|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
吹不走的球
底座尺寸400*300*70mm,模具一体成型，两端呈弧形，上翘47度，两面四角注塑有1.5mm脚垫，长度25*25mm，仪器整体高度205mm，采用DC7.5V，3A适配器给两个风箱供电，风箱使用日本进口增压式风箱，风速可达每秒8米，风箱可倾斜20度，两只风箱尺寸60*60*105mm，电源总开关型号KCD1-105 耐压400V，装有两只精密可调旋钮，型号：sh-kb-100-1W,由旋钮控制风量，使小球飞行高度3-35cm可调，小球为直径45mm的泡沫球，颜色彩绘，探究小球为什么不会被吹走。
石家庄市艾迪科教设备有限公司
2021-08-23
植物的器官实验箱
箱体为手提式一体工程塑料制作完成，外观尺寸（cm）：55*45*15主要配置及用材：托盘、解剖刀、剪子、典型根的标本、典型的茎的标本、典型的叶的标本、典型的花的标本、典型的果实标本、典型的种子标本及根、茎、叶、花、果实、种子图片等,各种器材有序嵌放于珍珠棉发泡成型的空间内。
石家庄市艾迪科教设备有限公司
2021-08-23
玉米是怎么发芽的
产品详细介绍
南宁市成青草工艺品有限公司
2021-08-23
米饭是怎么来的
产品详细介绍
南宁市成青草工艺品有限公司
2021-08-23
昆虫的成虫与幼虫
产品详细介绍
南宁市成青草工艺品有限公司
2021-08-23
探索勾股定理的材料
产品详细介绍探索勾股定理的材料
宁波舜盈机电科技有限公司
2021-08-23
南京农业大学资环院沈其荣院士团队揭示了植物残体自然腐解的“分解者-剥削者”互作模型
该研究通过模拟不同复杂度的植物残体分解环境，结合传代演化实验、多组学分析、系统生物学模拟和合成微生物群落实验，系统揭示了细菌与真菌在植物残体分解过程中的生态角色分化及互作机制，提出了“真菌主分解-细菌主剥削”的互作模型。
南京农业大学
2025-03-06
精轧负荷分配优化设计与模型自适应技术研究
小试阶段/n项目已解决的关键技术问题和技术创新点：1.提出了精轧变形抗力模型新型“九宫格”自适应学习方法，在“轧制温度*变形速率”参数空间上布置多个特征点，对参数空间上与当前轧制工况位置相邻的 9 个特征点进行加权插值，获得空间任意均连续的自学习参数，它是位置坐标的函数，打破了原来的“自学习系数与层别一一对应”的关系，使自学习系数精确到工作点坐标，解决了 原有的不同层别的自学习参数相互不关联、跳跃大、不连续等问题。新方法上线后，应用效果非常明显，每月带钢因厚度超差导致的预封锁量从投用前的 45 块/
武汉科技大学
2021-01-12
轧机过程控制数学模型与轧制稳定性技术
小试阶段/n轧机过程控制数学模型与轧制稳定性技术直接影响带钢产品质量与生产成本。该技术在结合生产工艺与设备控制技术的基础上，综合现代控制理论、数学建模和人工智能技术，形成完整的轧线关键模型与轧制稳定性控制技术，已在宝钢、梅钢、涟钢等国内多条大型热连轧生产线上成功在线应用。发表核心期刊论文30多篇，授权、受理发明专利30余项，软件著作权3项。。关键技术：1）高精度轧制设定模型与尺寸控制。高精度带钢厚度控制技术：包括高精度轧制力能模型、全线一体化分布式温度模型、辊缝模型，保证高精度的头部设定；高精度AG
武汉科技大学
2021-01-12
一种目标的数字化模型生成与驱动技术
1.痛点问题
本项预期成果是解决复杂场景中目标三维数据重建、驱动的关键技术。
针对实际应用中复杂运动场景，例如刚性运动的交通工具，变形移动行人等，传统的运动结构恢复方法在进行场景深度求解时无法确定每个单元结构的相对尺度，导致无法对复杂运动场景进行重建。在现有的深度估计、语义分割、位姿估计等相关技术，存在识别精度低、提取不到关键信息、应用场景单一等问题，无法满足大尺度场景应用的需求。
2.解决方案
本项目成果提出了一套面向目标、人体深度数据重建技术，有效实现对复杂运动场景下人、物的深度重建与驱动，有效解决现实场景目标的数字化模型生成与虚拟场景下的驱动映射问题。提出多模态采集、时空复用编码摄像方法，获取大景深、高时空分辨、丰富的精确场景视觉信息，基于超像素关系分析的深度重建方法，包括目标超像素分割，图像帧匹配，运动关系判定，通过时序传播与概率模型更新实现实时深度重建，提高最终三维重建模型的稠密度、鲁棒性、一致性和准确度。构建了基于深度卷积神经网络的目标实例检测与位姿估计框架，从目标对象观测图片提取其分割掩码并不断迭代更新，输入深度卷积神经网络进而得到目标6D位姿估计并进行迭代改进，从而实现目标在动态复杂场景下的位姿还原，克服了在光照、姿态变化、遮挡等不良因素环境下的目标位姿不准确问题，确保了目标6D位姿估计的鲁棒性与准确性。
合作需求
寻求在元宇宙、数字城市、自动驾驶、AR/VR、机器人、制造业等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推广本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。
清华大学
2022-07-14