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針對大規模的復雜網絡系統，在理論上研究網絡節點之間協同規則，研究網絡結構與系統性能之間的關系，構建實現網絡性能指標最優化的分布式算法。其應用主要包括大規模移動通信網絡中信道資源的最優分配問題、通信基站的最優覆蓋問題等。

項目背景：近年來，我國自動售貨機蓬勃發展的最佳時 期已經到來，從零售行業的視角來看，隨著線上流量紅利的 衰退，線下流量的價值越來越突出，但線下門店業態也面臨 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，通過網絡實現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，業務模式上也有了無限的 想象空間。隨著移動支付的興起，國內自動售貨機市場近幾 年可謂遍地開花，發展迅猛。近些年自動售貨機行業一直朝 著低成本、多功能、更便利、售貨廣的方向發現。所以一款 造價低、性能穩定，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 態識別系統將非常好的滿足上述條件，將來的發展潛力巨 大。目前消費者掃碼后開門，取走商品后，關門，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 自動結算流程。核心技術是視覺識別，能通過人工智能 AI 進行識別商品類別及數量。 所需技術需求簡要描述：掃碼開門，采集視頻或圖片， 關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，針對工廠質檢、智能識別商品明細、智能補貨統計等 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計劃項目。2.熟悉產品結構設計， 熟悉產品信息化、自動化設計。3.具有工學博士學位或高級 工程師職稱，技術方案成熟可靠穩定有創新思維，不涉及知 識產權侵犯。 

現階段所設計的存算一體器件單元結構如圖 1 所示： 器件的基本結構由波導和功能層（由下到上分為加熱層、電極層、保護層、相變材料（硫系化合物）層）所構成。擬通過在當前流行的絕緣層上硅(SOI)光子平臺上集成四氮化三硅光波導的方式實現器件的光學讀取功能，即在非常厚的硅襯底層上生長一層絕緣層二氧化硅和波導層，然后在基片上通過光刻、顯影、刻蝕等工藝制備四氮化三硅波導。功能層主要用于實現器件的電學寫入功能。加熱器層的主要用途是與相變材料層形成電接觸，通過較小的接觸面積使接觸處的熱量集中，從而可以在較小的電壓或電流下使相變材料發生相變。因此需要加熱器層具備較好的導熱和導電性能，同時在近 C 波段具有較低的光損耗，可采用石墨烯。電極層可用于提供相變材料器件單元所需要的編程電脈沖。當前擬采用硒摻雜的相變材料合金（如 GSST）作為器件的核心功能層的相變材料。該材料在通信/非通信波段顯示了極低的光損耗和更高的品質因數，且相變前后在通信 C 波段具有足夠大的光學常數反差，可在更惡劣的高溫環境下進行操作，適用于硅基光子器件應用。 采用的主要技術手段包括： ① 依托于相變材料的電致和光致相變特性，通過電學編程、光學讀取的方法實現器件的存儲、算術運算和邏輯運算功能：  存儲功能的實現：擬利用相變材料晶態低透過率和非晶態高透過率分別代表二進制中的‘1’和‘0’，實現數據存儲（編程）功能。例如在電極兩端施加合適的電脈沖，所產生電流流經加熱層時，生成的熱量主要集中在加熱層和相變材料層接觸處，使得接觸處的相變材料發生相變，實現存儲功能。在完成上述編程操作后，從器件波導輸入端輸入讀取連續光。由于相變材料功能層對光強的吸收能力在編程和非編程區域間存在著顯著的差異，因此當輸入光經過波導后，其能量會因為相變材料編程區域的吸收而發生改變，進而顯著改變輸出光強能量。所以通過測量輸入輸出光強的能量之比（即透過率），可實現對先前編程區域的讀取。  算術和邏輯功能的實現：通過調整編程電脈沖的幅度和寬度可以動態調控相變材料的相變程度，使得器件的中間透過率值可用于代表不同的數值，實現多級存儲功能。所以擬采用輸入脈沖數量對應加數的方法實現標量加法計算。同時由于所設計器件的讀取連續光輸出功率可視為讀取連續光輸入功率和器件透過率的乘積，因此可采用將輸入功率和透過率作為被乘數和乘數的方法實現基本乘法運算。除此之外還可以將器件功能層的初始狀態設置為非晶相，把晶化脈沖幅值和不足以產生晶化的脈沖幅值分別作為輸入邏輯‘1’和‘0’；同時設定一個判定閾值并與編程后器件透過率的變化率進行對比，把高于和低于閾值的透過率變化率分別作為輸出邏輯 ‘1’和‘0’；通過合理選擇編程脈沖有望實現各種邏輯功能輸出。 ② 基于器件透射率可調特性驗證其實現神經突觸的可行性。并依托所設計人工突觸構建人工神經網絡芯片，實現圖像、語音和文本識別功能：  突觸可塑性是大腦記憶和學習的神經生物學基礎，也是人工類腦器件需要實現的首要功能。為實現突觸可塑性，擬把相變材料和波導之間的耦合區域視為仿生神經突觸，左右兩端電極分別代表突觸前和突觸后，分別施加在兩端電極上的電脈沖則作為突觸前和突觸后刺激。通過調節從左右兩端電極輸入耦合區域的電脈沖時間差對耦合區域的光透過率進行連續調控，進而依托于上述存算理論模型和實物器件仿真和實驗實現仿生神經突觸的脈沖時序依賴可塑性（Spike-Timing-Dependent-Plasticity, STDP)。  將不同波長的光脈沖序列輸入所設計的突觸單元, 經過相變材料的作用，脈沖強度發生變化，對應于乘法器。進而借助于微環結構，將不同波長的脈沖導入進同一波導中，該功能類似加法器。相加后的脈沖光強較小時，讀取光與微環發生共振，在輸出端口沒有光強輸出。當光強達到一定的閾值后，讀取信號不再和微環發生共振，而是傳播到輸出端口。這一過程類似神經元脈沖信號的激發，實現了非線性激活函數的功能。利用上述的單個神經元結構，驗證其監督式機器學習和非監督式機器學習。對于監督式機器學習，權重的數值通過外部管理器設置；對于非監督式機器學習，不再需要外部管理器來設置權重值，而是通過輸出光脈沖進行反饋控制，調整權重值。在單個神經元結構的基礎上，更復雜的光學脈沖神經網絡結構，證明該結構的可擴展性。擬設計的神經網絡中的每一層結構包括三個功能單元，即收集器、分發器和神經突觸結構。收集器將上一層不同波長的光脈沖信號收集到同一根波導中，分發器將光脈沖分發給多個神經元，神經突觸結構則產生光脈沖信號，輸入給下一層結構。基于上述結構實現圖片、語音和文本的識別。 創新性分析：①首次研究了一款基于“電學編程、光學讀取”模式的光電混合存算一體化器件。與傳統電學存算一體化器件相比,擬研發的器件可以進行長距離的信息傳輸，具有傳輸帶寬高、信號間延遲低、損耗低、抗干擾、集成密度高等優點。②采用硒(Se)摻雜的相變材料作為存算一體化器件的核心功能材料。與采用其他相變材料的存算一體器件相比，以硒參雜的相變材料作為功能材料的存算一體器件有望展現出極低的光損耗。③提出了一種基于“電學脈沖刺激、光學權重調節”的人工神經突觸。該突觸器件有望成為未來通用型人工神經突觸，填補了光電混合型人工突觸的技術空白。 先進性分析：①所提出的光電混合工作模式使得該存算一體化器件不但具有傳統集成電路的高密度特性，且兼具光通信技術的寬頻帶、低延遲、抗干擾的優越性能。②所采用硒參雜的相變材料不但繼承了傳統材料具有的快速相變轉化速度、低功耗和穩定性強等特性，且本身在通信波段非晶態透明的同時還保持了相變前后足夠大的光學性能差異的特點。③所設計的突觸繼承了人工電子突觸和全光突觸的優點，具有高集成度、低功耗、超快響應時間、穩定性強等優點。 獨占性分析：根據已取得成果正在撰寫專利，以獲得該關鍵技術的獨有權。 

本發明公開了一種空間多自由度定位裝置及其空間位置解算方法。所述裝置包括底板平臺、第一三維轉臺、第二三維轉臺、第一轉臺底座、第二轉臺底座、伺服電機、絲杠和導軌，導軌鋪設在底板平臺上，第一三維轉臺安設在第一轉臺底座上，第一轉臺底座固定在底板平臺的一端，第二三維轉臺安設在第二轉臺底座上，第二轉臺底座可以沿導軌做靠近或遠離第一轉臺底座的運動，兩個目標物體分別固定在第一三維轉臺和第二三維轉臺上。所述空間位置解算方法根據本發明裝置的機械結構特點，通過固定在夾具上兩物體間期望的空間位置姿態關系解算出裝置上每個運動部件的運動量。本發明能夠實現空間中兩個物體之間的復雜相對位置姿態的定位。

成果介紹針對采用比例積分觀測器法，結合電池荷電狀態估計，設計能夠同時對模型參數和電池荷電狀態同時進行估計的算法，可應用于整車的BMS軟件算法設計。搭建的軟硬件平臺可應用于BMS算法測試。技術創新點及參數(1)采用比例積分觀測器法，結合電池荷電狀態估計，設計能夠同時對模型參數和電池荷電狀態同時進行估計的算法；(2)在觀測過程中模型參數可實時更新，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芯片采集數據，μC/OS-III系統完成了控制系統軟硬件設計。臺架實驗表明，系統信號采集精度良好，性能實現成功；(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定估算SOC；(6)為考慮電池工作過程中的產熱，對傳統的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系統建立了BMS軟硬件系統，并進行了實車試驗。結果表明改良后的估計算法精度良好可靠，所設計BMS具備出色的控制性能。市場前景本項目的涉及的算法設計及軟硬件架構，可以采用成果授權、成果轉讓或者技術服務的形式與汽車零部件供應商產生合作。

與傳統圖片級分類標注方法相比，Visionome技術可多產生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，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，可應用于大規模篩查、綜合分診、專家級評估、多路徑診療建議等多個臨床場景。不僅在回顧性數據集中表現出眼科專家級別的診斷水平，在前瞻性數據集中也表現出色。使用者通過在Visionome診斷系統中上傳眼前段圖像，即能一次獲得多個部位的全方位診斷，與傳統的人工智能算法相比，Visionome系統可生成更加全面、精細、具體的報告，真正讓醫學人工智能應用揭開神秘的面紗，成為一個接地氣的“醫生”。

諧波電能計量及其儀表用以定量描述電能生產、 傳輸、消費的全過程，廣泛應用于包括光伏、風電、電動汽車、 充電站在內的新能源及傳統電力系統。 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 錄參數設定、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之一。2017年，國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，正式將人工智能作為國家重要發展戰略之一。人工智能已經成為信息技術時代的又一波浪潮。在這波浪潮的推動下，互聯網行業、金融行業、傳統制造業、政務民生、公安警務等各行各業都在積極向人工智能領域轉型升級，利用人工智能先進技術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化，實現原料利用率的最大化，在節約資源的同時提高產量。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 切割問題和裝填問題在學術界屬于一類經典的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化，實現原料利用率的最大化，在節約資源的同時提高產量。 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。

本發明公開了一種評價降相關算法效果的方法，首先通過對原始協方差陣進行 Cholesky 下三角（LLT） 分解，選擇 L 矩陣作為規約基計算原始協方差陣的長度缺陷。其次，對原始協方差陣進行降相關，然后得 到降相關后的協方差陣，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。最后，降相關前的長度缺陷和降相關后的長度缺陷進行做差，得 到的數值越大，表明降相關效果越好。該方法可以有效的評價降相關效果，同時長度缺陷考慮了協方差陣的 維數問題，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定性和實時性。