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物流調度、航班規劃等復雜應用場景中，設計方案的評價隨著時間動態改變。這類優化問題在現實中廣泛存在并且求解困難。為了推動該領域的發展，亟待提出能反映動態優化問題復雜特性并且可控的測試集，從而推動動態優化算法在現實問題中的應用。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發表了一種生成連續動態優化問題的測試集，同時對現有的測試集進行了全面的綜述，并探討了它們在捕獲不同問題特征方面的缺點。

1、產品介紹 AI人工智能語音與機器視覺應用系統是一款集成AI語音、機器視覺、深度學習基礎、嵌入式Linux于一體的高端教學科研實驗平臺。 整個教學平臺由實驗箱高性能嵌入式主板夠成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM處理器，標配4GB DDR3內存和16GB閃存，可運行ubuntu、android、linuxqt等多種操作系統，可滿嵌入式linux和AI應用開發。 平臺采用多核高性能 AI 處理器，預裝 Ubuntu Linux 操作系統與 OpenCV 計算機視覺庫，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度學習端側推理框架。 提供多種應用外設與豐富的機器視覺、AI語音、深度學習實戰應用案例，如語音前處理（聲源定位、語音增強、語音降噪、回聲消除、聲音提取）、語音活體檢查、語音喚醒、語音識別、語音合成、自然語言處理、聲紋識別門鎖、語音智能家居、手寫字識別、人臉識別、目標檢測、端側推理框架、圖像識別、人體分析 、文字識別、人臉門禁控制、車牌道閘控制、手勢家居控制等，通過案例教學讓學生掌握計算機視覺與深度學習的基本原理和典型應用開發。 2、產品特點 （1）先進性 性能卓越：搭載AI嵌入式邊緣計算處理器RK3399，配備4GB RAM與16GB存儲空間，以及6英寸高清電容觸摸屏，確保流暢的用戶體驗。 高效運算：配NPU協處理器模塊，專為神經網絡模型設計，提供高達8 TOPs@300mW的運算能力。 接口豐富：提供雙路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多種嵌入式拓展接口，滿足多樣化的外設連接需求。 （2）擴展性 定制化設計：所有硬件單元均采用模塊化設計，支持根據具體需求進行定制化選型和搭配。 項目套件豐富：提供多種可選的項目套件模塊，支持完成多樣化的AI應用場景設計和創新。 智能網關平臺：智能邊緣計算網關平臺配備了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在內的常用接口拓展，增強了平臺的適應性和靈活性。 （3）包容性 多功能應用：實驗平臺適用于人工智能、嵌入式系統、物聯網、移動互聯網、智能硬件等多個學科的實驗教學，提供全面的教育資源。 課程與實驗：支持包括Python程序設計、嵌入式Linux操作系統、機器視覺技術、自然語言處理、神經網絡原理、無線通信、Android應用技術、物聯網中間件、AIOT應用實訓等在內的豐富課程和實驗。 專業融合：平臺在硬件設計上實現了物聯網、人工智能和嵌入式技術的兼容性，提升了實訓設備的復用率，有效解決了學校實訓室空間和資金的限制問題。 AI語音與機器視覺應用系統致力于解決學校在開設人工智能課程時面臨的師資、教學資源、實訓資源、設備以及與行業應用對接的挑戰，實現了產學研創一體化的教育模式 3、應用 系統支持多個工業化的應用場景，以智慧家居、智慧停車場、智慧門禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大應用場景，及基于六大應用場景的20多種小AI應用場景。所有的應用場景及業務子項功能，均來自真實的人工智能行業應用。 4、配套 該產品除完整的軟硬件系統外,還配備針對設備完整的人工智能實訓指導書完整豐富的教學實訓素材資源、以及基于設備系統的人工智能教學視頻光盤。本產品提供免費的安裝部署服務和設備實訓培訓服務。

申請人自2002年8月開始在醫學低劑量CT圖像成像、處理等方向開展學習和研究工作，從理論探索和應用拓展兩個方面同時開展科學研究，先后提出了“基于區別性稀疏表示的低劑量CT成像”，“基于大尺度平均的低劑量CT圖像后處理”，“基于深度學習的低劑量CT成像”等一系列創新算法，其中“基于區別性稀疏表示的低劑量CT成像”算法已通過專利形式轉讓到國內龍頭大型醫療設備商上海聯影醫療設備有限公司，目前已經在其即將推出的最新的U780 CT機上得到了應用。

本發明公開了一種面向超光譜數據庫的小波去噪算法，屬于超光譜數據的處理方法，用于對帶有噪 聲的超光譜曲線進行降噪。本發明順序包括小波降噪參數選擇、小波降噪。本發明在小波降噪參數學習 過程中充分考慮了超光譜數據庫中各種物質超光譜曲線的特性，快速的選擇適合超光譜數據庫絕大多數 光譜曲線的小波降噪參數，然后使用選擇得到的參數對測量到的超光譜曲線進行降噪。該方法能快速的 針對各種不同應用場景的超光譜數據庫選擇與之適應小波降噪參數，提高了降噪的效果，提高光譜匹配 的準確率。

本發明公開了一種基于分裂算法的湖泊三維水動力-水溫-水質模擬預測方法。構建湖泊三維水動力-水溫-水質模型，將湖泊離散成若干網格單元，并對網格采用 Arakawa-C 模式布置變量，基于分裂算法將湖泊三維水動力-水溫-水質模型中各算子按照其物理波動過程的波頻快慢特性進行分類，對低頻慢過程算子采用顯式處理，對高頻快過程算子采用隱式處理，運用分裂算法分步離散求解模型，得到湖泊水域內不同位置和時間的三維流場、水溫和水質指標濃度。本發明提出的基于分裂算法的湖泊三維水動力-水溫-水質模擬預測方法能較準確地反映湖

本發明公開了一種基于光譜擬合與差分算法的光纖傳感動態信 號解調方法，包括：掃描得到光譜紋波；對光譜紋波進行擬合獲得靜 態光譜；將光譜紋波與靜態光譜進行差分處理獲得差值信號；對光譜 紋波的極值點進行擬合獲得上下邊緣包絡曲線；對上下邊緣包絡曲線 進行差分處理獲得光譜變化函數，將差值信號與光譜變化函數進行歸 一化處理，獲得去包絡后差值信號，根據掃描速度和初始波長將波長 換算為時間，獲得去包絡后時域動態信號。本方法對紋波光譜及其擬 合曲線進行差分獲得動態信號，可以消除諸如溫度、濕度等環境干擾， 且恢復的動態

本發明公開了一種基于模糊 PI 算法的微電網并網逆變器的控制 方法。該方法包括：（1）采樣當前電網電壓、當前并網逆變器的輸出 電流和當前濾波器的電容電流；（2）確定并網電流指令值；（3）調 整 PI 控制器的比例系數和積分系數；（4）通過修正后的 PI 控制器得 到濾波器的電容電流指令值；（5）通過 P 控制器得到并網逆變器的輸出電壓指令值；（6）產生控制信號控制并網逆變器開關管的通斷，在 并網逆變器的功率輸出端產生期望的輸出電壓；（7）重復（1）～（6）， 使并網逆變器的輸出電流始終跟蹤指令值。本

本發明公開了一種基于可穿戴生理設備的睡眠階段分類檢測算法，包括以下步驟：獲取多模態腦電生理信號；對多模態腦電生理信號依次執行濾波去除噪聲和Z?score歸一化處理，得到預處理信號數據；對預處理后的信號數據通過反向傳播算法和梯度下降優化實現，以交叉熵損失函數衡量生成信號與真實信號的差異，不斷調整參數使生成信號更接近真實睡眠信號；構建一個與生成器具有相同的卷積單元形式的判別器，判別器與生成器構成生成對抗網絡模型，自動調整調節參數，輸出不同睡眠階段的分類結果。本發明通過合理整合EEG和EOG等信號和GAN模型的應用，使模型能夠學習到真實睡眠信號的分布并進行準確分類；提高分類的準確性和穩定。

本發明公開了一種基于神經網絡模型 BP 算法的嵌入式礦壓檢測方法法，首先根據根據待檢測區域的地域情況，采用多個振弦式壓力傳感器進行測量；然后 ARM7 處理器根據系統任務個數建立相應的進程；最后在建立的任務中打開定時器，輸出一個固定在某一頻率范圍內的脈沖，經過驅動激振電路，產生一個能對振弦式壓力傳感器內部振弦起振的信號，同時使用 ARM7處理器對振弦式壓力傳感器返回的脈沖信號進行頻率測量，計算得到壓力值，最后，利用溫度傳感器采集振弦周圍區域的溫度，采用 BP 算法建立神經網絡模型，利用神經網絡模型對得到的各組壓力數據及采集的溫度數據進行學習，并根據神經網絡模型找出壓力隨溫度的變化規律，對振弦式傳感器進行溫度補償。

南科大醫學院教授張文勇、研究助理教授欒合密等在國際著名生物信息學與計算生物學期刊Bioinformatics上發表題為“CPVA: a web-based metabolomic tool for chromatographic peak visualization and annotation”的論文。該研究創新提出了以色譜中心策略算法（CCS）提高基于質譜的組學數據質量，并搭建了R-Shiny的Web應用CPVA，實現了組學數據在線交互式的處理。 該論文提出了色譜中心策略算法（CCS），并開發了在線互動工具來解決該領域普遍存在的問題。色譜中心策略是指通過對組學數據中提取的色譜峰形狀進行數字化描述，包括對稱性（Symmetry）、鋸齒度（Jaggedness）、形態（Modality）、色譜質量指數（MCQ）等，并以在線互動的方式直接展示色譜峰的形態特征。