)志位。基于噪聲標(biāo)志位，再用改進(jìn)的非局部全變分方法對(duì)參考圖像進(jìn)行濾波，以得到去噪后的圖像。本發(fā)明可以有效檢測(cè)圖像的噪聲分布情況，產(chǎn)生很低的漏檢率和誤檢率。此外，本發(fā)明基于參考圖像，能精確計(jì)算兩個(gè)圖像塊之間的相似度，可在有效抑制椒鹽噪聲的同時(shí)很好地保護(hù)圖像邊緣和紋理等細(xì)節(jié)信息，其提供的峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似度優(yōu)于現(xiàn)有椒鹽噪聲濾波方法。
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于和聲搜索算法的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于和聲搜索算法的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路 由方法，包括:(1)全局信息的傳遞和匯聚，獲得全局信息，并將其傳 遞到匯聚節(jié)點(diǎn);(2)匯聚節(jié)點(diǎn)通過(guò)全局信息對(duì)整個(gè)傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò) 分簇路由的優(yōu)化計(jì)算與配置;(3)普通傳感器節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)采集和處理應(yīng)用 信息，將其處理成數(shù)據(jù)包，轉(zhuǎn)發(fā)到簇頭節(jié)點(diǎn)，簇頭節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合， 并向下一跳簇頭節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)包;(4)下一跳簇頭節(jié)點(diǎn)接收到數(shù)據(jù)包后， 將自身剩余能量信息加入到數(shù)據(jù)包中，并按照數(shù)據(jù)包中的最優(yōu)路由， 繼續(xù)向下一跳簇頭節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包。本發(fā)明的方法解決了無(wú)線(xiàn)傳
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種四分之一雙波片相位延遲器
本發(fā)明公開(kāi)了一種四分之一雙波片相位延遲器，可在紫外、可見(jiàn)及近紅外的波段范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)消色差，其特征在于，該雙波片相位延遲器由兩個(gè)同種材料或者不同材料的四分之一零級(jí)波片構(gòu)成，該兩零級(jí)波片沿光軸平行布置，且兩光軸夾角為 45°，其中，所述兩個(gè)四分之一零級(jí)波片的中心波長(zhǎng)在波段范圍內(nèi)，且滿(mǎn)足使得兩零級(jí)波片組成的 雙 波 片 在 該 波 段 范 圍 內(nèi) 各 波 長(zhǎng) 點(diǎn) 對(duì) 應(yīng) 的 相 位 延 遲 量 δ<sub>e</sub>(λ)與理想相位延遲量值π/2 之間差值的最大值取得最小值。與現(xiàn)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
2022世界慕課與在線(xiàn)教育大會(huì)智慧教育分論壇在北京舉行
主題為“智慧教育賦能多樣化綜合學(xué)習(xí)體系”。
中國(guó)高等教育學(xué)會(huì)
2022-12-09
一種基于眾包指紋分簇和匹配的室內(nèi)子區(qū)域定位方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種室內(nèi)子區(qū)域定位方法，包括：在給定目標(biāo)區(qū)域中設(shè)置 N 個(gè)信號(hào)源，并將目標(biāo)區(qū)域依據(jù)物理結(jié)構(gòu)劃分成 K 個(gè)子區(qū)域，終端設(shè)備接收到指紋后將其上傳到服務(wù)器構(gòu)成指紋集，當(dāng)服務(wù)器接收到的指紋集中指紋的數(shù)目達(dá)到設(shè)定閾值后，則將當(dāng)前指紋集利用分簇算法劃分成 K 個(gè)簇，并將這 K 個(gè)簇一對(duì)一地匹配到 K 個(gè)子區(qū)域中，再將各指紋簇中所有指紋的均值作為對(duì)應(yīng)子區(qū)域的區(qū)域指紋用于定位，定位時(shí)計(jì)算定位指紋和子區(qū)域指紋中所有對(duì)應(yīng)信號(hào)的差值序列，得到各差值序列的方差，并將具有最小方差的子區(qū)域?yàn)樽罱K定位結(jié)果。本發(fā)明能夠解決現(xiàn)有指紋定位技術(shù)中人工采集指紋信號(hào)以構(gòu)建指紋數(shù)據(jù)庫(kù)帶來(lái)的工作量大和異質(zhì)設(shè)備定位精度差的問(wèn)題。
華中科技大學(xué)
2021-04-11