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移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展將互聯(lián)網(wǎng)帶入了人們的日常生活，而移動(dòng)應(yīng)用軟件是最關(guān)鍵的載體。移動(dòng)應(yīng)用以其特有的優(yōu)質(zhì)性能、可靠性和安全性、低廉的成本以及良好的可擴(kuò)展性，成為未來(lái)軟件行業(yè)的主流趨勢(shì)。同時(shí)，移動(dòng)應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)周期相對(duì)較短、門(mén)檻較低，應(yīng)用數(shù)量發(fā)展迅猛，使得同質(zhì)化現(xiàn)象嚴(yán)重。如何保證移動(dòng)應(yīng)用的質(zhì)量成為一個(gè)非常值得研究的問(wèn)題，具有巨大的市場(chǎng)價(jià)值，同時(shí)也影響到人民大眾的日常生活，關(guān)系到國(guó)計(jì)民生。隨著自動(dòng)化測(cè)試的巨大發(fā)展，移動(dòng)應(yīng)用自動(dòng)化測(cè)試取得了很大進(jìn)展，但是自動(dòng)化測(cè)試

在新興工業(yè)化浪潮下，傳統(tǒng)典藏管理的智能化卻相對(duì)滯后。讀者找書(shū)難的問(wèn)題始終無(wú)法得以有效解決。目前，館藏圖書(shū)統(tǒng)一根據(jù)中圖法進(jìn)行索書(shū)號(hào)編目、建冊(cè)。然而，粗粒度的索書(shū)號(hào)使得讀者難以確認(rèn)一本圖書(shū)的準(zhǔn)確位置。通常情況下，讀者需要反復(fù)比對(duì)索書(shū)號(hào)與書(shū)架上的圖書(shū)，逐步縮小查找范圍，最終找尋圖書(shū)。這種方式需要耗費(fèi)大量的時(shí)間，尤其當(dāng)圖書(shū)存在錯(cuò)架（圖書(shū)沒(méi)有根據(jù)中圖法規(guī)則放置在本該放置的位置）情況。因此，如何結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)感知與智能機(jī)器人技術(shù)，實(shí)現(xiàn)典藏環(huán)境下圖書(shū)查找的智能化意義重

SmarT是一個(gè)基于群體智能的協(xié)作式測(cè)試報(bào)告分析與融合平臺(tái)，包括智能化測(cè)試任務(wù)分解、測(cè)試任務(wù)推薦、協(xié)作式測(cè)試報(bào)告生成、測(cè)試報(bào)告分析與融合等子系統(tǒng)。SmarT在具備面向大規(guī)模代碼的分析技術(shù)以及基于分析的問(wèn)題推薦與決策機(jī)制，能夠優(yōu)化參與者群體的質(zhì)量評(píng)估任務(wù)分配，利用大規(guī)模群體具有的多樣性實(shí)現(xiàn)對(duì)軟件海量執(zhí)行路徑的有效覆蓋，提高軟件測(cè)試的效率和質(zhì)量。SmarT也適用于軟件運(yùn)行階段的質(zhì)量保障，基于互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)行階段軟件故障的快速提交和提交報(bào)告的有效分類與融合

電聲產(chǎn)品的計(jì)算機(jī)輔助測(cè)量(CAT)是近年來(lái)國(guó)際音頻界的技術(shù)熱點(diǎn)。中國(guó)是電聲大國(guó)，有眾多的電聲企業(yè)，電聲產(chǎn)品的一致性檢測(cè)和壽命試驗(yàn)是企業(yè)檢驗(yàn)產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)， 能更迅捷準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)智能化電聲測(cè)量的虛擬儀器有著廣闊的應(yīng)用前景。 南京大學(xué)音頻聲學(xué)研究室對(duì)智能化電聲測(cè)量課題進(jìn)行了研發(fā)，已獲得了一項(xiàng)國(guó)家專利，申請(qǐng)了三項(xiàng)國(guó)家發(fā)明專利；已開(kāi)發(fā)出兩套虛擬測(cè)控電聲測(cè)量?jī)x器，適用于電聲器件生產(chǎn)企業(yè)。

本成果以水下信息智能感知為研究背景，運(yùn)用仿生視覺(jué)和先進(jìn)的圖像處理技術(shù)對(duì)水下復(fù)雜環(huán)境中拍攝的圖像進(jìn)行圖像自適應(yīng)去噪增強(qiáng)預(yù)處理，再進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的精確分割和探測(cè)。這是提高水下成像的清晰度和對(duì)比度，實(shí)現(xiàn)精確的水下目標(biāo)定位和識(shí)別的一種有效地解決方案，對(duì)水下目標(biāo)探測(cè)與定位、海上資源勘探與管道敷設(shè)、堤壩安全檢測(cè)與修復(fù)、水庫(kù)清淤與航道疏浚等國(guó)防民生領(lǐng)域的應(yīng)用具有重要的意義。該項(xiàng)目技術(shù)水平國(guó)內(nèi)領(lǐng)先。 隨著我國(guó)海洋、江河湖泊開(kāi)發(fā)和利用的日益深入，以及領(lǐng)海主權(quán)防衛(wèi)的軍事需求日趨迫切，實(shí)現(xiàn)高分辨力水下目標(biāo)

本發(fā)明屬于空調(diào)外機(jī)拆卸設(shè)備領(lǐng)域，并公開(kāi)了智能拔除膠塞裝 置，包括機(jī)架、橫梁、第二水平導(dǎo)軌、第一水平導(dǎo)軌、移動(dòng)架、位置 調(diào)節(jié)氣缸、伺服電機(jī)、滾珠絲杠機(jī)構(gòu)和拔膠塞機(jī)構(gòu)，第一水平導(dǎo)軌安 裝在機(jī)架上;所述橫梁滑動(dòng)安裝在所述第一水平導(dǎo)軌上;所述第二水 平導(dǎo)軌安裝在所述橫梁上;移動(dòng)架滑動(dòng)安裝在所述第二水平導(dǎo)軌上; 所述位置調(diào)節(jié)氣缸安裝在所述機(jī)架上;所述伺服電機(jī)安裝在所述機(jī)架 上;所述拔膠塞機(jī)構(gòu)安裝在所述移動(dòng)架上，其包括壓縮機(jī)壓緊裝置、 膠塞提升裝置和膠塞拔除裝置。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)空調(diào)外機(jī)生產(chǎn)過(guò)程中 壓縮機(jī)頂部膠塞

本成果提出一種靈活智能燃煤發(fā)電技術(shù)。該成果技術(shù)歷經(jīng)團(tuán)隊(duì)15年科技攻關(guān)，包括了以下成果內(nèi)容： （1）首創(chuàng)了激光拉曼法煤質(zhì)在線檢測(cè)技術(shù)，研制了基于煤質(zhì)在線檢測(cè)的鍋爐靈活燃料與智能燃燒裝備。 （2）提出了基于煤流識(shí)別的燃料自學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)智能混配模型，發(fā)明了非接觸式煤流自動(dòng)識(shí)別與示蹤技術(shù)，研發(fā)了多煤倉(cāng)多煤種煤位分層動(dòng)態(tài)辨識(shí)技術(shù)，研制了基于煤流在線監(jiān)測(cè)的鍋爐靈活燃料與智能燃燒裝備。 （3）發(fā)明了爐膛、煙道及制粉系統(tǒng)CO濃度網(wǎng)格式多點(diǎn)高精度在線監(jiān)測(cè)技術(shù)，研制了基于CO/O?雙參量協(xié)同的鍋爐智能燃燒裝備。 （4）構(gòu)建了基于煤質(zhì)-煤流-CO在線監(jiān)測(cè)-飛灰含碳量等關(guān)鍵實(shí)時(shí)參量的燃煤火力發(fā)電靈活燃料、智能燃料燃燒技術(shù)體系，形成了全套系統(tǒng)與裝備。 圖1 激光拉曼煤質(zhì)在線檢測(cè)系統(tǒng)示意圖 圖2 基于煤流在線監(jiān)測(cè)的鍋爐智能燃燒示意圖 【技術(shù)優(yōu)勢(shì)】 本項(xiàng)目發(fā)明的具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的“基于CO/O?雙參量的智能燃燒控制技術(shù)”、“基于煤質(zhì)-煤流-CO-飛灰含碳量等實(shí)時(shí)多關(guān)鍵參量鍋爐智能燃燒優(yōu)化技術(shù)”、“激光拉曼煤質(zhì)在線檢測(cè)技術(shù)”、“非接觸式煤流自動(dòng)識(shí)別與示蹤技術(shù)”，經(jīng)國(guó)際國(guó)內(nèi)查新及專家鑒定，均為本項(xiàng)目組獨(dú)創(chuàng)技術(shù)，其主要技術(shù)參數(shù)國(guó)際領(lǐng)先，填補(bǔ)了鍋爐智能燃料燃燒技術(shù)的空白，具有明顯市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

模仿動(dòng)物的仿生機(jī)器人為人類探索生命規(guī)律、解決相關(guān)科學(xué)問(wèn)題提供了新方法和途徑，在管道檢測(cè)、地形偵察、家庭服務(wù)及教育等方面具備廣闊的應(yīng)用前景，已被列為各經(jīng)濟(jì)大國(guó)國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略的重要研究方向之一。現(xiàn)有仿生機(jī)器人研究取得長(zhǎng)足進(jìn)步，但是在微小尺度內(nèi)實(shí)現(xiàn)多模態(tài)運(yùn)動(dòng)、多傳感器集成等方面存在諸多挑戰(zhàn)。鼠類兼具體型小巧、姿態(tài)多樣、適應(yīng)性強(qiáng)、社交復(fù)雜，為仿生機(jī)器人研究提供了很好的創(chuàng)新思路。本課題組以鼠類作為仿生對(duì)象，突破了微小型仿生機(jī)器人多關(guān)節(jié)靈巧設(shè)計(jì)與系統(tǒng)集成關(guān)鍵技術(shù)，研制成功了集成度高、運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)能力強(qiáng)的仿生機(jī)器鼠，機(jī)器鼠具有以下基本特點(diǎn)： 1）在形態(tài)及尺寸（188×55×75 mm3）上十分接近真實(shí)鼠，擁有類似真實(shí)鼠的運(yùn)動(dòng)特征，具備12個(gè)主動(dòng)自由度，采用腿足結(jié)構(gòu)，基于行走、小跑、雙足跳躍等步態(tài)控制，可以適應(yīng)多種復(fù)雜地形，實(shí)現(xiàn)從屈膝到站立、直行、扭轉(zhuǎn)、匍匐前進(jìn)等多種仿生運(yùn)動(dòng)模擬； 2）通過(guò)融合多種材料（硅膠、ABS樹(shù)脂）及現(xiàn)代加工方法（線切割、激光加工、MEMS）優(yōu)化機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)，高度集成了控制、驅(qū)動(dòng)、無(wú)線通訊、感知等模塊，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的高度集成化、小型化、輕量化，所有模塊加在一塊總重量不超過(guò)250克； 4）結(jié)合視觸覺(jué)傳感系統(tǒng)，研制出了rat-brain控制系統(tǒng)，利用AI技術(shù)可識(shí)別當(dāng)下環(huán)境中的物體，感知觸碰物體表面的粗糙度及紋理特征，以及即時(shí)定位與地圖重建。利用無(wú)線通信技術(shù)，在保證控制實(shí)時(shí)性的同時(shí)，可通過(guò)多機(jī)器鼠集群控制實(shí)現(xiàn)大規(guī)模在線任務(wù)規(guī)劃。

本實(shí)用新型公開(kāi)了一種智能減速帶，包括彈性材料的減速帶空心外殼和填充在外殼內(nèi)的多孔狀結(jié)構(gòu)的材料，多孔狀結(jié)構(gòu)材料的孔隙中充溢有剪切增稠液體。本實(shí)用新型通過(guò)充溢在多孔材料內(nèi)的剪切增稠液體，能夠根據(jù)駛過(guò)車輛的速度大小，自動(dòng)改變剛度大小，對(duì)高速車輛的起到顛簸和警示的作用，而低速車輛則可以無(wú)顛簸、舒適地通過(guò)，懲罰高速放行低速，實(shí)現(xiàn)對(duì)駛過(guò)車輛車速的人性化智能引導(dǎo)和控制。

一、項(xiàng)目進(jìn)展 創(chuàng)意計(jì)劃階段 二、負(fù)責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時(shí)間 學(xué)號(hào) 高志豪 計(jì)算機(jī)學(xué)院/物聯(lián)網(wǎng)工程 2017年/2021年 201731064410 林鐘煇 計(jì)算機(jī)學(xué)院/物聯(lián)網(wǎng)工程 2018年/2022年 201831064119 陽(yáng)旭菻 計(jì)算機(jī)學(xué)院/計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù) 2018年/2022年 201831062525 李沛鍵 計(jì)算機(jī)學(xué)院/物聯(lián)網(wǎng)工程 2018年/2022年 201831064115 三、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 職務(wù)/職稱 研究方向 陳雁 計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院 副教授 人工智能、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、能源與人工智能交叉領(lǐng)域 劉忠慧 計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院 副教授 機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、形式概念分析 四、項(xiàng)目簡(jiǎn)介 美國(guó)海相頁(yè)巖氣藏的成功勘探開(kāi)發(fā)，展現(xiàn)了頁(yè)巖氣的巨大潛力和發(fā)展空間，同時(shí)也極大地促進(jìn)了頁(yè)巖儲(chǔ)層微觀結(jié)構(gòu)表征分析技術(shù)的發(fā)展，通過(guò)頁(yè)巖巖心薄片觀察底層形態(tài)、確定底層數(shù)據(jù)，是頁(yè)巖氣勘探開(kāi)采中的重要一環(huán)。頁(yè)巖儲(chǔ)層的孔隙作為頁(yè)巖組分的一個(gè)重要部分，其結(jié)構(gòu)特征直接影響著儲(chǔ)層剩余儲(chǔ)量的剩余油的分布，因此，對(duì)頁(yè)巖薄片孔隙的形狀和類型進(jìn)行研究是十分必要的。但在目前，頁(yè)巖薄片只能靠人工鑒定，這種方法工作量大，效率低，且主觀性強(qiáng)，誤差較大。深度學(xué)習(xí)是近年發(fā)展起來(lái)的具有多層次特征抽象歸納與知識(shí)發(fā)現(xiàn)能力的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，目前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到了語(yǔ)音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等眾多領(lǐng)域。在地質(zhì)和巖石物理領(lǐng)域也有了初步的應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)方法在地質(zhì)數(shù)據(jù)的特征提取及預(yù)測(cè)識(shí)別方面有著廣闊的應(yīng)用前景，本項(xiàng)目組將會(huì)開(kāi)發(fā)頁(yè)巖薄片智能平臺(tái)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)學(xué)習(xí)專家知識(shí)，自動(dòng)識(shí)別孔隙類型，這樣就可以大大提高效率，節(jié)省人力。