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成果簡介：本項目包括容器類和管道類兩種測試對象的泄漏測試和泄漏點定 位技術。1） 本項目得到了北京市教委產學研教育基金、國家自然科學基金、 “211 工程”、“985 工程”等基金的資助；2） 研制了系列化的高精度氣密 性檢測儀；3） 研制了基于紅外圖像處理技術進行泄漏點檢測及定位的裝置；4）研制了多種主要針對汽車變速器/離合器殼體的高效率、高精度在線式自 動試漏機，滿足了當前實際生產需要，并取得了較大的經濟

XM-616大腦皮質功能定位模型 ? XM-616大腦皮質功能定位模型可拆分為2部件，大腦作正中矢狀切面，左側大腦半球作水平切面，并剖開顳葉顯示間腦，小腦作矢狀剖面，按不同功能部位進行定位，并用顏色加以區(qū)別。 尺寸：自然大，21.5×17×14cm 材質：PVC材料

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北京大學現(xiàn)代農業(yè)研究院是北京大學與山東省人民政府共建的省屬公益二類事業(yè)單位，是北京大學在京外設立的首個高端農業(yè)類研究院。先后獲批山東省新型研發(fā)機構、國家自然科學基金依托單位、博士后科研工作站，參與共建山東省農業(yè)生物技術國際聯(lián)合實驗室、小麥育種全國重點實驗室、山東省作物精準分子設計育種重點實驗室、國家鹽堿地綜合利用技術創(chuàng)新中心。聚力攻堅關鍵領域和核心技術，不斷強化基礎研究人才培養(yǎng)，加速成果轉化。已組建42個獨立課題組，人員規(guī)模約760人，形成院士領銜，杰青、長江為兩翼，中青年骨干為主體的雁陣人才團隊。目前已在多個主糧、油料及經濟作物開展精準設計育種，取得了原創(chuàng)性理論及技術突破，也在智慧農業(yè)、農業(yè)經濟政策、數(shù)字鄉(xiāng)村建設等領域進行開創(chuàng)性研究，爭取國家、省級科研項目72項，累計發(fā)表論文333篇，已授權國際專利6項、國內專利31項，申請24個植物新品種權，完成6項技術合同認定登記，8項科技成果實現(xiàn)轉化。

申請人自2002年8月開始在醫(yī)學低劑量CT圖像成像、處理等方向開展學習和研究工作，從理論探索和應用拓展兩個方面同時開展科學研究，先后提出了“基于區(qū)別性稀疏表示的低劑量CT成像”，“基于大尺度平均的低劑量CT圖像后處理”，“基于深度學習的低劑量CT成像”等一系列創(chuàng)新算法，其中“基于區(qū)別性稀疏表示的低劑量CT成像”算法已通過專利形式轉讓到國內龍頭大型醫(yī)療設備商上海聯(lián)影醫(yī)療設備有限公司，目前已經在其即將推出的最新的U780 CT機上得到了應用。

南科大醫(yī)學院教授張文勇、研究助理教授欒合密等在國際著名生物信息學與計算生物學期刊Bioinformatics上發(fā)表題為“CPVA: a web-based metabolomic tool for chromatographic peak visualization and annotation”的論文。該研究創(chuàng)新提出了以色譜中心策略算法（CCS）提高基于質譜的組學數(shù)據質量，并搭建了R-Shiny的Web應用CPVA，實現(xiàn)了組學數(shù)據在線交互式的處理。該論文提出了色譜中心策略算法（CCS），并開發(fā)了在線互動工具來解決該領域普遍存在的問題。色譜中心策略是指通過對組學數(shù)據中提取的色譜峰形狀進行數(shù)字化描述，包括對稱性（Symmetry）、鋸齒度（Jaggedness）、形態(tài)（Modality）、色譜質量指數(shù)（MCQ）等，并以在線互動的方式直接展示色譜峰的形態(tài)特征。

本發(fā)明公開了一種基于神經網絡模型 BP 算法的嵌入式礦壓檢測方法法，首先根據根據待檢測區(qū)域的地域情況，采用多個振弦式壓力傳感器進行測量；然后 ARM7 處理器根據系統(tǒng)任務個數(shù)建立相應的進程；最后在建立的任務中打開定時器，輸出一個固定在某一頻率范圍內的脈沖，經過驅動激振電路，產生一個能對振弦式壓力傳感器內部振弦起振的信號，同時使用 ARM7處理器對振弦式壓力傳感器返回的脈沖信號進行頻率測量，計算得到壓力值，最后，利用溫度傳感器采集振弦周圍區(qū)域的溫度，采用 BP 算法建立神經網絡模型，利用神經網絡模型對得到的各組壓力數(shù)據及采集的溫度數(shù)據進行學習，并根據神經網絡模型找出壓力隨溫度的變化規(guī)律，對振弦式傳感器進行溫度補償。

本發(fā)明公開了一種面向超光譜數(shù)據庫的小波去噪算法，屬于超光譜數(shù)據的處理方法，用于對帶有噪 聲的超光譜曲線進行降噪。本發(fā)明順序包括小波降噪參數(shù)選擇、小波降噪。本發(fā)明在小波降噪參數(shù)學習 過程中充分考慮了超光譜數(shù)據庫中各種物質超光譜曲線的特性，快速的選擇適合超光譜數(shù)據庫絕大多數(shù) 光譜曲線的小波降噪參數(shù)，然后使用選擇得到的參數(shù)對測量到的超光譜曲線進行降噪。該方法能快速的 針對各種不同應用場景的超光譜數(shù)據庫選擇與之適應小波降噪參數(shù)，提高了降噪的效果，提高光譜匹配 的準確率。

本發(fā)明公開了一種基于分裂算法的湖泊三維水動力-水溫-水質模擬預測方法。構建湖泊三維水動力-水溫-水質模型，將湖泊離散成若干網格單元，并對網格采用 Arakawa-C 模式布置變量，基于分裂算法將湖泊三維水動力-水溫-水質模型中各算子按照其物理波動過程的波頻快慢特性進行分類，對低頻慢過程算子采用顯式處理，對高頻快過程算子采用隱式處理，運用分裂算法分步離散求解模型，得到湖泊水域內不同位置和時間的三維流場、水溫和水質指標濃度。本發(fā)明提出的基于分裂算法的湖泊三維水動力-水溫-水質模擬預測方法能較準確地反映湖