一种魔方立体停车库
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116498136A

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN202310513368.7

    申请日:2023-05-08

    Abstract: 本发明公开一种魔方立体停车库,包括:底盘,底盘顶端固定连接有若干立柱和支撑柱;升降装置,升降装置设置两组,两组升降装置对称设置在立柱上,升降装置包括设置在立柱上的升降机构,升降机构上安装有升降滑轨,升降滑轨滑动连接在立柱上;水平旋转装置,水平旋转装置包括竖向等间距设置在支撑柱上的若干固定滑轨,固定滑轨与升降滑轨对应设置,且固定滑轨与升降滑轨周向间隔设置,固定滑轨上通过载车机构安装有车厢;其中,通过载车机构用于驱动车厢在升降滑轨、固定滑轨上滑动。本发明提高了立体停车楼的运行效率,激发立体停车楼的运营活力,对提升城市空间停车利用率、缓解“停车难”问题具有重要意义。

    基于CNN的个体心肺功能评估系统及其处理方法

    公开(公告)号:CN116417146B

    公开(公告)日:2024-09-13

    申请号:CN202310446222.5

    申请日:2023-04-24

    Abstract: 本申请公开了一种基于CNN的个体心肺功能评估系统及其处理方法;数据采集模块收集个体心肺功能数据,并将数据传输至预处理模块;预处理模块对数据进行预处理,随后将数据输入卷积神经网络模块进行特征提取;卷积神经网络模型输入层将收集的数据进行输入;卷积层将对数据进行特征提取,池化层将对数据进行降维处理;将个体静态数据和处理后的动态数据进行特征融合后输入全连接层,输出层输出心肺功能评估结果;训练模块对模型进行训练。本申请采用深度学习方法,解决了传统方法操作繁琐、准确度不高等问题;模型具有通用性和泛化能力,可适用于不同人群和场景;准确度高,可对心肺功能进行准确评估和分级,为个体制定科学的运动计划和康复方案提供参考。

    基于CNN的个体心肺功能评估系统及其处理方法

    公开(公告)号:CN116417146A

    公开(公告)日:2023-07-11

    申请号:CN202310446222.5

    申请日:2023-04-24

    Abstract: 本申请公开了一种基于CNN的个体心肺功能评估系统及其处理方法;数据采集模块收集个体心肺功能数据,并将数据传输至预处理模块;预处理模块对数据进行预处理,随后将数据输入卷积神经网络模块进行特征提取;卷积神经网络模型输入层将收集的数据进行输入;卷积层将对数据进行特征提取,池化层将对数据进行降维处理;将个体静态数据和处理后的动态数据进行特征融合后输入全连接层,输出层输出心肺功能评估结果;训练模块对模型进行训练。本申请采用深度学习方法,解决了传统方法操作繁琐、准确度不高等问题;模型具有通用性和泛化能力,可适用于不同人群和场景;准确度高,可对心肺功能进行准确评估和分级,为个体制定科学的运动计划和康复方案提供参考。

    一种经颅直流电刺激诱导型的四肢联动闭环康复设备

    公开(公告)号:CN117695589A

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202311626219.8

    申请日:2023-11-30

    Abstract: 本发明公开了一种经颅直流电刺激诱导型的四肢联动闭环康复设备,包括四肢联动设备、传感模块、激励模块、主控模块、电源模块;患者通过四肢联动设备进行康复训练;传感模块采集患者身体机能数据发送至主控模块,主控模块对数据进行处理并分析,随后向激励模块发出相应控制指令;激励模块根据指令调节四肢联动设备运动阻力,并调节经颅直流电刺激强度。本发明能够实现康复过程中的个性化动态调控,通过激励性的代偿刺激方式,使得患者由被动运动变成主动运动,激励模块能够根据患者肌力情况自主调节阻力和tDCS设备输出大小,装置简单可靠便宜,节省人手;根据测量数据能够进行后续个性化修订,针对每个患者动态调整个性化康复方法。

    一种基于深度学习的图像去雨方法

    公开(公告)号:CN117350927A

    公开(公告)日:2024-01-05

    申请号:CN202311378516.5

    申请日:2023-10-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的图像去雨方法,首先收集包含雨滴的图像数据集,并进行预处理;其次构建PReNet模型,用于提取输入图像中的特征,为后续的空间注意力机制提供输入;接着在PReNet模型之后引入空间注意力机制,用于增强模型对感兴趣区域的关注;然后使用标记的图像数据集,对带有注意力机制的PReNet模型进行训练,并优化模型参数;最后将训练好的模型应用于新的图像数据,输出去除雨滴的图像。本方法通过利用带有注意力机制的渐进式网络结构PReNet,然后选择样本进行训练,实现了高效的对单张图片的去雨效果;该网络架构算法更为简洁,算法的运行效率大幅提高,具有很强的实际应用意义。

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