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針對大規(guī)模的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，在理論上研究網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間協(xié)同規(guī)則，研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與系統(tǒng)性能之間的關(guān)系，構(gòu)建實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)最優(yōu)化的分布式算法。其應(yīng)用主要包括大規(guī)模移動通信網(wǎng)絡(luò)中信道資源的最優(yōu)分配問題、通信基站的最優(yōu)覆蓋問題等。

項(xiàng)目背景：近年來，我國自動售貨機(jī)蓬勃發(fā)展的最佳時(shí) 期已經(jīng)到來，從零售行業(yè)的視角來看，隨著線上流量紅利的 衰退，線下流量的價(jià)值越來越突出，但線下門店業(yè)態(tài)也面臨 著高昂的人力成本和租金成本壓力。而智能化升級引入自動 售貨機(jī)，通過網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)移動支付功能以及貨物管理功能，使 得自動售貨機(jī)運(yùn)營效率得以提升，業(yè)務(wù)模式上也有了無限的 想象空間。隨著移動支付的興起，國內(nèi)自動售貨機(jī)市場近幾 年可謂遍地開花，發(fā)展迅猛。近些年自動售貨機(jī)行業(yè)一直朝 著低成本、多功能、更便利、售貨廣的方向發(fā)現(xiàn)。所以一款 造價(jià)低、性能穩(wěn)定，運(yùn)營簡單，購物便利，售賣商品范圍廣 闊的機(jī)器越來越受到運(yùn)營商的青睞。目前智能視覺柜采用靜 態(tài)識別系統(tǒng)將非常好的滿足上述條件，將來的發(fā)展?jié)摿?大。目前消費(fèi)者掃碼后開門，取走商品后，關(guān)門，通過錄制 取走商品的視頻進(jìn)行解析消費(fèi)者取走的什么商品，從后進(jìn)行 自動結(jié)算流程。核心技術(shù)是視覺識別，能通過人工智能 AI 進(jìn)行識別商品類別及數(shù)量。 所需技術(shù)需求簡要描述：掃碼開門，采集視頻或圖片， 關(guān)門后通過算法自動識別消費(fèi)者購買的商品明細(xì)，目前算法 準(zhǔn)確度只有 90%，尚需突破。希望能基于視頻、圖像等媒體 資源，針對工廠質(zhì)檢、智能識別商品明細(xì)、智能補(bǔ)貨統(tǒng)計(jì)等 場景，提供整體 AI 算法解決方案，全面提升智能售貨機(jī)開 門取貨自動識別商品的準(zhǔn)確率達(dá)到 100%，帶來更便捷的購物體驗(yàn)。  對技術(shù)提供方的要求:1.具有成功的自動化控制實(shí)施案 例，承擔(dān)過國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目。2.熟悉產(chǎn)品結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)， 熟悉產(chǎn)品信息化、自動化設(shè)計(jì)。3.具有工學(xué)博士學(xué)位或高級 工程師職稱，技術(shù)方案成熟可靠穩(wěn)定有創(chuàng)新思維，不涉及知 識產(chǎn)權(quán)侵犯。 

青少年膝關(guān)節(jié)成角畸形是一組較為常見的下肢發(fā)育異常，一般包括冠狀面成角和矢狀面成角，兩者可同時(shí)存在。本技術(shù)采用了鉸鏈的形式使固定螺釘不會因?yàn)楣堑幕罱Y(jié)構(gòu)有向外的力，增加穩(wěn)定性。可以根據(jù)患者的骨骺線兩側(cè)的畸形的不對稱進(jìn)行多種組合。本項(xiàng)目還設(shè)計(jì)了和 8 字板配套的成套專用工具。

成果簡介國內(nèi)十字軸式萬向聯(lián)軸器制造企業(yè)都具有相對穩(wěn)定的產(chǎn)品種類， 其日常設(shè)計(jì)的主要方式是基于基型產(chǎn)品的修改設(shè)計(jì)。 為了實(shí)現(xiàn)十字軸式萬向聯(lián)軸器產(chǎn)品的快速設(shè)計(jì)、 提高其設(shè)計(jì)質(zhì)量和節(jié)省設(shè)計(jì)成本， 我們采用先進(jìn)的軟件開發(fā)技術(shù)， 在產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫的支持下， 開發(fā)了一套面向十字軸式萬向聯(lián)軸器的智能參數(shù)化 CAD 系統(tǒng)， 可以完成產(chǎn)品關(guān)鍵零部件的參數(shù)化 CAD 圖紙的自動繪制功能， 并可對產(chǎn)品圖檔信息進(jìn)行有效地管理。成熟程度和所需建設(shè)條件本項(xiàng)目已經(jīng)成功應(yīng)用于泰爾重工股份有限公

成果介紹針對采用比例積分觀測器法，結(jié)合電池荷電狀態(tài)估計(jì)，設(shè)計(jì)能夠同時(shí)對模型參數(shù)和電池荷電狀態(tài)同時(shí)進(jìn)行估計(jì)的算法，可應(yīng)用于整車的BMS軟件算法設(shè)計(jì)。搭建的軟硬件平臺可應(yīng)用于BMS算法測試。技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)及參數(shù)(1)采用比例積分觀測器法，結(jié)合電池荷電狀態(tài)估計(jì)，設(shè)計(jì)能夠同時(shí)對模型參數(shù)和電池荷電狀態(tài)同時(shí)進(jìn)行估計(jì)的算法；(2)在觀測過程中模型參數(shù)可實(shí)時(shí)更新，算法滿足李雅普諾夫方程，估計(jì)計(jì)算時(shí)可保證收斂；(3)更好的動態(tài)特性與電池充放電周期整體估計(jì)精度，且在電流信號有噪聲時(shí)仍有較好的估計(jì)精度；(4)基于STM32芯片主控，AD7280芯片采集數(shù)據(jù)，μC/OS-III系統(tǒng)完成了控制系統(tǒng)軟硬件設(shè)計(jì)。臺架實(shí)驗(yàn)表明，系統(tǒng)信號采集精度良好，性能實(shí)現(xiàn)成功；(5)采用OCV法對Ah法進(jìn)行糾正，獲得新的綜合SOC估算值，針對性地設(shè)計(jì)了初值確定方法，得到改良的SOC估計(jì)算法。*明該算法能在整個(gè)電池恒流放電過程中穩(wěn)定估算SOC；(6)為考慮電池工作過程中的產(chǎn)熱，對傳統(tǒng)的SOC估算方法，引入溫度約束，建立改良的SOP估計(jì)算法。*明該算法能很好地考慮電池溫度對SOP估測影響而提升估算精度；(7)采用STM32F103芯片主控，AD7280A芯片采集信息，μC/OS-III系統(tǒng)建立了BMS軟硬件系統(tǒng)，并進(jìn)行了實(shí)車試驗(yàn)。結(jié)果表明改良后的估計(jì)算法精度良好可靠，所設(shè)計(jì)BMS具備出色的控制性能。市場前景本項(xiàng)目的涉及的算法設(shè)計(jì)及軟硬件架構(gòu)，可以采用成果授權(quán)、成果轉(zhuǎn)讓或者技術(shù)服務(wù)的形式與汽車零部件供應(yīng)商產(chǎn)生合作。

與傳統(tǒng)圖片級分類標(biāo)注方法相比，Visionome技術(shù)可多產(chǎn)生12倍標(biāo)簽，而這些標(biāo)簽訓(xùn)練出來的算法顯示了更好的診斷性能。基于此技術(shù)，團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練出可準(zhǔn)確識別多種眼前段病變的裂隙燈圖像智能評估系統(tǒng)，可應(yīng)用于大規(guī)模篩查、綜合分診、專家級評估、多路徑診療建議等多個(gè)臨床場景。不僅在回顧性數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)出眼科專家級別的診斷水平，在前瞻性數(shù)據(jù)集中也表現(xiàn)出色。使用者通過在Visionome診斷系統(tǒng)中上傳眼前段圖像，即能一次獲得多個(gè)部位的全方位診斷，與傳統(tǒng)的人工智能算法相比，Visionome系統(tǒng)可生成更加全面、精細(xì)、具體的報(bào)告，真正讓醫(yī)學(xué)人工智能應(yīng)用揭開神秘的面紗，成為一個(gè)接地氣的“醫(yī)生”。

諧波電能計(jì)量及其儀表用以定量描述電能生產(chǎn)、 傳輸、消費(fèi)的全過程，廣泛應(yīng)用于包括光伏、風(fēng)電、電動汽車、 充電站在內(nèi)的新能源及傳統(tǒng)電力系統(tǒng)。 項(xiàng)目主要功能包括：自適應(yīng)迭代分解電壓和電流信號得到 諧波與間諧波成分，計(jì)算其諧波含量；計(jì)量各個(gè)諧波/間諧波成 分的四象限電能計(jì)量參量；具有有功、無功能量脈沖輸出，記 錄參數(shù)設(shè)定、開蓋檢測以及電壓不對稱、過壓、過流、超限等 事件，具有液晶循環(huán)顯示功能，可通過 RS-48

研究目的和意義機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能已成為當(dāng)今最熱門的技術(shù)之一。2017年，國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，正式將人工智能作為國家重要發(fā)展戰(zhàn)略之一。人工智能已經(jīng)成為信息技術(shù)時(shí)代的又一波浪潮。在這波浪潮的推動下，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、金融行業(yè)、傳統(tǒng)制造業(yè)、政務(wù)民生、公安警務(wù)等各行各業(yè)都在積極向人工智能領(lǐng)域轉(zhuǎn)型升級，利用人工智能先進(jìn)技術(shù)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(yōu)化，實(shí)現(xiàn)原料利用率的最大化，在節(jié)約資源的同時(shí)提高產(chǎn)量。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡介 切割問題和裝填問題在學(xué)術(shù)界屬于一類經(jīng)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(yīng)用最為廣泛，相關(guān)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(nèi)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(yōu)化，實(shí)現(xiàn)原料利用率的最大化，在節(jié)約資源的同時(shí)提高產(chǎn)量。 對于玻璃切割問題約束復(fù)雜的特點(diǎn)，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(yùn)行時(shí)的內(nèi)存開銷。為了提高算法的效率，軟件采用了貪心隨機(jī)的基本搜索框架，并結(jié)合問題特點(diǎn)，將搜索過程分為多層嵌套進(jìn)行，以提高搜索的靈活性和精確性。

本發(fā)明公開了一種評價(jià)降相關(guān)算法效果的方法，首先通過對原始協(xié)方差陣進(jìn)行 Cholesky 下三角（LLT） 分解，選擇 L 矩陣作為規(guī)約基計(jì)算原始協(xié)方差陣的長度缺陷。其次，對原始協(xié)方差陣進(jìn)行降相關(guān)，然后得 到降相關(guān)后的協(xié)方差陣，再對其進(jìn)行 Cholesky 下三角（LZLZT）分解，同樣利用分解后的 LZ矩陣計(jì)算其長 度缺陷，計(jì)算方法簡單且顧及了矩陣維數(shù)。最后，降相關(guān)前的長度缺陷和降相關(guān)后的長度缺陷進(jìn)行做差，得 到的數(shù)值越大，表明降相關(guān)效果越好。該方法可以有效的評價(jià)降相關(guān)效果，同時(shí)長度缺陷考慮了協(xié)方差陣的 維數(shù)問題，且計(jì)算簡單，克服了耗時(shí)等問題。從而有效的提高了評價(jià)方法的穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)性。