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根據(jù)兩相流中固相或者液相介電常數(shù)和氣相的差異，實(shí)現(xiàn)介質(zhì)濃度的測(cè)量，通過(guò)相關(guān)法獲取流動(dòng)速度，從而實(shí)現(xiàn)固相或者液相流量的測(cè)量。經(jīng)過(guò)不斷的技術(shù)改進(jìn)，目前該技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)超低濃度下流量的非接觸式測(cè)量。

氣固流動(dòng)參數(shù)檢測(cè)和可視化尤為重要，是稠密氣固流動(dòng)系統(tǒng)復(fù)雜研究體系中的共性問(wèn)題之一。針對(duì)該問(wèn)題，東南大學(xué)多相流測(cè)試研究室多年來(lái)開(kāi)展了電學(xué)與激光散射的稠密氣固流動(dòng)可視化及參數(shù)測(cè)量與表征方法的研究工作。 開(kāi)發(fā)的電容層技術(shù)析成像系統(tǒng)(ECT)與激光光纖顆粒測(cè)量系統(tǒng)，可實(shí)時(shí)、在線檢測(cè)多相流參數(shù)的二維或三維分布狀況，已成功應(yīng)用于湍動(dòng)流化床與濃相煤粉加壓氣力輸送中試試驗(yàn)裝置上。

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(wèn)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(kù)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(guò)程中安全問(wèn)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(lái)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(jiàn)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(lái)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(kù)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(guò)程中安全問(wèn)題的一個(gè)主流分支，常見(jiàn)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(lái)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(jiàn)的水印失效場(chǎng)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(guó)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(chǎng)景，希望能與能源/裝備制造行業(yè)的大中型企業(yè)開(kāi)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(kāi)展包括二次開(kāi)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(lái)，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(guò)編程實(shí)現(xiàn)智能控制。 課程性質(zhì) 這是一門(mén)以項(xiàng)目式教學(xué)開(kāi)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(xiě)及調(diào)試。 2.過(guò)程與方法 ?  通過(guò)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(guò)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(guò)程中，提高分析問(wèn)題和解決問(wèn)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。

項(xiàng)目成果/簡(jiǎn)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(guò)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(wèn)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(guò)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(wèn)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.

液相芯片在多元生物分析中具有重要應(yīng)用，而與該技術(shù)相關(guān)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)都被國(guó)外的公司壟斷，因此我國(guó)有必要開(kāi)發(fā)原創(chuàng)性的液相芯片技術(shù)。本課題組即以此為目標(biāo)，進(jìn)行具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的“光子晶體編碼液相芯片技術(shù)”研究和開(kāi)發(fā)。在該研究領(lǐng)域，我們對(duì)微流控乳化技術(shù)及納米粒子有序組裝進(jìn)行了系統(tǒng)的研究，確立了光子晶體編碼微球的制備方法；提出了微載體解碼及檢測(cè)的圖像分析方法，構(gòu)建了用于光子晶體微球液相芯片技術(shù)的檢測(cè)平臺(tái)；開(kāi)發(fā)了腫瘤等疾病的診斷試劑盒，證明了光子晶體液相芯片技術(shù)的應(yīng)用能力。

搭建液相微萃取自動(dòng)裝置，利用去乳化劑（輔助溶劑）實(shí)現(xiàn)兩相分離；通過(guò)SIA泵入系統(tǒng)和控制色譜自動(dòng)進(jìn)樣器吸取萃取劑并進(jìn)樣，構(gòu)建自動(dòng)液相微萃取-色譜分析在線一體化分析體系，實(shí)現(xiàn)全高通量分析。

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(guò)精準(zhǔn)的分析測(cè)量技術(shù)、結(jié)合計(jì)算生物學(xué)來(lái)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