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本發(fā)明公開了一種具有抗誤碼機制的幀間無損編碼與智能解碼方法，包括：星上編碼步驟：獲取序列圖像 f；把圖像 fk,k＝1,2,...劃分成互不重疊的子塊；令第 3j+1,j＝0,1,...幀圖像為參考幀圖像，進行分塊 JPEG-LS 編碼；而第 3j+2 和 3j+3 幀圖像參考第 3j+1 幀圖像進行幀間無損編碼；每 K 個子塊后插入一組 EDC 信息形成檢錯碼流；進行RS(m,n)糾錯編碼；在壓縮碼流中加入每幀的壓縮幀頭和幀尾。

目前第一代完整的呼吸音采集設(shè)備已研發(fā)完畢，完全實現(xiàn)呼吸活動的柔性無感持續(xù)智能監(jiān)測評價和適應(yīng)多場景下交互設(shè)計需求，提高醫(yī)療救護能力和應(yīng)急救援能力，減輕醫(yī)療及養(yǎng)老行業(yè)人力與經(jīng)濟運營成本，創(chuàng)新引領(lǐng)社會與經(jīng)濟發(fā)展。 圖1 技術(shù)路線 【技術(shù)優(yōu)勢】 (1) 基于駐極體薄膜的高靈敏度接觸式壓力傳感器 目前用于呼吸音及心音監(jiān)測的傳感器大多采用較硬的基底，難以適應(yīng)人體胸部曲線，不適合長期可穿戴使用。因此，本成果基于駐極體的自驅(qū)動壓力傳感器的自供能、響應(yīng)速度快和靈敏度高等優(yōu)勢，設(shè)計了一種用于可穿戴式聲音監(jiān)測的高靈敏度柔性駐極體壓力傳感器，以實現(xiàn)對人體呼吸音與心音地長期、實時監(jiān)測。 圖2 部分成果展示 (2) 智能呼吸音監(jiān)測分析預(yù)警平臺 通過深入臨床大規(guī)模收集心音和呼吸音樣本、對病理性樣本進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，對信號的模式識別進行研究匹配，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機兩種識別模式，對病理性聲音特征進行分析得出智能化參考病癥分析。由于呼吸音信號的復(fù)雜性，同一種類型的呼吸音有不同人或是同一人在不同時間發(fā)出時，樣本數(shù)據(jù)不完全相同，傳統(tǒng)方法容錯率與識別率極低。本成果將呼吸衰竭患者的呼吸音數(shù)據(jù)進行分類識別和特征標定，采用人工智能算法進行測試和集訓(xùn)，實現(xiàn)為大數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)參考。 (3) 呼吸音智能監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的人機交互設(shè)計 通過分析多個智能呼吸音監(jiān)測預(yù)警操作系統(tǒng)的使用場景、認知特點、輸入和輸出方式，歸納出它們在交互設(shè)計上的一般性的設(shè)計原則和設(shè)計缺陷。通過多學(xué)科的交叉，如人因功效學(xué)、設(shè)計語義學(xué)、設(shè)計美學(xué)、設(shè)計心理學(xué)等學(xué)科，進行了全面整體的交互設(shè)計研究。 圖3 智能呼吸音診斷軟件界面 圖4 臨床人員操作軟件試用 【性能指標】

本發(fā)明提供一種HVDC系統(tǒng)換流母線外部故障的人工智能識別方法。其特點是該方法利用小波變換多尺度分解算法，把系統(tǒng)故障信號分解到不同頻段，以不同頻段信號小波能量偏度作為故障診斷特征向量，再結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)交流系統(tǒng)故障類型的準確識別。該方法與以往交流系統(tǒng)故障類型識別方法相比較，從能量分布的角度，只需對一個故障信號進行特征提取，不受系統(tǒng)運行方式的影響，操作簡單，準確性好，可性度高。

本發(fā)明提出一種基于多智能體強化學(xué)習(xí)的運輸車路徑優(yōu)化方法，該方法涉及智能優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，  我國AGV每年新增裝機量自2010年起迅速增長，自2013年起年同比增速維持在50%以上。目前AGV產(chǎn)品主要集中于中低端市場，產(chǎn)品功能比較單一。而一些大型汽車、家電企業(yè)希望通過獲得AGV系統(tǒng)和整機產(chǎn)品的相關(guān)技術(shù)，自己實現(xiàn)AGV產(chǎn)品的定制化生產(chǎn)。在此背景下，從AGV制造商的角度來說，要從國內(nèi)嚴重同質(zhì)化的中低端AGV產(chǎn)品中脫穎而出，從軟件系統(tǒng)上提供先進的路徑規(guī)劃方法，并且在未來不斷升級，未嘗不是一種提升產(chǎn)品服務(wù)質(zhì)量、贏得客戶青睞的做法。隨著硬件性能的提高和計算技術(shù)的發(fā)展，系統(tǒng)仿真得以在越來越短的時間之內(nèi)完成，以每輛AGV為單位進行微觀系統(tǒng)仿真可以更好地反映AGV之間的相互影響。而強化學(xué)習(xí)方法作為一種利用交互和反饋進行策略優(yōu)化的機器學(xué)習(xí)方法，正好可以利用AGV交互的數(shù)據(jù)為每輛AGV規(guī)劃路徑，使總的生產(chǎn)效率或搬運效率最高,從而降低物料搬運的成本。

項目背景：1.傳統(tǒng)污水廠占地指標較高，對于土地資源浪費 嚴重，建立基于高排放標準的集約型污水處理廠刻不容緩；解決 傳統(tǒng)水廠工藝流程長、占地大、工藝段復(fù)雜、運行管理難題。2. 通過開發(fā)基于移動床生物膜純膜生化技術(shù)，實現(xiàn)技術(shù)集成和智能 化集成，形成短流程、少占地、高效率為目標的污水處理全套工 藝。 所需技術(shù)需求簡要描述：建立基于 MBBR 的純膜 MBBR 中試， 驗證純膜工藝處理污染物的可行性，給定基于不同出水標準要求 的純膜 MBBR 工藝的有機物、硝化、反硝化負荷；針對脫落生物 膜的膜水分離問題，優(yōu)化磁加載沉淀技術(shù)，要求耐受沖擊、分離 脫落生物膜效果好、運行穩(wěn)定，給定基于脫落生物膜磁混凝的水 力負荷，優(yōu)化磁加載沉淀設(shè)備滿足脫落生物膜粘度高特性；研發(fā) 針對全系統(tǒng)的自動化控制系統(tǒng)，并加載人工智能領(lǐng)域算法，實現(xiàn) 水處理全過程自動化控制及智慧化控制。主要技術(shù)指標：1）常 規(guī)污水水質(zhì)，達到準 IV 類出水水質(zhì)時，噸水占地<0.3m2/(m3·d) 或噸水占地為常規(guī)工藝的 40%以下；2）常規(guī)污水水質(zhì)，噸水電 耗、藥耗、產(chǎn)泥量分別小于 0.6kwh/t、0.2 元/t、0.25kg/t，或 低于同類水質(zhì)替代工藝消耗的 80%；3）實現(xiàn)全程自動化、智能化控制，系統(tǒng)全過程實現(xiàn)云端控制，實現(xiàn)設(shè)備控制智能化連鎖調(diào) 整，運行人工降低 50%；4）建立示范工程，規(guī)模不小于 20000 噸/天，出水達到準 V 或更高排放標準，穩(wěn)定運行不少于 180 天。  對技術(shù)提供方的要求:從事 MBBR 相關(guān)研究，且研究成果處于 國內(nèi)領(lǐng)先水平。 

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人工智能3D噴膠柔性生產(chǎn)線主要由工業(yè)機器人機器人，3D視覺系統(tǒng)，自動噴膠系統(tǒng)、自動清洗系統(tǒng)、產(chǎn)品輸送線、安全系統(tǒng)及限屬設(shè)備組成。系統(tǒng)中機器人無需編程，由3D視覺算法引導(dǎo)機器人執(zhí)行噴膠作業(yè)噴膠軌跡根據(jù)產(chǎn)品型號、位置、歪斜角度等自動調(diào)整。人工智能3D視覺噴膠系統(tǒng)內(nèi)置多種先進深度學(xué)習(xí)算法，可識別包括金屬件、盒狀物體、袋狀物體、瓶狀物體等在內(nèi)的多種物體，物體既可緊密貼合，亦可隨意堆疊。支持帶有復(fù)雜圖案，反光膠帶，面單的物體，支持表面反光或暗色的物體。流程化的界面，簡單易懂;完全開放式的后臺，支持用戶進行定制化算法開發(fā)，幫助實現(xiàn)全自動化標定;可視化、無代碼的編程界面，一鍵仿真;用戶無需編寫任何代碼，即可學(xué)會操作機器人;完全圖形化交互界面，功能圖標直觀易懂，拖式操作能快速搭建視覺方案