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Web挖掘技術(shù)屬于信息科學領(lǐng)域，涉及自然語言處理、模式識別、知識工程、機器學習和隨機過程等多個研究領(lǐng)域，并需要使用概率統(tǒng)計、矩陣理論以及其他軟計算方法作為研究工具和手段。本項目主要針對Web挖掘中的Web數(shù)據(jù)模型、文本分類和信息檢索等基本問題進行理論和算法上的研究，并就這些問題提出了潛在語義結(jié)構(gòu)模型、基于投影尋蹤的中文網(wǎng)頁分類算法和基于Markov網(wǎng)絡(luò)的信息檢索等模型。同時，在理論上對這些方法進行了深入的研究和探討，從理論上證明了其正確性。在實驗方面，我們將分類模型應用于大規(guī)模的標準測試文檔集（REUTER-21578語料庫、復旦大學中文文本分類語料庫），進行了大量的實驗，結(jié)果表明這些方法均表現(xiàn)出了較好的性能，接近甚至優(yōu)于SVM和KNN的分類效果，并應用檢索模型在標準測試文檔集（CACM、CISI、CRAN、MED）上進行了多次對比實驗，其性能與BM25相當在某些指標上甚至更優(yōu)。另外，課題組在北大天網(wǎng)測試文檔集上應用上述模型，在近幾年的全國搜索引擎和網(wǎng)上信息挖掘?qū)W術(shù)研討會（SEWM）的中文WEB信息檢索評測中均取得了優(yōu)異的成績。

針對大規(guī)模的復雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，在理論上研究網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間協(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)建實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)性能指標最優(yōu)化的分布式算法。其應用主要包括大規(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。

項目背景：近年來，我國自動售貨機蓬勃發(fā)展的最佳時 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，通過網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)移動支付功能以及貨物管理功能，使 得自動售貨機運營效率得以提升，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)自動售貨機市場近幾 年可謂遍地開花，發(fā)展迅猛。近些年自動售貨機行業(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 造價低、性能穩(wěn)定，運營簡單，購物便利，售賣商品范圍廣 闊的機器越來越受到運營商的青睞。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 取走商品的視頻進行解析消費者取走的什么商品，從后進行 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者購買的商品明細，目前算法 準確度只有 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、智能補貨統(tǒng)計等 場景，提供整體 AI 算法解決方案，全面提升智能售貨機開 門取貨自動識別商品的準確率達到 100%，帶來更便捷的購物體驗。  對技術(shù)提供方的要求:1.具有成功的自動化控制實施案 例，承擔過國家重點研發(fā)計劃項目。2.熟悉產(chǎn)品結(jié)構(gòu)設(shè)計， 熟悉產(chǎn)品信息化、自動化設(shè)計。3.具有工學博士學位或高級 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。 

黑加侖富含花青素、多酚等營養(yǎng)物質(zhì)，但酸度較高口感不佳，通過酵母篩選及工藝優(yōu)化，獲得了口感較佳的黑加侖果酒釀造技術(shù)。水蜜桃保藏時間極短，容易腐爛變質(zhì)，品相較差的果難以銷售，通過釀酒酵母及釀造工藝優(yōu)化，獲得了桃香味濃郁口感佳的水蜜桃果酒。楊梅富含花青素等營養(yǎng)物質(zhì)，但酸度較高，不適 合釀酒，通過降酸酵母篩選及工藝優(yōu)化，獲得了顏色亮麗口感佳的楊梅果酒。洋蔥葡萄酒具有眾多保健功能且效果顯著，但洋蔥浸泡葡萄酒，口感較差，有洋蔥腐爛味和刺激味，通過對洋蔥發(fā)酵處理，得到洋蔥發(fā)酵液，與葡萄酒勾兌具有較好的協(xié)調(diào)性，口感好，無洋蔥味，其洋蔥槲皮素含量高于浸泡，保健功效更為顯著。 

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，設(shè)計能夠同時對模型參數(shù)和電池荷電狀態(tài)同時進行估計的算法，可應用于整車的BMS軟件算法設(shè)計。搭建的軟硬件平臺可應用于BMS算法測試。技術(shù)創(chuàng)新點及參數(shù)(1)采用比例積分觀測器法，結(jié)合電池荷電狀態(tài)估計，設(shè)計能夠同時對模型參數(shù)和電池荷電狀態(tài)同時進行估計的算法；(2)在觀測過程中模型參數(shù)可實時更新，算法滿足李雅普諾夫方程，估計計算時可保證收斂；(3)更好的動態(tài)特性與電池充放電周期整體估計精度，且在電流信號有噪聲時仍有較好的估計精度；(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。臺架實驗表明，系統(tǒng)信號采集精度良好，性能實現(xiàn)成功；(5)采用OCV法對Ah法進行糾正，獲得新的綜合SOC估算值，針對性地設(shè)計了初值確定方法，得到改良的SOC估計算法。*明該算法能在整個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)，并進行了實車試驗。結(jié)果表明改良后的估計算法精度良好可靠，所設(shè)計BMS具備出色的控制性能。市場前景本項目的涉及的算法設(shè)計及軟硬件架構(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商產(chǎn)生合作。

與傳統(tǒng)圖片級分類標注方法相比，Visionome技術(shù)可多產(chǎn)生12倍標簽，而這些標簽訓練出來的算法顯示了更好的診斷性能。基于此技術(shù)，團隊訓練出可準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、具體的報告，真正讓醫(yī)學人工智能應用揭開神秘的面紗，成為一個接地氣的“醫(yī)生”。

諧波電能計量及其儀表用以定量描述電能生產(chǎn)、 傳輸、消費的全過程，廣泛應用于包括光伏、風電、電動汽車、 充電站在內(nèi)的新能源及傳統(tǒng)電力系統(tǒng)。 項目主要功能包括：自適應迭代分解電壓和電流信號得到 諧波與間諧波成分，計算其諧波含量；計量各個諧波/間諧波成 分的四象限電能計量參量；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

研究目的和意義機器學習和人工智能已成為當今最熱門的技術(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，實現(xiàn)原料利用率的最大化，在節(jié)約資源的同時提高產(chǎn)量。 一、項目分類 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，實現(xiàn)原料利用率的最大化，在節(jié)約資源的同時提高產(chǎn)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(nèi)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(jié)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(fā)明公開了一種評價降相關(guān)算法效果的方法，首先通過對原始協(xié)方差陣進行 Cholesky 下三角（LLT） 分解，選擇 L 矩陣作為規(guī)約基計算原始協(xié)方差陣的長度缺陷。其次，對原始協(xié)方差陣進行降相關(guān)，然后得 到降相關(guān)后的協(xié)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(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降相關(guān)效果，同時長度缺陷考慮了協(xié)方差陣的 維數(shù)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(wěn)定性和實時性。