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研究目的和意義機器學習和人工智能已成為當今最熱門的技術之一。2017年，國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，正式將人工智能作為國家重要發展戰略之一。人工智能已經成為信息技術時代的又一波浪潮。在這波浪潮的推動下，互聯網行業、金融行業、傳統制造業、政務民生、公安警務等各行各業都在積極向人工智能領域轉型升級，利用人工智能先進技術提升智能分析和輔助決策能力，

本軟件的主要用途是針對玻璃切割的場景提出求解多約束的矩形切割問題的分層智能搜索算法，為玻璃切割方案提供全局優化，實現原料利用率的最大化，在節約資源的同時提高產量。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 切割問題和裝填問題在學術界屬于一類經典的NP 難問題，它們有著眾多的變種，例如：一維的背包問題，二維的矩形切割問題，三維的裝箱問題等。其中以二維的場景應用最為廣泛，相關求解算法可以作為玻璃、板材、管材、服裝切割套料智能制造的算法內核。 本軟件的主要用途是針對玻璃切割的場景提出求解多約束的矩形切割問題的分層智能搜索算法，為玻璃切割方案提供全局優化，實現原料利用率的最大化，在節約資源的同時提高產量。 對于玻璃切割問題約束復雜的特點，本軟件有針對性的提出了一種局部解的表示方法，它使算法的分布式部署成為可能，并且大大減少了程序運行時的內存開銷。為了提高算法的效率，軟件采用了貪心隨機的基本搜索框架，并結合問題特點，將搜索過程分為多層嵌套進行，以提高搜索的靈活性和精確性。

本發明公開了一種評價降相關算法效果的方法，首先通過對原始協方差陣進行 Cholesky 下三角（LLT） 分解，選擇 L 矩陣作為規約基計算原始協方差陣的長度缺陷。其次，對原始協方差陣進行降相關，然后得 到降相關后的協方差陣，再對其進行 Cholesky 下三角（LZLZT）分解，同樣利用分解后的 LZ矩陣計算其長 度缺陷，計算方法簡單且顧及了矩陣維數。最后，降相關前的長度缺陷和降相關后的長度缺陷進行做差，得 到的數值越大，表明降相關效果越好。該方法可以有效的評價降相關效果，同時長度缺陷考慮了協方差陣的 維數問題，且計算簡單，克服了耗時等問題。從而有效的提高了評價方法的穩定性和實時性。 

本發明公開了一種用于連續窄脈沖下的 APD 像元電壓讀取電 路，設有探測器、可變增益跨阻放大器(TIA)、共模信號采樣電路、自 復位比較器和可變增益放大器(VGA)。探測器的輸出端連接可變增益 跨阻放大器(TIA)的輸入端，可變增益跨阻放大器(TIA)的輸出端連接共 模信號采樣電路的輸入端，以及自復位比較器的一個輸入端，以及可 變增益放大器(VGA)的一個輸入端，共模信號采樣電路的輸出端連接 自復位比較器的另一個輸入端，以及可變增益放大器(VGA)的另一個 輸入端，自復位比較器的輸出端為使能信號輸出

本發明涉及一種像元解混逆過程：規格化多端元分解的高光譜重構方法,其特征在于：包括多光譜圖像的反射率圖像進行規格化多端元分解獲得高光譜數據,多光譜影像中提取的地物光譜可分解為光譜形狀和像元值兩本分的線性組合,規格化多端元分解的高光譜重構方法就是根據光譜庫中純端元進行不同性質的混合來獲取混合場景中最優的端元組分,從而避免端元過多帶來的噪聲放大和端元過少造成的精度下降現象,并在精確解混的基礎上考慮端元的時空變化,在減少計算量同時準確重構高光譜數據。

本實用新型公開了一種基于PID算法控制的電磁直立車，包括車體，所述車體頂部設有藍牙模塊，所述藍牙模塊電性連接PCB控制電路板，所述PCB控制電路板設置在所述車體內部，且所述PCB控制電路板上設有PID控制器，所述PID控制器的一側電性連接陀螺儀，所述陀螺儀一側設有加速度傳感器，所述加速度傳感器電性連接所述PID控制器，所述PID控制器電性連接驅動電機，所述驅動電機設置在所述車體內腔的底部，且所述驅動電機設有兩個，兩個所述驅動電機的旋轉軸分別朝向相反的方向，所述旋轉軸上連接行駛輪，本實用新型簡化直立車

切割問題和裝填問題在學術界屬于一類經典的NP 難問題，它們有著眾多的變種，例如：一維的背包問題，二維的矩形切割問題，三維的裝箱問題等。其中以二維的場景應用最為廣泛，相關求解算法可以作為玻璃、板材、管材、服裝切割套料智能制造的算法內核。 本軟件的主要用途是針對玻璃切割的場景提出求解多約束的矩形切割問題的分層智能搜索算法，為玻璃切割方案提供全局優化，實現原料利用率的最大化，在節約資源的同時提高產量。

本發明的涉及一種對圖像中矩形進行檢測的方法。本發明旨在 尋找圖像中矩形的最佳四個頂點集合，首先對圖像進行邊緣檢測，獲 得由圖像中所有邊緣點組成的集合即邊緣空間，然后用四個邊緣點表 示一個矩形個體，簡稱為個體，通過計算四個邊緣點之間連線的存在 性和夾角接近直角的程度來計算個體的適應度，選擇適用度高的個體 進行交叉和變異操作來產生新一代的個體。通過多次選擇、交叉和變 異操作最終找到組成矩形四個頂點的最佳集合。該方法基于遺

本成果采用最新的深度學習和分子模擬算法，結合新一代分子特征化方法，開發了多種計算機模型，可用于藥物開發中的多個階段，為藥物的快速設計開發提供一個完整的基于人工智能的解決方案。成果：1.藥物毒性預測方法：傳統的化合物毒性檢測技術一般需要使用生化試驗、細胞實驗、甚至動物模型，這些方法不僅耗費大量時間，而且成本很高。使用計算模型進行有機化合物的毒性預測，所需投入較少，但產出巨大。特別是基于化合物的物理化學和結構特性的計算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對其進行預測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進行體外和體內試驗之前先使用計算機模型對化合物進行大規模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機器學習算法的化合物毒性預測集成學習算法，運用此集成學習算法建立了新的有機化合物致癌性、致突變性和肝毒性預測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預測)的預測服務器，這些服務器能夠為使用者提供更高效更便捷的預測技術服務。自2017年服務器發表起，我們已為國內外藥物分子設計研究者提供了5000多次共計超過20多萬個化合物的毒性預測服務。在有機化合物毒性預測研究方向，我們主要完成了化合物的細胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發，正在進行P450酶阻滯劑性預測模型、基于圖神經網絡的毒性預測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預測研究等。相關研究成果已發表多篇學術論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性預測服務器首頁致癌性預測結果頁相關綜述對本服務器的介紹RF-hERG-Score預測藥物引起的hERG相關心臟毒性2.藥物設計方法：在計算機上對藥物靶點和藥物分子的結構和活性建模，計算藥物與靶點之間的相互作用關系，從而設計出具有治療作用的藥物。計算機輔助藥物設計可以為藥物設計各階段的實驗方案提供有意義的指導，減少需要通過實驗評估的候選藥物的數量，從而加快新藥研發速度。我們應用分子對接、分子動力學模擬、自由能計算、機器學習等方法研究流感病毒等重要疾病的計算機輔助藥物設計、并開發更有效的計算機輔助藥物設計方法。在計算機輔助藥物設計研究我們主要完成了流感病毒M2質子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進行先導化合物生成模型研究、基于機器學習的虛擬篩選打分函數算法開發、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設計研究。特異性重打分函數顯著虛擬篩選性能顯著較高篩選出兩個候選抑制劑3.藥物靶點識別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學和病理學過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結合。lncRNA-蛋白質相互作用的實驗研究需要大量資源。累積的實驗數據使得通過計算方法預測lncRNA-蛋白質相互作用成為可能。我們使用各種數學建模和機器學習方法開發了幾種用于預測lncRNA-蛋白質相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機游走和鄰域規則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網絡投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監督鏈路預測），HLPI-Ensemble（集成學習）。在交叉驗證中，我們的模型獲得了較好的預測性能。lncRNA-蛋白質相互作用預測模型的性能比較lncRNA-蛋白質相互作用預測服務器相關軟件著作權：