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物流調(diào)度、航班規(guī)劃等復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景中，設(shè)計(jì)方案的評(píng)價(jià)隨著時(shí)間動(dòng)態(tài)改變。這類優(yōu)化問(wèn)題在現(xiàn)實(shí)中廣泛存在并且求解困難。為了推動(dòng)該領(lǐng)域的發(fā)展，亟待提出能反映動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題復(fù)雜特性并且可控的測(cè)試集，從而推動(dòng)動(dòng)態(tài)優(yōu)化算法在現(xiàn)實(shí)問(wèn)題中的應(yīng)用。課題組在

本發(fā)明公開(kāi)了面向大規(guī)模圖像視覺(jué)特征的多維倒排索引與快速檢索算法，包括：利用圖像的視覺(jué)特征訓(xùn)練增強(qiáng)型殘差量化所需的多層碼書，并利用所訓(xùn)練的碼書構(gòu)建多維倒排索引；根據(jù)已訓(xùn)練完成的碼書，對(duì)圖像視覺(jué)特征進(jìn)行量化和編碼，同時(shí)根據(jù)計(jì)算得到的編碼將其插入到倒排索引中對(duì)應(yīng)的倒排列表；利用查詢圖像視覺(jué)特征對(duì)所構(gòu)建的多維倒排索引進(jìn)行查詢，獲得查詢候選集；利用自適應(yīng)超球體過(guò)濾對(duì)查詢候選集進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)過(guò)濾后的查詢結(jié)果排序，從而完成圖像視覺(jué)特征的檢索。本發(fā)明的方法通過(guò)對(duì)圖像特征進(jìn)行量化和編碼，提高圖像特征的量化效率；利用所生

1.痛點(diǎn)問(wèn)題 協(xié)作機(jī)器人與人類共享工作空間，通過(guò)直接（即物理上）或間接地與人類交互共同開(kāi)展操作任務(wù)。相比傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人，協(xié)作機(jī)器人有更高的安全性和更易于編程的特點(diǎn)，能夠通過(guò)人類示教部署于各種不同的任務(wù)并靈活地與人類配合。隨著傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人帶來(lái)的效率提升趨于飽和，能夠安全配合人類的協(xié)作機(jī)器人能夠進(jìn)一步提高制造業(yè)的生產(chǎn)效率，帶來(lái)可觀的經(jīng)濟(jì)效益。然而，現(xiàn)有的協(xié)作機(jī)器人存在以下兩大痛點(diǎn)問(wèn)題。 問(wèn)題一：安全和效率之間的權(quán)衡一直是人機(jī)交互中未系統(tǒng)解決的開(kāi)放性問(wèn)題。當(dāng)存在人機(jī)直接接觸時(shí)，為了保證人的安全，現(xiàn)有的協(xié)作機(jī)器人是通過(guò)中止正在進(jìn)行的任務(wù)、順從人的干預(yù)以保證安全；然而，不論人是有意地干預(yù)（即工人直接抓取機(jī)械臂來(lái)引導(dǎo)其任務(wù)）還是無(wú)意地接觸機(jī)器人，都將造成機(jī)器人暫停手頭工作；直到人類停止干預(yù)，機(jī)器人才能繼續(xù)執(zhí)行它的任務(wù)。雖然這種人機(jī)協(xié)作方式能夠保證機(jī)器人與工人合作的安全，但因?yàn)闄C(jī)器人需要在不同的工作模式之間切換，其工作效率將會(huì)受到影響。 問(wèn)題二：如何提高人的示教效率為協(xié)作機(jī)器人的另一大痛點(diǎn)問(wèn)題。協(xié)同機(jī)器人多用于能夠靈活拆裝的生產(chǎn)線，以適應(yīng)新的任務(wù)，因此新任務(wù)的編程效率很大程度上決定了工作效率。基于人類示教的編程方式具有自然、本能的優(yōu)勢(shì)，能夠直接傳遞人類的操作技巧與經(jīng)驗(yàn)。其中，將示教軌跡參數(shù)化為可以編輯修改、適應(yīng)不同任務(wù)的形式是提高效率的核心問(wèn)題。該示教軌跡不光應(yīng)該包含機(jī)器人末端的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，而且應(yīng)該包含同時(shí)調(diào)整的冗余關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，從而同時(shí)完成末端主任務(wù)與關(guān)節(jié)避障任務(wù)，以適應(yīng)工作環(huán)境。現(xiàn)有的示教方式未能結(jié)合離線示教與在線介入，因此無(wú)法適用于需要同時(shí)記錄機(jī)器人末端和關(guān)節(jié)的示教任務(wù)。 2.解決方案 本項(xiàng)成果基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)-觸覺(jué)感知技術(shù)，開(kāi)發(fā)了混合交互接口與人機(jī)互補(bǔ)操作算法，以解決上述痛點(diǎn)問(wèn)題。 ①對(duì)于問(wèn)題一，本項(xiàng)成果提出了自適應(yīng)視覺(jué)控制與零空間阻尼控制的協(xié)作框架：在有限視場(chǎng)、未校正相機(jī)、關(guān)節(jié)奇異的情況下，保證了機(jī)器人在整個(gè)工作空間內(nèi)的全局穩(wěn)定性；在不影響機(jī)器人末端任務(wù)的前提下，允許人類專家隨時(shí)、安全地介入以改變機(jī)器人關(guān)節(jié)姿態(tài)，以應(yīng)對(duì)環(huán)境動(dòng)態(tài)變化或突發(fā)事件，從而實(shí)現(xiàn)了安全與效率并重的人機(jī)協(xié)作方式。 ②對(duì)于問(wèn)題二，本項(xiàng)成果構(gòu)建了增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)-觸覺(jué)感知的混合接口，讓人類專家可以在任務(wù)和冗余聯(lián)合空間進(jìn)行雙手演示，同時(shí)記錄機(jī)器人末端與機(jī)器人關(guān)節(jié)的數(shù)據(jù)。示教軌跡基于DMP方法進(jìn)行參數(shù)化，能夠根據(jù)不同任務(wù)所需的末端位置、關(guān)節(jié)角度、運(yùn)動(dòng)速度進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，在保證末端任務(wù)精度的同時(shí)完成關(guān)節(jié)的避障任務(wù)。 技術(shù)核心： ①基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)-觸覺(jué)感知的混合交互接口; ②用于雙手示教的機(jī)器人軌跡學(xué)習(xí)方法; ③自適應(yīng)全局穩(wěn)定控制算法。 預(yù)期產(chǎn)品：用于人機(jī)互補(bǔ)協(xié)同操作的設(shè)備與軟件 3.合作需求 1)資金需求：本項(xiàng)成果開(kāi)發(fā)的人機(jī)互補(bǔ)協(xié)作平臺(tái)，在硬件與軟件研發(fā)階段需要資金投入，需約250-500萬(wàn)元人民幣； 2)孵化資源：公司研發(fā)所需辦公及研發(fā)場(chǎng)地、實(shí)驗(yàn)室、分析與測(cè)試實(shí)驗(yàn)室等； 3)團(tuán)隊(duì)：協(xié)作平臺(tái)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)、商務(wù)開(kāi)發(fā)與合作團(tuán)隊(duì)、財(cái)務(wù)、法務(wù)等支持團(tuán)隊(duì)； 4)生產(chǎn)制造企業(yè)合作：提供人機(jī)協(xié)同操作的場(chǎng)景與需求，開(kāi)展工廠真實(shí)環(huán)境的測(cè)試與部署； 5)基礎(chǔ)研究合作：與協(xié)作機(jī)器人、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、觸覺(jué)感知方向的國(guó)內(nèi)外基礎(chǔ)研究團(tuán)隊(duì)合作，開(kāi)發(fā)新的交互設(shè)備與算法。

中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)生命科學(xué)與醫(yī)學(xué)部瞿昆教授課題組通過(guò)設(shè)計(jì)一整套分析流程，系統(tǒng)性評(píng)估了16種空間轉(zhuǎn)錄組和單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)整合算法在預(yù)測(cè)基因或細(xì)胞類型空間分布方面的性能。

物流調(diào)度、航班規(guī)劃等復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景中，設(shè)計(jì)方案的評(píng)價(jià)隨著時(shí)間動(dòng)態(tài)改變。這類優(yōu)化問(wèn)題在現(xiàn)實(shí)中廣泛存在并且求解困難。為了推動(dòng)該領(lǐng)域的發(fā)展，亟待提出能反映動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題復(fù)雜特性并且可控的測(cè)試集，從而推動(dòng)動(dòng)態(tài)優(yōu)化算法在現(xiàn)實(shí)問(wèn)題中的應(yīng)用。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發(fā)表了一種生成連續(xù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題的測(cè)試集，同時(shí)對(duì)現(xiàn)有的測(cè)試集進(jìn)行了全面的綜述，并探討了它們?cè)诓东@不同問(wèn)題特征方面的缺點(diǎn)。

申請(qǐng)人自2002年8月開(kāi)始在醫(yī)學(xué)低劑量CT圖像成像、處理等方向開(kāi)展學(xué)習(xí)和研究工作，從理論探索和應(yīng)用拓展兩個(gè)方面同時(shí)開(kāi)展科學(xué)研究，先后提出了“基于區(qū)別性稀疏表示的低劑量CT成像”，“基于大尺度平均的低劑量CT圖像后處理”，“基于深度學(xué)習(xí)的低劑量CT成像”等一系列創(chuàng)新算法，其中“基于區(qū)別性稀疏表示的低劑量CT成像”算法已通過(guò)專利形式轉(zhuǎn)讓到國(guó)內(nèi)龍頭大型醫(yī)療設(shè)備商上海聯(lián)影醫(yī)療設(shè)備有限公司，目前已經(jīng)在其即將推出的最新的U780 CT機(jī)上得到了應(yīng)用。

南科大醫(yī)學(xué)院教授張文勇、研究助理教授欒合密等在國(guó)際著名生物信息學(xué)與計(jì)算生物學(xué)期刊Bioinformatics上發(fā)表題為“CPVA: a web-based metabolomic tool for chromatographic peak visualization and annotation”的論文。該研究創(chuàng)新提出了以色譜中心策略算法（CCS）提高基于質(zhì)譜的組學(xué)數(shù)據(jù)質(zhì)量，并搭建了R-Shiny的Web應(yīng)用CPVA，實(shí)現(xiàn)了組學(xué)數(shù)據(jù)在線交互式的處理。該論文提出了色譜中心策略算法（CCS），并開(kāi)發(fā)了在線互動(dòng)工具來(lái)解決該領(lǐng)域普遍存在的問(wèn)題。色譜中心策略是指通過(guò)對(duì)組學(xué)數(shù)據(jù)中提取的色譜峰形狀進(jìn)行數(shù)字化描述，包括對(duì)稱性（Symmetry）、鋸齒度（Jaggedness）、形態(tài)（Modality）、色譜質(zhì)量指數(shù)（MCQ）等，并以在線互動(dòng)的方式直接展示色譜峰的形態(tài)特征。

本發(fā)明公開(kāi)了一種面向超光譜數(shù)據(jù)庫(kù)的小波去噪算法，屬于超光譜數(shù)據(jù)的處理方法，用于對(duì)帶有噪 聲的超光譜曲線進(jìn)行降噪。本發(fā)明順序包括小波降噪?yún)?shù)選擇、小波降噪。本發(fā)明在小波降噪?yún)?shù)學(xué)習(xí) 過(guò)程中充分考慮了超光譜數(shù)據(jù)庫(kù)中各種物質(zhì)超光譜曲線的特性，快速的選擇適合超光譜數(shù)據(jù)庫(kù)絕大多數(shù) 光譜曲線的小波降噪?yún)?shù)，然后使用選擇得到的參數(shù)對(duì)測(cè)量到的超光譜曲線進(jìn)行降噪。該方法能快速的 針對(duì)各種不同應(yīng)用場(chǎng)景的超光譜數(shù)據(jù)庫(kù)選擇與之適應(yīng)小波降噪?yún)?shù)，提高了降噪的效果，提高光譜匹配 的準(zhǔn)確率。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于分裂算法的湖泊三維水動(dòng)力-水溫-水質(zhì)模擬預(yù)測(cè)方法。構(gòu)建湖泊三維水動(dòng)力-水溫-水質(zhì)模型，將湖泊離散成若干網(wǎng)格單元，并對(duì)網(wǎng)格采用 Arakawa-C 模式布置變量，基于分裂算法將湖泊三維水動(dòng)力-水溫-水質(zhì)模型中各算子按照其物理波動(dòng)過(guò)程的波頻快慢特性進(jìn)行分類，對(duì)低頻慢過(guò)程算子采用顯式處理，對(duì)高頻快過(guò)程算子采用隱式處理，運(yùn)用分裂算法分步離散求解模型，得到湖泊水域內(nèi)不同位置和時(shí)間的三維流場(chǎng)、水溫和水質(zhì)指標(biāo)濃度。本發(fā)明提出的基于分裂算法的湖泊三維水動(dòng)力-水溫-水質(zhì)模擬預(yù)測(cè)方法能較準(zhǔn)確地反映湖

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于光譜擬合與差分算法的光纖傳感動(dòng)態(tài)信 號(hào)解調(diào)方法，包括：掃描得到光譜紋波；對(duì)光譜紋波進(jìn)行擬合獲得靜 態(tài)光譜；將光譜紋波與靜態(tài)光譜進(jìn)行差分處理獲得差值信號(hào)；對(duì)光譜 紋波的極值點(diǎn)進(jìn)行擬合獲得上下邊緣包絡(luò)曲線；對(duì)上下邊緣包絡(luò)曲線 進(jìn)行差分處理獲得光譜變化函數(shù)，將差值信號(hào)與光譜變化函數(shù)進(jìn)行歸 一化處理，獲得去包絡(luò)后差值信號(hào)，根據(jù)掃描速度和初始波長(zhǎng)將波長(zhǎng) 換算為時(shí)間，獲得去包絡(luò)后時(shí)域動(dòng)態(tài)信號(hào)。本方法對(duì)紋波光譜及其擬 合曲線進(jìn)行差分獲得動(dòng)態(tài)信號(hào)，可以消除諸如溫度、濕度等環(huán)境干擾， 且恢復(fù)的動(dòng)態(tài)