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本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)機械領域，具體地說是一種荸薺挖掘機，它由手扶拖拉機、犁地裝 置、傳動裝置、旋切破碎裝置和尾輪裝置組成。手扶拖拉機用以提供動力，犁地裝置將經(jīng)烤 田后的土翻開，將生長在土下的荸薺翻上來，旋切破碎裝置由第一旋切軸、第二旋切軸、耙 刀、第一支架、第二支架組成，該裝置通過第一支架與犁地裝置相連，通過第二支架與尾輪 裝置相連，第一旋切軸和第二旋切軸上相鄰兩耙刀之間成 120°夾角布置，耙刀將犁地裝置 翻開的土不斷地破碎，使翻上來的荸薺從破碎的土中露出，本發(fā)明可解決現(xiàn)有人工采收荸薺 的方法勞動強度大、采收效率低的難題，實現(xiàn)荸薺的大規(guī)模種植與高效率采收。

成果簡介：LJParser 大數(shù)據(jù)搜索與挖掘開發(fā)平臺針對互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容處理的需要， 融合了自然語言理解、網(wǎng)絡搜索和文本挖掘的技術，提供了用于技術二次開 發(fā)的基礎工具集。開發(fā)平臺由多個中間件組成，各個中間件API 可以無縫地 融合到客戶的各類復雜應用系統(tǒng)之中，可兼容 Windows，Linux， Android， Maemo5, FreeBSD 等不同操作系統(tǒng)

成果基于對地理現(xiàn)象與規(guī)律的“格局→作用→過程”的理解，將其抽象為地理空間模式（聚集、關聯(lián)與演化模式），并針對地理空間模式挖掘的復雜空間關系、自相關與異質(zhì)性、優(yōu)化建模等關鍵科學問題開展研究，構建了面向地理現(xiàn)象理解的地理空間模式挖掘理論與方法。 1.發(fā)現(xiàn)了地理實體間空間關系描述的層次性與統(tǒng)計規(guī)律，建立了拓撲關系層次化描述模型和度量關系統(tǒng)計描述模型，突破了地理空間模式挖掘中復雜空間關系精細建模與模式認知的基礎問題。 2.發(fā)現(xiàn)了空間自相關與空間異質(zhì)性對地理空間模式表現(xiàn)形式影響作用的統(tǒng)計規(guī)律，建立了地理空間模式自適應挖掘模型與方法，突破了地理空間模式挖掘中地理要素自相關與異質(zhì)性建模的關鍵難題。 3.發(fā)現(xiàn)了地理空間模式挖掘過程中模型有效性、模型性能與模型穩(wěn)定性間的調(diào)和規(guī)則，結(jié)合博弈論與局部搜索策略，建立了地理空間模式挖掘自適應優(yōu)化模型，提高了挖掘結(jié)果質(zhì)量與穩(wěn)定性。

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ER616F是山東臨工一款全新設計的多工況小型無尾挖掘機。集節(jié)能、可靠、舒適于一身，操作靈活，噪音低，廣泛應用于建筑工地、園林、市政及城鎮(zhèn)建設等狹窄場合。機動靈活、動作速度快，作業(yè)效率高；原裝久保田發(fā)動機，動力強、能耗低；1、原裝日本久保田發(fā)動機，進氣量大，燃燒充分，能耗低；2、機械油門控制，簡單可靠，油耗低，運行平穩(wěn)、燃燒效率高；3、液壓系統(tǒng)具有合流、保持等功能，能夠充分利用系統(tǒng)能量，提高作業(yè)效率；4、挖掘、平地、裝車等常用工況，工作裝置與回轉(zhuǎn)動作時間短，作業(yè)效率高。關鍵結(jié)構件材質(zhì)好、焊接質(zhì)量好、檢測設備先進，承載力大，使用壽命長；1、配置世界知名品牌液壓元件，動作控制更靈敏，系統(tǒng)性能更穩(wěn)定，可靠性高；2、上架為焊接結(jié)構，載荷分布均勻，剛性好；下架為分體形式，兩履帶盒伸縮，耐用度高；3、帶手動起動預熱功能，加熱進入燃燒室的空氣，防止低溫起動不良對發(fā)動機造成損害；4、空濾帶有電子壓差指示器，具備堵塞自動報警功能；5、工作裝置使用高拉伸強度鋼板，軸座整體鑄造，中間部位加焊隔板。機器人焊接，焊縫探傷儀檢測，可靠耐用；6、各軸、套采用鋼套錳系磷化處理，耐磨性好，使用壽命長。7、工作裝置帶有擺臂功能，可進行小回轉(zhuǎn)作業(yè)，更適合狹窄作業(yè)工況；8、更多防護措施：安全鎖定桿、防護燈罩、油缸活塞桿防護板。振動、噪音、排放、視野等達到指標，操控舒適；1、整機做工細膩、流暢，與其它品牌同類機型相比，更加厚重可靠；2、彩色監(jiān)視器與觸手可及的先導手柄及控制開關，清晰、可控、操作方便。3、采用防傾翻駕駛棚，更加安全；4、發(fā)動機符合國三排放標準，綠色環(huán)保。保養(yǎng)件集中布置、位置開放，非常便利。1、濾清器集中：空濾器、燃油濾清器、發(fā)動機機油濾芯等元件集中布置在發(fā)動機罩內(nèi)，整機布置合理，維護保養(yǎng)方便。2、座椅采用整體前翻設計，大大提高對機艙內(nèi)零部件的維修保養(yǎng)便利性。3、潤滑便利：對潤滑不便的回轉(zhuǎn)支承、發(fā)動機放油、柴油放油，用油管引出，保養(yǎng)方便；

自美國 2011 年實施材料基因組計劃（Materials Genome Initiative，MGI），現(xiàn)已成為全球材料創(chuàng)新研發(fā)的強大助推劑，將高通量實驗、材料數(shù)據(jù)和高通量計算三要素有機結(jié)合，加速材料創(chuàng)新性研發(fā)并降低成本。MGI 將成分-工藝-組織-性能的關聯(lián)集成化、跨尺度分析，將材料的研發(fā)由傳統(tǒng)經(jīng)驗式提升到科學設計。高通量材料計算和數(shù)據(jù)挖掘技術是材料基因工程的重要組成部分，通過材料的高通量熱力學/動力學計算、高通量相場模擬、數(shù)據(jù)挖掘和性能預測，實現(xiàn)材料合金成分、制備工藝、微觀組織結(jié)構和宏觀力學性能的調(diào)控及優(yōu)化，為新材料的開發(fā)設計提供指導，實現(xiàn)產(chǎn)品全制備周期的數(shù)字化、智能化管理，提高產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性、降低產(chǎn)品研發(fā)周期和成本、提升企業(yè)的核心競爭力。

本實用新型涉及農(nóng)業(yè)機械，尤其是一種超聲波振動土壤挖掘裝置。包括機架，其中，還包括變幅桿挖掘鏟、超聲波換能器和超聲波發(fā)生器，所述變幅桿挖掘鏟與超聲波換能器固定連接，超聲波發(fā)生器通過信號電纜線將電信號傳遞給超聲波換能器，超聲波換能器與機架連接；所述變幅桿挖掘鏟包括鏟刀和鏟柄，鏟柄的一端與超聲波換能器固定連接，鏟柄的另一端與鏟刀固定連接，鏟柄在豎直方向的截面面積從與超聲波換能器的固定連接端到與鏟刀的固定連接端由大到小逐漸過渡變化。可以有效解決土壤切削挖掘作業(yè)阻力大、耗能高等問題。

自美國 2011 年實施材料基因組計劃（Materials Genome Initiative，MGI），現(xiàn)已成為全球材料創(chuàng)新研發(fā)的強大助推劑，將高通量實驗、材料數(shù)據(jù)和高通量計算三要素有機結(jié)合，加速材料創(chuàng)新性研發(fā)并降低成本。MGI 將成分-工藝-組織-性能的關聯(lián)集成化、跨尺度分析，將材料的研發(fā)由傳統(tǒng)經(jīng)驗式提升到科學設計。高通量材料計算和數(shù)據(jù)挖掘技術是材料基因工程的重要組成部分，通過材料的高通量熱力學/動力學計算、高通量相場模擬、數(shù)據(jù)挖掘和性能預測，實現(xiàn)材料合金成分、制備工藝、微觀組織結(jié)構和宏觀力學性能的調(diào)控及優(yōu)化，為新材料的開發(fā)設計提供指導，實現(xiàn)產(chǎn)品全制備周期的數(shù)字化、智能化管理，提高產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性、降低產(chǎn)品研發(fā)周期和成本、提升企業(yè)的核心競爭力。

一、項目進展 創(chuàng)意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業(yè) 入學/畢業(yè)時間 學號 陳泳岐 計科院/計算機科學與技術 2019.9/2023.6 201931061097 三、指導教師 姓名 學院/所學專業(yè) 職務/職稱 研究方向 楊云 計科院/軟件工程 講師 數(shù)據(jù)庫應用 四、項目簡介 本次研究主要是在“智慧政務”等網(wǎng)絡留言平臺的基礎之上對大量留言數(shù)據(jù)進行分類、提取熱度并對留言的回復情況進行質(zhì)量評價，構建出基于機器學習的自然語言處理平臺的一系列算法實現(xiàn)。主要包括三種算法，分別對應于政務留言中的三個痛點問題。留言分類算法主要是用來將不同留言進行分類和標簽，再分別發(fā)送到對應部門，問題處理之后，留言回復質(zhì)量評價算法將官方人員的回復質(zhì)量進行采集與評價，判斷單位人員對留言的處理情況。留言熱點計算算法能夠抽取每個留言的主題并生成相應的關鍵詞展示給政務人員。

Web挖掘技術屬于信息科學領域，涉及自然語言處理、模式識別、知識工程、機器學習和隨機過程等多個研究領域，并需要使用概率統(tǒng)計、矩陣理論以及其他軟計算方法作為研究工具和手段。本項目主要針對Web挖掘中的Web數(shù)據(jù)模型、文本分類和信息檢索等基本問題進行理論和算法上的研究，并就這些問題提出了潛在語義結(jié)構模型、基于投影尋蹤的中文網(wǎng)頁分類算法和基于Markov網(wǎng)絡的信息檢索等模型。同時，在理論上對這些方法進行了深入的研究和探討，從理論上證明了其正確性。在實驗方面，我們將分類模型應用于大規(guī)模的標準測試文檔集（REUTER-21578語料庫、復旦大學中文文本分類語料庫），進行了大量的實驗，結(jié)果表明這些方法均表現(xiàn)出了較好的性能，接近甚至優(yōu)于SVM和KNN的分類效果，并應用檢索模型在標準測試文檔集（CACM、CISI、CRAN、MED）上進行了多次對比實驗，其性能與BM25相當在某些指標上甚至更優(yōu)。另外，課題組在北大天網(wǎng)測試文檔集上應用上述模型，在近幾年的全國搜索引擎和網(wǎng)上信息挖掘?qū)W術研討會（SEWM）的中文WEB信息檢索評測中均取得了優(yōu)異的成績。