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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
中國(guó)高等教育學(xué)會(huì)關(guān)于召開(kāi)第三屆數(shù)字時(shí)代創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育研討會(huì)的通知
黨的二十大擘畫(huà)了中國(guó)式現(xiàn)代化的偉大藍(lán)圖，正式宣告我國(guó)已進(jìn)入創(chuàng)新型國(guó)家的行列。作為中國(guó)式教育現(xiàn)代化的有機(jī)組成，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育現(xiàn)代化是聯(lián)結(jié)“科技、教育和人才”的核心樞紐。加快實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育現(xiàn)代化不僅是實(shí)現(xiàn)中國(guó)式教育現(xiàn)代化的自身之需，更是通往中國(guó)式現(xiàn)代化的必由之路。
中國(guó)高等教育學(xué)會(huì)
2023-09-22
Aigtek西安安泰電子 ATG-2000系列功率信號(hào)源 可輸出正弦波、方波、三角波、脈沖波
西安安泰電子科技有限公司
2022-06-01
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一種基于譜隨機(jī)有限元模型的隨機(jī)動(dòng)載荷識(shí)別方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于譜隨機(jī)有限元模型的隨機(jī)動(dòng)載荷識(shí)別方法。本發(fā)明的方法包括步驟：Ｓ１、對(duì)含不確定性參數(shù)的結(jié)構(gòu)開(kāi)展同工況下多次模態(tài)試驗(yàn)，建立不確定性系統(tǒng)的譜隨機(jī)有限元模型；Ｓ２、測(cè)量隨機(jī)動(dòng)載荷作用下含不確定性參數(shù)結(jié)構(gòu)的隨機(jī)動(dòng)響應(yīng)樣本；Ｓ３、利用隨機(jī)動(dòng)響應(yīng)樣本均值識(shí)別結(jié)構(gòu)上所受隨機(jī)動(dòng)載荷的均值；Ｓ４、利用識(shí)別的隨機(jī)動(dòng)載荷均值求解僅考慮系統(tǒng)參數(shù)不確定性時(shí)的結(jié)構(gòu)隨機(jī)動(dòng)響應(yīng)協(xié)方差；Ｓ５、計(jì)算僅考慮動(dòng)載荷隨機(jī)性引起的隨機(jī)動(dòng)響應(yīng)協(xié)方差的近似值；Ｓ６、識(shí)別獲取隨機(jī)動(dòng)載荷的統(tǒng)計(jì)特征。本發(fā)明能夠同時(shí)考慮了動(dòng)載荷和系統(tǒng)參數(shù)的不確定性，利用實(shí)測(cè)結(jié)構(gòu)動(dòng)響應(yīng)樣本，識(shí)別結(jié)構(gòu)系統(tǒng)上作用隨機(jī)動(dòng)載荷的統(tǒng)計(jì)特征。
東南大學(xué)
2021-04-11
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煉油主體裝置分餾塔頂離子平衡模型及中和劑評(píng)選技術(shù)研究
技術(shù)成熟度1)通過(guò)中和劑評(píng)選技術(shù)優(yōu)選得到的中和劑復(fù)配配方，與煉廠中現(xiàn)行的配方 比較后發(fā)現(xiàn)，新配方可以獲得綜合性能更為優(yōu)越的中和劑。2)依據(jù)離子平衡模型技術(shù)開(kāi)發(fā)的軟件，針對(duì)裝置污水罐 pH 的計(jì)算與實(shí)際值 誤差大部分在 3%以下，最大誤差不超過(guò) 10%.3)由預(yù)測(cè)模型中獲得的銨鹽結(jié)晶趨勢(shì)預(yù)估情況，與實(shí)際生產(chǎn)中塔頂?shù)膶?shí)際 腐蝕情況基本吻合。
西安交通大學(xué)
2021-04-11
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一種鋰電池分?jǐn)?shù)階變階等效電路模型及其辨識(shí)方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種鋰電池分?jǐn)?shù)階變階等效電路模型及其辨識(shí)方法,包括運(yùn)行時(shí)間電路及電池IV特性電路,電池IV特性電路中的電容采用變階的分?jǐn)?shù)階電容.本發(fā)明將二階RC電路模型推廣到非整數(shù)階,并基于最小二乘法辨識(shí)不同SOC處的模型參數(shù)和分?jǐn)?shù)階階數(shù),從而獲得一個(gè)根據(jù)SOC變階的分?jǐn)?shù)階等效電路模型.分?jǐn)?shù)階的引入實(shí)現(xiàn)了模型階數(shù)的連續(xù)變化,使得模型更加穩(wěn)定,動(dòng)態(tài)性能更優(yōu),精度更高;分?jǐn)?shù)階的變階實(shí)現(xiàn)了模型更多的自由度,更大的柔性和新意.由于未增加RC網(wǎng)絡(luò)的個(gè)數(shù),本發(fā)明的分?jǐn)?shù)階模型有效解決了模型準(zhǔn)確性和實(shí)用性之間的矛盾,適用于電池的各種工況,具有較高的實(shí)用價(jià)值,為SOC的精確估計(jì)提供了一個(gè)精確且易實(shí)現(xiàn)的電池模型。
山東大學(xué)
2021-04-13
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一種適用于多道次壓縮的本構(gòu)模型的建立方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種適用于多道次壓縮的本構(gòu)模型的建立方法， 目的在于提供一種測(cè)定多道次壓縮過(guò)程中的本構(gòu)模型的方法，解決現(xiàn) 有技術(shù)存在的多道次壓縮帶來(lái)再結(jié)晶引起的應(yīng)力軟化原有本構(gòu)模型的 影響問(wèn)題。本發(fā)明既能反應(yīng)材料在多道次壓縮過(guò)程中的微觀組織演變， 也能描述宏觀的材料流動(dòng)行為，適用于多道次壓縮過(guò)程的物理基和唯 像型結(jié)合的本構(gòu)模型。與現(xiàn)有技術(shù)相比，使用本發(fā)明得到的本構(gòu)模型 與實(shí)際的工藝過(guò)程相符。通過(guò)實(shí)際檢測(cè)證明，該方法不僅適
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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一種基于替代模型空間映射技術(shù)的成品帶通濾波器調(diào)試技術(shù)
微波濾波器是無(wú)線通信基站和衛(wèi)星通信系統(tǒng)的關(guān)鍵器件，被廣泛應(yīng)用于衛(wèi)星系統(tǒng)和無(wú)線通信系統(tǒng)的射頻前端。在實(shí)際生產(chǎn)設(shè)計(jì)中，種種誤差導(dǎo)致設(shè)計(jì)的濾波器很難實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)指標(biāo)。成品微波/毫米波器件的后期調(diào)試在實(shí)際應(yīng)用中占據(jù)著舉足輕重的地位。傳統(tǒng)的人工成品調(diào)試工作由專(zhuān)業(yè)的調(diào)試技術(shù)工人完成，這種方式不僅耗時(shí)長(zhǎng)，且對(duì)技術(shù)工人的調(diào)試經(jīng)驗(yàn)有很高的要求，人工成本高。 一種基于替代模型空間映射技術(shù)的成品帶通濾波器調(diào)試
南方科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于自適應(yīng)邊緣檢測(cè)和映射模型的一維碼識(shí)別算法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于自適應(yīng)邊緣檢測(cè)和映射模型的一維碼識(shí) 別算法。該算法利用一維碼四個(gè)角點(diǎn)對(duì)一維碼圖片進(jìn)行投影變換，校 正一維碼圖像中可能存在的投影或者仿射變形，然后利用校正后的圖 像生成兩種掃描線，一種是基于圖像分塊的，一種是基于梯度變化的， 對(duì)于獲得的掃描線采用一種自適應(yīng)邊緣檢測(cè)算法來(lái)找到一維碼條和空 的邊緣位置，接著采用一種邊緣映射模型將獲得的邊緣位置映射到正 確的編碼位置，根據(jù)編碼位置來(lái)獲得條和空的寬度，從而依據(jù)條空的 寬度比和編碼規(guī)則求解一維碼信息。按照本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的一維碼識(shí)別算 法，能實(shí)現(xiàn)對(duì)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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一種基于形狀相關(guān)性活動(dòng)輪廓模型的超聲圖像分割方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于形狀相關(guān)性活動(dòng)輪廓模型的超聲圖像分割方法，包括以下步驟：步驟 1：針 對(duì)連續(xù)超聲圖像中病灶區(qū)域形狀變化之間的相關(guān)性信息進(jìn)行挖掘并構(gòu)建形狀相關(guān)性的低秩模型；步驟 2： 構(gòu)建基于低秩約束的活動(dòng)輪廓模型；步驟 3：構(gòu)建基于增廣拉格朗日的優(yōu)化算法用于快速計(jì)算分割結(jié)果。 本發(fā)明解決了傳統(tǒng)的基于有監(jiān)督統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的分割方法在訓(xùn)練集不足和面對(duì)超聲圖像中病灶區(qū)域邊緣模 糊和病灶區(qū)域形狀形變的情況下分割結(jié)果不準(zhǔn)確的結(jié)果。
武漢大學(xué)
2021-04-14
基于自組織映射模型云軟件性能異常錯(cuò)誤診斷方法與系統(tǒng)
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于自組織映射模型的云軟件性能異常錯(cuò)誤 診斷方法，包括：追蹤記錄待檢測(cè)的軟件在云環(huán)境中運(yùn)行時(shí)的系統(tǒng)調(diào) 用信息；分析出現(xiàn)性能異常的虛擬機(jī)上軟件運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)調(diào)用序列，劃 分每個(gè)進(jìn)程對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)調(diào)用序列；根據(jù)劃分得到的進(jìn)程系統(tǒng)調(diào)用序列 建立檢測(cè)模型，并對(duì)可疑進(jìn)程進(jìn)行異常檢測(cè)；計(jì)算出現(xiàn)異常的進(jìn)程中 最相關(guān)的系統(tǒng)調(diào)用，排序后輸出。本發(fā)明能夠準(zhǔn)確完整地記錄軟件運(yùn) 行時(shí)的行為，能夠自動(dòng)化建模并且檢測(cè)出異常的系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程
華中科技大學(xué)
2021-04-14