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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)無人智能運(yùn)輸車。該項(xiàng)目主要可分為兩個(gè)部分:實(shí)車與模型車的同步開發(fā)和基于eclipse平臺(tái)的APP開發(fā)。在實(shí)車和模型車的開發(fā)過程中，通過常規(guī)車載傳感器實(shí)現(xiàn)小車的“智能化”，利用Dijkstra算法解決最短路徑選擇問題。利用計(jì)算機(jī)語言完成在eclipse平臺(tái)上的APP開發(fā)，實(shí)現(xiàn)APP同時(shí)與實(shí)車和模型車的互聯(lián)，實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)輸小車運(yùn)輸末端的配送。

旨在為大規(guī)模代數(shù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)新型高效的求解算法，并結(jié)合信息科學(xué)進(jìn)行交叉研究。在大規(guī)模代數(shù)系統(tǒng)新型Krylov子空間算法及其基礎(chǔ)理論、復(fù)雜電磁計(jì)算、圖像處理高性能數(shù)值方法、動(dòng)力系統(tǒng)與智能控制理論方面進(jìn)行了系統(tǒng)深入的研究，取得了具有創(chuàng)新性的成果，例如：解決了科學(xué)計(jì)算中的有關(guān)基礎(chǔ)或困難問題；提出了Lanczos雙共軛A-標(biāo)準(zhǔn)正交短遞歸Krylov子空間迭代法BiCOR/CORS/BiCORSTAB方法、一種新的“二維雙連續(xù)投影(2D-DSPM)方法”等一系列高效算法；為求解復(fù)雜電磁問題產(chǎn)生的復(fù)雜線性系統(tǒng)設(shè)計(jì)了高效算法與預(yù)條件技術(shù)；提出了一些新型高效的邊界處理、圖像復(fù)原方法，具有更快的計(jì)算速度和更好的復(fù)原質(zhì)量；將數(shù)值代數(shù)與特殊矩陣分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交叉研究取得成果。

利用Cas12i和Cas12j在水稻、玉米、大豆、擬南芥和豬等農(nóng)業(yè)生物中驗(yàn)證了基因編輯的靶向剪切活性，達(dá)到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的基本要求，為我國(guó)基因編輯產(chǎn)業(yè)化安全提供了重要保障。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡(jiǎn)介 基因編輯技術(shù)的核心是底盤核酸酶（Cas9、Cas12a、Cas12b），核酸酶的原始核心專利被美國(guó)等少數(shù)國(guó)家所壟斷。這些底盤核酸酶的多個(gè)核心專利已經(jīng)在包括中國(guó)在內(nèi)的許多國(guó)家獲得授權(quán)。因此，我國(guó)農(nóng)業(yè)生物基因編輯技術(shù)在產(chǎn)業(yè)化方面有受制于人的風(fēng)險(xiǎn)，必須研發(fā)出具有我國(guó)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的核酸酶，打破國(guó)際專利壟斷。中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)國(guó)家玉米改良中心積極開展具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的新型底盤核酸酶發(fā)掘。2017年以來，研發(fā)團(tuán)隊(duì)從微生物宏基因組中發(fā)掘了一系列核酸酶，申報(bào)了14項(xiàng)國(guó)家發(fā)明專利。其中，Cas12i（專利號(hào)ZL201980014560.3）和Cas12j（專利號(hào)ZL 201980014005.0）兩個(gè)基因編輯核酸酶已于2021年獲得中國(guó)及中國(guó)香港地區(qū)的發(fā)明專利授權(quán)，并向美國(guó)、日本、歐盟等14個(gè)國(guó)家或地區(qū)提交專利申請(qǐng)。已經(jīng)利用Cas12i和Cas12j在水稻、玉米、大豆、擬南芥和豬等農(nóng)業(yè)生物中驗(yàn)證了基因編輯的靶向剪切活性，達(dá)到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的基本要求，為我國(guó)基因編輯產(chǎn)業(yè)化安全提供了重要保障。目前，兩個(gè)專利已經(jīng)以排他性的方式許可給山東舜豐生物科技有限公司。

本發(fā)明公開了一種用于分布式電源的孤島保護(hù)裝置，包括降壓變壓器、限流電抗、晶閘管和控制器單元。本發(fā)明通過在電網(wǎng)電壓過零附近的一定區(qū)間內(nèi)觸發(fā)晶閘管導(dǎo)通，制造一個(gè)受控的短路電流和電網(wǎng)電壓畸變；本發(fā)明還公開了此種孤島保護(hù)裝置的檢測(cè)算法，檢測(cè)算法包括晶閘管觸發(fā)角在線優(yōu)化算法和孤島判別準(zhǔn)則算法。基于電網(wǎng)支持與脫離時(shí)分布式電源接入點(diǎn)的短路容量的明顯差異，本發(fā)明可以可靠識(shí)別出分布式電源是否處于孤島運(yùn)行。該發(fā)明的孤島保護(hù)裝置是一種可分布式安裝的設(shè)備，不依賴任何通訊媒介，成本低、無信號(hào)衰減和干擾問題。

本發(fā)明公開了一種基于遺傳算法的含鉸結(jié)構(gòu)非線性參數(shù)識(shí)別方法，包括用一種非線性模型來描述含鉸結(jié)構(gòu)中鉸鏈的非線性特性，建立鉸鏈結(jié)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)模型，得到含鉸結(jié)構(gòu)的Ｍ、Ｋ、Ｃ方程；將含鉸結(jié)構(gòu)的Ｍ、Ｋ、Ｃ方程轉(zhuǎn)化為非線性的代數(shù)方程組；利用數(shù)值分析中的Ｎｅｗｔｏｎ迭代法對(duì)得到的代數(shù)方程組進(jìn)行求解，得到含鉸結(jié)構(gòu)的頻響數(shù)據(jù)；根據(jù)求解的頻響數(shù)據(jù)與試驗(yàn)獲得的頻響數(shù)據(jù)構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，通過Ｍａｔｌａｂ中的ＧＡ遺傳算法進(jìn)行全局化搜索，最終識(shí)別出最優(yōu)的非線性參數(shù)值。本發(fā)明的含鉸結(jié)構(gòu)非線性參數(shù)的識(shí)別方法，可以識(shí)別含鉸結(jié)構(gòu)的非線性特性，克服了傳統(tǒng)方法需要提供經(jīng)驗(yàn)初值及只能保證局部最優(yōu)的局限性。

本發(fā)明公開了一種基于自適應(yīng)邊緣檢測(cè)和映射模型的一維碼識(shí) 別算法。該算法利用一維碼四個(gè)角點(diǎn)對(duì)一維碼圖片進(jìn)行投影變換，校 正一維碼圖像中可能存在的投影或者仿射變形，然后利用校正后的圖 像生成兩種掃描線，一種是基于圖像分塊的，一種是基于梯度變化的， 對(duì)于獲得的掃描線采用一種自適應(yīng)邊緣檢測(cè)算法來找到一維碼條和空 的邊緣位置，接著采用一種邊緣映射模型將獲得的邊緣位置映射到正 確的編碼位置，根據(jù)編碼位置來獲得條和空的寬度，從而依據(jù)條空的 寬度比和編碼規(guī)則求解一維碼信息。按照本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的一維碼識(shí)別算 法，能實(shí)現(xiàn)對(duì)

本發(fā)明公開了一種防誤碼擴(kuò)散的圖像無損/近無損壓縮方法：采用并行預(yù)測(cè)方式，將分塊的圖像通過兩路并行得到預(yù)測(cè)結(jié)果，在每個(gè)預(yù)測(cè)環(huán)節(jié)，像素之間間隔一個(gè)像素時(shí)鐘周期，使得由參數(shù)索引、預(yù)測(cè)修正、殘差計(jì)算、參數(shù)更新反饋環(huán)路可使用流水線設(shè)計(jì)；在近無損壓縮模式下，每個(gè)像素有足夠的時(shí)間進(jìn)行像素重建，在當(dāng)前像素進(jìn)行上下文建模前能剛好得到上一個(gè)像素對(duì)應(yīng)的像素重建值；通過引入分塊壓縮與檢糾錯(cuò)編碼相結(jié)合的方法，防止了誤碼的大面積擴(kuò)散，提高了

本發(fā)明公開了一種基于CMA?ES優(yōu)化算法設(shè)計(jì)聲學(xué)超材料單元的方法，該方法將CMA?ES優(yōu)化算法和有限元分析方法集合，CMA?ES優(yōu)化算法可以對(duì)0?1排布的陣列進(jìn)行優(yōu)化，每一個(gè)尺寸維度的0?1陣列，都對(duì)應(yīng)一種聲學(xué)超材料單元結(jié)構(gòu)，其中，0和1分別代表由空氣或光敏樹脂構(gòu)成的聲學(xué)單元結(jié)構(gòu)的子單元；在優(yōu)化過程中，每一個(gè)聲學(xué)超材料單元結(jié)構(gòu)的等效折射率和阻抗值可以通過有限元分析方法分析提取，作為CMA?ES優(yōu)化算法中適應(yīng)度函數(shù)的變量；通過對(duì)適應(yīng)度函數(shù)的值進(jìn)行優(yōu)化，最終可以得到最優(yōu)的、滿足設(shè)計(jì)要求的聲學(xué)超材料單元結(jié)

懸賞金額：95萬元 發(fā)榜企業(yè)：百盛（廣州）生物制品有限公司  需求領(lǐng)域：環(huán)醫(yī)療器械及設(shè)備及醫(yī)學(xué)專用軟件；臨床醫(yī)學(xué)-腫瘤 產(chǎn)業(yè)集群：生物醫(yī)藥與健康產(chǎn)業(yè)集群 技術(shù)關(guān)鍵詞：人工智能；病理學(xué)；組織形態(tài)學(xué)

本發(fā)明提出了一種基于改進(jìn)和聲搜索算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由方法，包括以下步驟：Step1、初始化算法相關(guān)參數(shù) HMS、HMCR、PAR 以及評(píng)價(jià)次數(shù) eval_Nomax；Step2、利用輪盤賭初始化和聲記憶庫 HM；Step3、評(píng)價(jià)和聲庫中各和聲路徑的適應(yīng)度；Step4、設(shè)置 eval_No＝0；Step5、設(shè)置 i＝0；Step6、產(chǎn)生候選和聲；Step7、eval_No++，若 eval_No＜eval_Nomax，執(zhí)行 Step8；否則執(zhí)行 Step11；Step8、對(duì)和聲庫中的第 i 條和聲 Xi＝{s,x2,…xj,…,d},進(jìn)行鄰域搜索；Step9、eval_No++，若 eval_No＜eval_Nomax，執(zhí)行 Step10；否則執(zhí)行 Step11；Step10、i++，若 i＜HMS，執(zhí)行 Step6；否則執(zhí)行 Step5；Step11、記錄和聲記憶庫中的最優(yōu)和聲路徑。本發(fā)明的路由方法具有較高的能效，并且能夠有效地延長(zhǎng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。