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本發(fā)明公開了一種模塊化嵌入式多足機器人運動控制器，包括PC 模塊、機身控制模塊和分別位于各條足上的足單元控制模塊。PC模塊用于識別機器人所處環(huán)境，確定機器人的下一步動作并將數(shù)據(jù)傳送給機身控制模塊。機身控制模塊用于將該數(shù)據(jù)處理成為具體運動數(shù)據(jù)，再將數(shù)據(jù)通過機身總線分發(fā)到各足單元控制模塊。本發(fā)明采用分層式控制方式，由數(shù)據(jù)運算層、機身控制層和關(guān)節(jié)控制層組成。數(shù)據(jù)運算層建立在 PC 機上，根據(jù)機器人的正逆運動學、動力學計算出機器人的步態(tài)數(shù)據(jù)。機身控制層以 ARM 處理器為控制核心。機身控制層有較大的存儲空間

針對上述社會安全事件綜合研判的難題，本成果利用系統(tǒng)工程的綜合集成研討方法論，綜合公安學、管理科學、計算機科學等相關(guān)學科理論、方法與技術(shù)，提出了基于多時空線索鏈的社會安全事件智能綜合研判關(guān)鍵技術(shù)以及面向社會安全警情事件的警務資源指揮調(diào)度方法。 ①基于多時空線索鏈的社會安全事件智能綜合研判關(guān)鍵技術(shù)以群體性聚集事件作為典型社會安全事件，構(gòu)建基于六空間的社會安全事件綜合集成研討廳體系：融合構(gòu)建“情景數(shù)據(jù)-元數(shù)據(jù)-知識-實體模型-形式模型-算子”六空間體系，提出多時空線索鏈生成技術(shù)，抽取知識空間中共性的時空線索鏈模式；基于知識和數(shù)據(jù)共同驅(qū)動的思想，提出了社會安全事件的研判支持方法，包括基于知識圖譜的推理方法、基于相似案例的推理方法、以及基于貝葉斯網(wǎng)絡的推理方法等；進而結(jié)合專家研判，實現(xiàn)典型社會安全事件智能綜合研判。 ②面向社會安全警情事件的警務資源指揮調(diào)度方法是在層次任務網(wǎng)絡規(guī)劃（Hierarchical Task Network, HTN）的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)任務執(zhí)行時間、空間和資源約束的推理，解決考慮多任務類型、多警種、多出警地點、任務帶有時效性、考慮交通和處置時間等實際因素的警務資源調(diào)度方案制定問題；進而考慮執(zhí)行時間等不確定因素的影響，在規(guī)劃過程中處理不確定性，制定柔性調(diào)度方案，使生成的調(diào)度方案更好地適應不確定的執(zhí)行環(huán)境。 ③在此上述關(guān)鍵技術(shù)基礎(chǔ)上，運用系統(tǒng)工程方法，研究了基于云計算與邊緣計算的端網(wǎng)云的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)、通訊協(xié)議及協(xié)同計算模型，綜合考慮各方面因素對平臺體系架構(gòu)進行了設計，從頂層設計層面解決信息孤島、資源有限等難題，構(gòu)建了基于云計算于邊緣計算的社會安全事件智慧化立體綜合預警與指揮平臺。整體技術(shù)路線如下圖所示： 圖 1 社會安全事件智慧化立體綜合預警與智慧平臺整體技術(shù)路線 研制的基于云計算于邊緣計算的社會安全事件智慧化立體綜合預警與指揮平臺，主要由四個系統(tǒng)組成。其中，融合“人、車、物、網(wǎng)、地”的警情大數(shù)據(jù)支撐平臺與公安部門現(xiàn)有的業(yè)務系統(tǒng)相對接，關(guān)聯(lián)研發(fā)的目標識別與警情事件監(jiān)測預警結(jié)果，實現(xiàn)警情數(shù)據(jù)的采集、整理和分析。社會安全事件智慧化綜合預警與分析系統(tǒng)基于大數(shù)據(jù)支撐平臺提供的公安業(yè)務數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡輿情信息和研判結(jié)果數(shù)據(jù)等，提供了公安部門需要的事件分析和研判功能。面向社會安全事件的警務資源指揮調(diào)度系統(tǒng)基于研判結(jié)果，具有領(lǐng)域知識管理、調(diào)度方案生成和執(zhí)行異常識別等功能，為指導指揮員進行調(diào)度方案制定提供輔助決策能力。最后，基于研發(fā)的系統(tǒng)間及與公安相關(guān)業(yè)務系統(tǒng)間的互操作模式、資源可伸縮的并發(fā)處理技術(shù)，由應用集成管理平臺提供應用集成和服務集成功能，包括統(tǒng)一的用戶管理和認證、工作界面、應用云服務管理等，實現(xiàn)各系統(tǒng)間的有機集成，平臺體系架構(gòu)如下圖所示。 圖 2 社會安全事件智慧化立體綜合預警與指揮平臺體系結(jié)構(gòu) 成果相關(guān)圖片展示： 圖 3 社會安全事件智慧化綜合預警與分析系統(tǒng)駕駛艙 圖 4 時空大數(shù)據(jù)查詢模塊 圖 5 研判規(guī)則管理模塊 圖 6 預案管理模塊

本產(chǎn)品技術(shù)由華南理工大學模式識別與智能系統(tǒng)研發(fā)團隊開發(fā)，獲得具有自主知識產(chǎn)權(quán)的發(fā)明專利和實用新型專利12項。該產(chǎn)品采用最新技術(shù)讓電極壽命增加了50%以上，節(jié)能30%左右，且在全球范圍內(nèi)首次實現(xiàn)了整個控制器都集成再一塊核心電路板上，集控制、驅(qū)動、電源于一體，既減少了控制器尺寸，又便于售后維護，技術(shù)水平處于世界領(lǐng)先地位。該產(chǎn)品主要用于家電、汽車生產(chǎn)線、制冷壓縮機、電池、精密五金、航空航天、低壓電器、汽配五金等行業(yè)的生產(chǎn)過程。目前已在8家企業(yè)中得到成功應用，獲得廣泛好評。

針對高濃度難降解廢液處理的難點問題，開發(fā)了綠色、高效、降解徹底的紫外催化濕式氧化工藝。現(xiàn)階段，該技術(shù)已應用于高濃度危險有機廢液、垃圾滲濾液、油墨廢水、電鍍廢水、印染廢水等有機廢水的處理。?

本發(fā)明公開了一種通過施加低電平脈沖實現(xiàn)微納尺寸 GST 相變 材料非晶化率連續(xù)變化的控制方法，包括控制非晶化率連續(xù)單調(diào)增大 和連續(xù)單調(diào)減小的操作，通過利用兩個或兩個以上的連續(xù)脈沖的幅值、 寬度和間隔等三個參量綜合自適應變化精確控制焦耳熱產(chǎn)生，繼而實 現(xiàn) GST 相變材料晶化率的連續(xù)變化，具體包括步驟：對相變存儲單元 施加具有一定參量的兩個或兩個以上的連續(xù)脈沖；在連續(xù)脈沖的作用 下，相變材料獲得一定的熱量，使部分相變材

本發(fā)明提出了一種軟硬件協(xié)同管理的 DRAM-NVM 層次化異構(gòu) 內(nèi)存系統(tǒng)。該系統(tǒng)把 NVM 作為大容量的非易失內(nèi)存使用，而 DRAM 視為 NVM 的緩存。有效利用 TLB 和頁表結(jié)構(gòu)中的一些預留位，消除 了傳統(tǒng)硬件管理的層次化異構(gòu)內(nèi)存架構(gòu)中的硬件開銷，將異構(gòu)內(nèi)存系 統(tǒng)中緩存管理問題轉(zhuǎn)移到軟件層次，同時降低了最后一級 cache 缺失 后的訪存時延。考慮到大數(shù)據(jù)應用環(huán)境中，很多應用數(shù)據(jù)局部性比較 差，在 DRAM 緩

用于耐藥性結(jié)核病的治療，為制備抗結(jié)核桿菌藥物提供了一個新 的選擇，解決了已有異煙肼衍生物不能有效抑制耐藥性結(jié)核桿菌、易 引起肝損傷等問題，該衍生物在抑制耐藥性結(jié)核桿菌活性方面高于異 煙肼，而且不易引起肝損傷。

一、項目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡介 離子液體是第一種由離子組成的液態(tài)熔鹽，作為一種新型綠色介質(zhì)或“軟”功能材料可應用于分離，催化，材料，新能源，石油化工等諸多領(lǐng)域。本技術(shù)通過利用高效清潔的電離輻射接枝技術(shù)結(jié)合化學手法相結(jié)合將離子液體牢固化學鍵合負載到不同的載體上，得到一系列新型固體材料，兼具了離子液體與載體的特征，能夠顯著提升離子液體的利用率，無需引發(fā)劑，接枝產(chǎn)物中不殘留催化劑等優(yōu)點。目前已經(jīng)成功將多種離子液體成功固載到微晶纖維素微球、二氧化硅微球、聚苯乙烯微球等基材，制備出一系列新型吸附分離用途的分離層析樹脂材料。

本項目主要面向商業(yè)用戶，提供技術(shù)服務或者成套的商用解決方案，目標客戶為銀行、互聯(lián)網(wǎng)金融公司等。

近日，藥學院姜虎林教授團隊在學科頂尖期刊ACSNano（IF=18.027）和JournalofControlledRelease（IF=11.467）相繼發(fā)表纖維化治療的最新系列研究成果。