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本發(fā)明公開(kāi)了一種面向變電站的保護(hù)智能中心系統(tǒng)及其冷熱備 用模式選擇方法。保護(hù)智能中心系統(tǒng)通過(guò)其采集處理模塊采集各變電 站的運(yùn)行數(shù)據(jù)，并通過(guò)其通信模塊、故障位置判別模塊和跳閘決策模 塊實(shí)現(xiàn)對(duì)采集數(shù)據(jù)的分析計(jì)算，最終實(shí)現(xiàn)在變電站的站域保護(hù)退出檢 修后，由保護(hù)智能中心系統(tǒng)作為故障變電站的后備保護(hù)系統(tǒng)取代故障 變電站的保護(hù)功能，從而有效提高樞紐變電站系統(tǒng)的可靠性。在保護(hù) 智能中心系統(tǒng)正式投運(yùn)之前，對(duì)其進(jìn)行冷、熱備用模式的選擇，冷、 熱備用作為保護(hù)智能中心系統(tǒng)的兩種工作模式，冷備用經(jīng)濟(jì)性高但可 靠性低，熱備用

本發(fā)明公開(kāi)了一種抗誤碼和丟包的信源編碼與智能解碼方法，包括：星上編碼步驟：把圖像劃分成互不重疊的子塊；對(duì)每個(gè)子塊進(jìn)行 JPEG-LS 編碼；每 K 個(gè)子塊后插入一組 EDC 信息形成檢錯(cuò)碼流；進(jìn)行 RS(m,n)糾錯(cuò)編碼；對(duì)檢糾錯(cuò)碼流按 c*m 字節(jié)分成等長(zhǎng)的數(shù)據(jù)包；在壓縮碼流前加入每幀的壓縮幀頭，而在其壓縮碼流后加入每幀的壓縮幀尾。地面解碼步驟：采用距離最小化準(zhǔn)則從碼流中搜索壓縮幀頭，并提取一幀的壓縮碼流；在幀頭中

項(xiàng)目旨在設(shè)計(jì)出一款基于Dijkstra算法的高精度物聯(lián)網(wǎng)小區(qū)無(wú)人智能運(yùn)輸車(chē)。該項(xiàng)目主要可分為兩個(gè)部分:實(shí)車(chē)與模型車(chē)的同步開(kāi)發(fā)和基于eclipse平臺(tái)的APP開(kāi)發(fā)。在實(shí)車(chē)和模型車(chē)的開(kāi)發(fā)過(guò)程中，通過(guò)常規(guī)車(chē)載傳感器實(shí)現(xiàn)小車(chē)的“智能化”，利用Dijkstra算法解決最短路徑選擇問(wèn)題。利用計(jì)算機(jī)語(yǔ)言完成在eclipse平臺(tái)上的APP開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)APP同時(shí)與實(shí)車(chē)和模型車(chē)的互聯(lián)，實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)輸小車(chē)運(yùn)輸末端的配送。

武漢大學(xué)張永軍教授項(xiàng)目組在國(guó)際上首次提出攝影測(cè)量遙感的科學(xué)概念，構(gòu)建了多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測(cè)量遙感智能處理技術(shù)體系，突破了匹配干擾地物快速智能分割、語(yǔ)義輔助幾何處理與大范圍影像鑲嵌合成、地物信息智能提取等關(guān)鍵技術(shù)，成功研制出我國(guó)首套多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測(cè)量遙感智能處理系統(tǒng)MIPS。 一、項(xiàng)目分類(lèi) 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡(jiǎn)介 武漢大學(xué)張永軍教授項(xiàng)目組在國(guó)際上首次提出攝影測(cè)量遙感的科學(xué)概念，構(gòu)建了多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測(cè)量遙感智能處理技術(shù)體系，突破了匹配干擾地物快速智能分割、語(yǔ)義輔助幾何處理與大范圍影像鑲嵌合成、地物信息智能提取等關(guān)鍵技術(shù)，成功研制出我國(guó)首套多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測(cè)量遙感智能處理系統(tǒng)MIPS，相關(guān)技術(shù)理論《多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測(cè)量遙感智能處理技術(shù)及應(yīng)用》2021年榮獲測(cè)繪科技進(jìn)步特等獎(jiǎng)。 技術(shù)特色： (1) 首次提出基于人工智能技術(shù)的多模態(tài)衛(wèi)星影像語(yǔ)義分割與幾何處理融合新理論。創(chuàng)建了衛(wèi)星影像跨域穩(wěn)健語(yǔ)義分割技術(shù)，通過(guò)自適應(yīng)增量?jī)?yōu)化提升深度分割網(wǎng)絡(luò)模型的遷移性和普適性，保證多類(lèi)型地物語(yǔ)義分割的時(shí)效性、容錯(cuò)性、穩(wěn)定性和區(qū)域一致性。 (2) 通過(guò)語(yǔ)義分割結(jié)果全自動(dòng)進(jìn)行多源地理信息控制點(diǎn)粗差剔除，實(shí)現(xiàn)超大范圍多模態(tài)影像精準(zhǔn)幾何處理；提出輻射不變特征變換算法進(jìn)行多模態(tài)影像高可靠性匹配；單臺(tái)機(jī)器2.5分鐘可完成8000景衛(wèi)星影像的并行區(qū)域網(wǎng)平差，大幅提高了自動(dòng)化處理精度和效率。 (3) 突破了基于深度學(xué)習(xí)的多視遙感影像三維地形及大范圍合成影像智能生成技術(shù)，采用物方半全局優(yōu)化提升困難區(qū)域的密集匹配精度，并在語(yǔ)義分割結(jié)果的輔助下進(jìn)行大范圍遙感影像無(wú)縫鑲嵌合成。 (4) 基于深度學(xué)習(xí)進(jìn)行建筑物、道路、農(nóng)作物等典型地物目標(biāo)語(yǔ)義信息智能提取；基于多尺度語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)融合經(jīng)驗(yàn)知識(shí)實(shí)現(xiàn)建筑物矢量邊緣精確提取；結(jié)合語(yǔ)義分割和多起點(diǎn)中心線追蹤優(yōu)化提取道路網(wǎng)拓?fù)涫噶浚换?D卷積和注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)多類(lèi)農(nóng)作物精細(xì)分類(lèi)及其時(shí)空特征智能提取。 (5) 構(gòu)建了全新的多模態(tài)衛(wèi)星遙感影像幾何語(yǔ)義一體化智能處理技術(shù)體系，研制出我國(guó)首套自主產(chǎn)權(quán)的多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測(cè)量遙感智能處理軟件系統(tǒng)MIPS，其數(shù)據(jù)處理效果和效率均有明顯優(yōu)勢(shì)，顯著提升了融合處理的精準(zhǔn)度和智能化水平。 先進(jìn)性 MIPS具備快速語(yǔ)義分割、語(yǔ)義輔助精準(zhǔn)幾何處理、三維地形提取與多影像時(shí)序合成、地物語(yǔ)義信息智能提取等特色功能。系統(tǒng)采用最新的衛(wèi)星影像攝影測(cè)量處理、多源影像融合、語(yǔ)義信息提取的相關(guān)理論與方法，結(jié)合先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)、CPU/GPU兩級(jí)加速并行處理及深度學(xué)習(xí)技術(shù)，處理效果和效率均明顯優(yōu)于國(guó)內(nèi)外同類(lèi)軟件。例如單機(jī)情況下19小時(shí)即可完成1551景2米分辨率衛(wèi)星影像的全自動(dòng)處理，包括云區(qū)檢測(cè)、影像融合、影像匹配、區(qū)域網(wǎng)平差、正射影像糾正等全部處理流程。語(yǔ)義分割結(jié)果約束的立體衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差自動(dòng)化程度和精度均顯著提升，例如在1:1萬(wàn)基礎(chǔ)測(cè)繪產(chǎn)品DEM/DOM的輔助下，高分七號(hào)立體衛(wèi)星影像的全自動(dòng)處理高程精度從2.6米大幅提升至0.8米以?xún)?nèi)，鑲嵌接邊精度優(yōu)于1像素。

本發(fā)明公開(kāi)了一種適于各種形狀和壁厚缺損制作的智能加工裝置，包括支撐框架，支撐框架內(nèi)安裝有二維運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)以及設(shè)置在二維運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)上的切割機(jī)構(gòu)；升降機(jī)構(gòu)；用于調(diào)整切割機(jī)構(gòu)內(nèi)刀片切割方向的旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)；二維運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)用于驅(qū)動(dòng)切割機(jī)構(gòu)在垂直于升降機(jī)構(gòu)升降方向的平面內(nèi)進(jìn)行二維方向的調(diào)整；控制器，用于接收待加工缺損三維模型數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為二維運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)的運(yùn)行軌跡以及刀片切割方向數(shù)據(jù)，用于控制二維運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)和旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)的運(yùn)行。本發(fā)明的缺損智能制造裝置結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，裝置制造成本低，操作方便，智能化集成度高，能夠在不破壞骨壁下組織的前提下，自動(dòng)的按照設(shè)計(jì)要求完成對(duì)具有不同壁厚的顱骨缺損的制造，而且缺損的形狀任意。

汽車(chē)電子、汽車(chē)通信、人工智能在專(zhuān)用汽車(chē)領(lǐng)域的研究、應(yīng)用方面的人才

“基于物聯(lián)網(wǎng)及云計(jì)算技術(shù)的設(shè)備故障診斷及預(yù)測(cè)平臺(tái)”利用云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代信息通信技術(shù)，實(shí)現(xiàn)人與設(shè)備、人與人、設(shè)備與設(shè)備的實(shí)時(shí)互動(dòng)，實(shí)現(xiàn)信息和數(shù)據(jù)的共享。軟件產(chǎn)品以服務(wù)的方式向用戶(hù)提供。減少企業(yè)的平臺(tái)搭建費(fèi)用、數(shù)據(jù)安全維護(hù)成本、服務(wù)器投資和維護(hù)成本、專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員投入成本、軟件升級(jí)維護(hù)成本等。所有云服務(wù)產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)全移動(dòng)化，支持IOS和Andriod系統(tǒng)的多個(gè)版本，并且與PC端數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步。云平臺(tái)配置了冗余容災(zāi)、異地備份以及通訊加密、防止暴力破解等技術(shù)解決方案。 技術(shù)優(yōu)勢(shì)： 1.我們?cè)趪@以大型建筑設(shè)備為主的智能運(yùn)維平臺(tái)中處于領(lǐng)先階段目前該行業(yè)設(shè)備比較分散，信息化程度不高，我們從2014年開(kāi)始研發(fā)該智能運(yùn)維平臺(tái)，目前處于國(guó)內(nèi)領(lǐng)先階段。 2.智能運(yùn)維平臺(tái)數(shù)據(jù)積累量巨大，為大數(shù)據(jù)分析提供基礎(chǔ)設(shè)備智能運(yùn)維云平臺(tái)經(jīng)過(guò)近兩年的研發(fā)，于2016年年底上線至今已得到行業(yè)內(nèi)企業(yè)的認(rèn)可。目前已接入上千臺(tái)設(shè)備，每月新增數(shù)據(jù)條數(shù)達(dá)幾十億條，該運(yùn)維平臺(tái)將會(huì)是大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)、需求、市場(chǎng)的直接來(lái)源。 3.產(chǎn)學(xué)研合作推進(jìn)平臺(tái)的技術(shù)發(fā)展 產(chǎn)學(xué)研合作將為該項(xiàng)目提供更多研究性成果，目前已申請(qǐng)發(fā)明型專(zhuān)利2項(xiàng)、實(shí)用新型專(zhuān)利6項(xiàng)，軟件著作權(quán)7項(xiàng)。 應(yīng)用概況： 該平臺(tái)于2016年年底上線至今已得到行業(yè)內(nèi)企業(yè)的認(rèn)可。目前已接入上千臺(tái)設(shè)備，每月新增數(shù)據(jù)條數(shù)達(dá)幾十億條。設(shè)備主要為建筑設(shè)備相關(guān)，如：大型中央空調(diào)主機(jī)、冷凍機(jī)、水泵等。接入設(shè)備主要分布于南京、上海、杭州、濟(jì)南、貴州等地。目前平臺(tái)接入企業(yè)50多家。

本項(xiàng)目獲 2018 年中國(guó)輕工業(yè)聯(lián)合會(huì)科技進(jìn)步獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)檸檬酸是一種重要的三羧酸類(lèi)化合物，廣泛應(yīng)用于食品、醫(yī)藥、化工等領(lǐng)域，是當(dāng)前世界上產(chǎn)量和消費(fèi)量最大的食用有機(jī)酸，是世界第二大發(fā)酵產(chǎn)品。雖然發(fā)酵法生產(chǎn)檸檬酸起步較早，但目前其生產(chǎn)技術(shù)仍存在問(wèn)題，如發(fā)酵種子培養(yǎng)周期長(zhǎng)、活力低；發(fā)酵菌種影響檸檬酸合成的生理、代謝特性認(rèn)識(shí)有限；傳統(tǒng)同步糖化發(fā)酵工藝原料利用不充分；檸檬酸提取過(guò)程能耗高，廢水有機(jī)物濃度高、處理難度大等。因此，本項(xiàng)目在江南大學(xué)劉龍教授帶領(lǐng)下實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)的技術(shù)升級(jí)和轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)綠色智能化生產(chǎn)。獲 2018 年度中國(guó)輕工聯(lián)合會(huì)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)。 主要?jiǎng)?chuàng)新內(nèi)容及技術(shù)突破： 1、建立了結(jié)合超聲波誘導(dǎo)孢子快速萌發(fā)與種子糖化酶水平表征的移種策略， 發(fā)酵強(qiáng)度由 2.55 g·L-1·h-1 提升至 2.85 g·L-1·h-1（提升幅度 11.8%）； 2、進(jìn)行了檸檬酸發(fā)酵生產(chǎn)菌株的系統(tǒng)生物學(xué)分析，發(fā)現(xiàn)發(fā)酵后期的低 pH 環(huán)境可激活檸檬酸合成相關(guān)基因的表達(dá)，葡萄糖作為效應(yīng)物可激活其轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白的表 達(dá)； 3、強(qiáng)化同步糖化發(fā)酵方式，利用葡萄糖模糊預(yù)測(cè)模型結(jié)合糖化酶階段添加的策略補(bǔ)償發(fā)酵中后期 pH 急劇降低導(dǎo)致的葡萄糖供給速率不足，中試規(guī)模發(fā)酵強(qiáng)度進(jìn)一步提升至 3.15 g·L-1·h-1，殘總糖由 19.2 g·L-1 下降至 13.2 g·L-1（下降幅度 31.3%）； 4、應(yīng)用模擬移動(dòng)床實(shí)現(xiàn)了檸檬酸發(fā)酵液連續(xù)分離提純及廢水資源再利用，在實(shí)現(xiàn)了清潔化生產(chǎn)的同時(shí)檸檬酸收率達(dá)到 98%，較傳統(tǒng)鈣鹽法提高 5%。 

產(chǎn)品詳細(xì)介紹

產(chǎn)品詳細(xì)介紹 MA-3庫(kù)侖法水分測(cè)定儀具有中文液晶顯示，并具有自動(dòng)計(jì)算和打印功能，能打印出百分含量、樣品編號(hào)、試驗(yàn)員、實(shí)驗(yàn)日期等內(nèi)容！MA-3全自動(dòng)卡爾費(fèi)休水分測(cè)定儀詳細(xì)介紹：本昂儀器綜合多年制造與銷(xiāo)售各種電化學(xué)產(chǎn)品的經(jīng)驗(yàn)，發(fā)展出最新的MA-3精湛一代智能卡爾費(fèi)休水分測(cè)定儀。其寬廣的實(shí)用性，幾乎可囊括各種應(yīng)用領(lǐng)域：制藥工業(yè)：如果片劑內(nèi)含太多水分會(huì)互相粘結(jié)；如果含水量過(guò)低則片劑易碎裂。MA-3精湛一代智能卡爾費(fèi)休水分測(cè)定儀采用了LCD大屏幕彩色顯示器，軟件界面內(nèi)容豐富，操作內(nèi)容漢字提示，人機(jī)對(duì)話靈活、方便，除具有檢測(cè)靈敏閾高、操作簡(jiǎn)單、測(cè)試速度快、重復(fù)性好等特點(diǎn)外，還具有根據(jù)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)文獻(xiàn)設(shè)有吸水度測(cè)定的功能；試驗(yàn)結(jié)果存儲(chǔ)、打印功能；樣品測(cè)定過(guò)程由儀器自動(dòng)控制，攪拌、測(cè)定60秒左右自動(dòng)完成，直接顯示測(cè)定結(jié)果；全密封滴定池瓶，避免試劑與人接觸，也避免環(huán)境濕度的影響；儀器應(yīng)具有中文液晶顯示，并具有自動(dòng)計(jì)算和打印功能，能打印出百分含量、樣品編號(hào)、試驗(yàn)員、實(shí)驗(yàn)日期等內(nèi)容；儀器準(zhǔn)確度為：①水含量小于10微克水時(shí)，測(cè)量值誤差小于2.9ug水；②水含量在10微克-1000微克水時(shí)，測(cè)量誤差≤3ug水；③水含量在1000微克以上時(shí)，測(cè)量值誤差≤0.3%（不含進(jìn)樣誤差）；MA-3精湛一代智能卡爾費(fèi)休水分測(cè)定儀技術(shù)參數(shù) 顯示方式：LCD彩色大屏幕顯示器 測(cè)量范圍：0.0001%（1ppm）至100%靈 敏 閾：0.1ugH2O吸水度測(cè)定 試驗(yàn)結(jié)果打印 試驗(yàn)結(jié)果存儲(chǔ) 功 率：小于60W 濕度〈85% 重 量：約8kg 使用環(huán)境：溫度5℃－40℃ 測(cè)定原理:卡爾費(fèi)休庫(kù)侖法準(zhǔn) 確 度：對(duì)于5μg-1mg為±3μg，對(duì)于1mg以上，為0.3%（不含進(jìn)樣誤差） 電 源：AC220V±10% 50Hz±5% 外形尺寸：385×290×280（mm) MA-3精湛一代智能卡爾費(fèi)休水分測(cè)定儀符合以下標(biāo)準(zhǔn)1、GB/T7600《運(yùn)行中變壓器油水分含量測(cè)定法(庫(kù)侖法)》2、GB6283《化工產(chǎn)品中水分含量的測(cè)定卡爾費(fèi)休法（通用方法）》3、SH/T0246《輕質(zhì)石油產(chǎn)品中水含量測(cè)定法（電量法）》4、SH/T0255《添加劑和含添加劑潤(rùn)滑油水分測(cè)定法（電量法）》5、GB/T11133《液體石油產(chǎn)品中水含量測(cè)定方法（卡爾費(fèi)休法）》6、GB/T7380《表面活性劑含水量量的測(cè)定（卡爾費(fèi)休法）》7、GB10670《工業(yè)用氟代甲烷類(lèi)中微量水分的測(cè)定卡爾費(fèi)休法》8、GB/T606化學(xué)試劑水分測(cè)定通用方法卡爾費(fèi)休法》9、GB/T8350《變性燃料乙醇》10、GB/T8351《車(chē)用乙醇汽油》11、GB/T3776.1《農(nóng)藥乳化劑水分測(cè)定法》12、GB/T6023工業(yè)用丁二烯中微量水分的測(cè)定卡爾費(fèi)休庫(kù)侖法》13、GB/T3727工業(yè)用乙烯、丙烯中微量水的測(cè)定14、GB/T7376工業(yè)用氟代烷烴中微量水分的測(cè)定15、GB/T18619.1天然氣中水含量的測(cè)定卡爾費(fèi)休-庫(kù)侖法16、GB/T512《潤(rùn)滑脂水分測(cè)定法》17、GB/T1600-農(nóng)藥水分測(cè)定方法》18、GB/T11146《原油水含量測(cè)定法（卡爾費(fèi)休庫(kù)侖法）》19、GB/T12717《工業(yè)用乙酸酯類(lèi)試驗(yàn)方法》20、GB/T5074焦化產(chǎn)品水分測(cè)定方法21、GB/T18826工業(yè)用1,1,2-四氟乙烷（HFC-134a)22、符合國(guó)家藥典中關(guān)于卡爾費(fèi)休法測(cè)定藥品中水分含量的技術(shù)要求