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基于MEMS傳感器和VLC定位融合的單卡爾曼濾波導航裝置和方法
本發(fā)明公開了一種基于MEMS傳感器和VLC定位融合的單卡爾曼濾波導航裝置和方法，包括MEMS傳感器、INS模塊、VLC定位模塊、PDR定位模塊和測姿定位單卡爾曼濾波器模塊；本發(fā)明基于INS慣導機械編排的誤差方程作為融合濾波器的系統(tǒng)方程，觀測方程包括VLC定位信息更新、PDR定位信息更新和磁力計觀測量更新。融合濾波器輸出VLC接收器的姿態(tài)給VLC定位模塊，輸出PDR設(shè)備的姿態(tài)給PDR定位模塊以校正姿態(tài)的影響。首次在VLC定位領(lǐng)域使用融合測姿準確估計VLC接收器的姿態(tài)信息，主要解決了VLC定位容易受設(shè)備姿態(tài)影響以及在光信號被遮擋情況下定位不連續(xù)的問題。
東南大學
2021-04-11
基于MEMS傳感器和VLC定位融合的雙卡爾曼濾波導航裝置和方法
本發(fā)明公開了一種基于MEMS傳感器和VLC定位融合的雙卡爾曼濾波導航裝置和方法，包括MEMS傳感器、INS模塊、PDR定位模塊、VLC定位模塊以及測姿定位雙卡爾曼濾波器；對于測姿濾波器，基于慣導機械編排的誤差方程作為系統(tǒng)方程，觀測方程包括加速度計觀測量更新和磁力計觀測量更新，輸出姿態(tài)信息給VLC定位模塊和PDR定位模塊以校正姿態(tài)的影響。對于定位濾波器，二維平面的位置信息作為系統(tǒng)狀態(tài)向量，基于行人航位推算的誤差方程作為系統(tǒng)方程，而VLC的定位結(jié)果為觀測方程。本發(fā)明的技術(shù)方案解決VLC定位容易受設(shè)備姿態(tài)影響以及在光信號被遮擋情況下定位不連續(xù)的問題，消除姿態(tài)對VLC定位的影響。
東南大學
2021-04-11
一種多傳感器融合的超近距離自主導航裝置與方法
本發(fā)明公開了一種多傳感器融合的超近距離自主導航裝置與方法。該裝置包括傳感器子系統(tǒng)、信息融合子系統(tǒng)、敏感器掃描結(jié)構(gòu)和指向?qū)бY(jié)構(gòu)，將可見光成像敏感器與紅外成像敏感器結(jié)合，并結(jié)合光學成像敏感器組成的被動式測量方式與激光測距傳感器組成的主動式測量方式獲取數(shù)據(jù)。自主導航分為三個階段：遠距離段采用雙目可見光成像敏感器和雙目紅外成像敏感器組合的導航方式，近距離段采用雙目可見光成像敏感器、雙目紅外成像敏感器和激光測距傳感器陣
華中科技大學
2021-04-14
結(jié)核分枝桿菌融合蛋白 Mtb10.4-Hsp16.3 的構(gòu)建.表達和 純化方法及其應用
本發(fā)明選擇結(jié)核桿菌生長期和休眠期主要的保護性抗原 Mtb10.4 和 Hsp16.3，構(gòu)建融合蛋白 Mtb10.4-Hsp16.3(MH)。在大腸桿菌中表 達純化該蛋白，將該蛋白和佐劑混合構(gòu)建亞單位疫苗，分別于 BCG 初免后 12、14 周加強免疫 C57BL/6 小鼠兩次，最后一次免疫 6 周后 檢測細胞免疫反應，最后一次免疫后 10 周進行結(jié)核菌毒株&nb
蘭州大學
2021-04-14
結(jié)核分枝桿菌融合蛋白 Mtb10.4-Hsp16.3 的構(gòu)建.表達和 純化方法及其應用
本發(fā)明選擇結(jié)核桿菌生長期和休眠期主要的保護性抗原 Mtb10.4 和 Hsp16.3，構(gòu)建融合蛋白 Mtb10.4-Hsp16.3(MH)。在大腸桿菌中表 達純化該蛋白，將該蛋白和佐劑混合構(gòu)建亞單位疫苗，分別于 BCG 初免后 12、14 周加強免疫 C57BL/6 小鼠兩次，最后一次免疫 6 周后 檢測細胞免疫反應，最后一次免疫后 10 周進行結(jié)核菌毒株&nb
蘭州大學
2021-04-14
結(jié)核分枝桿菌融合蛋白Mtb10.4-Hsp16.3的構(gòu)建.表達和純化方法及其應用
本發(fā)明選擇結(jié)核桿菌生長期和休眠期主要的保護性抗原Mtb10.4 和Hsp16.3，構(gòu)建融合蛋白Mtb10.4-Hsp16.3（MH）。在大腸桿菌中表 達純化該蛋白，將該蛋白和佐劑混合構(gòu)建亞單位疫苗，分別于BCG初 免后12、14周加強免疫C57BL/6小鼠兩次，最后一次免疫6周后檢測細 胞免疫反應，最后一次免疫后10周進行結(jié)核菌毒株H37Rv攻擊。結(jié)果： 該融合蛋白能在大腸桿菌中穩(wěn)定大量表達，經(jīng)離子交換層析、凝膠過 濾層析和疏水層析三步純化得到純度較高的蛋白；構(gòu)建的亞單位疫苗 免疫動物可產(chǎn)生
蘭州大學
2021-01-12
關(guān)于舉辦第四屆全國高校教師教學創(chuàng)新大賽產(chǎn)教融合賽道全國賽的通知
根據(jù)《關(guān)于舉辦第四屆全國高校教師教學創(chuàng)新大賽產(chǎn)教融合賽道賽事的通知》（高學會〔2024〕7號）要求，第四屆全國高校教師教學創(chuàng)新大賽產(chǎn)教融合賽道（以下簡稱大賽）全國現(xiàn)場賽定于2024年11月11-14日在重慶郵電大學舉辦，同期舉辦相關(guān)學術(shù)活動。
中國高等教育學會
2024-10-22
浙江“揭榜掛帥”產(chǎn)研融合平臺上線
浙江大學黨委副書記、副校長張宏建表示，“找教授”平臺與“揭榜掛帥”平臺的融合，將提升高校科研資源配置效率，不斷增強企業(yè)發(fā)布技術(shù)難題需求的積極性，提高“揭榜掛帥”項目轉(zhuǎn)化率。期待廳校能夠繼續(xù)共同探索浙江科技人才培養(yǎng)和科技成果轉(zhuǎn)化的新范式。
浙江省科技廳
2021-04-27
醫(yī)學影像的智能處理、融合和分析
一、項目簡介 磁共振成像以其具有多模態(tài)成像、高分辨及無輻射傷害等優(yōu)點，在臨床醫(yī)學影像中具有無可替代的地位。然而較慢的成像速度及易受各種偽影干擾是其主要缺點。另一方面，隨著臨床上對磁共振成像需求的急劇增長，診斷醫(yī)生的缺口越來越大，并嚴重影響病人得到及時、準確的診斷。因此，在磁共振成像中引入以深度學習為代表的智能技術(shù)，一方面用于加速成像采集速度及提高成像質(zhì)量，另一方面用于進行智能診斷，解決臨床醫(yī)生人力不足、誤診率較高的問題。 二、前期研究基礎(chǔ) 基于我們在磁共振成像方法設(shè)計、超分辨率重建及臨床應用等方面的跨學科研究優(yōu)勢，我們利用深度學習技術(shù)對磁共振成像的各個方面進行整合優(yōu)化設(shè)計，并取得許多重要的初步成果，具有良好的前期工作基礎(chǔ)。 三、應用技術(shù)成果 我們在深度學習與超快速磁共振成像方面的結(jié)合進行了深度研究，并取得許多重要成像。我們研究了基于深度學習的超快速多參數(shù)磁共振成像重建，并取得良好的效果，如圖1所示。我們還研究了利用深度學習對磁共振成像進行無參考掃描的扭曲校正，如圖2所示。
廈門大學
2021-04-11
基于多源信息融合的壽命預測技術(shù)
壽命預測技術(shù)是目前型號開展定延壽工作的關(guān)鍵技術(shù)之一。現(xiàn)階段主要采用壽命試驗的方法對產(chǎn)品壽命進行評定。由于經(jīng)費等因素的限制，所投入的樣本往往有限，受產(chǎn)品一致性的影響，這種小樣本壽命預測結(jié)果往往具有隨機性和片面性。而在產(chǎn)品的研制、生產(chǎn)和使用過程中，會存在產(chǎn)品本身及其組成零部件在研制各階段、不同環(huán)境、不同條件下的與壽命相關(guān)的多源信息，如各種試驗信息、仿真信息、相似產(chǎn)品信息、歷史信息等等。因此，可以綜合利用這些信息，建立多源信息融合評估模型，對產(chǎn)品的壽命進行預測，從而提高預測結(jié)果的可信性。
北京航空航天大學
2021-04-13