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HCRG一XA超導(dǎo)熱管余格回收器是德煤、油、氣鍋爐（密爐）余熱回收的專(zhuān)用設(shè)備，安裝在鍋爐（密爐）煙口或煙通中，將煙氣余熱回收后加熱空氣，熱風(fēng)可用作鍋爐（密爐）助憾和干燥物料。其結(jié)構(gòu)如下翻所示；四周管箱，中間后板將上下兩側(cè)通道期開(kāi)，熱管為全翅片管，可單極熱管更換，工作時(shí)，高溫湘氣流經(jīng)回收器下部沖期熱管，此時(shí)熱管吸熱，端氣放熱溫度下降，熱管將吸收的熱量傳至上部，將流經(jīng)熱管上部的冷空何加熱，此時(shí)熱管放熱，空氣吸熱溫度上升。

實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 1、理解激光產(chǎn)生的基本原理及外腔面發(fā)射激光器的工作原理； 2、掌握諧振腔的設(shè)計(jì)及基本調(diào)節(jié)方法，熟悉激光器主要性能參數(shù)的測(cè)試； 3、理解非線(xiàn)性頻率變換的基本原理，認(rèn)識(shí)相位匹配的概念和種類(lèi)； 4、掌握腔內(nèi)倍頻激光器調(diào)節(jié)的要領(lǐng)，研究影響倍頻轉(zhuǎn)換效率的主要因素； 5、理解激光波長(zhǎng)調(diào)諧的原理，了解主要調(diào)諧方式，學(xué)會(huì)標(biāo)準(zhǔn)具調(diào)諧方法的使用； 6、了解激光調(diào) Q 的基本原理及主要手段，了解被動(dòng)調(diào) Q 激光器的使用調(diào)節(jié)方法； 7、了解激光鎖模的基本原理及方法，了解 SESAM 被動(dòng)鎖模激光器的調(diào)節(jié)要點(diǎn)。

我校理學(xué)院大數(shù)據(jù)研究團(tuán)隊(duì)在人工智能與大數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究方面取得系列進(jìn)展，研究成果分別發(fā)表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能頂級(jí)期刊。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域中目前最為火熱的研究方向——深度學(xué)習(xí)的架構(gòu)基礎(chǔ)。雖然深度學(xué)習(xí)在近幾年發(fā)展迅速，但是關(guān)于如何設(shè)計(jì)最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的問(wèn)題仍處于探索階段。該團(tuán)隊(duì)分別針對(duì)人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、高維大規(guī)模數(shù)據(jù)存在無(wú)效和冗余特征、難以獲取長(zhǎng)時(shí)序信息等問(wèn)題與缺陷，設(shè)計(jì)出了一系列網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、大數(shù)據(jù)特征選擇和時(shí)序循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學(xué)習(xí)性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發(fā)表在人工智能領(lǐng)域權(quán)威國(guó)際期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生張華清為該論文共同第一作者， 我校榮譽(yù)教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計(jì)研究所）參與指導(dǎo)，中國(guó)石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項(xiàng)工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家科技重大專(zhuān)項(xiàng)、山東自然科學(xué)基金、中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)、中國(guó)石油天然氣集團(tuán)公司重大科技項(xiàng)目以及山東省高校青年創(chuàng)新科技支撐計(jì)劃的資助。 特征選擇技術(shù)也稱(chēng)屬性選擇，是指從原始特征或?qū)傩灾羞x擇出最有效的特征或?qū)傩砸越档蛿?shù)據(jù)維度的過(guò)程，它是人工智能數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)的重要步驟，也是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的重要環(huán)節(jié)。該項(xiàng)工作在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中嵌入Group Lasso懲罰項(xiàng)并實(shí)現(xiàn)特征冗余控制，在選出對(duì)解決問(wèn)題最有幫助、蘊(yùn)含信息量最大的特征或?qū)傩缘耐瑫r(shí)，控制所選特征子集的冗余程度，以達(dá)到降維的最優(yōu)效果，從而使模型的泛化能力更強(qiáng)，降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。 題目為《基于L1正則化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型設(shè)計(jì)與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發(fā)表在國(guó)際人工智能領(lǐng)域權(quán)威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。碩士生謝雪濤和博士生張華清為論文共同第一作者，王健副教授為通訊作者，我校榮譽(yù)教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計(jì)研究所）參與指導(dǎo)，中國(guó)石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項(xiàng)研究成果得到了國(guó)家自然科學(xué)基金、山東省自然科學(xué)基金和中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)的資助。 該項(xiàng)工作借助L1正則子具有的稀疏表達(dá)能力，提出兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化學(xué)習(xí)模型；本項(xiàng)工作另外一個(gè)突出貢獻(xiàn)就是提出了一種簡(jiǎn)單且具有通用性的收斂性證明方法，同時(shí)保證了模型設(shè)計(jì)的合理性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出模型具有強(qiáng)大的魯棒性、廣泛的適用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，適用處理高維大數(shù)據(jù)。該研究成果在人工智能與深度學(xué)習(xí)構(gòu)造最簡(jiǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面具有很強(qiáng)的指導(dǎo)作用和應(yīng)用推廣價(jià)值。

高端智能化、高效節(jié)能、低耗能的機(jī)械設(shè)備主要為：履帶式的移動(dòng)破、圓錐破

華中科技大學(xué)任意波形發(fā)生器采購(gòu)項(xiàng)目招標(biāo)項(xiàng)目的潛在投標(biāo)人應(yīng)在網(wǎng)上獲取（請(qǐng)將獲取招標(biāo)文件需提供的資料掃描件（PDF版）發(fā)送電子郵件至jinlinjing@hbzwlx.cn）或現(xiàn)場(chǎng)獲取(湖北省武漢市武昌區(qū)群星城K3-2-1801)獲取招標(biāo)文件，并于2022年06月22日09點(diǎn)30分（北京時(shí)間）前遞交投標(biāo)文件。

本發(fā)明公開(kāi)了一種檢測(cè)TNF?α的光電免疫傳感器及其制備方法和應(yīng)用，光基底電極表面依次經(jīng)GO?PTC?NH2溶液、anti?TNF?α溶液修飾，所述基底電極為玻碳電極或氧化銦錫半導(dǎo)體電極。本發(fā)明利用GO?PTC?NH2納米復(fù)合物制備光電免疫生物傳感器用于腫瘤標(biāo)志物檢測(cè)的方法，與傳統(tǒng)的酶聯(lián)免疫吸附以及PCR等方法相比具有操作簡(jiǎn)便、技術(shù)要求低、反應(yīng)迅速的特點(diǎn)，所使用的光電探針摒棄了傳統(tǒng)金屬材料等的光腐蝕等弊端，穩(wěn)定性較好且負(fù)載量大，功能化基團(tuán)多，便于修飾。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于MEMS傳感器和VLC定位融合的雙粒子濾波導(dǎo)航裝置和方法，包括MEMS傳感器、INS模塊、PDR定位模塊、VLC定位模塊、測(cè)姿粒子濾波器和定位粒子濾波器；本發(fā)明在測(cè)姿濾波器的設(shè)計(jì)中，三維姿態(tài)誤差和三軸陀螺儀漂移作為6維的狀態(tài)向量。基于慣導(dǎo)機(jī)械編排的誤差方程作為其系統(tǒng)方程，用于更新粒子狀態(tài)。觀測(cè)方程包括加速度計(jì)觀測(cè)量更新和磁力計(jì)觀測(cè)量更新，用于計(jì)算粒子權(quán)重。測(cè)姿濾波器輸出VLC接收器的姿態(tài)給VLC定位模塊以校正姿態(tài)的影響。在定位濾波器的設(shè)計(jì)中，二維平面的位置信息作為系統(tǒng)狀態(tài)向量，基于行人航位推算的誤差方程作為系統(tǒng)方程，而VLC的定位結(jié)果則作為定位濾波器的觀測(cè)方程。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于MEMS傳感器和VLC定位融合的單粒子濾波導(dǎo)航裝置和方法，包括MEMS傳感器、INS模塊、VLC定位模塊、PDR定位模塊和測(cè)姿定位單粒子濾波器模塊；本發(fā)明中基于INS慣導(dǎo)機(jī)械編排的誤差方程作為融合濾波器的系統(tǒng)方程，用于對(duì)粒子群的粒子進(jìn)行更新。觀測(cè)方程包括VLC定位信息更新、PDR定位信息更新和磁力計(jì)觀測(cè)量更新，用于計(jì)算各個(gè)粒子的權(quán)重。輸出姿態(tài)信息給VLC定位模塊和PDR定位模塊。本發(fā)明首次在VLC定位領(lǐng)域使用融合測(cè)姿準(zhǔn)確估計(jì)VLC接收器的姿態(tài)信息，解決VLC定位容易受接收器姿態(tài)影響以及在光信號(hào)被遮擋情況下定位不連續(xù)的問(wèn)題，并消除姿態(tài)對(duì)VLC定位的影響。