識別與應用技術
關注創建者：趙藝航 創建時間：2015-08-18
識別與應用技術的視頻教程
溫度及應變率相關超黏彈性本構的建立、推導、參數識別與有限元應用
本課程包含基于Neo-hookean超黏彈性本構的模型建立、公式推導、參數識別、時溫等效和有限元應用五大章節。 在模型建立章節中，從認識材料的力學行為、本構關系出發，到線性黏彈性的比例關系和疊加原理，推導了Maxwell模型和Kelvin模型、廣義Maxwell模型等的本構方程，認識超彈性模型并最終建立廣義Maxwell形式的基于Neo-Hookean的超黏彈性本構。
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03-汽車振動系統模態識別方法及應用
1、汽車模態分析及識別原理簡介 2、汽車模態傳統的識別方法流程及難點 3、基于四點法的車身彎曲及扭轉模態識別方法流程及難點 4、基于十點法的車身彎曲及扭轉模態識別方法流程及難點 5、基于二十四點法的車身彎曲模態識別方法流程及難點 6、汽車子系統模態識別方法流程及難點
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CEL分析技術的理論與應用
本課程通過理論結合案例的方法對CEL技術進行了介紹，通過本課程你可以學到： CEL方法基本理論； Volume Fraction Tool方法； Abaqus的更多操作小技巧。
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識別與應用技術的實例教程
概要
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具體實現請參考:kintone+計算機視覺---票據識別
更多文章和演示：Kintone demo環境
2021年5月17日，由中國巖石力學與工程學會組織的"滑坡體識別與監測預警關鍵技術研究及應用"科技成果評價會在北京召開。
評價委員會由中國科學院陳祖煜院士擔任主任，清華大學楊強教授、水電水利規劃設計總院副院長李昇擔任副主任，評委會專家有：中科院地質與地球物理研究院祁生文研究員、中國電建集團北京勘測設計研究院有限公司副總工耿貴彪、中國華能集團有限公司林鵬正高、湖北工業大學盧應發教授。
近日，浙江工業大學該校計算機科學與技術學院梁榮華教授團隊與公安部第一研究所合作，研發出了新一代手指內部多模態生物特征采集技術和相應儀器設備，可獲得手指皮膚表面下1至3毫米深度的信息，采集到包含內部指紋的高分辨率三維皮下結構信息，既為指紋識別安全增加防御屏障，也解決了指紋信息采集效果不佳等痛點。相關研究成果刊登于《IET圖像處理》。
采集三維信息 填補傳統技術漏洞
將手指放在指紋識別處，與之相連的顯示屏隨即投映出集內外指紋及汗腺汗孔在內的立體掃描影像——位于浙江工業大學智能感知與系統
教育
部工程研究中心實驗室內，記者看到了團隊研制的新型手部生物特征采集設備樣機。
指尖皮膚主要由表皮層和真皮層組成。表皮層的頂部是角質層，其輪廓提供了外部指紋的詳細表示，而在角質層和活性表皮層之間存在著活表皮連接區域，該區域的波動可代表人體的指尖內部指紋。
“指尖內部指紋是外部指紋紋線的來源，不容易被破壞，可作為外部指紋的補充。”團隊成員、浙江工業大學計算機科學與技術學院王海霞副教授介紹。
“現有指紋采集/識別技術通過光線反射、電容傳感和射頻等方式來獲取手指表面紋路，對紋路進行圖形化處理，根據紋路特征信息進行對比，實現身份認證?！蓖鹾Ｏ冀榻B，但是傳統方式采集的指紋只有外部信息，很容易受到諸如灰塵、汗水、疤痕、傷口等環境的影響，加之隨著人的年齡增長皮膚褶皺增多，導致指紋質量及識別精度較差。
公安部統計數據顯示，我國有5%的人口其表皮指紋無法識別。與此同時，指紋識別技術還面臨偽造攻擊的干擾，假指紋膜制造成本低廉，工藝簡單，使得指紋識別的安全性大大降低。
展開 機載LiDAR技術在緩傾地層滑坡
及其拉裂槽識別中的應用
賀鵬,1,2, 顏瑜嚴3, 文艷3, 馬志剛3, 焦其松4, 郭兆成,2, 莫悠2
1．中國地質大學(北京)地球科學與資源學院,北京 100083
2．中國自然資源航空物探遙感中心,北京 100083
3．四川省國土空間生態修復與地質災害防治研究院,成都 610081
4．國家自然災害防治研究院,北京 100085
摘 要：
緩傾地層滑坡是我國西南地區常見的一種特殊災害類型,拉裂槽為其典型識別標志。由于災害源區植被茂密、地形復雜,常規地面調查或遙感手段均存在局限性,較難高效、有效地對其進行識別提取。作為新興遙感技術之一的機載激光雷達(light detection and ranging, LiDAR)技術及其數據可視化分析方法為緩傾地層滑坡的準確識別提供了新的解決方案。利用無人機搭載長測程LiDAR可獲取高分辨率數字高程模型,結合空天視域因子、系列山體陰影圖和三維形態模擬等多種可視化方法,可實現緩傾地層滑坡及其拉裂槽的有效識別。文章以四川省北部通江縣春在鎮周邊作為研究區,選取糯鼓寨村南部新識別滑坡隱患作為典型案例,利用綜合遙感識別方法,實現基于機載LiDAR數據的滑坡隱患識別標志構建、邊界準確判識、拉裂槽位置識別及信息提取,結合野外核查驗證結果,從定性和定量2個方面驗證機載LiDAR技術對高植被區緩傾地層滑坡及其拉裂槽識別應用的有效性。
展開 隨著計算機算力的不斷增長，基于機器學習（神經網絡）的方法成為了自然語言處理以及計算機圖像識別的新范式。在自然語言處理方面，RNN、LSTM等方法能夠有效提取語言之間的前后順序和相互關系，在機器翻譯、語言生成等任務取得了非常好的效果。在圖像識別、圖像檢測等方面，CNN等方法能夠有效提取圖像之中的模式，刷新了傳統圖像識別方法的效果。
針對自然語言處理（NLP），最常用的是長短期記憶網絡，通常被稱為 LSTM，是一種特殊的 RNN，能夠學習長期依賴性。LSTM 的關鍵是細胞狀態，細胞狀態有點像傳送帶。它貫穿整個鏈條，只有一些次要的線性作用。信息很容易以不變的方式流過。圖示如下所示：
根據常用數據集，通過編程實現，這里通常使用pytorch進行實現，部分代碼如下所示：
訓練過程中，loss不斷降低，如下圖所示：
可以看出啦，與RNN相比，LSTM的loss值更低，能夠有效有效處理長序列等類型的數據，廣泛應用在機器翻譯，語言生成等方面的應用。
在圖像處理方面，最常用的是卷積神經網絡（CNN），它受到人類視覺神經系統的啟發。能夠有效的將大數據量的圖片降維成小數據量、能夠有效的保留圖片特征，符合圖片處理的原則。普通卷積神經網絡如下所示：
同樣編程實現，部分代碼如下所示：
在訓練過程中可以得到以下結果：
可以看出，訓練過程中，loss值不斷下降，圖像識別率不斷上升，進一步對結果進行可視化，可以加深對卷積神經網絡的理解。首先對卷積神經網絡學習到的權重進行可視化，可以得到如下圖像：
不難看出，卷積神經網絡能夠準確識別出物體，并賦以較高的權重，以影響識別結果。目前卷積神經網絡已廣泛應用于圖片分類、檢索、目標定位檢測等領域。
由以上結果可以看出，神經網絡逐漸成為了人工智能的代名詞，并在各個領域中取得良好的結果。
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?很多人好奇熱成像儀：明明看不見的熱量，怎么就變成了清晰的圖像？為什么有的熱成像儀能檢測遠距離目標，有的卻只能近距離使用？
在工業巡檢時，工程師無需拆解設備，就能發現電機內部的過熱隱患；夜間安防巡邏，安保人員即使在漆黑環境中，也能精準定位隱蔽的異常人員；消防救援現場，消防員穿透濃煙，快速找到受困者 —— 這些 “透視” 般的操作，都離不開紅外熱成像儀的助力。
紅外熱成像儀的核心邏輯
5月19日16:00，Ansys官方『揭秘電弧仿真：Ansys最新技術與應用案例』研討會將基于Fluent、Maxwell講解電弧仿真多物理場聯合分析，建立從原理方法到工程案例的完整實踐流程。感興趣的下滑預約學習??
時間：5月19日（星期二），16:00-17:00
內容簡介：
隨著電力設備向高容量、高可靠性發展，電弧仿真已成為設計與驗證階段的關鍵技術之一。本次線上研討會將聚焦
引言
在現代光學技術領域，激光器輸出的高斯光束因強度分布不均導致能量利用率受限，光束整形技術作為提升光束均勻性、適配多場景應用的核心手段，已廣泛滲透激光加工、光纖通信、醫療設備、激光雷達等關鍵行業[1]。從非球面透鏡組的校正到液晶空間光調制器（LC-SLM）的動態調控，光束整形技術的迭代升級始終離不開專業光學設計軟件的支撐。Zemax作為應用廣泛的光學系統設計與仿真平臺，憑借其強大的建模能力、
ARM Cortex-M3是一款專為嵌入式系統優化的32位RISC（精簡指令集）處理器內核，基于 ?ARMv7-M架構?，廣泛應用于STM32、GD32等微控制器中。Cortex-M3通過?哈佛流水線、雙堆棧、NVIC中斷、Thumb-2指令集?等機制，在?實時性、低功耗、代碼密度?之間取得平衡，成為32位微控制器領域的主流架構。
Cortex-M3加入了類似于8位處理器的內核低功耗模式，支持
在人工智能、低空經濟與新一代信息技術加速融合的背景下，工程創新正不斷向更前沿、更跨界的方向演進。圍繞這一趨勢，Ansys在近期發布的“應用類系列網絡研討會”中，特別策劃推出9場新興行業專題內容，聚焦eVTOL、AI驅動的高速電光仿真、硅光芯片、optiSLang AI+優化、機器人、AI/ML驅動的天線與微波及互連器件設計，以及AI驅動的個體化心臟仿真等熱點方向，系統呈現仿真技術如何賦能前沿應用場景
Ansys自動駕駛汽車仿真解決方案基于從傳感器到系統級的完整工具鏈，通過軟件在環（SiL）與硬件在環（HiL）閉環測試，結合高保真合成數據與開放架構生態，大幅提升開發效率并降低測試成本。在近期發布的"Ansys 應用類系列網絡研討會全面上線"中，涵蓋4場AVxcelerate專題內容，系統解讀自動駕駛仿真的核心能力與最新進展。
本次系列網絡研討會將聚焦Ansys 2026 R1 AVxcelerate
聚烯烴工業中單活性中心催化開辟了新的聚合物合成思路，在特定的應用中設計結構來提高樹脂性能。通過多催化劑和多反應器工藝或者通過單活性中心樹脂和齊格納塔樹脂混合擠出都可以改變分子量和化學組分分布信息。在產品開發過程中，可通過改變立構規整度，PE、PP均聚物和EP共聚物的含量等，獲得性能優異的PP共聚物。
對于復雜樹脂的表征是很困難的，它需要多學科的方法去解決化學組分和分子量分布的問題。高溫交互作用色譜技術是分離
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諾冠（IMI Norgren） 知道，高壓比例閥不僅是精準控制的執行單元，更是系統節能的關鍵突破口，那么高壓比例閥究竟融合了哪些前沿節能技術？
1. 智能按需供壓技術（Demand-Based Pressure Control）
傳統氣動系統往往采用“恒定高壓”策略，無論負載大小均維持最高設定壓力，造成了巨大的能量浪費，諾冠的高壓比例閥集成了先進的閉環控制算法，能夠實時監測負載需求，動態調整輸出壓力
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