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本發(fā)明公開了一種基于元模型的智慧城市異構(gòu)數(shù)據(jù)共享方法，包括 1：基于 MOF 元建模理論，構(gòu) 建城市數(shù)據(jù)元模型建?？蚣埽?：根據(jù)城市數(shù)據(jù)特征及描述需求，構(gòu)建城市數(shù)據(jù)元模型通用元素集；3： 根據(jù)城市數(shù)據(jù)基本分類和專用元素集擴(kuò)展模式，發(fā)展數(shù)據(jù)元模型專用元素集；4：基于 XML 模板建模， 形成元模型通用元素集和專用元素集形式化方法；5：實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)目錄服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)，建立開放式城市 數(shù)據(jù)元模型注冊(cè)和管理平臺(tái)；6：根據(jù)用戶實(shí)際應(yīng)用需求，設(shè)計(jì)城市數(shù)據(jù)細(xì)粒度發(fā)現(xiàn)接口并獲得數(shù)據(jù)。 本發(fā)明為用戶提供了一種開放式、標(biāo)準(zhǔn)化城市異構(gòu)數(shù)據(jù)共享的解決方案，為城市異構(gòu)數(shù)據(jù)在線訪問、后 續(xù)處理及協(xié)同應(yīng)用提供了支持，是城市異構(gòu)數(shù)據(jù)共享中高效實(shí)用可靠的方法。

其他成果/n一種副豬嗜血桿菌感染仔豬模型的構(gòu)建方法，涉及動(dòng)物模型構(gòu)建領(lǐng)域，包括將若干CD仔豬養(yǎng)殖至18～25日齡，均分為感染組A和對(duì)照組B，判定CD仔豬體內(nèi)不存在HPS病原、不含APP病原或APP抗體后，飼養(yǎng)至40～70日齡時(shí)，向感染組A中所有CD仔豬氣管內(nèi)接種HPS菌種；向?qū)φ战MB中所有CD仔豬氣管內(nèi)注射培養(yǎng)基，得到空白組B′，觀察并檢測攻毒組A′、空白組B′，提取攻毒組A′、空白組B′的肺臟組織的總DNA，判定攻毒組A′的肺臟組織中存在HPS病原的同時(shí)，空白組B′的肺臟組織的中不存在HPS病原。

小試階段/n項(xiàng)目已解決的關(guān)鍵技術(shù)問題和技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)：1.提出了精軋變形抗力模型新型“九宮格”自適應(yīng)學(xué)習(xí)方法，在“軋制溫度*變形速率”參數(shù)空間上布置多個(gè)特征點(diǎn)，對(duì)參數(shù)空間上與當(dāng)前軋制工況位置相鄰的 9 個(gè)特征點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)插值，獲得空間任意均連續(xù)的自學(xué)習(xí)參數(shù)，它是位置坐標(biāo)的函數(shù)，打破了原來的“自學(xué)習(xí)系數(shù)與層別一一對(duì)應(yīng)”的關(guān)系，使自學(xué)習(xí)系數(shù)精確到工作點(diǎn)坐標(biāo)，解決了 原有的不同層別的自學(xué)習(xí)參數(shù)相互不關(guān)聯(lián)、跳躍大、不連續(xù)等問題。新方法上線后，應(yīng)用效果非常明顯，每月帶鋼因厚度超差導(dǎo)致的預(yù)封鎖量從投用前的 45 塊/

小試階段/n軋機(jī)過程控制數(shù)學(xué)模型與軋制穩(wěn)定性技術(shù)直接影響帶鋼產(chǎn)品質(zhì)量與生產(chǎn)成本。該技術(shù)在結(jié)合生產(chǎn)工藝與設(shè)備控制技術(shù)的基礎(chǔ)上，綜合現(xiàn)代控制理論、數(shù)學(xué)建模和人工智能技術(shù)，形成完整的軋線關(guān)鍵模型與軋制穩(wěn)定性控制技術(shù)，已在寶鋼、梅鋼、漣鋼等國內(nèi)多條大型熱連軋生產(chǎn)線上成功在線應(yīng)用。發(fā)表核心期刊論文30多篇，授權(quán)、受理發(fā)明專利30余項(xiàng)，軟件著作權(quán)3項(xiàng)。。關(guān)鍵技術(shù)：1）高精度軋制設(shè)定模型與尺寸控制。高精度帶鋼厚度控制技術(shù)：包括高精度軋制力能模型、全線一體化分布式溫度模型、輥縫模型，保證高精度的頭部設(shè)定；高精度AG

焦?fàn)t煉焦是一個(gè)復(fù)雜的工藝過程，煤料在炭化室內(nèi)隔絕空氣加熱,即高溫干餾。經(jīng)過干燥、熱解、熔融、粘結(jié)、固化、收縮等階段，最終成為焦炭。 焦?fàn)t直行溫度是指機(jī)側(cè)和焦側(cè)標(biāo)準(zhǔn)立火道的平均溫度，它代表全爐的平均溫度水平，是直接影響焦化速率和焦炭成熟時(shí)間的主要參數(shù)之一。燃燒室溫度在一個(gè)結(jié)焦期內(nèi)由于相鄰炭化室所處結(jié)焦?fàn)顟B(tài)不同而發(fā)生規(guī)律性波動(dòng)，即形成通常所說的“W”曲線，其峰值間的時(shí)間間隔取決于推焦串序、循環(huán)檢修計(jì)劃和周轉(zhuǎn)時(shí)間。本項(xiàng)研究是以焦?fàn)t“燃燒室—炭化室傳熱過程數(shù)學(xué)模型”為基礎(chǔ)，運(yùn)用混合編程、多任務(wù)和動(dòng)態(tài)摸擬等技術(shù)首次將焦?fàn)t燃燒室—炭化室傳熱過程數(shù)學(xué)模型拓展為“焦?fàn)t直行溫度數(shù)學(xué)模型”，并開發(fā)了由一組燃燒室和炭化室組成的“焦?fàn)t直行溫度數(shù)學(xué)模型計(jì)算機(jī)仿真系統(tǒng)”。運(yùn)用該模型可以仿真不同的推焦計(jì)劃、裝爐煤水份、裝煤量、燃料熱值等熱工參數(shù)對(duì)焦?fàn)t直行溫度的影響，從而為焦?fàn)t直行溫度的優(yōu)化設(shè)定提供堅(jiān)實(shí)的理論依據(jù)。

1. 痛點(diǎn)問題 工業(yè)視覺場景下普遍存在缺陷樣本數(shù)量少、難采集，已有標(biāo)注方案無法完全發(fā)揮樣本數(shù)據(jù)效用等問題。在工業(yè)視覺應(yīng)用場景中，產(chǎn)線整體生產(chǎn)良率均已達(dá)到相當(dāng)水平，人工可識(shí)別的缺陷樣本數(shù)量相對(duì)較少，且采集難度較大。制造生產(chǎn)環(huán)節(jié)對(duì)產(chǎn)線效率要求較高，模型訓(xùn)練難以實(shí)現(xiàn)精度與效率上的平衡。 2. 解決方案 本項(xiàng)目將最新的少樣本學(xué)習(xí)、連續(xù)學(xué)習(xí)、模型壓縮與優(yōu)化技術(shù)，與工業(yè)場景中的缺陷檢測需求深入結(jié)合，致力于工業(yè)視覺自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)軟硬件一體化裝備研發(fā)。針對(duì)玻璃深加工與半導(dǎo)體晶圓宏觀缺陷檢測，本項(xiàng)目已完成工業(yè)視覺全流程視覺感知算法、人工智能算法研發(fā)平臺(tái)、玻璃智能一體檢測設(shè)備、晶圓宏觀缺陷檢測設(shè)備等智能設(shè)備的原理驗(yàn)證和裝備試制，同時(shí)有多項(xiàng)智能設(shè)備在研。 本項(xiàng)目在玻璃與半導(dǎo)體缺陷檢測中，基于圖像自動(dòng)標(biāo)注方法完成少樣本場景下的數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注，通過弱監(jiān)督學(xué)習(xí)和連續(xù)學(xué)習(xí)方法完成有效模型構(gòu)建，并針對(duì)長尾數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)模型訓(xùn)練和優(yōu)化方法，實(shí)現(xiàn)高效工業(yè)視覺感知計(jì)算。針對(duì)工業(yè)視覺場景，本項(xiàng)目集成視覺感知算法能力，研發(fā)人工智能算法研發(fā)平臺(tái)，該平臺(tái)秉承低代碼化、可視化等原則，打造包含數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注、算法訓(xùn)練與評(píng)估、模型壓縮與優(yōu)化、應(yīng)用部署與管理的數(shù)據(jù)閉環(huán)。 合作需求 尋求浮法玻璃深加工、半導(dǎo)體加工與制造等行業(yè)企業(yè)合作。

一種水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)高階數(shù)學(xué)模型的降階方法，包括如下步驟：①簡化系統(tǒng)分母的最高次項(xiàng)，實(shí)現(xiàn) 系統(tǒng)的一次降階，得到一次低階等效系統(tǒng)式；②從波動(dòng)疊加的角度出發(fā)，將一次低階等效系統(tǒng)式變換為 兩個(gè) 2 階子系統(tǒng)相加的形式；③進(jìn)行拉普拉斯反變換，得到水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)的一次低階等效系統(tǒng)在負(fù)荷 階躍擾動(dòng)下的機(jī)組轉(zhuǎn)速響應(yīng)波動(dòng)方程；④對(duì)完整 5 階系統(tǒng)式進(jìn)行二次降階；⑤利用二階系統(tǒng)進(jìn)行水輪機(jī) 調(diào)節(jié)系統(tǒng)轉(zhuǎn)速響應(yīng)調(diào)節(jié)品質(zhì)的影響因素分析。其優(yōu)點(diǎn)是：較之其他降階方法，本方法是

本發(fā)明公開了一種計(jì)算三維點(diǎn)云模型骨骼的方法；本發(fā)明首先通過使用逐步細(xì)分的策略將三維點(diǎn)云 模型均勻體素化；此后，使用快速行軍算法，計(jì)算出模型內(nèi)部體素點(diǎn)的距離域；然后，使用距離域計(jì)算 出模型的初始骨骼；最后，將初始骨骼與 L1 中值骨骼提取算法融合，生成基于距離域的 L1 中值骨骼提 取算法，快速準(zhǔn)確計(jì)算出模型骨骼；與現(xiàn)有的三維點(diǎn)云模型骨骼提取方法相比，本發(fā)明處理帶有大量噪 聲點(diǎn)、奇異點(diǎn)和大面積點(diǎn)云缺失的點(diǎn)云模型，而且不會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤的骨骼連接，同時(shí)不

雙重（三重）差分模型通過設(shè)置交互項(xiàng)來分析政策效應(yīng)，在政策評(píng)價(jià)領(lǐng)域具有明顯優(yōu)勢(shì)。該研究設(shè)計(jì)的優(yōu)勢(shì)在于：第一，通過將改革引起的結(jié)局變量時(shí)間前后差異和組織內(nèi)外部因素引起的結(jié)局變量的差異結(jié)合起來，以反映改革的效應(yīng)。第二，其他因素的影響，如研究階段內(nèi)可能存在其他政策，這些政策可能與本研究關(guān)注的結(jié)局相關(guān)。如果這些政策對(duì)不同組別的影響不一致，那么排除這些政策就可能會(huì)產(chǎn)生偏倚。如果研究樣本當(dāng)中這些因素分布不均衡，就應(yīng)該對(duì)這些非隨機(jī)的因素進(jìn)行控制以稀釋它的不同影響。尤其是在評(píng)價(jià)宏觀事件的影響時(shí)，因?yàn)樵谘芯吭O(shè)計(jì)上無法找到一個(gè)符合實(shí)際的合理的對(duì)照組而對(duì)控制其他改革效應(yīng)帶來了難度。雙重差分可提供一個(gè)罕見于其他相關(guān)研究的機(jī)會(huì)，通過政策實(shí)施前后結(jié)果取差來排除沒有考慮到的因素的存在以及由于它們的存在可能造成的混雜效應(yīng)，使對(duì)政策效應(yīng)的分析更加可行，也更接近現(xiàn)實(shí)實(shí)際。

本發(fā)明公開了一種基于有限混合模型的行人再識(shí)別方法，屬于 計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別領(lǐng)域，提升行人再識(shí)別的準(zhǔn)確度，包括以下步 驟：(1)構(gòu)建行人圖像庫預(yù)處理圖像并提取圖像特征；(2)計(jì)算圖像庫中 所有圖像的有限混合模型和待再識(shí)別行人的圖像的有限混合模型參 數(shù)；(3)將需再識(shí)別行人的有限混合模型與圖像庫中所有圖像的有限混 合模型之間的距離進(jìn)行最優(yōu)化求解，并進(jìn)行距離排序返回再識(shí)別結(jié)果。 本發(fā)明優(yōu)化混合模型之間的距離度量，提高行人