早期干预对极低出生体重早产儿智能发育的影响研究

目的 探讨早期干预对极低出生体重早产儿智能发育的影响,为极低出生体重早产儿的早期干预提供依据。方法 239 例极低出生体重早产儿为早产随访组,采用鲍秀兰早期教育资料制定的干预计划,进行系统干预,并与326 例失访的早产儿童以及与随访组相似的326 例正常儿童进行对照分析。采用Gesell 儿童发育量表等标准化工具进行发育评估。结果 早产随访组Gesell 儿童发育量表5 项均分、总发育商（developmental quotient,DQ）总分与早产失访组相比差异均有统计学差异（均P＜0.05）。结论 早期干预能显著促进极低出生体重早产儿的智能发育,提高患儿的生活质量。     

专利

一种恒电位仪 公开号：CN103352228A 公开日：2013．10．16 申请人：钱伟 摘要：本发明公开了一种恒电位仪,其特征在于,封装螺母内设置有容纳腔,容纳腔内设置有智能芯片控制电路板,其上分别连接设置有伸入热水器内胆内的阳极棒和参比电极,     

智能弹药的实时仿真可视化系统设计

针对仿真可视化系统开发时间长、开发费用高的问题,提出了一种利用Unity3D引擎进行实时仿真可视化系统开发的模块式设计方法。首先,对武器仿真可视化系统进行了分析,提出了智能弹药实时仿真可视化系统的五大模块;然后,通过在3ds Max下建立智能弹药模型和Unity3D下的二次开发,构建了智能弹药仿真可视化系统的仿真环境,以C#为编程工具,设计了仿真驱动、串口数据通讯和仿真输出模块;最终,实现了智能弹药实时仿真可视化系统。实验证明,该系统可以有效地在监视器上实时显示出智能弹药的飞行姿态、飞行参数和飞行轨迹。     

统计数据采样算法

将集中式控制系统常用的结构二层结构改进为智能化的三层结构的设计方案,即传感器、智能巡检仪和上位机。上位机既可以直接读取传感器的数据也可读取智能巡检仪的数据。此方案较好地解决了二层结构所出现的问题,并且也适合交大规模的其它类型的控制系统。这种设计方案存在当规模时上位机采集数据出现丢失现象。本文提出了利用数据库的历史数据及控制曲线的线性特征的数据采集算法,较好地解决了数据丢失的问题。并以温控系统为例仿真了在较大规模控制环境下的试验结果。     

山区智能视觉火情高空图像搜集系统的设计与实现

介绍了一种针对山区多样性突发火情事件中基于智能视觉的高空图像搜集系统,采用以ST意法半导体公司的STM32F107VCT6为处理核心的开发平台,地面控制平台通过高空无人机的高速照相机对目标区域火情图像数据进行搜集,并将图像数据带回到地面控制平台的PC处理器上进行综合分析。地面控制平台根据智能视觉信息采集模块采集的山区遥感图像的均值作为初始背景,并对背景图像进行实时更新,利用光谱特征与距离算法获取差分图像,并进行图像处理,从而获取山区发生火情区域的图像分析数据,以实现对山区森林突发火情事件的及时监测,在火情发生初始阶段就能扑灭。本文对山区智能视觉火情高空搜集系统的实现原理、核心硬件设计、系统软件设计等分别进行了研究,并通过系统实验进行了验证,测试结果表明,该系统在对山区的高空图像搜集实验中,对不同颜色物体的分别识别率为100%,对火灾与地形地貌的识别率为95.55%和81.12%,非常适用于各种山区环境下的智能视觉监控系统。     

基于MXenes的功能纤维的制备及其在智能可穿戴领域的应用

在电子信息和物联网技术的推动下,人类对可穿戴电子器件和智能织物的需求愈发突出,功能纤维作为智能可穿戴设备的重要载体,近年来获得快速发展。功能纤维的性能很大程度上取决于纤维的基础构筑单元。过渡金属碳/氮化物(MXenes)作为一种新兴的二维材料,凭借其高电导率、优异的可加工性能、可调节的表面特性以及出色的机械强度等优点,受到了极大的关注,也逐渐成为构筑功能纤维的重要单元。本文将主要综述MXenes的湿化学、熔融盐、无氟试剂刻蚀等方法和力学、电学、光学和化学稳定性等性能,阐述基于该材料制备的功能纤维在传感、储能以及其他智能领域的应用,最后讨论了基于MXenes材料的功能纤维的未来应用前景和技术挑战。     

蚕丝基智能纤维及织物：潜力、现状与未来展望

纤维及织物因具有良好的柔性、透气性以及适宜的力学性能而成为人们日常生活必不可少的材料。随着柔性电子器件的快速发展,纤维及织物在其自身优势的基础上,开始被人们赋予智能化特征,使得智能纤维和织物逐渐在可穿戴领域占据一席之地。天然蚕丝具有产量大、机械性能优异和生物可降解的优势。近年来,面向智能应用的蚕丝基纤维与织物逐渐发展,被用于传感、致动、光学器件、能量收集和储能等领域。本文将首先介绍天然蚕丝的层级结构和性能,并介绍各种形貌结构的再生蚕丝材料;然后根据其在智能纤维及织物中应用领域的不同,详细阐述蚕丝基智能纤维及织物的制备方法、性能及工作机制;最后讨论进一步发展所面临的挑战与机会,并对未来前景进行展望。     

基于集中式智能控制系统上位机数据采集算法

将集中式智能控制系统常用的二层结构改进为智能化的三层结构的设计方案,即传感器、智能巡检仪和上位机;上位机既可以直接读取传感器的数据也可读取智能巡检仪的数据,通过一定的通讯方式与PLC执行计算机连接,读取数据,分析计算,并像执行的计算机发出指令的设备;此方案较好地解决了二层结构所出现的问题,并且也适合较大规模的其它类型的控制系统;这种设计方案存在当规模大时上位机采集数据出现丢失的现象;文章提出了利用数据库的历史数据及控制曲线的线性特征数据采集算法,较好地解决了数据丢失的问题;并以温控系统为例仿真了在较大规模控制环境下的试验结果,已经研制出相应的产品并应用于实际的工业生产和教学实验中。     

基于ZigBee网络和超声定位的智能跟随小车

基于成熟的IEEE802.15.4协议和ZigBee无线模块,结合超声定位,设计了一种新颖的智能跟随系统。设计的核心为PIC18F4620单片机和MRF24J40MA无线收发模块,通过无线收发来完成节点间的识别与同步,同时以超声测距系统完成对被跟踪目标的定位,通过控制驱动电机动作实现对指定目标的定距离跟随。控制网络以子网的形式控制不同系统的分时定位跟随,同时管理各移动定位系统的入网和切换。样机测试结果表明系统达到了预期的跟随设计要求,具有一定的工程使用价值。     

卷积神经网络在装备磨损颗粒识别中的研究综述

铁谱法是用于装备故障诊断的1种重要方法,其中铁谱法的重点是铁谱图像的分析,即磨损磨粒分析. 卷积神经网络是当下最流行的深度学习算法之一,其广泛应用于图像识别领域,使得图像识别领域得到突破. 随着卷积神经网络的快速发展,磨损颗粒在智能识别方面的技术取得了重大的突破. 本文中首先简述了卷积神经网络与磨粒智能识别的发展历史,针对基于卷积神经网络的磨粒识别方法进行了从图像数据集处理到模型优化技术方面的介绍,并详细说明了这些技术在磨粒识别中的具体应用实例. 然后从现有网络和自设计网络两方面分类,整理了近年来卷积神经网络应用于磨粒智能识别的代表性文献,综述了这些工作所提出的模型结构和特点,分析并阐述了各个模型主要的识别原理,各个网络结构存在的优缺点,以及它们的数据采用情况等,并对未来磨粒智能识别的主要研究方向进行了展望. 最后肯定了卷积神经网络方法在磨粒智能识别方面的重要性,同时指出了基于此方法的磨粒识别模型的缺点,并提出了应紧跟图像识别领域的最新技术以促进磨粒智能识别水平提高等建议,对磨粒智能识别的发展具有一定的意义.