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XM-D026脊柱骨与脊神经的关系电动模型
XM-D026脊柱骨与脊神经的关系电动模型
XM-D026脊柱骨与脊神经的关系电动模型电动演示脊神经感觉和运动与脊髓的联系。
尺寸：50×23×87cm
材质：PVC材料+木框
标准配置：
■ XM-D026脊柱骨与脊神经的关系电动模型：1台
■ 电源线：1根
■ 说明书：1册
■ 保修卡合格证：1张
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-131B女性骨盆附盆底肌和神经模型
XM-131B女性骨盆附盆底肌和神经模型
XM-131B女性骨盆附盆底肌和神经模型显示骨盆、骨盆的韧带、盆底肌、神经和会阴等结构，共有50个部位数字指示标志及对应文字说明。
尺寸：自然大，21×30×22cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-429眼球与眼眶附血管神经放大模型
XM-429眼球与眼眶附血管神经放大模型
XM-429眼球与眼眶附血管神经放大模型可拆分为10部件，由眼眶、眼球壁、巩膜、脉络膜和视网膜、玻璃体、眼球外肌以及眼眶壁和鼻甲等组成，显示眼（包括眼球壁和内容物）、眼副器（包括眼睑、结膜、泪器和眼球外肌）以及眼的血管和神经等结构。
尺寸：放大，28×32×41.5cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-644内囊与基底神经节立体解剖模型
XM-644内囊与基底神经节立体解剖模型
XM-644内囊与基底神经节立体解剖模型可拆分为2部件，左半侧显示丘脑、尾状核、杏仁核、豆状核的形态位置及相互间的关系，右半侧显示内囊。
尺寸：放大，8×11.5×13cm
材质：玻璃钢材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
一种基于自然共享最近邻居搜索的发现簇和离群点的算法
本发明属于数据挖掘领域，尤其是涉及一种基于自然共享最近邻居搜索的发现簇和离群点的算法。其特征在于，首先对数据集进行自然最近邻居搜索，当发现数据集中没有共享最近邻居的点的数量不再变化时搜索结束，得到搜索最近邻个数n；根据提出的自然共享邻居定义，计算每个对象在n近邻下得到的自然共享最近邻居关系；然后基于共享最近邻的自然邻居搜索算法确定了每个对象的自然共享最近邻域关系，根据该自然共享最近邻居关系，对数据进行聚类和离群点判别。本发明的算法中提出一种新的共享最近邻居关系和自然邻居搜索终止条件，解决了现有算法因为自然邻居关系定义不够严密及搜索条件不够科学而引起的聚类效果不好和离群点检测精度不高的问题。
中国农业大学
2021-04-11
一种基于视觉颜色理论和同质抑制的轮廓与边界检测算法
一种基于视觉颜色理论和同质抑制的轮廓与边界检测方法，属于计算机视觉和模式识别的交叉领域，旨在从复杂的自然场景中提取目标的轮廓和边界。本发明通过研究人眼视觉信息处理机制，对视觉通路各级神经元的感受野建立数学模型，同时利用非经典感受野的调制作用来抑制纹理边缘，从而突显轮廓和边界
华中科技大学
2021-04-10
一种基于遗传算法的异构 CAD 模型数据交换的系统及方法
本发明公开了一种基于遗传算法的异构 CAD 模型数据交换的系统及方法，本发明的异构 CAD 模型数 据交换的系统包括二个部分:源端 CAD 系统和目标端 CAD 系统。同时，将异构 CAD 模型数据交换分为两 层:3D 特征参数层和 2D 草图参数层。在 3D 特征参数层，采用了直接特征映射和间接特征映射的方法实现 特征数据的交换。在 2D 草图参数层，采用直接元素映射、间接元素映射及样条映射。将 2D 草图参数层中 样条映射问题转换为样条拟合问题。创新性的将遗传算法引入到异构 CAD 数据交换领域。在遗传算法个体 的适应度计算中，引入了 Hausdroffdistance。本发明可以用于复杂模型的异构 CAD 数据交换，交换之后的 目标模型，不仅与原始模型具有极高的相似度，而且保留了原始模型的参数化特征信息。
武汉大学
2021-04-13
城市道路交通信号协调控制算法的优化研究与应用
本项成果对传统的协调控制算法进行了优化研究，可以使城市道路绿波带控制的效果得到改善，使交叉口通行效率获得提升。仿真表明，本项成果的应用可以使延误减小10%~20%。
扬州大学
2021-04-14
一种基于视觉颜色理论和同质抑制的轮廓与边界检测算法
一种基于视觉颜色理论和同质抑制的轮廓与边界检测方法，属于计算机视觉和模式识别的交叉领域，旨在从复杂的自然场景中提取目标的轮廓和边界。本发明通过研究人眼视觉信息处理机制，对视觉通路各级神经元的感受野建立数学模型，同时利用非经典感受野的调制作用来抑制纹理边缘，从而突显轮廓和边界。本发明的创新点在于将人眼颜色信息处理机制引入轮廓与边界检测模型中，通过设置不平衡的视锥输入检测出颜色和亮度边界，保持轮廓的完整性，同时考虑
华中科技大学
2021-04-14
一种基于改进二维经验模态分解算法的图像去噪方法
本发明公开了一种基于改进二维经验模态分解算法的图像去噪方法,首先，将待去噪图像经传统BEMD算法进行自适应分解得到各阶IMF后，对各个IMF的概率密度函数与待去噪图像概率密度函数之间的相似性进行测量，其次，根据相似性测量值区分出噪声主导模态函数与信号主导模态函数的边界索引值,然后，使用小波去噪算法对噪声主导模态函数进行降噪处理得到实际的图像噪声，接着，重构出与原图像具有相同信噪比的多幅图像后对其累加求平均、实现将噪声压缩到低阶IMF中，最后，使用BEMD?DT对该平均图像进行去噪处理。通过本发明方法对图像进行去噪，取得效果均好于小波降噪以及传统BEMD等降噪方法的去噪效果。
东南大学
2021-04-11