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1.   技術(shù)內(nèi)容及其先進(jìn)性 本項(xiàng)成果運(yùn)用Pro/Engineer或者SolidWorks軟件建立設(shè)備精確的三維模型，繼而采用計(jì)算流體力學(xué)（CFD）方法對(duì)于設(shè)備內(nèi)部的溫度場(chǎng)或者流場(chǎng)的情況進(jìn)行模擬與仿真，能夠得到設(shè)備內(nèi)部包括溫度場(chǎng)或流場(chǎng)在內(nèi)的熱力性能等重要參數(shù)，從而為熱能設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計(jì)奠定基礎(chǔ)。我們運(yùn)用該項(xiàng)技術(shù)成功地解決了以下技術(shù)問(wèn)題：1）      

本發(fā)明公開(kāi)了一種面向側(cè)信道分析的智能密碼系統(tǒng)，包括動(dòng)態(tài)環(huán)境感知子系統(tǒng)、綜合評(píng)價(jià)子系統(tǒng)和 防護(hù)措施自動(dòng)化設(shè)計(jì)子系統(tǒng)；動(dòng)態(tài)環(huán)境感知子系統(tǒng)用于對(duì)所處環(huán)境中攻擊種類(lèi)的識(shí)別；綜合評(píng)價(jià)子系統(tǒng) 用于對(duì)現(xiàn)有攻擊類(lèi)型以及現(xiàn)有防護(hù)措施的評(píng)價(jià)，將指導(dǎo)性設(shè)計(jì)意見(jiàn)加入現(xiàn)有的防護(hù)措施的設(shè)計(jì)方法中， 有效指導(dǎo)防護(hù)措施進(jìn)行自動(dòng)化調(diào)整；防護(hù)措施自動(dòng)化設(shè)計(jì)子系統(tǒng)用于根據(jù)對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)的結(jié)果與防護(hù) 措施的評(píng)測(cè)結(jié)果，針對(duì)用戶(hù)未加入防護(hù)措施或防護(hù)措施未達(dá)到動(dòng)態(tài)分析環(huán)境要求時(shí)，對(duì)用戶(hù)原始

本發(fā)明公開(kāi)了一種節(jié)點(diǎn)擾動(dòng)功率轉(zhuǎn)移分布均衡度分析方法，包 括在電力系統(tǒng)當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)下對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行潮流計(jì)算，并獲得支路 功率對(duì)節(jié)點(diǎn)注入功率的靈敏度矩陣；根據(jù)靈敏度矩陣和支路有功功率 裕度獲得潮流轉(zhuǎn)移率矩陣；獲得潮流轉(zhuǎn)移率矩陣中對(duì)應(yīng)于每個(gè)節(jié)點(diǎn)的 列向量中各個(gè)元素在潮流轉(zhuǎn)移率統(tǒng)計(jì)區(qū)間內(nèi)的概率分布情況；根據(jù)概 率分布情況計(jì)算改進(jìn)信息熵，作為反映每個(gè)節(jié)點(diǎn)擾動(dòng)功率轉(zhuǎn)移分布均 衡程度的指標(biāo)；根據(jù)轉(zhuǎn)移分布均衡度指標(biāo)對(duì)系統(tǒng)在各節(jié)點(diǎn)擾動(dòng)下進(jìn)行 安全評(píng)估。本發(fā)明應(yīng)用于大規(guī)模電力系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)注入功率抗擾能力快速 評(píng)估，其計(jì)算速

本發(fā)明公開(kāi)了一種 INS 控制 GNSS 基帶的開(kāi)環(huán)跟蹤誤差分析及控制方法，本發(fā)明基于 GNSS/INS 深 組合接收機(jī)的閉環(huán)跟蹤環(huán)結(jié)構(gòu)構(gòu)建 INS 誤差與開(kāi)環(huán)跟蹤誤差間的拉氏域數(shù)學(xué)模型；采用拉氏域數(shù)學(xué)模型 分析基于不同精度等級(jí)慣導(dǎo)的開(kāi)環(huán)跟蹤誤差發(fā)散規(guī)律；基于開(kāi)環(huán)跟蹤誤差發(fā)散規(guī)律提出合理的 INS 控制 GNSS 基帶的跟蹤機(jī)制。本發(fā)明方法可用于短時(shí)間衛(wèi)星信號(hào)不可用的情況，能有效提高 GNSS 接收機(jī)信 號(hào)跟蹤環(huán)路的連續(xù)性，從而獲取較高精度的連

針對(duì)行政約談場(chǎng)景中存在的人工記錄效率低、內(nèi)容理解偏差記錄、資料追溯繁雜等問(wèn)題，本成果開(kāi)展了基于音視頻識(shí)別及語(yǔ)義分析的智能約談平臺(tái)的研究。基于 AI 深度學(xué)習(xí)的音視頻識(shí)別框架、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論和語(yǔ)義知識(shí)本體的文本語(yǔ)義相似度計(jì)算方法，研究音視頻識(shí)別的語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)、對(duì)話管理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)和內(nèi)容分析的語(yǔ)義理解、語(yǔ)義優(yōu)化、情感識(shí)別方法，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)信約談、紀(jì)委約談、公安審訊、監(jiān)獄談話等多種行政約談場(chǎng)景下的約談智能化和數(shù)字化。其中，語(yǔ)音識(shí)別轉(zhuǎn)寫(xiě)是開(kāi)展智能約談系統(tǒng)研究的前提和基礎(chǔ)，本成果訓(xùn)練了聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型，構(gòu)建編碼器，通過(guò)音頻角色分離和聲紋識(shí)別技術(shù)分離說(shuō)話人聲音，編碼器識(shí)別解碼，經(jīng)過(guò)文本語(yǔ)義處理轉(zhuǎn)寫(xiě)為文本。而文本語(yǔ)義處理是智能約談系統(tǒng)提升約談效能的源動(dòng)力，成果構(gòu)建了基于語(yǔ)義本體的自動(dòng)專(zhuān)家導(dǎo)引約談知識(shí)庫(kù)，通過(guò)基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)義相似度計(jì)算給約談工作人員推薦約談問(wèn)題；約談結(jié)束后，利用融合主題特征的文本自動(dòng)摘要技術(shù)快速生成匯報(bào)摘要，利用基于分布式表示的事件抽取技術(shù)自動(dòng)生成約談報(bào)告。本成果研制高效、便捷的智能約談音視頻識(shí)別及語(yǔ)義分析平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了在線約談?lì)A(yù)約、人臉識(shí)別身份核驗(yàn)、語(yǔ)音實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)寫(xiě)、約談問(wèn)題智能引導(dǎo)提問(wèn)、音視文同步顯示、匯報(bào)摘要自動(dòng)生成、約談報(bào)告自動(dòng)生成、約談文件回溯、約談大數(shù)據(jù)分析等功能。

研究團(tuán)隊(duì)面向生命科學(xué)發(fā)展的迫切需求，研制出具有可視化、微創(chuàng)化、定點(diǎn)化、定量化功能的，集檢測(cè)分析與操作于一體的原位顯微分析與操作儀。 一、項(xiàng)目分類(lèi) 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡(jiǎn)介 南開(kāi)大學(xué)機(jī)器人與信息自動(dòng)化研究所于1992年在國(guó)內(nèi)率先開(kāi)展面向生物醫(yī)學(xué)工程的微操作機(jī)器人研究，并于1996年研制成功國(guó)內(nèi)第一臺(tái)面向生物醫(yī)學(xué)工程的微操作機(jī)器人系統(tǒng)，2002年獲得微納機(jī)器人領(lǐng)域第一個(gè)國(guó)家技術(shù)發(fā)明二等獎(jiǎng)。 近些年來(lái)，研究團(tuán)隊(duì)面向生命科學(xué)發(fā)展的迫切需求，研制出具有可視化、微創(chuàng)化、定點(diǎn)化、定量化功能的，集檢測(cè)分析與操作于一體的原位顯微分析與操作儀。研究團(tuán)隊(duì)利用該儀器實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人化的細(xì)胞核移植流程，并致力于提高克隆操作發(fā)育率。首先，通過(guò)在核移植過(guò)程中分析細(xì)胞受力，提出了基于最小力的細(xì)胞撥動(dòng)方法，攻破了自動(dòng)化核移植最大的技術(shù)屏障；其次，探索了面向減小細(xì)胞傷害的微操作方法，提高了胚胎發(fā)育中最關(guān)鍵的指標(biāo)——囊胚率；最終，在2017年，將510枚利用該儀器完成核移植的重構(gòu)胚移植到代孕豬中，并于2017年4月底分兩胎生下17頭小豬。這是世界首例由機(jī)器人完成核移植操作的克隆豬，該成果已被國(guó)家自然科學(xué)基金委及新華社、人民日?qǐng)?bào)、中央人民廣播電視臺(tái)等媒體進(jìn)行報(bào)道。

從上可看出，離心法化驗(yàn)的過(guò)程復(fù)雜，產(chǎn)生的過(guò)程誤差大，自動(dòng)化程度低， 因需要汽油等稀釋劑,造成了環(huán)境污染,帶來(lái)了安全隱患，不利于員工身心健康。 尋找新的分析化驗(yàn)方法是大勢(shì)所趨。2、新方法介紹利用短波在油、水及空氣中介電常數(shù)不同，能量的衰減量也不同的原理從而 檢測(cè)出原油含水率的。工作流程如圖 2 以及儀表結(jié)構(gòu)如圖 3，信息采集系統(tǒng)基本 功能見(jiàn)圖 4。

項(xiàng)目背景：由于膠州灣周?chē)l(fā)展快，人類(lèi)活動(dòng)頻繁，造 成了自然濕地快速縮減，其生態(tài)系統(tǒng)被嚴(yán)重摧毀，因此，對(duì) 大沽河口濕地的生態(tài)監(jiān)測(cè)十分必要。如何利用高光譜遙感數(shù) 據(jù)和雷達(dá) SAR 數(shù)據(jù)的組合特征對(duì)大沽河口濕地進(jìn)行分類(lèi)。利 用二者的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，得到比單一遙感影像數(shù)據(jù)更高的濕地分 類(lèi)結(jié)果。將單一評(píng)價(jià)準(zhǔn)則進(jìn)行并行融合，形成多準(zhǔn)則的過(guò)濾 式特征選擇算法，從多個(gè)角度衡量各特征的優(yōu)劣，計(jì)算各特 征的最終權(quán)重值。通過(guò)與各單一準(zhǔn)則的過(guò)濾式算法進(jìn)行對(duì) 比，得出多準(zhǔn)則融合的過(guò)濾式算法在計(jì)算特征權(quán)重上的優(yōu) 勢(shì)。利用多準(zhǔn)則過(guò)濾式算法與封裝式算法的串行結(jié)合進(jìn)一步 進(jìn)行特征選擇。并與多準(zhǔn)則過(guò)濾式、封裝式算法從耗時(shí)、子 集規(guī)模、交叉驗(yàn)證精度上進(jìn)行對(duì)比，分析二者結(jié)合算法的優(yōu) 勢(shì)。為了驗(yàn)證二者結(jié)合算法的泛化性，采用支持向量機(jī)算法 和基于對(duì)象兩種分類(lèi)方法，以三組最優(yōu)特征子集為數(shù)據(jù)源對(duì) 大沽河口濕地進(jìn)行分類(lèi)，并對(duì)分類(lèi)精度及結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。 所需技術(shù)需求簡(jiǎn)要描述：1.如何實(shí)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(lèi)方法；3.如何從濕地的時(shí)間 序列數(shù)據(jù)中分析其變化機(jī)理。  對(duì)技術(shù)提供方的要求:1.在土地復(fù)墾與生態(tài)重建領(lǐng)域具 有較好的研究積累，具有土地整理關(guān)鍵技術(shù)、鹽漬化遙感檢 測(cè)及暗管改堿與節(jié)水集成技術(shù)及其應(yīng)用省部級(jí)以上獎(jiǎng)勵(lì)。2.技術(shù)方案成熟可靠穩(wěn)定有創(chuàng)新思維，不涉及知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵犯。 3.主要負(fù)責(zé)人需要具有工學(xué)博士學(xué)位，在高光譜領(lǐng)域有深入 的研究及論文發(fā)表。 

物聯(lián)網(wǎng)可視化連接，大數(shù)據(jù)分析

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)分析的小基站開(kāi)關(guān)控制方法，包括：采集場(chǎng)景信息步驟；數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟；提取特征步驟；選擇并訓(xùn)練模型步驟；預(yù)測(cè)步驟。本發(fā)明利用特殊場(chǎng)景下時(shí)刻表以及小基站接入人數(shù)的歷史記錄，建立數(shù)學(xué)模型，預(yù)測(cè)未來(lái)小基站內(nèi)的待服務(wù)人數(shù)，根據(jù)待服務(wù)人數(shù)去控制小基站的開(kāi)關(guān)，達(dá)到節(jié)能、減少基站間干擾的目的。 在建立數(shù)學(xué)模型的過(guò)程中，本方法結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)，提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率和系統(tǒng)的實(shí)用性。