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合肥金尼克醫(yī)療科技有限公司（金尼克醫(yī)療）生產(chǎn)醫(yī)療器械已有十五年歷史，是集研發(fā)、生產(chǎn)、銷售與服務(wù)為一體的醫(yī)療器械專業(yè)制造商。公司總部位于交通便利、環(huán)境優(yōu)越的科技城市一合肥。銷售服務(wù)網(wǎng)絡(luò)遍布全國(guó)及全球多數(shù)國(guó)家，能在短時(shí)間內(nèi)為客戶提供及時(shí)的售前、售中及售后服務(wù)。 主要產(chǎn)品包括：醫(yī)院中心消毒供應(yīng)室及內(nèi)鏡中心清洗消毒干燥整體解決方案、清洗消毒可追溯系統(tǒng)、軟式全自動(dòng)內(nèi)鏡清洗消毒機(jī)，硬式內(nèi)鏡全自動(dòng)超聲波清洗消毒器、嵌入式全自動(dòng)內(nèi)鏡清洗消毒工作站，快速全自動(dòng)清洗消毒器、高分子材料內(nèi)鏡清洗消毒工作站、不銹鋼內(nèi)鏡清洗消毒工作站、內(nèi)鏡儲(chǔ)存柜、內(nèi)鏡轉(zhuǎn)運(yùn)車、內(nèi)鏡測(cè)漏器、不銹鋼多功能一體化蒸汽清洗消毒中心、減壓沸騰真空清洗機(jī)，超聲波噴淋清洗消毒器、 蒸汽清洗機(jī)、口腔清洗機(jī)、超聲波清洗器（含單頻、雙頻、三頻、臺(tái)式、立式、升降式）、煮沸消毒器（含臺(tái)式、立式、升降式）、 多槽式超聲波清洗消毒器、全自動(dòng)沖洗槽（手術(shù)室預(yù)處理機(jī)）、干燥柜、低溫真空干燥柜、干燥箱、醫(yī)用洗手池 、 水處理設(shè)備、醫(yī)用空壓機(jī)、水槍、氣槍、封口機(jī)、放大鏡、洗眼器、不銹鋼檢查打包臺(tái)，敷料柜、推車、器械柜等供應(yīng)室、手術(shù)室和內(nèi)鏡中心清洗、消毒、干燥成套設(shè)備及不銹鋼輔料設(shè)備，主要有五十多個(gè)品種，六百多種規(guī)格。 金尼克醫(yī)療擁有一批高科技產(chǎn)品研發(fā)隊(duì)伍及一批高素質(zhì)的科研管理人才，一直保持產(chǎn)品技術(shù)上優(yōu)勢(shì)，目前已獲得各項(xiàng)專利、軟件登記50多件；機(jī)械、電子電器等技術(shù)工種齊全，檢測(cè)設(shè)備先進(jìn)，開發(fā)一系列高、精、尖產(chǎn)品已遠(yuǎn)銷全國(guó)三十多個(gè)省、市、自治區(qū)及全球數(shù)十個(gè)國(guó)家和地區(qū)；金尼克人將以“零缺陷”精益求精的產(chǎn)品、卓越的技術(shù)及完善的售后服務(wù)為宗旨，熱忱歡迎海內(nèi)外新老朋友光臨指導(dǎo)，洽談業(yè)務(wù)，技術(shù)合作。

本發(fā)明提供一種高比例風(fēng)光儲(chǔ)接入配電網(wǎng)多模式自適應(yīng)控制方法，所述方法包括：獲取光伏輸出有功功率Ppv、風(fēng)機(jī)發(fā)電輸出功率Pwd、負(fù)載有功功率Pl、光伏輸出電壓Upv、光伏輸出頻率Fpv；根據(jù)光伏輸出有功功率Ppv、風(fēng)機(jī)發(fā)電輸出功率Pwd、負(fù)載有功功率Pl、光伏輸出電壓Upv和光伏輸出頻率Fpv按照預(yù)設(shè)條件自適應(yīng)地選擇恒定功率跟蹤控制模式、電網(wǎng)電壓頻率輔助控制模式、主動(dòng)離并網(wǎng)控制模式和儲(chǔ)能輔助并網(wǎng)控制模式中的一種對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行控制。本發(fā)明提供的高比例風(fēng)光儲(chǔ)接入配電網(wǎng)多模式自適應(yīng)控制方法，通過根據(jù)電網(wǎng)的不同運(yùn)行狀態(tài)，選擇相應(yīng)的控制模式，使電網(wǎng)出現(xiàn)故障時(shí)能夠平滑的切換控制模式，避免了停機(jī)，使操作電網(wǎng)時(shí)更加平穩(wěn)，提高了電網(wǎng)的可靠性和安全性。

本發(fā)明公開了一種小區(qū)偏置和ABS比例的聯(lián)合配置方法及裝置，用于在均衡負(fù)載的前提下保證系統(tǒng)吞吐量。該方法為：基于宏小區(qū)和歸屬于所述微基站的微小區(qū)的資源占用率，設(shè)置本地的小區(qū)偏置；然后，在各個(gè)用戶終端基于設(shè)置的小區(qū)偏置重新選擇服務(wù)小區(qū)進(jìn)行接入后，基于用戶終端上報(bào)的RSRP，篩選出內(nèi)CRE區(qū)域用戶、外CRE區(qū)域用戶和中心用戶；最后，微基站根據(jù)各類用戶的數(shù)量和平均數(shù)據(jù)速率，采用基于系統(tǒng)吞吐量最大原則的效用函數(shù)，設(shè)置零功率ABS比例和低功率ABS比例。這樣，可以參考CRE區(qū)域用戶的變化，以及資源占用率的變化，

本發(fā)明兼顧地學(xué)空間統(tǒng)計(jì)學(xué)和模式識(shí)別理論方法，基于統(tǒng)計(jì)方法提出分割前最優(yōu)尺度分割參數(shù)自動(dòng)選擇及分割后的尺度效應(yīng)評(píng)價(jià)及尺度分割參數(shù)的優(yōu)化調(diào)整，提高了面向?qū)ο筮b感影像信息提取和分析的精度、效率和自動(dòng)化程度。

本發(fā)明公開了一種基于組合指標(biāo)的圖像分割結(jié)果定量評(píng)價(jià)方法，包括：選擇與待評(píng)測(cè)分割結(jié)果的圖像所屬類別相同的多張圖片，將這些圖片進(jìn)行分割，得到分割結(jié)果集；對(duì)上述分割結(jié)果集進(jìn)行人工主觀評(píng)價(jià)，獲取各分割結(jié)果的主觀評(píng)價(jià)結(jié)果，得到主觀評(píng)價(jià)集；對(duì)上述分割結(jié)果集進(jìn)行多指標(biāo)客觀評(píng)價(jià)，計(jì)算各分割結(jié)果的客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)值，得到客觀評(píng)價(jià)集；用客觀評(píng)價(jià)集作為分類器的輸入，主觀評(píng)價(jià)集作為輸出，訓(xùn)練得到經(jīng)過訓(xùn)練的分類器；計(jì)算待評(píng)測(cè)圖像分割結(jié)果的客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)值；將客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)值輸入經(jīng)過訓(xùn)練的分類器中，得到評(píng)價(jià)結(jié)果。通過本發(fā)明方法可得到代

本成果是國(guó)家授權(quán)發(fā)明專利。該發(fā)明提供一種基于系數(shù)差的成比例仿射投影回聲消除方法，該方法對(duì)回聲消除效果好，環(huán)境自適應(yīng)能力強(qiáng)，收斂速度快，穩(wěn)態(tài)誤差小，同時(shí)計(jì)算復(fù)雜度低，所需硬件成本低，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，容易實(shí)施。

本成果是國(guó)家授權(quán)發(fā)明專利。該發(fā)明提供一種基于解相關(guān)的成比例自適應(yīng)電話回聲消除方法，該方法一方面能獲得快的收斂速度和低的穩(wěn)態(tài)誤差；另一方面能獲得較好的抗干擾能力，其回聲消除效果好。

本發(fā)明公開了一種基于區(qū)域分割和曲面擬合的室內(nèi)定位方法， 包括：在給定目標(biāo)區(qū)域中設(shè)置 M 個(gè)信號(hào)源和 N 個(gè)參考點(diǎn)，保證每個(gè)參 考點(diǎn)能夠接受來自至少一個(gè)信號(hào)源的信號(hào)強(qiáng)度，同時(shí)記錄每個(gè)參考點(diǎn) 的二維坐標(biāo)信息，對(duì)于每個(gè)參考點(diǎn)進(jìn)行信號(hào)強(qiáng)度采樣，然后對(duì)樣本取 均值，得到第 i 個(gè)參考點(diǎn)的指紋，將給定目標(biāo)區(qū)域劃分為 K 個(gè)區(qū)域， 并根據(jù)每個(gè)區(qū)域內(nèi)的參考點(diǎn)的指紋，建立相應(yīng)的區(qū)域指紋，并存到指 紋數(shù)據(jù)庫(kù)，在每個(gè)區(qū)域內(nèi)，針對(duì)每一個(gè)信號(hào)源，利用該區(qū)域內(nèi)參考點(diǎn) 的指紋，建立一個(gè)曲面擬合函數(shù)來表示該信號(hào)源在該區(qū)域內(nèi)的信號(hào)強(qiáng) 度分布。本發(fā)明能夠解決現(xiàn)有指紋定位技術(shù)中，定位性能受參考點(diǎn)粒 度的制約，定位結(jié)果只能從有限個(gè)參考點(diǎn)中提取，導(dǎo)致定位精度有限 的問題。

機(jī)械葉片特殊的動(dòng)力學(xué)性能促使其在水輪機(jī)、汽輪機(jī)、航空發(fā)動(dòng) 機(jī)、風(fēng)力發(fā)電機(jī)等裝備上應(yīng)用廣泛。非接觸式圖像測(cè)量與檢測(cè)已經(jīng)成 為高性能復(fù)雜機(jī)械葉片制造的發(fā)展方向，而對(duì)其圖像的分割則是后續(xù) 特征理解與分析的基礎(chǔ)。隨著我國(guó)工業(yè)化水平的提高，航空航天、水 利、電力等方面對(duì)機(jī)械葉片的質(zhì)量和數(shù)量都提出了更高的要求。當(dāng)前 圖像分割的研究成果不能有效解決復(fù)雜機(jī)械葉片圖像的分割難題，主 要是因?yàn)槠鋱D像灰度分布不均勻，并且表面的分割特征類內(nèi)模式復(fù)雜 類間易混淆。項(xiàng)目通過研

本發(fā)明公開了一種基于超聲頸動(dòng)脈圖像的內(nèi)中膜自動(dòng)分割方法，包括：獲取超聲頸動(dòng)脈縱截面圖像，對(duì)該超聲頸動(dòng)脈縱截面圖像進(jìn)行灰度歸一化處理，以得到歸一化超聲頸動(dòng)脈縱截面圖像，對(duì)該歸一化超聲頸動(dòng)脈縱截面圖像進(jìn)行處理，提取去噪后的歸一化超聲頸動(dòng)脈縱截面圖像的特征圖，計(jì)算特征圖中每個(gè)像素點(diǎn)與其縱向相鄰像素點(diǎn)的特征值梯度，將特征值梯度分布最顯著的橫軸作為感興趣區(qū)域的中間橫軸，從中間橫軸分別向上和向下擴(kuò)展，以得到感興趣區(qū)域，獲取感興趣區(qū)域 R 的灰度梯度圖，在估計(jì)的內(nèi)中膜厚度的取值范圍內(nèi)依次取每一個(gè)整數(shù)值作為可能的內(nèi)