采用壓縮感知的數(shù)字全息圖編碼傳輸方法 899     

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本發(fā)明公布了一種采用壓縮感知的數(shù)字全息圖編碼傳輸方法，基于壓縮感知對(duì)數(shù)字全息圖進(jìn)行壓縮、傳輸和解碼，在小波域通過整體變分方法針對(duì)性地重構(gòu)數(shù)字全息圖，提高再現(xiàn)圖像的質(zhì)量。具體使用變化密度采樣矩陣以低于奈奎斯特定律的采樣率對(duì)數(shù)字全息圖進(jìn)行降采樣，以達(dá)到減少后續(xù)編碼傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量的目的；再通過霍夫曼無損編碼方法進(jìn)一步對(duì)采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮并編碼；迭代重構(gòu)為多級(jí)分塊迭代重構(gòu)方法。本發(fā)明相比一般測(cè)量矩陣減少測(cè)量值的方法，進(jìn)一步提高壓縮率，降低發(fā)送端的運(yùn)算量與系統(tǒng)復(fù)雜度；提高再現(xiàn)圖像的質(zhì)量；解壓縮后重構(gòu)了數(shù)字全息圖，可以應(yīng)用空間光調(diào)制器等光學(xué)系統(tǒng)進(jìn)行三維立體顯示。

鑒別煤炭種類的方法及裝置 1195     

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本發(fā)明提供一種鑒別煤炭種類的方法及裝置。所述方法包括S1，獲取待測(cè)煤炭的可見近紅外高光譜數(shù)據(jù)；S2，基于所述可見近紅外高光譜數(shù)據(jù)，利用煤炭種類分類模型獲取所述待測(cè)煤炭的種類信息。本發(fā)明直接對(duì)塊狀煤炭樣本進(jìn)行種類鑒別，無需進(jìn)行破碎、混合、篩分等處理，簡(jiǎn)單快速且費(fèi)用低；采用可見近紅外譜段，增加樣本的光譜信息量；并采用多層感知器分類模型，提高分類精度，真正意義上實(shí)現(xiàn)煤炭樣品的無損種類鑒別，解決現(xiàn)有的可見近紅外光譜分析技術(shù)的復(fù)雜的前期制樣過程，以及鑒別譜段范圍限制、信息量少的問題。

農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)分析方法及裝置 1186     

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本發(fā)明提供一種農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)分析方法及裝置。所述農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)分析方法包括：獲取光譜數(shù)據(jù)并測(cè)定參考值數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分為校正集和外部驗(yàn)證集；采用復(fù)合變量選擇算法結(jié)合蒙特卡洛采樣方法選擇關(guān)鍵變量；基于所選變量建立數(shù)學(xué)模型并采用外部驗(yàn)證集做盲樣驗(yàn)證?；谏鲜龇椒ㄑ兄苹跀?shù)字光處理內(nèi)核農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)分析裝置，包括光學(xué)系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、電路系統(tǒng)和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理系統(tǒng)。該裝置將光學(xué)系統(tǒng)所采集數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，根據(jù)變量選擇結(jié)果提取關(guān)鍵變量數(shù)據(jù)，調(diào)用數(shù)學(xué)模型針對(duì)待測(cè)樣品做基于關(guān)鍵變量的數(shù)據(jù)運(yùn)算，得到品質(zhì)數(shù)據(jù)，并根據(jù)品質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析/分級(jí)。本發(fā)明可大幅精簡(jiǎn)光譜數(shù)據(jù)信息并提高分析儀器工作效率，為農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)無損快速精準(zhǔn)分級(jí)等提供技術(shù)參考。

基于光頻域反射原理的啁啾光柵的標(biāo)定裝置及方法 964     

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本發(fā)明公開了一種基于光頻域反射原理的啁啾光柵的標(biāo)定裝置及方法，屬于傳感器標(biāo)定領(lǐng)域。采用可調(diào)諧窄帶激光器作為光源，采用邁克爾遜干涉儀進(jìn)行干涉，返回的干涉信號(hào)頻率與干涉儀中反射點(diǎn)位置成線性關(guān)系，掃頻光波長(zhǎng)掃描范圍覆蓋了啁啾光柵的波長(zhǎng)范圍，將不同波長(zhǎng)區(qū)間的干涉信號(hào)進(jìn)行解調(diào)，可以得到該波長(zhǎng)區(qū)間對(duì)應(yīng)的柵區(qū)位置，可得到啁啾光柵長(zhǎng)度和波長(zhǎng)的關(guān)系，從而得到啁啾光柵長(zhǎng)度、啁啾率。本發(fā)明操作簡(jiǎn)單，測(cè)量準(zhǔn)確，且為非接觸測(cè)量，對(duì)光柵無損壞。

快速識(shí)別蟲草真?zhèn)蔚姆椒把b置 1219     

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本發(fā)明公開一種快速識(shí)別蟲草真?zhèn)蔚姆椒把b置，涉及中藥材鑒別領(lǐng)域，利用體視顯微鏡拍攝真假蟲草的各個(gè)部位外表的放大圖像，并進(jìn)行真?zhèn)螛?biāo)注，再對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到統(tǒng)一規(guī)格的圖像并作為訓(xùn)練集；將訓(xùn)練集的圖像輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多輪訓(xùn)練，每輪訓(xùn)練計(jì)算損失函數(shù)并調(diào)整參數(shù)，并對(duì)每輪訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試，當(dāng)測(cè)試集準(zhǔn)確率不再上升時(shí)停止訓(xùn)練并記錄此時(shí)的準(zhǔn)確率，從中挑選出準(zhǔn)確率最高的一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；對(duì)實(shí)際待識(shí)別的真?zhèn)蜗x草進(jìn)行識(shí)別時(shí)，利用體視顯微鏡拍攝真假蟲草的各個(gè)部位的放大圖像，再對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理得到統(tǒng)一規(guī)格的圖像；將這些統(tǒng)一規(guī)格的圖像輸入到訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，識(shí)別出蟲草真?zhèn)?。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)快速、簡(jiǎn)便以及無損傷地識(shí)別蟲草真?zhèn)巍?/p>

用于評(píng)估互連結(jié)構(gòu)的特性的方法 726     

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本發(fā)明提供了一種評(píng)估互連結(jié)構(gòu)的特性的方法。所述方法包括以下步驟：測(cè)量所述互連結(jié)構(gòu)中的包括阻擋層和低介電常數(shù)材料層的疊層體的橢偏光學(xué)參數(shù)；采用雙層模型對(duì)所測(cè)得的疊層體的橢偏光學(xué)參數(shù)結(jié)果進(jìn)行擬合，以計(jì)算所述疊層體中的低介電常數(shù)材料層的特征值；將低介電常數(shù)材料的原始特征值和計(jì)算得到的所述疊層體中的低介電常數(shù)材料層的特征值進(jìn)行比較；根據(jù)比較結(jié)果評(píng)估所述疊層體中的雜質(zhì)的量。本發(fā)明的方法簡(jiǎn)單、快速且無損。而且，相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的方法不僅可以提供有關(guān)金屬滲透的信息，還可以提供關(guān)于低k損傷和水分吸附的信息。

基于ZYNQ的可運(yùn)動(dòng)穿戴的便攜式人體電阻抗實(shí)時(shí)成像裝置 883     

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本發(fā)明是基于ZYNQ的可運(yùn)動(dòng)穿戴的便攜式人體電阻抗成像裝置，采用電流激勵(lì)電壓測(cè)量，動(dòng)態(tài)電阻抗成像模式。包括可穿戴電極陣列、激勵(lì)源、采集電路、多路選擇器、ZYNQ處理器、顯示屏、充電電池。將紐扣電極均勻固定在松緊帶上確保電極間距相等，固定牢靠；電流激勵(lì)源由處理器DDS?IP核，DAC和V/I電路組成，實(shí)現(xiàn)恒流源頻率可控；采集電路包括信號(hào)放大，單端轉(zhuǎn)差分，濾波和ADC確保高信噪比；多路選擇器實(shí)現(xiàn)工作電極的選擇；處理器采用ZYNQ，ZYNQ的可編程邏輯器件實(shí)現(xiàn)信號(hào)激勵(lì)，測(cè)量采用DPSD方式抵抗包括運(yùn)動(dòng)肌肉電噪聲在內(nèi)各類異頻噪聲，依靠片上linux或安卓操作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)圖像重建和顯示。本發(fā)明具有可運(yùn)動(dòng)穿戴，小型化，無損傷，實(shí)時(shí)成像，結(jié)果利用方便的特點(diǎn)。

礦區(qū)復(fù)墾地表層土壤非均質(zhì)程度的確定方法及系統(tǒng) 931     

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本發(fā)明公開了一種礦區(qū)復(fù)墾地表層土壤非均質(zhì)程度的確定方法及系統(tǒng)。所述確定方法具體包括：獲取探地雷達(dá)圖像；對(duì)所述探地雷達(dá)圖像進(jìn)行預(yù)處理，確定預(yù)處理后的探地雷達(dá)圖像；根據(jù)所述預(yù)處理后的探地雷達(dá)圖像確定孤立碎石信號(hào)的數(shù)量；所述孤立碎石信號(hào)在所述預(yù)處理后的探地雷達(dá)圖像中的形狀為開口向下的拋物線；根據(jù)所述孤立碎石信號(hào)的數(shù)量確定礦區(qū)復(fù)墾地表層土壤非均質(zhì)程度。采用本發(fā)明所提供的確定方法及系統(tǒng)能夠快速、便捷、無損、連續(xù)、可重復(fù)探測(cè)和大面積測(cè)量土壤。

太陽(yáng)能電池用光致化學(xué)沉積裝置 785     

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一種太陽(yáng)能電池用光致化學(xué)沉積裝置，包括補(bǔ)液系統(tǒng)、沉積系統(tǒng)，所述補(bǔ)液系統(tǒng)包括放置反應(yīng)溶液的補(bǔ)液腔體，所述補(bǔ)液腔體內(nèi)的底部安裝有第一加熱裝置，其上部安裝有第一在線溫度監(jiān)測(cè)裝置，所述補(bǔ)液腔體上設(shè)有將液體輸送至沉積系統(tǒng)的液體輸出管道，其內(nèi)在液體輸出管道的上方設(shè)有過濾裝置，所述液體輸出管道上安裝有液體流量計(jì)；所述沉積系統(tǒng)包括沉積反應(yīng)腔體，所述沉積反應(yīng)腔體的底部安裝有第二加熱裝置、鼓泡裝置、時(shí)間控制器以及循環(huán)裝置，所述沉積反應(yīng)腔體內(nèi)安裝有將硅片固定在沉積反應(yīng)腔體內(nèi)的真空吸附裝置，其上方安裝有第二在線溫度監(jiān)測(cè)裝置及光照系統(tǒng)。本發(fā)明的有益效果：可用于低成本，無損傷二氧化硅薄膜的沉積。

基于透明海綿支架構(gòu)建三維細(xì)胞微環(huán)境的方法及裝置 1206     

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本發(fā)明提供一種構(gòu)建三維細(xì)胞微環(huán)境的方法及裝置。該方法包括如下步驟：1)三維透明海綿支架或三維透明海綿支架陣列的建立；2)含有分子、材料、細(xì)胞及其混合物的樣品液體薄層的建立；3)將1)中所述透明海綿支架或透明海綿支架陣列與2)中所述液體薄層相結(jié)合，完成樣品液的裝載從而實(shí)現(xiàn)三維微環(huán)境的構(gòu)建。該方法和裝置為生物醫(yī)學(xué)研究和藥物研發(fā)等領(lǐng)域?qū)?xì)胞在三維微環(huán)境中生長(zhǎng)、增殖、無標(biāo)記觀測(cè)、功能分析等方面的研究提供簡(jiǎn)易實(shí)用平臺(tái)，并快速、無損地實(shí)現(xiàn)了分子、材料、細(xì)胞及其混合物的三維微環(huán)境的圖案化、高通量同步裝載以及無標(biāo)記實(shí)時(shí)觀測(cè)。

太赫茲波譜法在鑒別陳化農(nóng)產(chǎn)品中的用途 1059     

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本發(fā)明涉及太赫茲波譜法在鑒別陳化農(nóng)產(chǎn)品中的用途。本發(fā)明利用了太赫茲波對(duì)物質(zhì)具有較好的穿透性且對(duì)物質(zhì)分子具有響應(yīng)的特點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)了太赫茲波譜方法可以用于鑒別陳化的農(nóng)產(chǎn)品。太赫茲波譜不僅可以采集到待測(cè)樣品表面的信息，而且可以在更深程度上采集到待測(cè)樣品內(nèi)部的信息，從而適合對(duì)農(nóng)產(chǎn)品是否陳化做出判別，并且效果可靠。利用太赫茲波譜法鑒別陳化農(nóng)產(chǎn)品時(shí)，步驟簡(jiǎn)單，操作簡(jiǎn)便，無污染，無損，速度快。

開放式熒光超聲融合造影導(dǎo)航系統(tǒng) 830     

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本發(fā)明提供的一種開放式熒光超聲融合造影導(dǎo)航系統(tǒng)，具體包括開放式探測(cè)器模塊、多光譜光源激發(fā)模塊、高頻超聲激發(fā)模塊和信息處理模塊；所述開放式探測(cè)器模塊用于獲取光學(xué)和超聲的反饋信息并傳至信息處理模塊，所述信息處理模塊用于對(duì)超聲數(shù)據(jù)和熒光數(shù)據(jù)信息融合處理。與現(xiàn)有技術(shù)比較，本方案不僅能實(shí)現(xiàn)組織或病變腫瘤的全貌探查，且對(duì)生物體或組織無損害無輻射，滿足臨床應(yīng)用要求。

用于古建筑木構(gòu)件內(nèi)部缺陷初步篩查的智能錘及篩查方法 843     

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本專利發(fā)明一種用于古建筑木構(gòu)件內(nèi)部缺陷初步篩查的智能錘，由兩部分組成：脈沖錘和信號(hào)處理盒。脈沖錘用于敲擊被測(cè)木構(gòu)件的表面，傳感敲擊力信號(hào)。信號(hào)處理盒由殼體、信號(hào)處理硬件和軟件組成，信號(hào)處理硬件由信號(hào)調(diào)理器、A/D轉(zhuǎn)換模塊、單片機(jī)、顯示屏、電池等五部分組成；主要功能是預(yù)處理、采集、分析處理敲擊力信號(hào)，對(duì)敲擊部位內(nèi)部是否存在缺陷給出判斷。本專利發(fā)明一種基于智能錘的古建筑木構(gòu)件內(nèi)部缺陷篩查方法，具體步驟為：(1)將智能錘調(diào)節(jié)到工作狀態(tài)；(2)敲擊木構(gòu)件表面，測(cè)得敲擊力持續(xù)時(shí)間t和比例系數(shù)R；(3)判斷木構(gòu)件內(nèi)部缺陷情況。本發(fā)明優(yōu)點(diǎn)及功效在于：能無損、快速判斷古建筑木構(gòu)件內(nèi)部是否存在空洞、腐朽等缺陷。

大氣除濕方法和裝置 880     

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本發(fā)明提供了一種大氣除濕方法和裝置，其中，大氣除濕方法包含以下步驟：將需要除濕的大氣引入除濕管內(nèi)壁之間的除濕氣體通道，使除濕管的內(nèi)壁與需要除濕的大氣接觸；滲透膜吸附大氣中的水分，滲透膜吸附的水分由除濕管的內(nèi)壁擴(kuò)散至除濕管的外壁；使用采樣泵采集規(guī)定量的經(jīng)除濕管除濕后的干燥大氣；將經(jīng)除濕管除濕后的剩余干燥大氣回流進(jìn)入氣體回流通道內(nèi)；氣體回流通道內(nèi)的干燥大氣與除濕管的外壁接觸，帶走除濕管外壁上的水分；回流泵將與除濕管的外壁接觸后的濕大氣排出。本發(fā)明提供的大氣除濕方法和裝置能有效避免加熱除濕過程對(duì)大氣中氣溶膠粒子造成的損傷，并能夠避免大氣濕度因素對(duì)大氣質(zhì)量濃度監(jiān)測(cè)的影響，更適合無損大氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)使用。

高分辨率數(shù)字全息衍射層析成像 1185     

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一種高分辨率數(shù)字全息衍射層析成像，屬于數(shù)字全息技術(shù)和衍射層析成像領(lǐng)域。由數(shù)字全息衍射層析成像裝置，利用合成孔徑方法得到N幅合成高分辨率全息圖，進(jìn)而獲得被測(cè)樣品的高分辨率三維折射率再現(xiàn)。為了提高系統(tǒng)的成像分辨率，將合成孔徑方法引入到數(shù)字全息衍射層析成像系統(tǒng)中，利用二維電動(dòng)平移臺(tái)移動(dòng)CCD，采集原始全息圖周圍的高頻信息，當(dāng)振鏡角度為θ時(shí)，記錄M×M(M≥3)幅子全息圖，將M×M幅子全息圖進(jìn)行強(qiáng)度配準(zhǔn)和圖像錯(cuò)位亞像素微位移等處理，得到一幅合成高分辨率全息圖。通過數(shù)字全息衍射層析方法和合成孔徑方法相結(jié)合實(shí)現(xiàn)高分辨率的三維成像。數(shù)字全息衍射層析成像系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)非接觸、無標(biāo)記、無損、三維層析成像測(cè)量。

字印痕跡形成時(shí)間鑒定方法 1102     

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本發(fā)明公開了一種字印痕跡形成時(shí)間鑒定方法，順序執(zhí)行以下步驟：S1：利用近紅外設(shè)備提取載體上的形成時(shí)間未知的待測(cè)字印痕跡中的綜合成分?jǐn)?shù)據(jù)并轉(zhuǎn)換成第一圖譜，利用近紅外設(shè)備提取載體上的樣本字印痕跡中的綜合成分?jǐn)?shù)據(jù)并轉(zhuǎn)換成第二圖譜；S2：對(duì)第一圖譜進(jìn)行導(dǎo)數(shù)分析和平滑處理得到第一待分析圖譜，對(duì)第二圖譜進(jìn)行導(dǎo)數(shù)分析和平滑處理得到第二待分析圖譜；S3：將第一待分析圖譜與第二待分析圖譜進(jìn)行基礎(chǔ)相關(guān)系數(shù)分析，若相關(guān)系數(shù)大于設(shè)定的閾值，則判定待測(cè)字印痕跡與樣本字印痕跡的形成時(shí)間一致。采用本發(fā)明的字印痕跡形成時(shí)間鑒定方法能夠?qū)崿F(xiàn)快速、無損、可靠、準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)載體上制作形成時(shí)間辨識(shí)的目的。

干擾消除的方法、裝置、系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì) 779     

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本發(fā)明公開了一種干擾消除的方法、裝置、系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及移動(dòng)通信技術(shù)領(lǐng)域。干擾消除的方法包括：被干擾基站通過無線傳播路徑測(cè)量干擾基站發(fā)送的原始信號(hào)，獲得接收信號(hào)；被干擾基站通過無損傳播路徑，獲取干擾基站發(fā)送的原始信號(hào)；被干擾基站根據(jù)接收信號(hào)和原始信號(hào)，確定干擾基站和被干擾基站間的空間信道模型；被干擾基站利用空間信道模型消除干擾。本發(fā)明的實(shí)施例不需要額外地劃分時(shí)頻資源，對(duì)干擾信號(hào)的估算更加準(zhǔn)確，也無需插入特殊的測(cè)量符號(hào)，不改變現(xiàn)有協(xié)議。因此，本發(fā)明在避免干擾的前提下，降低了對(duì)資源的浪費(fèi)。

巖石剪切試驗(yàn)系統(tǒng) 1143     

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本發(fā)明涉及巖石力學(xué)測(cè)試設(shè)備領(lǐng)域，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)無法獲知剪切破壞過程中巖石內(nèi)部的變形機(jī)制與結(jié)構(gòu)演進(jìn)的問題。為此，本發(fā)明提供了一種巖石剪切試驗(yàn)系統(tǒng)，該試驗(yàn)系統(tǒng)包括：加載裝置，其包括加載艙，加載艙設(shè)置成能夠向巖石試件施加剪切力；驅(qū)動(dòng)裝置，其與加載艙連接，用于驅(qū)動(dòng)加載艙帶動(dòng)巖石試件旋轉(zhuǎn)。本發(fā)明的巖石剪切試驗(yàn)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了巖石剪切試驗(yàn)機(jī)的功能的同時(shí)，還能借助無損CT掃描獲知剪切破壞過程中巖石內(nèi)部的變形機(jī)制與結(jié)構(gòu)演進(jìn)，動(dòng)態(tài)觀測(cè)巖石剪切破壞過程，為解決水利、土木等建設(shè)工程中的巖石工程問題提供參考依據(jù)。

活體漫反射圖像獲取方法及裝置 1112     

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本發(fā)明涉及一種活體漫反射圖像獲取方法及裝置，屬于圖像技術(shù)領(lǐng)域和測(cè)量裝置領(lǐng)域，該方法包括：圖像采集模塊，圖像處理模塊，圖像輸出模塊；圖像采集模塊，使用特定光譜光源作為探測(cè)光，采集包含漫反射成分和鏡面反射成分的活體時(shí)序圖像；圖像處理模塊，其分為脈動(dòng)交流成分與直流成分分離、基于顏色空間投影的漫反射成分與鏡面反射成分分離和融合脈動(dòng)交流與直流成分中的漫反射成分三個(gè)步驟；圖像輸出模塊，將融合后得到的活體漫反射圖像輸出顯示。具有真實(shí)性和魯棒性，成本低，獲取方式對(duì)生物無損害。

動(dòng)力電池加熱系統(tǒng)及其加熱方法 932     

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本發(fā)明公開了一種動(dòng)力電池加熱系統(tǒng)及其加熱方法，該系統(tǒng)包括：動(dòng)力電池箱內(nèi)部設(shè)置有加熱膜，加熱膜用于通電后產(chǎn)生熱量對(duì)動(dòng)力電池系統(tǒng)進(jìn)行加熱；溫度傳感器設(shè)置于動(dòng)力電池箱內(nèi)部的電芯單體上，用于測(cè)量電芯的溫度；外接電源與加熱膜連接，用于為加熱膜供電；控制器與加熱膜、溫度傳感器和外接電源連接，用于根據(jù)溫度傳感器測(cè)量的溫度生成控制指令。通過加熱膜進(jìn)行加熱可以實(shí)現(xiàn)低溫下動(dòng)力電池系統(tǒng)快速智能均勻加熱，并且可以精確至電芯單體級(jí)別的溫度控制，確保溫度一致性，附加加熱系統(tǒng)后原電池系統(tǒng)質(zhì)量能量密度無損，在電芯單體和箱體外殼上設(shè)置加熱膜，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，便于布置，成本低。

水果糖度的確定方法和裝置 955     

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本發(fā)明的實(shí)施例提供了一種水果糖度的確定方法和裝置，可以通過無損方法快速估測(cè)水果糖度。所述方法包括：獲取水果的彩色圖像；從水果的彩色圖像中獲得糖度參數(shù)；根據(jù)糖度參數(shù)利用糖度模型確定水果糖度。所述糖度參數(shù)包括：綠色分量均值x1、色調(diào)均值x2、紅綠二色分量的均值x3及水果前景圖像占整張圖像百分比x4。所述裝置包括：圖像獲取裝置，用于獲取水果的彩色圖像；計(jì)算單元，用于從水果的彩色圖像中獲得糖度參數(shù)；確定單元，用于根據(jù)糖度參數(shù)利用糖度模型確定水果糖度。根據(jù)本發(fā)明，可通過普通照相機(jī)和計(jì)算機(jī)就可實(shí)現(xiàn)水果的糖度測(cè)定，因此，本發(fā)明不需要增加額外設(shè)備就可估算水果糖度，極其適于小型企業(yè)的水果分級(jí)工作。

基于小角散射研究不同含水率下煤巖多孔介質(zhì)的裝置 1296     

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本實(shí)用新型的目的在于提出一種基于小角散射研究不同含水率下煤巖多孔介質(zhì)的裝置，其中，數(shù)控泵的泵口與柱型腔的進(jìn)液口用進(jìn)液膠管相連，柱型腔豎直放置于固定臺(tái)上，柱型腔的出液口與出液膠管連接，數(shù)控閥門安置于柱型腔的出液口下方并夾持在出液膠管上，最終將待測(cè)樣品放置于柱型腔內(nèi)部并將裝置組裝完好，達(dá)到入射束可從通光孔射入并在待測(cè)樣品處發(fā)生相干散射，散射束從另一通光孔射出并由探測(cè)器收集相干散射信號(hào)，后期通過圖像與數(shù)據(jù)處理的方式定量化、無損化的研究不同含水率下煤巖多孔介質(zhì)的亞微觀結(jié)構(gòu)表征的目的。

變送式高速水位儀 884     

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本實(shí)用新型提供了一種變送式高速水位儀，包括：傳感器、變送器、電纜以及主機(jī)，該傳感器的輸出端與該變送器的輸入端連接，該變送器的輸出端與該主機(jī)的輸入端通過電纜連接，其中，該傳感器用于感測(cè)水位，其電壓輸出信號(hào)傳輸至變送器，該變送器將該電壓輸出信號(hào)轉(zhuǎn)換為電流信號(hào)，該電纜將該電流信號(hào)傳輸至該主機(jī)，該主機(jī)通過將該電流信號(hào)流經(jīng)一精密電阻，進(jìn)而將該電流信號(hào)轉(zhuǎn)換成電壓量輸送到AD轉(zhuǎn)換器，完成數(shù)據(jù)采集。本實(shí)用新型中，變送器的零點(diǎn)調(diào)節(jié)電阻、滿量程調(diào)節(jié)電阻采用標(biāo)準(zhǔn)電阻箱進(jìn)行匹配，然后采用精密電阻進(jìn)行焊接的方式，可以消除由于傳統(tǒng)電位器的不穩(wěn)定性帶來的測(cè)量誤差，且通過變送方式將壓敏元件的測(cè)量信號(hào)可靠地?zé)o損耗地傳回到地面主機(jī)。

電流鉗形表鉗臂的開合機(jī)構(gòu) 1193     

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本實(shí)用新型公開了一種電流鉗形表鉗臂的開合機(jī)構(gòu)，包括鉗臂、設(shè)于鉗臂內(nèi)的鉗形電流互感器和開合機(jī)構(gòu)，鉗臂具有第一鉗臂、第二鉗臂，所述開合機(jī)構(gòu)是可使第一鉗臂與第二鉗臂同步打開以及打開后同步閉合的可控式開合機(jī)構(gòu)，其包括帶輸出軸的微電機(jī)減速組件、第一扇形齒、第一擋片、開啟限位開關(guān)、第二扇形齒、第二擋片、閉合限位開關(guān)，輸出軸上裝齒輪，第一扇形齒、第二扇形齒分別形成于第一鉗臂底部、第二鉗臂底部，第一扇形齒既與齒輪嚙合又與第二扇形齒嚙合，開啟限位開關(guān)與閉合限位開關(guān)分別與第一擋片、第二擋片相對(duì)應(yīng)。本實(shí)用新型進(jìn)行電流測(cè)量時(shí)鉗臂始終與被測(cè)電線非接觸而無損傷被測(cè)電線。

大氣除濕裝置 1112     

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本實(shí)用新型提供了一種大氣除濕裝置，包括：除濕管、采樣泵、殼體、回流管、回流泵，其中，除濕管為中空管狀，除濕管壁為一滲透膜，滲透膜用于將除濕管內(nèi)壁吸收的大氣中的水分由除濕管內(nèi)壁擴(kuò)散至除濕管外壁，除濕管用于吸附大氣中的水分以得到干燥的大氣，一部分干燥大氣經(jīng)采樣泵引入質(zhì)量濃度監(jiān)測(cè)設(shè)備，另一部分干燥大氣經(jīng)回流管回流至殼體的內(nèi)壁與除濕管外壁之間的氣體回流通道，干燥大氣接觸除濕管外壁并帶走由除濕管內(nèi)壁擴(kuò)散至除濕管外壁的水分后經(jīng)回流氣體出口排出。本實(shí)用新型提供的大氣除濕裝置能有效避免加熱除濕過程對(duì)大氣中氣溶膠粒子造成的損傷，并能夠避免大氣濕度因素對(duì)大氣質(zhì)量濃度監(jiān)測(cè)的影響，更適合無損大氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)使用。

變換跳過模式和其它編解碼工具之間的交互 893     

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描述了用于視覺媒體編解碼的無損編解碼的設(shè)備、系統(tǒng)和方法。視頻處理的示例性方法包括：執(zhí)行視頻的當(dāng)前視頻塊和視頻的比特流表示之間的轉(zhuǎn)換，其中，使用量化殘差塊差分脈沖編解碼調(diào)制(QR?BDPCM)模式在比特流表示中編解碼當(dāng)前視頻塊，在QR?BDPCM中，在比特流表示中表示當(dāng)前視頻塊的幀內(nèi)預(yù)測(cè)的量化殘差和量化殘差的預(yù)測(cè)之間的差，其中，比特流表示符合格式規(guī)則，格式規(guī)則指定比特流表示中是否包括QR?BDPCM模式的側(cè)信息和/或指示變換跳過(TS)模式對(duì)當(dāng)前視頻塊的適用性的語(yǔ)法元素，并且其中，側(cè)信息包括QR?BDPCM模式的使用指示或QR?BDPCM模式的預(yù)測(cè)方向中的至少一個(gè)。

圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì) 825     

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本公開提供了一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，該方法包括：獲取待處理圖像；對(duì)待處理圖像進(jìn)行棋盤格分組，得到多個(gè)像素組；從待處理圖像中提取先驗(yàn)信息；基于先驗(yàn)信息以及多個(gè)像素組的上下文信息進(jìn)行概率預(yù)測(cè)，得到每個(gè)像素組中每個(gè)像素的概率分布參數(shù)；基于每個(gè)像素組中每個(gè)像素的概率分布參數(shù)對(duì)待處理圖像進(jìn)行壓縮，得到壓縮后圖像。本公開采用分組方式進(jìn)行概率預(yù)測(cè)，充分利用了不同像素組之間的上下文信息，這將顯著提升圖像無損壓縮的壓縮率，與此同時(shí)，多個(gè)像素組可以是并行進(jìn)行預(yù)測(cè)，這將進(jìn)一步提升壓縮時(shí)的效率。

基于FPGA的井下隨鉆數(shù)據(jù)壓縮方法和系統(tǒng) 1209     

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本發(fā)明提供了一種基于FPGA的井下隨鉆數(shù)據(jù)壓縮方法和系統(tǒng)。本發(fā)明通過將井下隨鉆數(shù)據(jù)按幀分組稱為幀組，在幀組內(nèi)計(jì)算相鄰兩幀之間的預(yù)測(cè)殘差，并對(duì)預(yù)測(cè)殘差值進(jìn)行固定概率模型的Huffman編碼。本發(fā)明包括以下優(yōu)點(diǎn)：其一，基于FPGA設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)壓縮模塊具有體積小、低功耗、易實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)，適合井下環(huán)境；其二，泥漿脈沖傳輸?shù)倪^程中會(huì)出現(xiàn)一定的誤碼，采用按幀分組，在幀組內(nèi)部進(jìn)行相鄰幀之間的預(yù)測(cè)，減少了壓縮數(shù)據(jù)之間的依賴性，提高了抗誤碼能力；其三，Huffman編碼使用固定概率模型時(shí)，可以利用尋址查表的方法實(shí)現(xiàn)無損的壓縮編碼，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，易于降低功耗和尺寸。

薄壁圓柱筒形零件的內(nèi)壁手動(dòng)夾持裝置和方法 1014     

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本發(fā)明公開了一種薄壁(10-200微米)圓柱筒形零件內(nèi)壁手動(dòng)夾持裝置和方法。所述裝置包括底座1，左固定座2，硅膠墊3，微力傳感器4，移動(dòng)夾持端5，固定夾持端6，右固定座7，差動(dòng)測(cè)微頭固定座8，差動(dòng)測(cè)微頭9，支撐軸A10，支撐軸B11和頂柱12。本發(fā)明基于顯微視覺圖像和夾持反饋力信息，通過差動(dòng)測(cè)微頭完成零件夾持動(dòng)作。夾持過程中顯微視覺攝像頭安裝在移動(dòng)夾持端和固定夾持端上方，根據(jù)顯微視覺圖像控制移動(dòng)夾持端靠近零件，當(dāng)移動(dòng)夾持端和被夾持零件內(nèi)壁接觸后通過微力傳感器感知作用力，根據(jù)作用力調(diào)整移動(dòng)夾持端運(yùn)動(dòng)，以實(shí)現(xiàn)零件無損夾持的目的。

基于遷移學(xué)習(xí)的燃?xì)夤艿纼?nèi)腐蝕模式智能辨識(shí)方法 877     

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本發(fā)明公開了一種基于遷移學(xué)習(xí)的燃?xì)夤艿纼?nèi)腐蝕模式智能辨識(shí)方法，包括如下步驟：（1）采集和分類圖像；（2）建立燃?xì)夤艿纼?nèi)腐蝕圖像數(shù)據(jù)集；（3）基于遷移學(xué)習(xí)建立的燃?xì)夤艿纼?nèi)腐蝕模式辨識(shí)模型；（4）模型微調(diào)再訓(xùn)練。采用無損探測(cè)設(shè)備對(duì)燃?xì)夤艿赖膬?nèi)腐蝕缺陷進(jìn)行探測(cè)，獲得燃?xì)夤艿纼?nèi)腐蝕的原始圖像資料，根據(jù)內(nèi)腐蝕缺陷的空間分布特征，將燃?xì)夤艿纼?nèi)腐蝕劃分為五種模式；為數(shù)據(jù)集的每張圖像添加內(nèi)腐蝕模式標(biāo)簽，將數(shù)據(jù)集按比例劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，基于遷移學(xué)習(xí)方法，利用已在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集預(yù)訓(xùn)練的圖像分類模型，建立燃?xì)夤艿纼?nèi)腐蝕模式的智能辨識(shí)方法，克服對(duì)主觀經(jīng)驗(yàn)的依賴，降低對(duì)數(shù)據(jù)集規(guī)模的要求，節(jié)省模型學(xué)習(xí)的時(shí)間和算力成本。