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本發(fā)明提供的面向物聯(lián)網(wǎng)的具有自供電功能的BJT管放大器，主要包括：具有熱電轉(zhuǎn)換功能的BJT、電阻、電容、穩(wěn)壓電路和大電容充電電池等。其中，當(dāng)BJT管放大器正常工作時(shí)，具有熱電轉(zhuǎn)換功能的BJT上的36個(gè)熱電偶根據(jù)Seebeck效應(yīng)產(chǎn)生塞貝克電壓，實(shí)現(xiàn)了熱能到電能的直接轉(zhuǎn)換，輸出塞貝克電壓到穩(wěn)壓電路和大電容，可以進(jìn)行電能存儲(chǔ)，通過(guò)檢測(cè)存儲(chǔ)電量的大小，從而檢測(cè)熱耗散功率的大小。將產(chǎn)生的塞貝克電壓輸入到穩(wěn)壓電路和大電容，輸出穩(wěn)定的直流電壓，為BJT放大器供電，實(shí)現(xiàn)了自供電和綠色能源的可持續(xù)。同時(shí)，廢熱得到了有效回收，增強(qiáng)了其散熱性能，提高了可靠性，延長(zhǎng)了使用壽命。

針對(duì)大型復(fù)雜曲面工件的噴砂/噴涂工藝算法研發(fā)和軟件開(kāi)發(fā)，采用去示教+在線編程方式，通過(guò)前端智能傳感裝置（主要是低成本激光或立體視覺(jué)系統(tǒng)）獲取工件數(shù)模，然后后端采用自動(dòng)編程方式優(yōu)化生成最優(yōu)的噴涂工作路徑，以適合目前噴砂/噴涂工藝所面對(duì)的小批量、多品種、非標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品的生產(chǎn)需要，提高機(jī)器人噴涂/噴砂系統(tǒng)的自動(dòng)化、智能化編程水平。具體技術(shù)指標(biāo)： (1) 研發(fā)實(shí)現(xiàn)了一種基于激光或立體視覺(jué)掃描的噴涂/噴砂工件快速建模方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)復(fù)雜噴涂/噴砂工件表面的在線感知和高精度建模（表面建模精度0.1mm以內(nèi)），以引導(dǎo)自動(dòng)編程； (2) 針對(duì)大面積、大曲率、多孔洞等復(fù)雜工件曲面，研究實(shí)現(xiàn)了一種表面分割分層處理的自動(dòng)化噴涂/噴砂軌跡生成方法，無(wú)需進(jìn)行人工示教，可根據(jù)噴槍模型和曲面數(shù)模自動(dòng)生成表面優(yōu)化作業(yè)軌跡，且涂層加工精度在正負(fù)10%以內(nèi)，表面覆蓋率在90%以上； (3) 研發(fā)了一套面向復(fù)雜噴涂/噴砂作業(yè)的多機(jī)器人在線智能編程系統(tǒng)軟件，并進(jìn)行了初步應(yīng)用驗(yàn)證，且可對(duì)覆蓋率、作業(yè)時(shí)間等噴涂性能進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估，從而為產(chǎn)業(yè)化提供了工程基礎(chǔ)。

近年來(lái)圖數(shù)據(jù)受到越來(lái)越多的關(guān)注，在海量圖數(shù)據(jù)中進(jìn)行快速的復(fù)雜查詢是所有圖數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)面臨的直接問(wèn)題。本系統(tǒng)首創(chuàng)提出了將復(fù)雜條件查詢轉(zhuǎn)換成在大圖中進(jìn)行子圖匹配的解決方法，該方法拋棄了傳統(tǒng)利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)作為底層支持RDF數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理，利用基于結(jié)構(gòu)感知的索引和查詢優(yōu)化策略，極大地提高了在海量RDF知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)和復(fù)雜查詢環(huán)境下的性能和系統(tǒng)可擴(kuò)展性。 本系統(tǒng)支持W3C提出的RDF文件標(biāo)準(zhǔn)和SPARQL語(yǔ)法標(biāo)準(zhǔn)，提供C++、Java、Python、PHP等API接口，單機(jī)版本支持50億條邊秒級(jí)響應(yīng)，分布式版本設(shè)計(jì)了基于查詢?nèi)罩镜姆植际綀D數(shù)據(jù)劃分策略，具有非常好的可擴(kuò)展性。

本發(fā)明公開(kāi)了一種面向關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的圖查詢方法，主要應(yīng)用于普通用戶查詢關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的場(chǎng)景。本發(fā)明中，離線處理階段首先將關(guān)系型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖數(shù)據(jù)，并在該圖數(shù)據(jù)上建立相關(guān)索引。在線查詢階段允許數(shù)據(jù)查詢者用自己的詞匯來(lái)構(gòu)建圖查詢，然后對(duì)圖查詢的節(jié)點(diǎn)做初步匹配，最后進(jìn)行Top?k不精確子圖匹配，對(duì)用戶構(gòu)建的圖查詢和離線轉(zhuǎn)換得到的圖數(shù)據(jù)進(jìn)行圖匹配。通過(guò)匹配，用戶能夠得到滿足其查詢要求的若干子圖，而這些子圖則作為查詢結(jié)果返回給用戶。

本發(fā)明公開(kāi)了一種面向成本的混流雙邊裝配線平衡方法，其采用混合殖民競(jìng)爭(zhēng)算法，包括以下步驟：初始化帝國(guó)、帝國(guó)內(nèi)同化、帝國(guó)內(nèi)更新和殖民競(jìng)爭(zhēng)、殖民地改革和帝國(guó)刪除；若理想狀態(tài)或者設(shè)定的迭代次數(shù)已達(dá)到，則輸出成本最小的國(guó)家，得到最低成本國(guó)家相應(yīng)的任務(wù)分配方式。相比于普通的殖民競(jìng)爭(zhēng)算法和遺傳算法，本發(fā)明所獲得的成本值較低，可以有效地改進(jìn)算法搜索性能，得到更優(yōu)的解。

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(shū)，并利用所訓(xùn)練的碼書(shū)構(gòu)建多維倒排索引；根據(jù)已訓(xùn)練完成的碼書(shū)，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

本發(fā)明公開(kāi)了一種可擴(kuò)展的面向關(guān)聯(lián)的流式圖數(shù)據(jù)劃分方法， 包括以下步驟：(1)對(duì)圖數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)化為節(jié)點(diǎn) ID；(2) 將預(yù)處理后以 ID 形式存在的各邊加入 FIFO，等待進(jìn)入滑動(dòng)窗口處理； (3)補(bǔ)全滑動(dòng)窗口，根據(jù)混合近似PageRank方法計(jì)算各節(jié)點(diǎn)的 PageRank 值；(4)追蹤當(dāng)前由滑動(dòng)窗口內(nèi)各邊構(gòu)成的子圖中每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的起始 節(jié)點(diǎn)的集合，獲取各節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)值；(5)對(duì)窗口內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)采用近鄰傳 播

國(guó)內(nèi)外已經(jīng)涌現(xiàn)出了很多優(yōu)秀的智能助行機(jī)器人產(chǎn)品或樣機(jī)，但針對(duì)下肢功能運(yùn)動(dòng)障礙患者的智能助行機(jī)器人研究仍然存在一定的局限性： （1）助行機(jī)器人對(duì)于人體運(yùn)動(dòng)意圖的識(shí)別研究主要依靠力傳感器，在運(yùn)動(dòng)意圖的定義和計(jì)算方面的差異較大； （2）基于助行機(jī)器人步態(tài)分析方面成果有限，行走能力評(píng)估依靠傳統(tǒng)的Holden步行功能分級(jí)以及Tinetti平衡與步態(tài)量表進(jìn)行評(píng)估，缺乏對(duì)步態(tài)參數(shù)的具體量化評(píng)估手段； （3）自適應(yīng)參數(shù)導(dǎo)納控制、共享控制及交互力-位置混合控制等方法大多僅能在特定的人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)滿足使用，故只能用于單一功能的康復(fù)訓(xùn)練，難以滿足不同行走能力用戶的多樣化康復(fù)訓(xùn)練需求。 本成果研究的面向下肢弱肌力人群的智能助行機(jī)器人，通過(guò)基于機(jī)載的力傳感器、激光傳感器、Kinect等設(shè)備，設(shè)計(jì)多模態(tài)人機(jī)交互接口，獲取人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)；基于有監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)步態(tài)事件分類算法模型提取分析步態(tài)的時(shí)空參數(shù)，并且能夠應(yīng)用康復(fù)醫(yī)學(xué)功能評(píng)定理論進(jìn)行人體行走能力的智能綜合評(píng)估，根據(jù)評(píng)估的行走能力切換對(duì)應(yīng)的機(jī)器人模式。 圖1 智能助行機(jī)器人一代 圖2 智能助行機(jī)器人二代 圖3 智能助行機(jī)器人三代 【性能指標(biāo)】 1）機(jī)器人樣機(jī)： 人體運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別準(zhǔn)確率≥95%； 跟隨模式相對(duì)位置誤差≤15cm，相對(duì)角度誤差≤20°； 左腿擺動(dòng)、雙支撐相左向重心轉(zhuǎn)移、右腿擺動(dòng)和雙支撐相右向重心轉(zhuǎn)移四個(gè)步態(tài)相位識(shí)別準(zhǔn)確率≥95%。 2）運(yùn)動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)及行走能力評(píng)估一體化平臺(tái)： 正常行走、肢體約束異常狀態(tài)及趔趄、跌倒等緊急狀態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確率≥90%。

本發(fā)明公開(kāi)了一種面向芯片級(jí)器件的焊點(diǎn)制備裝置，包括：溶液容器，用于提供焊料溶液；流量分配器，其上設(shè)置有陣列布置的多個(gè)噴嘴，其與溶液容器連通，焊料溶液通過(guò)噴嘴噴出；器件固定板，其通過(guò)一底板固定在噴嘴下方，其上平鋪有待制備焊點(diǎn)的器件，且該器件固定板與噴嘴通過(guò)高壓發(fā)生器相連，兩者之間形成高壓電場(chǎng)；還包括管芯模，其包括呈陣列布置的多個(gè)管芯，且各管芯一一對(duì)應(yīng)配合插裝在噴嘴中，在各噴嘴和管芯之間的空隙內(nèi)形成容納焊料溶液的空間，在電場(chǎng)的作用下，焊料溶液通過(guò)該噴嘴中的空間進(jìn)行流量分配后噴出形成噴點(diǎn)或噴絲，滴落于器件