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東南大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院青年教師陳旭漫博士在國(guó)際頂級(jí)期刊《Angewandte Chemie（德國(guó)應(yīng)用化學(xué)）》上發(fā)表題為“Efficient Near-Infrared Emissive Artificial Supramolecular Light-Harvesting System for Imaging in Golgi Apparatus”的學(xué)術(shù)論文。 光捕獲過(guò)程作為將自然光進(jìn)行捕獲、能量轉(zhuǎn)化并利用的步驟，是植物光合作用中第一個(gè)也是十分重要的過(guò)程。構(gòu)筑人工光捕獲體系對(duì)于光能的利用具有重要意義，但目前構(gòu)筑具有高效人工光捕獲體系仍存在很大挑戰(zhàn)。 東南大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)利用“杯芳烴誘導(dǎo)聚集”策略，設(shè)計(jì)合成兩親磺化杯芳烴和陽(yáng)離子型萘基吡啶衍生物作為熒光給體在水溶液中自組裝，并引入尼羅藍(lán)作為熒光受體分子，成功構(gòu)筑了近紅外發(fā)射的超分子人工光捕獲體系。

XM-37高級(jí)著裝式人工取便訓(xùn)練模型 ? 模型特點(diǎn)： ■ XM-37高級(jí)著裝式人工取便訓(xùn)練模型采用塑膠材料，皮膚柔軟，操作過(guò)程真實(shí)。 ■ 可穿著式設(shè)計(jì)，適合2個(gè)學(xué)生一起練習(xí)。 ■ 配以布質(zhì)松緊帶，可調(diào)節(jié)長(zhǎng)度和松緊度。

成果描述：旨在為大規(guī)模代數(shù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)新型高效的求解算法，并結(jié)合信息科學(xué)進(jìn)行交叉研究。在大規(guī)模代數(shù)系統(tǒng)新型Krylov子空間算法及其基礎(chǔ)理論、復(fù)雜電磁計(jì)算、圖像處理高性能數(shù)值方法、動(dòng)力系統(tǒng)與智能控制理論方面進(jìn)行了系統(tǒng)深入的研究，取得了具有創(chuàng)新性的成果，例如：解決了科學(xué)計(jì)算中的有關(guān)基礎(chǔ)或困難問(wèn)題；提出了Lanczos雙共軛A-標(biāo)準(zhǔn)正交短遞歸Krylov子空間迭代法BiCOR/CORS/BiCORSTAB方法、一種新的“二維雙連續(xù)投影(2D-DSPM)方法”等一系列高效算法；為求解復(fù)雜電磁問(wèn)題產(chǎn)生的復(fù)雜線性系統(tǒng)設(shè)計(jì)了高效算法與預(yù)條件技術(shù)；提出了一些新型高效的邊界處理、圖像復(fù)原方法，具有更快的計(jì)算速度和更好的復(fù)原質(zhì)量；將數(shù)值代數(shù)與特殊矩陣分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交叉研究取得成果。市場(chǎng)前景分析：本成果隸屬于計(jì)算數(shù)學(xué)學(xué)科的數(shù)值代數(shù)領(lǐng)域，是數(shù)學(xué)基礎(chǔ)理論研究。本項(xiàng)目著眼于科學(xué)與工程問(wèn)題當(dāng)中的難于解決的數(shù)學(xué)問(wèn)題的快速算法及其理論研究，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)和國(guó)防安全的若干大數(shù)據(jù)領(lǐng)域具有重要的學(xué)術(shù)和應(yīng)用價(jià)值。因此，本成果不涉及經(jīng)濟(jì)效益，亦不涉及直接應(yīng)用。與同類(lèi)成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：主要成果發(fā)表在國(guó)際權(quán)威期刊上，構(gòu)建的新方法新理論得到了權(quán)威專(zhuān)家的高度評(píng)價(jià)，相關(guān)工作引起了國(guó)內(nèi)外同行的廣泛關(guān)注與引用。通過(guò)國(guó)際合作，本項(xiàng)目提出的相關(guān)快速算法已通過(guò)國(guó)際合作研究被法國(guó)INRIA、法國(guó)LAPLACE國(guó)家實(shí)驗(yàn)室、荷蘭格羅寧根大學(xué)等國(guó)際知名研究機(jī)構(gòu)用于解決科學(xué)計(jì)算中的大規(guī)模代數(shù)方程組求解難題。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于改進(jìn)遺傳算法的配電網(wǎng)互動(dòng)方案編制方法，根據(jù)具體的互動(dòng)需求、配電網(wǎng)用戶(hù)的申報(bào)互動(dòng)容量和互動(dòng)成本以及互動(dòng)用戶(hù)的功率和電量數(shù)據(jù)通過(guò)帶精英策略的非支配排序遺傳算法得到各互動(dòng)用戶(hù)的用電曲線，并根據(jù)各互動(dòng)用戶(hù)的用電曲線制定各互動(dòng)用戶(hù)的參與互動(dòng)的調(diào)度計(jì)劃。根據(jù)上述方法制定的調(diào)度方案，模擬各互動(dòng)用戶(hù)的響應(yīng)行為。本發(fā)明通過(guò)帶精英策略的非支配排序遺傳算法合理安排需求側(cè)用戶(hù)的互動(dòng)方案，降低配電網(wǎng)的峰谷差，減小新能源發(fā)電出力波動(dòng)的影響從而實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)中電源、負(fù)荷的協(xié)調(diào)運(yùn)行，達(dá)到配電網(wǎng)整體消納新能源以及可靠經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的目標(biāo)。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖像分割的數(shù)字體積相關(guān)算法中邊界處理方法，該方法首先區(qū)分感興趣區(qū)域和背景區(qū)域，然后對(duì)要進(jìn)行DVC計(jì)算的其中一套三維圖像進(jìn)行圖像分割，分割為感興趣區(qū)域(VOI)和背景(BG)兩部分，在進(jìn)行DVC計(jì)算時(shí)只計(jì)算VOI內(nèi)的計(jì)算點(diǎn)的位移和應(yīng)變；計(jì)算位移時(shí)，子體塊間的相關(guān)性匹配僅僅針對(duì)VOI部分，計(jì)算應(yīng)變時(shí)，只利用VOI內(nèi)的位移點(diǎn)來(lái)求解應(yīng)變。此外，本發(fā)明通過(guò)區(qū)分子體塊還有應(yīng)變計(jì)算窗口內(nèi)的連通域個(gè)數(shù)，只利用子體塊或者應(yīng)變計(jì)算窗口內(nèi)的主連通域去計(jì)算位移和應(yīng)變，進(jìn)一步提高了處理復(fù)雜輪廓或者邊界時(shí)計(jì)

本發(fā)明公開(kāi)一種基于格子復(fù)雜性算法的無(wú)線動(dòng)態(tài)麻醉深度檢測(cè)方法。該發(fā)明方法是基于以下麻醉深度監(jiān)測(cè)裝置，該裝置包括采集模塊、無(wú)線傳輸模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、中央處理模塊、顯示模塊；采集模塊采集腦電信號(hào)對(duì)該模擬腦電信號(hào)進(jìn)行放大，并將該將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字腦電信號(hào)。無(wú)線傳輸模塊通過(guò)WiFi無(wú)線網(wǎng)絡(luò)，將采集模塊輸出的數(shù)字腦電信號(hào)數(shù)據(jù)上傳到數(shù)據(jù)處理模塊進(jìn)行預(yù)處理；預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入中央處理模塊進(jìn)行分析處理，分別計(jì)算格子復(fù)雜度、邊緣頻率、爆發(fā)抑制比，并利用決策樹(shù)算法擬合得到麻醉深度指數(shù)并顯示。由于使用了無(wú)線傳輸模塊和格子復(fù)雜性算法，使得該發(fā)明方法省去傳統(tǒng)檢測(cè)裝置的導(dǎo)線所帶來(lái)的不便，且算法簡(jiǎn)單，實(shí)時(shí)性強(qiáng)。

旨在為大規(guī)模代數(shù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)新型高效的求解算法，并結(jié)合信息科學(xué)進(jìn)行交叉研究。在大規(guī)模代數(shù)系統(tǒng)新型Krylov子空間算法及其基礎(chǔ)理論、復(fù)雜電磁計(jì)算、圖像處理高性能數(shù)值方法、動(dòng)力系統(tǒng)與智能控制理論方面進(jìn)行了系統(tǒng)深入的研究，取得了具有創(chuàng)新性的成果，例如：解決了科學(xué)計(jì)算中的有關(guān)基礎(chǔ)或困難問(wèn)題；提出了Lanczos雙共軛A-標(biāo)準(zhǔn)正交短遞歸Krylov子空間迭代法BiCOR/CORS/BiCORSTAB方法、一種新的“二維雙連續(xù)投影(2D-DSPM)方法”等一系列高效算法；為求解復(fù)雜電磁問(wèn)題產(chǎn)生的復(fù)雜線性系統(tǒng)設(shè)計(jì)了高效算法與預(yù)條件技術(shù)；提出了一些新型高效的邊界處理、圖像復(fù)原方法，具有更快的計(jì)算速度和更好的復(fù)原質(zhì)量；將數(shù)值代數(shù)與特殊矩陣分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交叉研究取得成果。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于改進(jìn)麻雀優(yōu)化算法的光伏電池模型參數(shù)辨識(shí)方法，具體步驟如下：1)獲取光伏電池的實(shí)測(cè)電流和實(shí)測(cè)電壓；2)建立光伏電池模型，并將模型估計(jì)輸出與實(shí)際輸出的均方根誤差作為目標(biāo)函數(shù)；3)將levy飛行和螺旋搜索機(jī)制融入到標(biāo)準(zhǔn)的麻雀優(yōu)化算法中，形成改進(jìn)的麻雀優(yōu)化算法；4)使用改進(jìn)的麻雀優(yōu)化算法最小化目標(biāo)函數(shù)，對(duì)光伏電池模型的未知參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)，獲取最佳參數(shù)并建立數(shù)學(xué)模型；5)基于獲取的最佳參數(shù)及模型進(jìn)行外電路i?v特性預(yù)測(cè)；本發(fā)明具有快速收斂、能夠有效避免陷入局部最優(yōu)解以及較高搜索精度的特點(diǎn)，能夠顯著提高對(duì)光伏電池模型參數(shù)辨識(shí)的準(zhǔn)確性。

針對(duì)下肢殘障人士恢復(fù)運(yùn)動(dòng)能力的需要，北京大學(xué)工學(xué)院項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)開(kāi)展學(xué)科交叉研究，首次提出并實(shí)現(xiàn)具有柔性可控關(guān)節(jié)和分段平腳的智能動(dòng)力假肢，并研制出目前國(guó)際上重量最輕的動(dòng)力小腿假肢。研發(fā)團(tuán)隊(duì)提出基于本體感覺(jué)的多層控制機(jī)制，實(shí)現(xiàn)智能小腿假肢的流暢運(yùn)動(dòng)和對(duì)復(fù)雜地形的自主適應(yīng)，并在國(guó)際上首次提出基于人體電容信號(hào)實(shí)現(xiàn)下肢運(yùn)動(dòng)意圖識(shí)別的方法，為人與假肢融合控制提供了全新的研究手段。

頭盔（安全帽）是施工現(xiàn)場(chǎng)必須佩戴的安全防護(hù)裝備。在需要交流通信和監(jiān) 督等需求的場(chǎng)景，手機(jī)、對(duì)講機(jī)以及監(jiān)控設(shè)備雖能實(shí)現(xiàn)部分功能，但操作不便， 且監(jiān)控設(shè)備存在死角。在頭盔這一必備裝備基礎(chǔ)上進(jìn)行功能延伸，開(kāi)發(fā)可穿戴設(shè) 備，不僅能有效實(shí)現(xiàn)相關(guān)功能，而且可以解放雙手，不影響正常施工操作。團(tuán)隊(duì) 針對(duì)不同層次需求，主要研發(fā)三款智能頭盔產(chǎn)品： 普惠版智能頭盔：具有語(yǔ)音對(duì)講功能，特別是吵雜環(huán)境中，可便于現(xiàn)場(chǎng)工人 可靠溝通、交流； 精英版智能頭盔：在普惠版智能頭盔基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)視頻錄制與傳輸功能，實(shí) 現(xiàn)無(wú)死角全程監(jiān)控； 榮耀版智能頭盔：在精英版智能頭盔基礎(chǔ)上，增加全景成像和音視頻智能分 析功能，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)督與預(yù)警的智能化。 此外，團(tuán)隊(duì)注重智能頭盔的模塊化設(shè)計(jì)，針對(duì)不同行業(yè)可提供可選配模塊。 比如為電力行業(yè)增加電場(chǎng)感知與測(cè)量模塊。市場(chǎng)及經(jīng)濟(jì)效益分析： 針對(duì)不同行業(yè)，需求明確，市場(chǎng)潛力巨大，代表性行業(yè)與應(yīng)用場(chǎng)景如下: 針對(duì)電力行業(yè)：智能頭盔加裝電場(chǎng)感知模塊，可避免觸電事故； 針對(duì)公安交警：智能頭盔可替代警用安全帽和執(zhí)法記錄儀； 針對(duì)建筑行業(yè)：智能頭盔可替代安全帽，工人之間可通過(guò)語(yǔ)音對(duì)講協(xié)作。