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相比OFCDM系統(tǒng)，本發(fā)明的接收端鏈路簡(jiǎn)單，不需要知道發(fā)送端選用的擴(kuò)頻碼塊，也不需要進(jìn)行信道估計(jì)和頻域均衡，只要在時(shí)頻相干的信道內(nèi)進(jìn)行相關(guān)調(diào)制解調(diào)即可達(dá)到較好的BER性能，降低了系統(tǒng)復(fù)雜度。

本檢索方法包括以下步驟：1.確定主顏色模糊隸屬度函數(shù)和紋理模糊 隸屬度函數(shù)；2.選取擬檢索圖像的主顏色特征塊；3.根據(jù)主顏色模糊隸屬 度函數(shù)和主顏色特征塊，提取主顏色模糊直方圖特征，得到主顏色特征向 量K；4.選取紋理特征塊；5.根據(jù)紋理模糊隸屬度函數(shù)和紋理特征塊，提取 紋理模糊直方圖特征，得到紋理特征向量TK；6.綜合主顏色特征向量和紋 理特征向量，得到表達(dá)圖像檢索特征的綜合向量Key＝[K,TK]；7.以擬檢索 圖像的圖像檢索特征為索引，與圖像庫(kù)中的圖像進(jìn)行匹配檢索。

本發(fā)明公開了一種多物理域特征信息融合方法，包括：（1）通過測(cè)量工具獲取工程事件中所需要的先驗(yàn)信息，去除其中的冗余信息，獲得優(yōu)化的特征信息集；（2）將優(yōu)化的特征信息集中的每個(gè)特征信息值 Xi 轉(zhuǎn)換成區(qū)間形式；（3）求取廣義隱馬爾科夫初始模型；（4）根據(jù)獲得的廣義隱馬爾科夫初始模型λ，獲取最優(yōu)模型；（5）求得每個(gè)單物理域的最優(yōu)的廣義隱馬爾科夫模型，再各單物理域最優(yōu)模型參數(shù)間的耦合關(guān)系，合成聯(lián)合的廣義區(qū)間后驗(yàn)概率分布，完成獲得多物理域特征信息融合。本發(fā)明的方法通過廣義貝葉斯法則

以多域物聯(lián)網(wǎng)安全保障為目標(biāo)，圍繞海量差異化設(shè)備安全保障、虛實(shí)孿生映射與數(shù)據(jù)受控管理及跨域微服務(wù)圖譜建立與動(dòng)態(tài)安全組合三個(gè)方面展開研究，取得了“接入 - 傳輸 - 匯聚”跨域安全體系結(jié)構(gòu)、信息物理空間融合云端數(shù)字孿生架構(gòu)、多域物聯(lián)網(wǎng)微服務(wù)可信提供體系結(jié)構(gòu)等三項(xiàng)技術(shù)發(fā)明，形成了多域物聯(lián)網(wǎng)安全服務(wù)體系。 （1）“接入 - 傳輸 - 匯聚”跨域安全體系結(jié)構(gòu) 采用“跨域協(xié)同認(rèn)證、內(nèi)生特征融合”的技術(shù)思路，提出了“接入 - 傳輸 - 匯聚”跨域安全體系結(jié)構(gòu)，發(fā)明了基于深度學(xué)習(xí)的物理層設(shè)備認(rèn)證與跨層協(xié)同認(rèn)證方法，設(shè)計(jì)了海量差異化設(shè)備的跨域綜合接入認(rèn)證協(xié)議，屏蔽了物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備差異性，實(shí)現(xiàn)十億量級(jí)差異化設(shè)備的高效跨域身份可信管理；實(shí)現(xiàn)了海量差異化跨域設(shè)備的安全管控，構(gòu)建了大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的信任管理體系。 （2）信息物理空間融合的云端數(shù)字孿生架構(gòu) 采用“虛實(shí)空間映射、數(shù)據(jù)受控共享”的技術(shù)思路，提出了信息物理空間融合的云端數(shù)字孿生構(gòu)建架構(gòu)，發(fā)明了信息物理空間實(shí)時(shí)精確映射方法、跨域數(shù)據(jù)受控共享與延伸控制方法，實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模海量物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的有序管控，建立了多域物聯(lián)網(wǎng)安全生態(tài)系統(tǒng)。 （3）多域物聯(lián)網(wǎng)微服務(wù)可信提供體系結(jié)構(gòu) 采用“關(guān)聯(lián)關(guān)系跨域、編排組合動(dòng)態(tài)”的技術(shù)思路，提出了多域物聯(lián)網(wǎng)微服務(wù)可信提供體系結(jié)構(gòu)，發(fā)明了海量微服務(wù)關(guān)系圖譜建立方法、微服務(wù)跨域動(dòng)態(tài)編排與安全組合方法，設(shè)計(jì)了復(fù)雜物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開發(fā)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)多域物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的敏捷開發(fā)與自動(dòng)生成。解決服務(wù)自動(dòng)柔性編排與按需動(dòng)態(tài)加載的問題，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用快速開發(fā)與自動(dòng)生成、海量微服務(wù)關(guān)聯(lián)關(guān)系的預(yù)處理，與滿足 Top-K 的自動(dòng)化服務(wù)組合方法相比，平均處理時(shí)間降低11.5%，準(zhǔn)確率達(dá)到 99%。 圖 1 項(xiàng)目總體設(shè)計(jì)框架圖 圖 2 “接入 - 傳輸 - 匯聚”跨域安全體系結(jié)構(gòu)

應(yīng)用：遠(yuǎn)程精確監(jiān)控、可穿戴設(shè)備；老年健康監(jiān)控、運(yùn)動(dòng)員體能 檢測(cè)、軍隊(duì)個(gè)人保障系統(tǒng)等。 特點(diǎn)：符合世界公認(rèn)的最新體域網(wǎng)協(xié)議；極低功耗、極低輻射、 極高的傳輸效率。

激光顯示是新一代高清、高品質(zhì)顯示技術(shù)，具有亮度高、壽命長(zhǎng)、色彩好、環(huán)保節(jié)能等優(yōu)點(diǎn)，正逐步 進(jìn)入顯示市場(chǎng)，形成包括激光放映機(jī)、激光投影、激光電視和激光拼墻等等主要產(chǎn)品組成的近千億產(chǎn)值。 目前，市場(chǎng)主流激光顯示的核心技術(shù)方案是“激光LD+發(fā)光材料”的激光熒光技術(shù)，通過發(fā)光材料可以有 效消除激光的相干性和視覺危害，更重要的是可以替代低發(fā)光效率的綠色激光器，從而大幅度降低整個(gè)激 光顯示器件的成本、可靠性，并提高器件的顯示亮度和光色穩(wěn)定性；因此，實(shí)質(zhì)性地加速并推動(dòng)了激光顯 示技術(shù)進(jìn)入市場(chǎng)并形成規(guī)模產(chǎn)值。目前，國(guó)內(nèi)外代表性企業(yè)主要有日本三菱、韓國(guó)三星及比利時(shí)巴可公 司，及國(guó)內(nèi)光峰光電、海信、長(zhǎng)虹、等等。然而，當(dāng)前激光熒光顯示仍存在一些產(chǎn)業(yè)共性瓶頸，主要瓶頸 之一是激光顯示用發(fā)光材料的發(fā)射譜帶過寬，導(dǎo)致激光顯示的色域相對(duì)較窄，無法滿足人們對(duì)高清顯示的 需求；通過前期系統(tǒng)研發(fā)，我們開發(fā)出面向激光熒光顯示的系列高性能窄帶發(fā)射發(fā)光材料，亟待與相關(guān)優(yōu) 勢(shì)企業(yè)聯(lián)合開發(fā)下一代高清寬色域激光顯示技術(shù)，形成我國(guó)原創(chuàng)性自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，帶動(dòng)新材料、新型激光 柔性彩色電子紙?jiān)诔霭妗⒔逃V告、無人超市等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用

拉普拉斯域光學(xué)乳腺影像系統(tǒng)（LD－DOT）是一種基于漫反射光成像原理的功能成像手段。有別于基于形態(tài)學(xué)進(jìn)行診斷的傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)成像手段，它利用不同病變的乳腺組織對(duì)光的漫反射程度的不同，通過得到雙乳全局血管微循環(huán)特征參數(shù)的定量分布來診斷組織病理屬性（正常/良性/惡性）以及分布范圍，探測(cè)深度可達(dá)6厘米以上，掃描過程安全快速，結(jié)果直接客觀，是一種經(jīng)濟(jì)高效的診斷乳腺病變的無創(chuàng)方法。

本發(fā)明公開了一種雙饋風(fēng)電附加阻尼控制器的“域”設(shè)計(jì)方法，包括以下步驟：S1：建立雙饋風(fēng)電外送系統(tǒng)的狀態(tài)?空間方程；S2：選取臨界阻尼αcri，以風(fēng)速構(gòu)成的“風(fēng)速穩(wěn)定域”為目標(biāo)，利用遺傳算法對(duì)附加阻尼控制器的各個(gè)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化；S3：根據(jù)步驟S2優(yōu)化得到的附加阻尼控制器的各個(gè)參數(shù)，對(duì)風(fēng)電外送系統(tǒng)進(jìn)行特征值分析，判斷所使用的附加阻尼控制器是否能使得“風(fēng)速穩(wěn)定域”最大：如果不滿足，則返回步驟S2；如果滿足，則結(jié)束。本發(fā)明能夠最大限度地保證控制器的魯棒性，且同樣適用于其他附加阻尼控制器的設(shè)計(jì)，具有良好的應(yīng)用價(jià)值。

成果創(chuàng)新點(diǎn) 首批針對(duì) YEATS 的抗腫瘤增殖藥物先導(dǎo)化合物 技術(shù)成熟度 關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)階段 市場(chǎng)情況 抗癌藥物市場(chǎng)巨大 轉(zhuǎn)化計(jì)劃 專利轉(zhuǎn)讓/技術(shù)入股 所需支持 1000 萬-5000 萬

首批針對(duì) YEATS 的抗腫瘤增殖藥物先導(dǎo)化合物