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XM-164人体骨杠杆分类模型
XM-164人体骨杠杆分类模型
XM-164人体骨杠杆分类模型由头颅骨（含下颌骨）的矢状切，第1－5颈椎的矢状切，胫骨和腓骨下段、距骨、肱骨、前臂骨、手骨（示手舟骨、头状骨、第三掌骨和中指骨）等组成，根据骨杠杆类型分别将上述骨加以连接，分别贴于杠杆的支点、力点和阻力点等标签，可观察人体骨杠杆概念分类和三类骨杠杆的传递力、平衡力、省力以及增大运动幅度与速度等所起的作用。
尺寸：自然大，60×44×12cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-165人体骨关节分类模型
XM-165人体骨关节分类模型
XM-165人体骨关节分类模型将人体分为单轴关节、双轴关节、多轴关节以及屈戌关节、车轴关节、双髁状关节、鞍状关节、椭圆关节、球窝关节、杵臼关节和平面关节。
尺寸：自然大，60×44×12cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
基于 copula 函数获取风电场出力相关特性的方法
本发明公开了一种基于 copula 函数获取风电场出力相关特性的 方法，该方法根据风电场出力样本获得 M 个风电场出力的累积分布函 数和累积分布函数值；通过极大似然方法获得 copula 函数的参数；再 根据参数确定每一个 copula 函数；根据累积分布函数和累积分布函数值获得经验 copula 函数值；根据每一个 copula 函数计算累积分布函数 值对应的 copula 函数值；根据 copula 函数值和所述经验 copula 函数值 获得两者间的欧氏距离；确定欧氏距离最小所对应的 copu
华中科技大学
2021-04-14
天雁TY-82MS-3A函数计算器
欢迎来电洽谈： 15323758534 QQ：2793177994 韦先生
深圳市天雁电子有限公司
2021-08-23
小学生计算器函数计算器
主要功能：1.24小时时间设定
2.1900年到2099年日期调设
3.计时器、时间运算、10位四则运算
4.求倒数、求平均数、圆周率计算
5.平方及开方运算、百分比计算
6.分数简化计算、假分数、带分数转换
7.分数按书写方式习惯显示
8.分数与小数转换
9.手动自动关机功能
产品规格：
规格尺寸：13.5CM（长）*7CM（宽）*1.1CM（高）
此产品符合国标，行标JY/T0382-2007 硅胶按键。
深圳市天雁电子有限公司
2021-08-23
通用目标细分类检测方法研究与对抗样本攻防
利用图像处理和机器学习技术，在多分类，样本不均匀条件下，对类型接近的目标进行识别与检测；在弱监督，无监督条件下对大数据集的目标自动分类识别技术；对目标识别算法的通用攻击和通用防御算法。
东南大学
2021-04-11
静止悬浮式激光散射法 血细胞分类计数系统
快速、准确的自动血细胞分类计数仪对减轻医生的劳动强度、提高测量准确度有着积极的意义。现有的各种自动血细胞分类仪各有优缺点，较先进的激光流式细胞仪价格昂贵，结构复杂，而且容易发生堵塞等现象，维护麻烦。本系统是基于静止悬浮式的原理，从原理上克服了流式细胞仪的缺陷。利用这种方法对血细胞进行分类计数，不需要固定和染色，不需要导电介质，更不需要昂贵的流式装置，可以方
西安交通大学
2021-01-12
基于形态稀疏协同表示的高光谱遥感图像分类
本成果属于高光谱图像信息处理技术，为高光谱遥感图像分类方法。首先对高维高光谱图像提取第一主成分特征图，并利用结构元素对主成分特征图进行多维的空间结构特征提取，结合提取的形态学特征与原始光谱特征，利用联合稀疏表示算法将同一空间区域中的像元联合进行稀疏系数矩阵的求解，最终通过最小残差判断准则确定像元类别。这种方法有效地并且充分的挖掘了高光谱遥感图像中的空间信息、形态信息和光谱信息。考虑到稀疏表示方法在迭代求解稀疏向量时的耗时性与对非线性数据的不可分性，进一步提出了基于差分形态学核协同表示的高光谱遥感图像分类算法。该成果方法通过核化的协同表示分类算法避免了优化求解的耗时性，同时克服了高维特征空间下数据的线性不可分性。算法首先通过差分形态学方法在高光谱遥感图像的主成分分析图上进行空间特征提取，并通过核变换方法将新特征字典投影到高维的线性核特征空间，最后利用核化协同表示算法的高效性对高光谱图像进行分类。
主要技术指标
University of Pavia 通过 ROSIS-03 传感器记录，该图像捕获了意大利帕维亚的帕维亚大学周围的市区。图像尺寸为 610×340×103，空间分辨率为 1.3 m / 像素，光谱覆盖范围为 0.43 至 0.86μm。该图像考虑了九个类别。其具有 42776 个标记样本。每类取 50 个有标记样本共 450 个样本作为训练样本。
请参阅表 1，本方法提出的高光谱图像分类方法，相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 18%；相比于 JSRC，OA 提高了约 5%；同时参阅表 2，展示了本成果方法的时间运行效率与相关方法的比较。该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果。
表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果
表 2 不同数据集上时间运行对比实验结果
西安电子科技大学
2023-03-14
一种基于纹理基元的遥感图像分类方法
本发明公开了一种基于纹理基元的遥感图像分类方法，包括：·741·选取典型地物的遥感图像作为第一训练集和第二训练集；提取第一训练集中同类地物图像的邻域特征向量并聚类形成纹理基元，不同地物的纹理基元组成纹理基元字典；利用纹理基元字典对第二训练集中图像的邻域特征向量进行标记，并对中心像素进行分箱，统计各个图像的中心像素-纹理基元二维联合分布，形成纹理模型库；将待分类的图像划分成超像素，经拉普拉斯校准后统计各超
华中科技大学
2021-04-14
一种基于分类的社会化推荐方法
本发明公开了一种基于分类的社会化推荐方法，包括：构造用 户对分类的评分矩阵：根据用户对项目的评分数据和项目的分类信息， ·957·构造初始用户分类矩阵；对初始用户分类矩阵做归一化处理，并使用 矩阵分解方法重构用户分类矩阵；由用户的好友信息构造用户好友之 间的信任度；根据用户分类矩阵中用户对项目所属分类的评分、使用 社会化模型预测得到的用户对项目的评分以及用户好友之间的信任 度，使用随机梯度下降法学习得到模型的参数，从
华中科技大学
2021-04-14