江苏多维科技在国际传感器博览会推出超高灵敏度TMR磁开关传感器

加利福尼亚州长滩和中国张家港市2015年6月10日电/美通社/--专业的隧道磁阻(TMR)技术磁传感器领先供应商江苏多维科技有限公司(Multi-Dimension Technology Co., Ltd.-MDT)将于Sensors Expo 2015国际传感器博览会上推出超高灵敏度的TMR1208/TMR1308磁开关传感器。这两款新产品具备超高灵敏度,开关点仅为5Gauss (0.5mT),同时兼备高速工作状态下1.5微安的超低功耗,以及卓越的温度稳定性,适用于电池供电,同时对精密测量、性能一致性、温度稳定性有严格要求的高端传感器应用。典型应用包括无线门禁,以及智能药丸和便携式药物递送装置等智能医药器具。     

混凝土坝工程长效服役与风险评定研究述评

我国混凝土坝工程无论数量、高度、规模均居世界前列,大坝长效服役的健康状况不仅关系到整个工程的安危,而且对经济建设、社会安定与生态安全等具有重大影响。在对我国混凝土坝工程建设与安全现状进行阐述的基础上,从混凝土坝材料性能演化、隐患病害监测与检测、施工质量控制、安全风险管理与评定等方面,论述了混凝土坝长效服役与风险评定理论、方法及其技术的研究现状。认为今后应加强多破坏因素耦合作用下混凝土坝材料性能演化规律、大坝隐患病害与施工质量的全方位智能化监控、水库大坝风险标准与实用化评估、溃坝概率计算和后果评价等方面的深入研究,以建立和完善混凝土坝长效服役保障与提升的理论和方法体系。     

ESPRIT CAM功能简介

DP Technology公司是1982年由现任总裁Paul Ricard与CEO Dan Frayssinet一起创办,公司名称DP源于Dan和Paul这两位创始人的名字首字母。目前,DP Technology在加州和意大利的佛罗伦萨拥有成熟的产品研发团队,销售和技术支持网点遍布欧洲、亚洲以及南美和北美。DP Technology的亚太区总部位于中国上海,迪培软件科技(上海)有限公司是DP Technology设在中国的全资子公司。     

手机变成对讲机,暑假玩转腾讯微信

最近,小编身边有很多人在手机上玩起了类似＂对讲机＂的语音通讯软件,这类即时语音通讯工具将手机变＂对讲机＂,不费话费,在智能手机日渐大众化和3G网络普及的今天,确实是十分应景的影音。而暑期来临,童鞋们外出旅行、放大假,在手机上使用＂对讲机＂,     

在AE中合成流动的血细胞

在实际应用领域,通常需要模拟血细胞在血液中流动的场景,从而产生某种视觉效果。为此,借助After Effects软件技术及其特效插件完成了这一场景的模拟制作。实现过程主要涉及到了粒子、玻璃透视（CC Glass）、表达式、空层（Null Object）、调节层、摄影机动画制作等内容与方法。     

面绘制三维重建原理及其改进算法研究

Marching Cubes(MC)算法是经典的面绘制算法,但它存在数据源复杂、分割方法单一和三维网格存储量大的问题.针对这种情况,提出了改进策略,主要是从图像预处理、图像分割及三角形网格简化方面加以讨论,并给出了相应的算法,由此使得重建算法的数据源信息更准确,适用面更广,存储效率更高.     

基于微腔光学晶体生物传感器的研究进展

多孔硅（PS）与多孔硅微腔晶体（PSM）作为新型功能材料,其独特的光学特性、微电子相容性、滤过性、纳米微孔生长可控性及大的比表面积为生物信号传感提供了一个较为理想的平台,已制备成多种生物传感器应用于血液,细菌,病毒,DNA等的快速检测中。在分析了PS与PSM的结构和性能的基础上,重点介绍了PS与PSM生物传感器的研究现状,并提出开发微型芯片、集成器件和市场化产品将是PS与PSM生物传感器的发展趋势。     

国外关键信息基础设施保护概述

互联网时代,社会的风险和脆弱性越来越显示出其跨越国界的广泛性,而各国在网络安全保障方面的作法和经验,也值得我国同行借鉴。为了向国内业界提供全面、可靠、科学、有效的信息安全服务,北京江南天安科技有限公司自成立之日起一直致力于国际信息化与信息安全发展的调查与研究,收集、编译了大量的国外信息安全战略、策略、技术资料,     

条码技术进驻图书行业

对于出版社和大型图书超市(包括网上书店)来说,主要在防盗版、互动营销.进销存管理方面对于一维和二维条码的应用存在需求.本文主要对条码技术在图书防盗版.图书互动营销.中小型书店的进销存管理及电子图书的销售方面的综合介绍.     

基于视觉传感器采集光流特征的精神疾病识别方法

目前,精神疾病的筛查主要依靠临床医生的访谈和问卷进行评估,具有高成本、主观性等问题。本文提出了一种基于视觉传感器采集光流特征的精神疾病识别方法,可以实时监测和预警,以较低的成本和非侵入性的方式来进行精神疾病的辅助筛查。该算法通过视觉传感器全面采集患者的面部数据来提取光流特征,输入TSMOSNet进行训练。TSMOSNet以TSM为基础网络进行改进,替换普通卷积为光流提取头,针对视觉传感器采集而来的光流特征图进行密集采样,并添加了时序注意力模块、DML蒸馏和VideoMix数据增强等方法,增强了视觉特征,以提高精神疾病识别的准确率。实验结果表明,在H7-BDSN数据集上相比于其他方法,本文提出的识别算法在精神疾病的筛查任务中取得了最好的效果,准确率为85%,F1分值为0.84。