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要：本發(fā)明屬于礦粒分離的浮選技術領域，具體涉及一種噴射攪拌吸氣混合式浮選機。本發(fā)明在浮選槽體上分別設有入口和出口，浮選槽體上設置有支架，支架的上端設有刮板，且支架上設置有位于浮選槽體液面以下的攪拌葉輪，浮選槽體內(nèi)設有相互平行且呈豎直方向布置的第一擋板、第二擋板，第一擋板、第二擋板沿浮選槽體的寬度方向設置，且第一擋板、第二擋板之間還設有與支架相連的套筒，所述攪拌葉輪位于套筒內(nèi)，第一擋板、第二擋板上分別設有與套筒相連通的第一入料通道和第二入料通道；本發(fā)明還在浮選槽體的槽底處設置有驅動攪拌葉輪轉動的噴射裝置。本浮選機兼有機械攪拌式浮選機和噴射式浮選機的優(yōu)點，對礦漿濃度適應性好，能耗低，浮選效率較高。

本實用新型公開了一種玉米用肥料混合裝置，包括箱體，所述箱體的底部固定連接有水箱，所述箱體內(nèi)腔底部的兩側均開設有出料口，所述出料口的頂部設置有擋板，所述擋板的一側貫穿箱體并延伸至箱體的外部，所述箱體頂部的右側固定連接有支架。本實用新型通過設置水箱，將肥料進行液化，通過水泵、長管、軟管和噴頭的設置，達到了將液化后的肥料自動噴灑出去的效果，通過設置電動伸縮桿和固定塊，達到調(diào)節(jié)噴頭噴灑角度的效果，解決了現(xiàn)有的肥料混合裝置一般是單軸攪拌，因此造成肥料混合的不均勻，從而影響肥料的使用效果，同時不具備自動噴灑的效果，混合后再通過其他裝置噴灑，大大增加了人們的工作量。

成果簡介：人臉檢測是人臉識別應用的重要前提。本系統(tǒng)采用多級混合特征 匹配的技術，研發(fā)出一種視頻監(jiān)控的人臉檢測系統(tǒng)。在各種重要的公共場所，如廣場，車站，會場，體育場等安全監(jiān)控中具有重要的應用。 項目來源：自主研發(fā)。 技術領域：計算機應用技術，人工智能與模式識別。 應用范圍：在廣場，車站，會場，體育場等安全監(jiān)控中的人臉識別，身份驗 證等公共場所的視頻安全監(jiān)控中具有重要的應用。 現(xiàn)

項目簡介： 無線網(wǎng)絡技術已經(jīng)徹底改變并對入們生活的方方面面產(chǎn)生了重大影響

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本發(fā)明提出一種基于MWC系統(tǒng)的盲多帶稀疏信號快速恢復算法，首先利用Xampling采樣板獲得壓縮采樣值y[n]，將y[n]乘以一個高斯隨機矩陣R，得到傳統(tǒng)的壓縮感知模型V=y[n]R=CU,這種方法避免了原方法中需要做特征值分解的操作，可以有效的減少MWC系統(tǒng)中CTF模塊的運行時間，此外，控制高斯隨機R的列數(shù)在一個較低水平，可以進一步減少矩陣V的列數(shù)，這樣在用M-OMP算法恢復支撐集的過程中又能進一步的減少運行時間。經(jīng)過驗證，該算法可以大幅度提高CTF模塊的運算速度。

為了解決計算機多視幾何中稀疏特征點錯誤匹配導致基本矩陣F精度不高的問題，提出一種RANSAC(RANdom SAmple Consensus)求解F時自動設置內(nèi)點門限的方法。此方法根據(jù)RANSAC求解F矩陣的要素，將固定設置極線距離門限Th的方式改為自動設置，提高了算法的魯棒性。這些要素是圖像對中的稀疏特征點匹配的個數(shù)N、圖像像素多少、初始計算得到的特征點到極線的平均距離Dinit。Th計算采用公式Th = Min(w×N/51200, Dinit/3)，w為圖像的寬，單位為像素。Min為取二者最小值的函數(shù)。門限Th與圖像大小和特征點匹配個數(shù)成正比，圖像越大，匹配越多，Th越大。相對于傳統(tǒng)方法，本方法將固定門限變成了自動設置，可以自適應三維重建不同類型的圖片，更加實用和魯棒。

本發(fā)明公開了一種基于改進差分進化(IDE)算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化方法。包括以下步驟：建立電力系統(tǒng)無功優(yōu)化模型；輸入電網(wǎng)參數(shù)，形成初始種群，計算種群所有個體的適應度；對種群個體按適應度從大到小排序，設定前Ns個個體為優(yōu)良群體；以優(yōu)良群體為基向量，引導群體變異操作；提取優(yōu)良群體信息，以此確定個體各維變量的交叉概率，指導種群的交叉操作，生成試驗向量；比較試驗向量與目標個體的適應度，優(yōu)者成為下一代個體，從而生出新一代群體。本發(fā)明的方法收斂速度快、計算精度高、穩(wěn)定性好、能有效地求解電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題，可用于電力系統(tǒng)提高電力系統(tǒng)輸電效率、降低網(wǎng)絡損耗配置實時性運行控制中。