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項目簡介 人工濕地污水處理技術，可以用來處理城市污水處理廠的尾水，實現污水的深度凈化； 以及經過前處理的工業廢水。并且人工濕地是模擬天然濕地的修復功能，所以它也廣泛應用 于湖泊、河流等生態修復上。人工濕地污水技術構建簡單，運行管理成本較低。在一些未設 置污水處理廠的城鎮，也可使用人工濕地來處理生活污水。濕地技術和別的污水處理技術相 比，不存在二次污染，是一種環保的生態修復技術。 該技術在工程應用上已經較為成熟，有許多示范工程，如太湖、滇池及鬲河等湖泊河流生態 修復、以及洱海污水處理廠尾水深度處理等，已運行幾年，效果較好。 

為適應原油重質化對電脫鹽脫水技術的迫切需求，聯合企業共同開展了雙進油雙電場原油高效電脫鹽脫水研究，該技術已應用于500萬噸/年重質原油兩級電脫鹽脫水裝置，運行數據表明：裝置運行安全、穩定，操作方便，原油脫后含鹽<3mg/L、脫后含水<0.3%、排水含油>150mg/L，符合相關標準要求，并在國內外多套裝置上得到推廣應用，社會效益和經濟效益顯。已通過了中國石油和化學工業聯合會的科技成果鑒定。

已有樣品/n重點突破智能終端深度學習處理器芯片設計，研發并改進CNN、RNN 等深度學 習算法和技術，設計并研發Alex、Caffe、Torch等常用的深度學習架構。深度學習 處理器芯片支持CNN/DNN/MLP等主流深度學習神經網絡算法，基于深度學習處理器 芯片的智能設備可運行手寫數字識別等任務；深度學習處理器芯片處理imagenet測 試集圖像分類任務達到30幀/s，芯片面積不超過60平方毫米，單芯片功耗不超過 20W，所研發的芯片性能功耗比超過目前智能終端所使用的主流CPU的100倍。最終 在

基于深度學習的圖像識別云端服務平臺，能夠 通過云計算框架訓練深度學習算法模型，對圖像進行目標檢測 和識別。平臺擬采用云端 API 的形式，為其他客戶端的提供簡 單易用的圖像識別服務，將目標識別應用到互聯網及移動應用 場景中，推動移動互聯網的進步。 該平臺實現如下功能：1.模型訓練：平臺能夠基于用戶給 定的不同行業的數據，訓練相應的精細化分類模型。2. 圖像識 別：平臺能夠根據預先訓練好的識別模型，對用戶

突破性地采用了參考多維度工作方法。這些多維度特征具體包括四大項：1.程序實體的覆蓋信息（coverage information），即程序實體在運行失敗或成功的測試用例中是否被覆蓋到的信息，一般來說被失敗測試用例覆蓋越多的程序實體更有出錯的可能性；2. 程序變異信息(mutation information)， 即當原程序被改變形成的變異體（mut

工業互聯網實現工業現場數據采集、監控管理、數據上云、進行云應用。硬件平臺完成材料抓取、模具加工、包裝檢測、成品入庫等工藝過程，模擬模具加工，為工業互聯網云平臺應用及工業APP開發提供真實數據支撐。

該方案集中體現代工業生產流水線加工系統，將物料供給、工件檢測、加工、搬運、立體存儲等以及生產監控與管理等知識全面展示在學生面前。整個系統由多個功能站有機組合而成，而各功能站又可以由多個子功能模塊組成，可根據實際需求重新組合，為在校學生提供一個符合職業角色的先進工業技術綜合實訓環境。

混合脂肪酸是一種重要的化工和工業原料。主要由石油、天然氣、煤等天然物質為原料得到。近年來，隨著這些天然資源的短缺和枯竭，糧油等天然再生資源成為生產脂肪酸的重要原料。由于脂肪酸的衍生物具有毒性低、易降解的優點，在工業生產得到了廣泛的應用。同時，隨著人民生活水平的提高，對以糧油為原料生產的油脂在品種和質量的要求愈來愈高，向天然、純正方向發展。這樣在生產油脂的同時必然產生大量的油腳廢料，如果不加以綜合利用，勢必造成大量的資源浪費和環境污染。用油腳肥料和生活油廢料生產脂肪酸，對節約天然資源、降低環境污染，提高人民的生活水平有著重要的社會意義。同時由于脂肪酸市場大，用途廣，而且生產成本低、生產技術易掌握，能為生產企業帶來較大的經濟效益。 混合脂肪酸由十二烷酸、壬酸等飽和和不飽和脂肪酸組成。 工業油腳雖然是廢物，但可以綜合利用，變廢為寶，如果只生產某一種單一產品，其生產效益不高，而且還不能徹底消除環境污染，作為生產廠家，必須進行多種下游產品的開發提高原料利用率，追求較高的回報率。

光學領域頂尖期刊《自然·光子學》報道了浙江大學信息與電子工程學院陳紅勝教授課題組的一項最新研究：在國際上率先實現基于深度學習的新一代智能隱身器件。在不依賴任何人為操控的情況下，快速地動態適應變化的背景環境，從而與背景電磁環境特征融為一體，實現自適應隱身。論文審稿專家認為：“這是一項激動人心的、及時而杰出的工作，它連接了變換光學、電磁超材料和人工智能等領域，為智能光子材料和器件這個新興領域樹立了很好的標桿，也將大大促進其他智能電磁器件的發展。”自然界存在兩種“隱身”策略。一種是在變色龍和章魚生物中常見的擬態隱身，使自己融于周邊環境；另一種是透明隱身，即光透過物體時不產生任何散射，例如海樽和水母。科學家近年來提出的變換光學隱身方法則區別于上述兩種策略，它利用坐標變換的方法來控制電磁波，使其繞過被隱身的區域，按照原來的方向傳播，從而使物體完全隱形。與自然界的“隱身衣”相比，人類的“隱身衣”多數只能工作在單一的環境背景和既定的入射波條件。如果稍加改變外界環境或者入射波，隱身效果便會大幅度降低。“理想的隱身衣應該和章魚和變色龍一樣，能夠快速自動地適應于變化的外界刺激和背景環境。”陳紅勝說。如何才能實現這一點？“章魚有色素細胞，我們有可重構的新型人工電磁材料單元；章魚有中樞神經，我們有深度學習方法；章魚有光敏細胞，我們可以搭建電磁波和環境探測器。”論文第一作者、課題組成員錢超說。當前，深度學習已經開始滲入電磁材料領域，但是主要偏重于理論上設計優化人工電磁材料。如何在實驗上實現新型的智能電磁材料、構建新一代智能隱身系統并實現快速有效的自適應隱身，是一個極具挑戰的課題，在此之前還未見成功實驗的報道。經過三年多的不懈努力，陳紅勝研究團隊組在充分研究隱身領域關鍵技術瓶頸的基礎上，在微波段成功實現了智能自適應隱身器件。研究團隊設計了一項小車智能隱身實驗——小車身披一層超薄的可重構的超表面隱身材料，這件“隱身衣”由智能芯片控制，集成了訓練好的深度學習模型，能夠根據輸入的電磁信息快速做出決策，改變“隱身衣”的電磁響應。探測雷達隨機改變著入射波的頻率、極化和入射角，而小車的任務就是動態適應變化的探測信號，對雷達“隱身”。當環境發生變化，變色龍大約需要6秒時間過度到環境色；而當電磁環境發生變化時，披著智能隱身衣的小車只需要15毫秒就能自動地實時“換裝”。陳紅勝教授表示，智能隱身成功地融合了新型電磁材料和人工智能等領域，其采用硬件手段實現用于隱身調控的深度學習模型，在應用中只需單次前向計算即可做出合理的決策，大大地縮短了響應時間，這一方法對于實時性要求很高的其他應用也有很好的借鑒意義

本發明公開了一種基于深度回聲狀態網絡的目的地預測方法，屬于軌跡目的地預測技術領域。