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根據兩相流中固相或者液相介電常數(shù)和氣相的差異，實現(xiàn)介質濃度的測量，通過相關法獲取流動速度，從而實現(xiàn)固相或者液相流量的測量。經過不斷的技術改進，目前該技術可以實現(xiàn)超低濃度下流量的非接觸式測量。

氣固流動參數(shù)檢測和可視化尤為重要，是稠密氣固流動系統(tǒng)復雜研究體系中的共性問題之一。針對該問題，東南大學多相流測試研究室多年來開展了電學與激光散射的稠密氣固流動可視化及參數(shù)測量與表征方法的研究工作。 開發(fā)的電容層技術析成像系統(tǒng)(ECT)與激光光纖顆粒測量系統(tǒng)，可實時、在線檢測多相流參數(shù)的二維或三維分布狀況，已成功應用于湍動流化床與濃相煤粉加壓氣力輸送中試試驗裝置上。

因果關系是自然界現(xiàn)象之間最普遍和最基本的聯(lián)系。在物理學、生命科學、地理學等各個自然科學領域乃至哲學、經濟學等社會科學中，發(fā)現(xiàn)內蘊的因果關系、因果網絡可以反映系統(tǒng)演化的核心互作機制，具有重要的科學意義。

1. 痛點問題 工業(yè)時序數(shù)據具有應用領域廣、數(shù)據規(guī)模大、經濟價值高的特點，蘊含的巨大商業(yè)價值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻擊等技術手段以及雇傭商業(yè)間諜等非技術手段的威脅。數(shù)據所有者通常會采用前效方法對數(shù)據庫中的數(shù)據加以保護，但是這些方法只能有效防止外部人員進行非法盜竊，對于內部人員盜竊等途徑并不能有效遏制。數(shù)字水印是解決數(shù)據在傳播過程中安全問題的一個主流分支，通常的數(shù)字水印采用分組多數(shù)投票方法來提升算法的魯棒性，但時序數(shù)據通常有較多的噪聲，高價值數(shù)據點相對集中，因而一個未經加權的投票算法可能會因為大范圍的噪聲干擾而導致水印判定失效。此外，常見時序數(shù)字水印算法基于時間戳進行水印嵌入計算，容易受到更改時間戳或頻率變換的攻擊，一旦時間戳序列大幅度改變，水印提取算法將受到很大影響，很可能導致水印提取完全失效。 2. 解決方案 工業(yè)物聯(lián)網數(shù)據是工業(yè)大數(shù)據規(guī)模迅速擴張的主要來源。各類物聯(lián)網傳感器以極高的頻率采集其所在設備的工作狀態(tài)數(shù)據，通常為一系列包含數(shù)據產生時間戳（Timestamp）和采集數(shù)據（Data）形式為(Timestamp, Data) 的元組序列，稱為時間序列。工業(yè)時序數(shù)據具有應用領域廣、數(shù)據規(guī)模大、經濟價值高的特點，蘊含的巨大商業(yè)價值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻擊等技術手段以及雇傭商業(yè)間諜等非技術手段的威脅。 數(shù)據所有者通常會采用前效方法對數(shù)據庫中的數(shù)據加以保護，包括但不限于：數(shù)據加密、用戶權限劃分等等。但是，這些方法只能有效防止外部人員進行非法盜竊，對于內部人員盜竊等途徑并不能有效遏制。數(shù)字水印是解決數(shù)據在傳播過程中安全問題的一個主流分支，常見時序數(shù)字水印算法基于時間戳進行水印嵌入計算，容易受到更改時間戳或頻率變換的攻擊，一旦時間戳序列大幅度改變，水印提取算法將受到很大影響，很可能導致水印提取完全失效。此外，數(shù)字水印通常采用分組多數(shù)投票方法來提升算法的魯棒性，但時序數(shù)據通常有較多的噪聲，高價值數(shù)據點相對集中，因而一個未經加權的投票算法可能會因為大范圍的噪聲干擾而導致水印判定失效。 本項目針對常見的水印失效場景進行了分析，提出了能夠有效提示水印魯棒性的技術，更好的確保數(shù)據安全的管理能力。 3.合作需求 在全國范圍內工業(yè)互聯(lián)網/工業(yè)大數(shù)據相關領域尋求應用場景，希望能與能源/裝備制造行業(yè)的大中型企業(yè)開展這方面的合作研究和落地實施；并針對上述企業(yè)開展包括二次開發(fā)在內的各類實際應用，助力企業(yè)降本增效、轉型升級。

產品詳細介紹 機械臂運動算法STEAM主題課程 項目背景 隨著工業(yè) 4.0 科技革命的到來，工業(yè)機器人已成為工業(yè)化程度的重要標志。機械臂是最為典型也是最早出現(xiàn)的工業(yè)機器人，它可以代替人的繁重勞動以實現(xiàn)生產的機械化和自動化，提高生產效率的同時避免人身事故的發(fā)生。機械臂課程的學習可以培養(yǎng)學生將科學技術應用于日常生活、社會實踐的意識。 在本項目中，學生可借助機械臂運動算法套件與人工智能與編程教學系統(tǒng)，了解關節(jié)機械臂和伸縮機械臂的原理及特點，搭建不同類型機械臂并通過編程實現(xiàn)智能控制。 課程性質 這是一門以項目式教學開展的跨學科課程，以基于建構主義理論的 5E 教學模式作為指導，結合了 中小學信息技術課程標準與編程教學特色。 課程目標 1.知識與技能 ?  了解機械臂的類型及其在現(xiàn)實生活中的應用。 ?  掌握關節(jié)機械臂和伸縮機械臂的結構特點，設計并制作相應模型。 ?  學習圖形化編程或 C++代碼編程的基礎知識，使模型完成實際任務。 ?  掌握機械臂運動算法的設計、編寫及調試。 2.過程與方法 ?  通過觀察、查閱相關資料等活動，培養(yǎng)對信息的有效性、客觀性做出判斷的意識，發(fā)展分析概括能力。 ?  通過機械臂模型的搭建和編程，發(fā)展編程思維和工程思維能力。 ?  在完成模型設計和算法設計過程中，提高分析問題和解決問題能力，養(yǎng)成自學能力。 3.情感態(tài)度與價值觀 ?  了解機械臂在日常生活中的實際應用，萌發(fā)將科學技術應用于日常生活、社會實踐的意識。 ?  養(yǎng)成實事求是，尊重自然規(guī)律的科學態(tài)度。 ?  關注科學技術對社會發(fā)展、自然環(huán)境及人類生活的影響。

項目成果/簡介:本發(fā)明涉及一種基于果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經網絡算法的茶葉儲存時間分類方法,旨在通過改進的廣義回歸神經網絡解決茶葉儲存時間分類問題,屬于茶葉儲存時間分類領域.其原理利用電子鼻傳感器模擬人感官品評的功能和特征,采集不同時間不同傳感器的特征值,構建樣本集.利用果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經網絡,獲得廣義神經網絡的平滑因子,進而構建毛峰茶葉儲存時間的FOAGRNN分類模型和方法.本發(fā)明的有益效果在于將果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經網絡算法應用于毛峰茶葉數(shù)據中,提高預測毛峰茶葉儲存時間分類的效率和準確度,為消費者提供茶葉儲存時間分類的有效方法.

本發(fā)明涉及一種基于果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經網絡算法的茶葉儲存時間分類方法,旨在通過改進的廣義回歸神經網絡解決茶葉儲存時間分類問題,屬于茶葉儲存時間分類領域.其原理利用電子鼻傳感器模擬人感官品評的功能和特征,采集不同時間不同傳感器的特征值,構建樣本集.利用果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經網絡,獲得廣義神經網絡的平滑因子,進而構建毛峰茶葉儲存時間的FOAGRNN分類模型和方法.本發(fā)明的有益效果在于將果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經網絡算法應用于毛峰茶葉數(shù)據中,提高預測毛峰茶葉儲存時間分類的效率和準確度,為消費者提供茶葉儲存時間分類的有效方法.

液相芯片在多元生物分析中具有重要應用，而與該技術相關的知識產權都被國外的公司壟斷，因此我國有必要開發(fā)原創(chuàng)性的液相芯片技術。本課題組即以此為目標，進行具有自主知識產權的“光子晶體編碼液相芯片技術”研究和開發(fā)。在該研究領域，我們對微流控乳化技術及納米粒子有序組裝進行了系統(tǒng)的研究，確立了光子晶體編碼微球的制備方法；提出了微載體解碼及檢測的圖像分析方法，構建了用于光子晶體微球液相芯片技術的檢測平臺；開發(fā)了腫瘤等疾病的診斷試劑盒，證明了光子晶體液相芯片技術的應用能力。

搭建液相微萃取自動裝置，利用去乳化劑（輔助溶劑）實現(xiàn)兩相分離；通過SIA泵入系統(tǒng)和控制色譜自動進樣器吸取萃取劑并進樣，構建自動液相微萃取-色譜分析在線一體化分析體系，實現(xiàn)全高通量分析。

定量系統(tǒng)生物學是描述生命體的細胞、組織、器官以及整體水平上結構和功能各異的各種分子（包括基因、蛋白質、小分子代謝物等），以及分子在生命體的內部之間、與外界環(huán)境之間的相互作用，通過精準的分析測量技術、結合計算生物學來定性、定量構建生命的數(shù)字化模型，預測生理狀態(tài)或者疾病的功能、表型和轉化的前沿科學。生命體的運作是在基因調控下，由許許多多的生化反應形成