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簡介： 1、胰腺腫瘤CT圖像診斷算法。針對(duì)胰腺腫瘤分類問題，從醫(yī)學(xué)CT圖像出發(fā)，搭建深度學(xué)習(xí)模型。對(duì)于腫瘤分類，我們將問題建模成兩部：胰腺定位查找和胰腺腫瘤分類。我們建立級(jí)聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)，從病人腹部的CT圖像中將胰腺器官分割出來。級(jí)聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)比之前的層級(jí)分割網(wǎng)絡(luò)結(jié)果提升10各點(diǎn)。之后建立多模態(tài)分類網(wǎng)絡(luò)，針對(duì)CT圖像的特性，將多切片多造影劑時(shí)期多區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，在胰腺腫物分類中取得了較好的結(jié)果。 層級(jí)分割模型示意圖  分類模型可視化熱圖   2、現(xiàn)有的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移的醫(yī)療診斷措施為病理活檢，是一種過度醫(yī)療。基于乳腺鉬靶圖像的術(shù)前無創(chuàng)的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)手段能夠有效避免過度醫(yī)療。我們構(gòu)造了基于乳腺鉬靶圖像的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來處理乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移問題。我們對(duì)乳腺鉬靶數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理和數(shù)據(jù)集的整理、劃分。我們構(gòu)造了三個(gè)不同的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)和雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)。其中，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)分為 CC 位網(wǎng)絡(luò)和 MLO 位網(wǎng)絡(luò)。在乳腺鉬靶數(shù)據(jù)的測(cè)試集上，患病側(cè) CC 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè) MLO 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)、雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果依次遞增。這表明了同時(shí)使用同一患者的四張鉬靶圖像的雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)具有更好的預(yù)測(cè)效果，更適合乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)任務(wù)。對(duì)于雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)，我們不僅使用了雙側(cè)測(cè)試集 1，還使用了額外的雙側(cè)測(cè)試集 2 進(jìn)行測(cè)試。 鉬靶乳腺圖像預(yù)處理   雙側(cè)雙體位深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)   優(yōu)勢(shì)：從客觀的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)出發(fā)，結(jié)果可重復(fù)，而且高效快捷，提高識(shí)別準(zhǔn)確率的同時(shí)，便于臨床推廣。  

1、胰腺腫瘤CT圖像診斷算法。針對(duì)胰腺腫瘤分類問題，從醫(yī)學(xué)CT圖像出發(fā)，搭建深度學(xué)習(xí)模型。對(duì)于腫瘤分類，我們將問題建模成兩部：胰腺定位查找和胰腺腫瘤分類。我們建立級(jí)聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)，從病人腹部的CT圖像中將胰腺器官分割出來。級(jí)聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)比之前的層級(jí)分割網(wǎng)絡(luò)結(jié)果提升10各點(diǎn)。之后建立多模態(tài)分類網(wǎng)絡(luò)，針對(duì)CT圖像的特性，將多切片多造影劑時(shí)期多區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，在胰腺腫物分類中取得了較好的結(jié)果。層級(jí)分割模型示意圖 分類模型可視化熱圖 2、現(xiàn)有的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移的醫(yī)療診斷措施為病理活檢，是一種過度醫(yī)療。基于乳腺鉬靶圖像的術(shù)前無創(chuàng)的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)手段能夠有效避免過度醫(yī)療。我們構(gòu)造了基于乳腺鉬靶圖像的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來處理乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移問題。我們對(duì)乳腺鉬靶數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理和數(shù)據(jù)集的整理、劃分。我們構(gòu)造了三個(gè)不同的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)和雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)。其中，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)分為 CC 位網(wǎng)絡(luò)和 MLO 位網(wǎng)絡(luò)。在乳腺鉬靶數(shù)據(jù)的測(cè)試集上，患病側(cè) CC 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè) MLO 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)、雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果依次遞增。這表明了同時(shí)使用同一患者的四張鉬靶圖像的雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)具有更好的預(yù)測(cè)效果，更適合乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)任務(wù)。對(duì)于雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)，我們不僅使用了雙側(cè)測(cè)試集 1，還使用了額外的雙側(cè)測(cè)試集 2 進(jìn)行測(cè)試。鉬靶乳腺圖像預(yù)處理 雙側(cè)雙體位深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò) 優(yōu)勢(shì)：從客觀的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)出發(fā)，結(jié)果可重復(fù)，而且高效快捷，提高識(shí)別準(zhǔn)確率的同時(shí)，便于臨床推廣。

因果關(guān)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(xué)、生命科學(xué)、地理學(xué)等各個(gè)自然科學(xué)領(lǐng)域乃至哲學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等社會(huì)科學(xué)中，發(fā)現(xiàn)內(nèi)蘊(yùn)的因果關(guān)系、因果網(wǎng)絡(luò)可以反映系統(tǒng)演化的核心互作機(jī)制，具有重要的科學(xué)意義。

1. 痛點(diǎn)問題 工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)具有應(yīng)用領(lǐng)域廣、數(shù)據(jù)規(guī)模大、經(jīng)濟(jì)價(jià)值高的特點(diǎn)，蘊(yùn)含的巨大商業(yè)價(jià)值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻擊等技術(shù)手段以及雇傭商業(yè)間諜等非技術(shù)手段的威脅。數(shù)據(jù)所有者通常會(huì)采用前效方法對(duì)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)加以保護(hù)，但是這些方法只能有效防止外部人員進(jìn)行非法盜竊，對(duì)于內(nèi)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(jù)在傳播過程中安全問題的一個(gè)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(shí)序數(shù)據(jù)通常有較多的噪聲，高價(jià)值數(shù)據(jù)點(diǎn)相對(duì)集中，因而一個(gè)未經(jīng)加權(quán)的投票算法可能會(huì)因?yàn)榇蠓秶脑肼暩蓴_而導(dǎo)致水印判定失效。此外，常見時(shí)序數(shù)字水印算法基于時(shí)間戳進(jìn)行水印嵌入計(jì)算，容易受到更改時(shí)間戳或頻率變換的攻擊，一旦時(shí)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(dǎo)致水印提取完全失效。 2. 解決方案 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是工業(yè)大數(shù)據(jù)規(guī)模迅速擴(kuò)張的主要來源。各類物聯(lián)網(wǎng)傳感器以極高的頻率采集其所在設(shè)備的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)，通常為一系列包含數(shù)據(jù)產(chǎn)生時(shí)間戳（Timestamp）和采集數(shù)據(jù)（Data）形式為(Timestamp, Data) 的元組序列，稱為時(shí)間序列。工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)具有應(yīng)用領(lǐng)域廣、數(shù)據(jù)規(guī)模大、經(jīng)濟(jì)價(jià)值高的特點(diǎn)，蘊(yùn)含的巨大商業(yè)價(jià)值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻擊等技術(shù)手段以及雇傭商業(yè)間諜等非技術(shù)手段的威脅。 數(shù)據(jù)所有者通常會(huì)采用前效方法對(duì)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)加以保護(hù)，包括但不限于：數(shù)據(jù)加密、用戶權(quán)限劃分等等。但是，這些方法只能有效防止外部人員進(jìn)行非法盜竊，對(duì)于內(nèi)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(jù)在傳播過程中安全問題的一個(gè)主流分支，常見時(shí)序數(shù)字水印算法基于時(shí)間戳進(jìn)行水印嵌入計(jì)算，容易受到更改時(shí)間戳或頻率變換的攻擊，一旦時(shí)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(dǎo)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(shí)序數(shù)據(jù)通常有較多的噪聲，高價(jià)值數(shù)據(jù)點(diǎn)相對(duì)集中，因而一個(gè)未經(jīng)加權(quán)的投票算法可能會(huì)因?yàn)榇蠓秶脑肼暩蓴_而導(dǎo)致水印判定失效。 本項(xiàng)目針對(duì)常見的水印失效場景進(jìn)行了分析，提出了能夠有效提示水印魯棒性的技術(shù)，更好的確保數(shù)據(jù)安全的管理能力。 3.合作需求 在全國范圍內(nèi)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)/工業(yè)大數(shù)據(jù)相關(guān)領(lǐng)域?qū)で髴?yīng)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(shí)施；并針對(duì)上述企業(yè)開展包括二次開發(fā)在內(nèi)的各類實(shí)際應(yīng)用，助力企業(yè)降本增效、轉(zhuǎn)型升級(jí)。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹 機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)算法STEAM主題課程 項(xiàng)目背景 隨著工業(yè) 4.0 科技革命的到來，工業(yè)機(jī)器人已成為工業(yè)化程度的重要標(biāo)志。機(jī)械臂是最為典型也是最早出現(xiàn)的工業(yè)機(jī)器人，它可以代替人的繁重勞動(dòng)以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的機(jī)械化和自動(dòng)化，提高生產(chǎn)效率的同時(shí)避免人身事故的發(fā)生。機(jī)械臂課程的學(xué)習(xí)可以培養(yǎng)學(xué)生將科學(xué)技術(shù)應(yīng)用于日常生活、社會(huì)實(shí)踐的意識(shí)。 在本項(xiàng)目中，學(xué)生可借助機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)算法套件與人工智能與編程教學(xué)系統(tǒng)，了解關(guān)節(jié)機(jī)械臂和伸縮機(jī)械臂的原理及特點(diǎn)，搭建不同類型機(jī)械臂并通過編程實(shí)現(xiàn)智能控制。 課程性質(zhì) 這是一門以項(xiàng)目式教學(xué)開展的跨學(xué)科課程，以基于建構(gòu)主義理論的 5E 教學(xué)模式作為指導(dǎo)，結(jié)合了 中小學(xué)信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)與編程教學(xué)特色。 課程目標(biāo) 1.知識(shí)與技能 ?  了解機(jī)械臂的類型及其在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用。 ?  掌握關(guān)節(jié)機(jī)械臂和伸縮機(jī)械臂的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)并制作相應(yīng)模型。 ?  學(xué)習(xí)圖形化編程或 C++代碼編程的基礎(chǔ)知識(shí)，使模型完成實(shí)際任務(wù)。 ?  掌握機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)算法的設(shè)計(jì)、編寫及調(diào)試。 2.過程與方法 ?  通過觀察、查閱相關(guān)資料等活動(dòng)，培養(yǎng)對(duì)信息的有效性、客觀性做出判斷的意識(shí)，發(fā)展分析概括能力。 ?  通過機(jī)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(shè)計(jì)和算法設(shè)計(jì)過程中，提高分析問題和解決問題能力，養(yǎng)成自學(xué)能力。 3.情感態(tài)度與價(jià)值觀 ?  了解機(jī)械臂在日常生活中的實(shí)際應(yīng)用，萌發(fā)將科學(xué)技術(shù)應(yīng)用于日常生活、社會(huì)實(shí)踐的意識(shí)。 ?  養(yǎng)成實(shí)事求是，尊重自然規(guī)律的科學(xué)態(tài)度。 ?  關(guān)注科學(xué)技術(shù)對(duì)社會(huì)發(fā)展、自然環(huán)境及人類生活的影響。

本發(fā)明公開了一種 VSC-HVDC 控制系統(tǒng)的 PI 參數(shù)整定方法，本方法基于矢量電流控制策略，其采 用的電流內(nèi)環(huán)和電壓、功率外環(huán)控制均通過 PI 調(diào)節(jié)器進(jìn)行串聯(lián)校正。因此采用合適的方法設(shè)計(jì) PI 調(diào)節(jié) 器的參數(shù)，對(duì)于控制系統(tǒng)的性能起著至關(guān)重要的作用。本方法考慮控制系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差、上升時(shí)間、抗 干擾性能三個(gè)指標(biāo)，將電流內(nèi)環(huán)、功率外環(huán)、直流電壓外環(huán)分別設(shè)計(jì)為典型的 I 型環(huán)節(jié)，典型的一階環(huán) 節(jié)和典型的 II 型環(huán)節(jié)，思路清晰，易于實(shí)現(xiàn)，使得控制系

項(xiàng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類方法,旨在通過改進(jìn)的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類問題,屬于茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類領(lǐng)域.其原理利用電子鼻傳感器模擬人感官品評(píng)的功能和特征,采集不同時(shí)間不同傳感器的特征值,構(gòu)建樣本集.利用果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),獲得廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平滑因子,進(jìn)而構(gòu)建毛峰茶葉儲(chǔ)存時(shí)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于毛峰茶葉數(shù)據(jù)中,提高預(yù)測(cè)毛峰茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類的效率和準(zhǔn)確度,為消費(fèi)者提供茶葉儲(chǔ)存時(shí)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類方法,旨在通過改進(jìn)的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類問題,屬于茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類領(lǐng)域.其原理利用電子鼻傳感器模擬人感官品評(píng)的功能和特征,采集不同時(shí)間不同傳感器的特征值,構(gòu)建樣本集.利用果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),獲得廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平滑因子,進(jìn)而構(gòu)建毛峰茶葉儲(chǔ)存時(shí)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于毛峰茶葉數(shù)據(jù)中,提高預(yù)測(cè)毛峰茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類的效率和準(zhǔn)確度,為消費(fèi)者提供茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類的有效方法.

定量系統(tǒng)生物學(xué)是描述生命體的細(xì)胞、組織、器官以及整體水平上結(jié)構(gòu)和功能各異的各種分子（包括基因、蛋白質(zhì)、小分子代謝物等），以及分子在生命體的內(nèi)部之間、與外界環(huán)境之間的相互作用，通過精準(zhǔn)的分析測(cè)量技術(shù)、結(jié)合計(jì)算生物學(xué)來定性、定量構(gòu)建生命的數(shù)字化模型，預(yù)測(cè)生理狀態(tài)或者疾病的功能、表型和轉(zhuǎn)化的前沿科學(xué)。生命體的運(yùn)作是在基因調(diào)控下，由許許多多的生化反應(yīng)形成