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本發(fā)明公開了一種雙極性脈沖放電的多電極發(fā)射陣，包括：固定框架、接線柱和2n組發(fā)射極，每組發(fā)射極由多個發(fā)射電極并排組成，所有發(fā)射電極均設于固定框架上，發(fā)射電極由銅芯和包裹銅芯的絕緣層組成；2n組發(fā)射極分為n組正極性發(fā)射極及對應的n組負極性發(fā)射極；正極性發(fā)射極中發(fā)射電極的銅芯直徑比負極性發(fā)射極中發(fā)射電極的銅芯直徑大。本發(fā)明無需專門匹配脈沖電源的輸出極性，既可應用于正極性輸出的高壓脈沖電源，又可應用于負極性輸出的高壓脈沖電源，且兼具了正極性發(fā)射能量效率高和負極性發(fā)射電極無損耗的特點，結構簡單輕便。

1 成果簡介本系統(tǒng)采用了一種多翅片降膜蒸發(fā)方式，通過高效降膜蒸發(fā)、膜態(tài)冷凝等強化傳熱傳質技術，有效提高了單位體積裝置淡水產率。其產淡水效率比目前市場上其他蒸發(fā)式產品更高， 70℃時單位體積產淡水率即可達到 135kg/(m3·h)，溫度更高時產淡水率將進一步提高。在產淡水量相同的情況下，本系統(tǒng)的結構更緊湊、反應更迅速。系統(tǒng)樣機見圖 1。 本系統(tǒng)采用多種創(chuàng)新性設計，降低了系統(tǒng)能耗，更加節(jié)能環(huán)保。本系統(tǒng)可利用的熱源形式和溫度范圍更廣，熱源溫度在 50℃左右時系統(tǒng)即可產出淡水，可利用蒸汽、熱水、太陽能、地熱水和廢熱氣等熱源，應用前景廣闊。 本系統(tǒng)采用一體化設計，使結構更為緊湊，外界環(huán)境一定震動時仍能正常工作，方便搬運、攜帶，可靠性好。圖 1 多翅片降膜蒸發(fā)緊湊式海水淡化系統(tǒng)樣機 圖 2 多翅片降膜蒸發(fā)緊湊式海水淡化系統(tǒng)淡水產量隨熱源溫度變化曲線2 應用說明此系統(tǒng)可充分利用低品位熱能，如地熱、工業(yè)廢熱、交通工具廢氣余熱等低溫熱源（ 50~100℃），適用范圍較廣。大規(guī)模的海水淡化設備可以與大型火電廠、化工廠等相結合。小規(guī)模的海水淡化設備可以利用太陽能加熱設備等，淡化后的水可直接飲用。3 效益分析此系統(tǒng)設計上的創(chuàng)新與優(yōu)化使得投資成本大為降低。運營成本非常低，每天僅需 2 度電。目前市場上常見的反滲透膜式海水淡化設備的單位產淡水量所需成本是此系統(tǒng)的 10~30 倍，預計此系統(tǒng)一年半即可收回成本。

以高壓放電理論為基礎，以接地系統(tǒng)的標準為依據(jù)，利用研發(fā)高導電 CrNi 基 Cu 合金復合耐腐蝕材料，創(chuàng)新垂直接地體的結構設計，研制新型多針式垂直接地系統(tǒng)。實現(xiàn)節(jié)約資源（土地、材料）。

項目背景：由于膠州灣周圍發(fā)展快，人類活動頻繁，造 成了自然濕地快速縮減，其生態(tài)系統(tǒng)被嚴重摧毀，因此，對 大沽河口濕地的生態(tài)監(jiān)測十分必要。如何利用高光譜遙感數(shù) 據(jù)和雷達 SAR 數(shù)據(jù)的組合特征對大沽河口濕地進行分類。利 用二者的優(yōu)勢互補，得到比單一遙感影像數(shù)據(jù)更高的濕地分 類結果。將單一評價準則進行并行融合，形成多準則的過濾 式特征選擇算法，從多個角度衡量各特征的優(yōu)劣，計算各特 征的最終權重值。通過與各單一準則的過濾式算法進行對 比，得出多準則融合的過濾式算法在計算特征權重上的優(yōu) 勢。利用多準則過濾式算法與封裝式算法的串行結合進一步 進行特征選擇。并與多準則過濾式、封裝式算法從耗時、子 集規(guī)模、交叉驗證精度上進行對比，分析二者結合算法的優(yōu) 勢。為了驗證二者結合算法的泛化性，采用支持向量機算法 和基于對象兩種分類方法，以三組最優(yōu)特征子集為數(shù)據(jù)源對 大沽河口濕地進行分類，并對分類精度及結果進行對比。 所需技術需求簡要描述：1.如何實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的高效融 合與分析；2.如何優(yōu)化濕地分類方法；3.如何從濕地的時間 序列數(shù)據(jù)中分析其變化機理。  對技術提供方的要求:1.在土地復墾與生態(tài)重建領域具 有較好的研究積累，具有土地整理關鍵技術、鹽漬化遙感檢 測及暗管改堿與節(jié)水集成技術及其應用省部級以上獎勵。2.技術方案成熟可靠穩(wěn)定有創(chuàng)新思維，不涉及知識產權侵犯。 3.主要負責人需要具有工學博士學位，在高光譜領域有深入 的研究及論文發(fā)表。 

基于人工智能的新方法、新技術，項目核心產品為面向多臟器多功能惡性腫瘤介入機器人系統(tǒng)和與之配套的放射治療計劃系統(tǒng)。 一、項目進展 已注冊公司運營 二、企業(yè)信息 企業(yè)名稱 南京恒樂醫(yī)療機器人有限公司 企業(yè)法人 陸建 注冊時間 2020.6.1 注冊所在省市 江蘇省南京市 組織機構代碼 91320102MA21LKJQ4K 經營范圍 許可項目：第三類底料器械經營；貨物進出口；進出口代理；技術進出口（依法須經批準的項目，經相關部門批準后方可開展經營活動，具體經營項目以審批結果為準）一般項目：智能機器人的研發(fā)；服務消費機器人銷售；第二類醫(yī)療器械銷售；第一類醫(yī)療器械銷售；軟件開發(fā)；技術服務、技術開發(fā)、技術咨詢、技術交流、技術推廣；人工智能理論與算法軟件開發(fā)；智能機器人銷售（除依法須經批準的項目外，憑營業(yè)執(zhí)照依法自主開展經營活動） 企業(yè)地址 江蘇省南京市玄武區(qū)長江后街6號 獲投資情況 獲2000萬天使輪融資；A輪融資進行中 三、負責人及成員 姓名 學院/所學專業(yè) 入學/畢業(yè)時間 徐易 醫(yī)學院/臨床醫(yī)學 2016.09/2021.06 蔣揚 上海交通大學/臨床醫(yī)學 2021.09/2026. 06 鮑珂盈 經濟管理學院/金融學 2017.09/2021.06 秦小桅 西安交通大學管理學院/會計學（MPAcc） 2017.09/2021.06 林曉鋒 東京大學/Bioengineering 2021.10/2024.9 蘇俊杰 機械工程學院/機械制造及自動化 2019.09/2022.06 陳嶸 醫(yī)學院/臨床醫(yī)學5+3一體化 2018.09/2023.06 江玲 北京航空航天大學/模式識別與智能系統(tǒng) 2019.9/2022.1 張弘毅 醫(yī)學院/影像醫(yī)學與核醫(yī)學 2018.09/2021.06 四、指導教師 姓名 學院/所學專業(yè) 職務/職稱 研究方向 陸建 醫(yī)學院/介入放射學 無/主治醫(yī)師 血管介入 王澄 深圳先進技術研究院/計算機系統(tǒng)架構 無/高級工程師 計算機系統(tǒng)架構 滕皋軍 附屬中大醫(yī)院/影像醫(yī)學與核醫(yī)學 院長/教授 介入放射學 謝波 醫(yī)學院/影像醫(yī)學與核醫(yī)學 副院長/副研究員 影像醫(yī)學與核醫(yī)學 五、項目簡介 我們的項目是“2018年國家重大科研儀器研制項目”及“2019國家重點研發(fā)計劃項目——變革性技術關鍵科學問題”的產業(yè)化孵化。基于人工智能的新方法、新技術，項目核心產品為面向多臟器多功能惡性腫瘤介入機器人系統(tǒng)和與之配套的放射治療計劃系統(tǒng)。該產品有望克服本領域國外同類手術機器人影像導航模式單一、應用場景局限、機器人系統(tǒng)智能化不足、缺乏手術風險防范機制等局限。本項目從放射劑量的監(jiān)控與優(yōu)化、自動化封裝和植入機器人等方面入手，為難以手術的腔道惡性腫瘤、實體惡性腫瘤等提供高效治療的新途徑、新療法。產品能夠極大程度減少患者和醫(yī)生術中輻射量，減少治療相關并發(fā)癥。同時，公司產品將全面實現(xiàn)手術醫(yī)生無輻射、放射劑量精確計算、精準穿刺，成為介入內放療技術的新一代領航產品。 產品目前已經完成了技術定型和臨床前實驗，正在提交型檢，有望在2025年上市。近年來，在中國科學院滕皋軍院士的帶領下，項目團隊成員開拓創(chuàng)新。不斷進行產品的性能完善以契合臨床診治需求，同時也開拓了消融、活檢、血管手術機器人的研發(fā)布局。近年來，我們的項目已經斬獲了2020第六屆中國國際“互聯(lián)網+”大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽全國金獎等榮譽，受到中央政治局委員、國務院副總理孫春蘭等高度評價。

本發(fā)明公開了一種基于全雙工多中繼系統(tǒng)的通信方法，屬于無線協(xié)作通信技術領域。本發(fā)明在信源和信宿之間部署多個全雙工中繼節(jié)點對信源信號進行接收并解碼，從能夠正確解碼的中繼節(jié)點中選擇一個最優(yōu)中繼節(jié)點將已解碼的信源信號轉發(fā)給信宿；同時，信源發(fā)送一個新的信號。由于工作于全雙工模式，最優(yōu)中繼節(jié)點會受到環(huán)路自干擾影響；而其余中繼節(jié)點會受到中繼間干擾影響，鑒于此，本發(fā)明設計了相應的干擾消除技術并分析了在不同剩余環(huán)路自干擾強度下的系統(tǒng)性能。本發(fā)明通過實驗仿真分析結果顯示，在正常傳輸速率和信噪比情況下，本發(fā)明具有信號中斷概率低，系統(tǒng)的頻譜效率高，系統(tǒng)魯棒性強的綜合表現(xiàn)。

針對太陽能集熱系統(tǒng)擾動多、大滯后和大慣性等控制難點，建立了適合控制器設計的簡化分段非線性模型，并設計了基于預測函數(shù)控制策略的集熱系統(tǒng)出口導熱油溫度控制系統(tǒng)。該預測函數(shù)控制策略在調節(jié)速度、超調量以及穩(wěn)定性方面的控制效果均明顯優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制策略；與未簡化的多模型預測控制相比，簡化后的多模型預測函數(shù)控制的最大動態(tài)偏差增大了13%,但計算量大大降低，控制器的實時性也得到增強。

項目來源于國家科技部 “973”重大基礎研究、“863”重點項目和上海市重點項目，旨在解決工業(yè)發(fā)酵過程優(yōu)化與放大中的科學問題和生產實踐推廣，此技術可廣泛應用到生物制藥、食品工業(yè)、化工、農業(yè)等多個應用領域，開發(fā)的技術及工藝、工程和裝備均處于國際先進水平。 項目技術特點： （1）提出了工業(yè)發(fā)酵過程工程的多尺度優(yōu)化理論，建立了基于細胞代謝的宏觀代謝流檢測與控制和參數(shù)相關分析的優(yōu)化研究方法，建立了基于細胞生理代謝特性和反應器流場特性相結合的工業(yè)發(fā)酵放大方法； （2）研制了專門用于發(fā)酵過程優(yōu)化與放大研究用的裝備，并應用到工業(yè)發(fā)酵過程中； （3）建立了基于工業(yè)發(fā)酵過程數(shù)據(jù)處理與實時遠程診斷的工業(yè)發(fā)酵過程信息處理系統(tǒng)； （4）開發(fā)了專門用于過程優(yōu)化與放大研究用軟件包； （5）已應用到十余個產品的過程優(yōu)化中，產品產量大幅度提高； （6）實現(xiàn)生物過程工藝、工程、裝備一體化研究。 曾三次獲得國家科技進步二等獎，近年申請專利十余項。

成果的背景及主要用途： 天津大學結合三門峽水利樞紐管理局委托“三門峽樞紐多模目標優(yōu)化調度研究”項目和教育部骨干教師基金“粘性泥沙的力學模型和人工智能模擬復合模擬研究”項目開展了多沙河流水庫水沙電的多目標優(yōu)化調度的研究工作。采用科學的理論方法和先進的技術手段，創(chuàng)新地研究調度管理系統(tǒng)中涉及的水文預測、泥沙沖淤的智能快速模擬、高含沙洪水的“揭河底”現(xiàn)象的特征機理、多目標優(yōu)化調度、實時短期調度、調水調沙等問題，以便使水庫優(yōu)化調度管理系統(tǒng)更科學化、智能化、系統(tǒng)化。本研究項目的進行與研究結果，有利于協(xié)調解決目前防洪、供水、泥沙淤積與蓄水發(fā)電等多目標的優(yōu)化調度的問題，確保在改善多沙河流水庫庫區(qū)、下游水庫及其河道的泥沙淤積情況的同時增加發(fā)電量，提高社會效益和經濟效益，在全國用電緊張、更加注重社會效益和生態(tài)效益保護的今天，本項目的研究有重大的現(xiàn)實意義和實用價值。 技術原理與工藝流程簡介： 本項目主要利用混沌神經網絡模型對黃河中下游中長期徑流和含沙量進行了預測，并利用模式識別的方法隨機模擬了洪水過程中的流量過程線和含沙量過程線；對影響潼關高程和水庫泥沙淤積量的相關因子進行優(yōu)選，并利用其訓練神經網絡；將 BP 人工神經網絡模型運用到徑流量的預測，水庫泥沙淤積、潼關高程中去，進行計算和預測；建立隨機微分方程模型，確定水庫斷面水庫進行多目標優(yōu)化調度。在完成上述專業(yè)模型系統(tǒng)的設計開發(fā)基礎上，將利用多目標系統(tǒng)決策分析理論，通過從下到上逐級控制，并協(xié)調各子系統(tǒng)的運行關系，使各子系統(tǒng)既能實現(xiàn)各自目標，又能滿足彼此的制約關系，從而實現(xiàn)整個樞紐的綜合最優(yōu)調度。 技術水平及專利與獲獎情況： 該項成果達到國際先進水平。應用前景分析及效益預測：水庫多目標優(yōu)化調度的效益極為明顯，往往是在不增加水利樞紐運行和管理成本基礎上實現(xiàn)的效益，在水資源日益短期的形勢下，其重要性也日益突出。本項目所研究的多沙河流以水、沙、電多目標優(yōu)化調度系統(tǒng)，可為解決防洪、供水、發(fā)電與減淤的矛盾提供新的技術手段和理論方法，可以應用到黃河等多沙河流的各個水利樞紐的優(yōu)化調度運行中，能實現(xiàn)水庫樞紐經濟效益、社會效益和生態(tài)效益的綜合優(yōu)化及和諧統(tǒng)一。還可以應用到含沙量較小（但又必須涉及泥沙問題）的河流上的各個水庫樞紐上，如三峽水庫等，應用范圍極為廣泛，具有廣闊的應用前景。 應用領域：水利水電工程運行管理。 合作方式及條件：技術服務。

本發(fā)明公開了一種基于多尺度空洞融合迭代優(yōu)化的增強圖像隱寫，適用于圖像隱寫領域，包括以下步驟：使用封面圖像C獲取其對應的增強圖像E后，分別對其進行特征提取，后引入多尺度空洞融合的注意力機制；再將兩個圖像的特征融合得到圖像X；之后與秘密連接形成載密張量M；編碼器接收三個輸入：圖像M的特征、當前的擾動，以及這個擾動的損失函數(shù)的梯度進行拼接形成GRU單元的輸入；通過反復應用編碼器，最終生成的隱寫圖像；解碼器接收編碼器生成的隱寫圖像，經過一系列卷積，從隱寫圖像中恢復原始的隱藏信息；批評者網絡來評估生成的隱寫圖像的自然性，并提供反饋；重復步驟2到5。最終生成的圖像即為包含隱藏信息的隱寫圖像。本方法將學習和迭代優(yōu)化方法結合起來，在雙通道輸入圖像增強下結合多尺度融合注意力機制，從而找到圖像中更適合隱藏信息的部分，使生成的隱寫圖像更加隱蔽。