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本發明采取先深入研究城市污水傳統A2/O工藝等同步脫氮除磷的優缺點、重點研究反硝化脫氮除磷的新技術原理，再開發同步脫氮除磷新工藝。本發明對單泥SBR系統、雙泥SBR系統的反硝化除磷的原理與工藝進行深入研究, 以此為基礎，按反硝化除磷原理進行一體化擴大設計（7920倍）, 研發出新的工程流程和示范設備系統, 獲得成功，為城市污水的大規模處理與工程化應用奠定了基礎。從而，解決了城市污水處理領域同步脫氮除磷的關鍵性、共性技術難題。 本發明開發的同步脫氮除磷新工藝，對比當前國內外同類相關技術

本發明公開了一種虛擬化環境下的 USB 設備訪問控制方法，該 方法可以將客戶端中插入的 USB 設備映射到虛擬機中，并且能對映射 到虛擬機中的 USB 設備進行讀寫訪問控制。該方法的實現步驟如下： 首先，配置客戶端和虛擬機的網絡，使得客戶端和虛擬機之間可以相 互 PING 通；其次，在客戶端和虛擬機中分別安裝 USB 映射程序，確 保 USB 設備能夠從客戶端映射到虛擬機中；再次，在虛擬機所在的服 務器中將 USB

1.痛點問題 本項預期成果是解決復雜場景中目標三維數據重建、驅動的關鍵技術。 針對實際應用中復雜運動場景，例如剛性運動的交通工具，變形移動行人等，傳統的運動結構恢復方法在進行場景深度求解時無法確定每個單元結構的相對尺度，導致無法對復雜運動場景進行重建。在現有的深度估計、語義分割、位姿估計等相關技術，存在識別精度低、提取不到關鍵信息、應用場景單一等問題，無法滿足大尺度場景應用的需求。 2.解決方案 本項目成果提出了一套面向目標、人體深度數據重建技術，有效實現對復雜運動場景下人、物的深度重建與驅動，有效解決現實場景目標的數字化模型生成與虛擬場景下的驅動映射問題。提出多模態采集、時空復用編碼攝像方法，獲取大景深、高時空分辨、豐富的精確場景視覺信息，基于超像素關系分析的深度重建方法，包括目標超像素分割，圖像幀匹配，運動關系判定，通過時序傳播與概率模型更新實現實時深度重建，提高最終三維重建模型的稠密度、魯棒性、一致性和準確度。構建了基于深度卷積神經網絡的目標實例檢測與位姿估計框架，從目標對象觀測圖片提取其分割掩碼并不斷迭代更新，輸入深度卷積神經網絡進而得到目標6D位姿估計并進行迭代改進，從而實現目標在動態復雜場景下的位姿還原，克服了在光照、姿態變化、遮擋等不良因素環境下的目標位姿不準確問題，確保了目標6D位姿估計的魯棒性與準確性。 合作需求 尋求在元宇宙、數字城市、自動駕駛、AR/VR、機器人、制造業等領域有相關技術開發、市場推廣經驗，能推廣本技術落地的高科技企業，可以進行深度合作。

本發明屬于起重機抓取定位相關技術領域，其公開了一種可視 化的起重機吊取定系統，所述起重機吊取定位系統包括抓取監控中心、 集成控制中心、CopyCAD 軟件三維動態顯示組件、專家數據庫、傳感 檢測組件、吊具抓取控制組件、圖像處理組件、實時內外參獲取組件、 攝像組件及三維信息提取組件。所述抓取監控中心電性連接于所述集 成控制中心;所述 CopyCAD 軟件三維動態顯示組件電性連接于所述 集成控制中心;所述專家數據庫分別電性連接于所述圖像處理組件、 所述三維信息提取組件、所述

成果簡介： 深基坑支護結構與主體結構一體化技術將基坑圍護結構、內支撐體系與地下室外墻、梁板相結合，內容包括：①圍護結構兼作地下室外墻，基坑施工期間與少量臨時內支撐或預應力錨索共同抵御土壓力，正常使用期間作為地下室外墻，與結構梁板形成整體；②地下室結構梁板作為基坑開挖期間的支撐，不需或僅設置少量的臨時內支撐，土方通過梁板預留出土口運輸，梁板作為施工期材料堆

PanoSim自動駕駛仿真測試軟件介紹 PanoSim是一款面向汽車自動駕駛技術與產品研發的一體化仿真與測試平臺，包括高精度車輛動力學模型、高逼真汽車行駛環境與交通模型、車載環境傳感器模型和豐富的測試場景等，以及面向汽車自動駕駛軟硬件開發的場景及交通流構建、車輛建模、環境傳感器構建、虛擬實驗臺、動畫與繪圖等系列工具鏈，具有很強的開放性與拓展性，支持第三方的二次定制化開發，操作簡便友好。 （1）支持MIL/SIL/HIL/DIL/VIL多物理體在環仿真：提供各類I/O接口可便捷地接入各類實時處理器、控制器、傳感器、駕駛模擬器，以及包括車輛及其底盤和動力執行機構在內的各類軟硬件系統，以滿足自動駕駛研發在不同階段、不同環節的實時仿真需求；             （2）支持ADAS/V2X和自動駕駛仿真開發與測試：支持包括汽車自適應巡航（ACC）、自動緊急制動（AEB）、車道保持輔助（LKA）、自動泊車（AP）、交通擁堵輔助（TJP）等在內的高級駕駛輔助系統（ADAS），以及其它自動駕駛技術與產品的仿真開發與測試；  （3）支持駕駛模擬體驗、人機交互與人機共駕：支持高逼真度的駕駛體驗，包括不同道路、交通和天氣環境下的駕駛體驗，ADAS功能和自動駕駛系統體驗，支持人機交互與人機共駕系統的研發與測試等； （4）支持自動駕駛感知/決策/規劃/控制算法開發：集高逼真度道路與環境模型、交通流與智能體模型、傳感器模型、車輛動力學模型等于一體，支持自動駕駛感知與決策、規劃與控制等算法開發、模型訓練和測試要求； （5）支持多節點、分布式實時仿真：通過高逼真實時環境渲染、高精度傳感器模型、分布式實時仿真架構、高算力、真實數據接口模擬等支持車輛真實EE架構下包括相機、超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達等在內的多傳感器分布式機群模擬，以及數據處理器、運動控制器、駕駛模擬器等在環的自動駕駛算法開發與測試； （6）支持數字孿生測試與高并發云仿真: 支持虛擬環境下的道路、交通與氣象模型，環境傳感器模型等與真實世界車輛和車載軟硬件系統的數字孿生測試；支持基于云平臺的人-車-路-環境信息融合、云端一體高并發實時仿真；支持云平臺下的實時在線學習與模型訓練、自動駕駛算法的高效迭代與仿真測試等（以上系統功能見圖3）。

在整車智能化網聯化技術上需要提升產品端、云端、控制端融合的一站式開發1.需提供軟硬件組成的系統級解決方案，在雷達基算法系統架構設計、雷達信號的生成和分析、目標的仿真、天線測試方面為我們提供全方位的技術服務。2.云計算一系列技術需求。數據傳輸能力提升，需要高可靠性，高傳輸寬帶、低成本、低電池輻射和時延等車載網絡系統的需求，推動客車輔助駕駛網聯化的技術實現。