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本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 BP 算法的嵌入式礦壓檢測方法法，首先根據(jù)根據(jù)待檢測區(qū)域的地域情況，采用多個振弦式壓力傳感器進(jìn)行測量；然后 ARM7 處理器根據(jù)系統(tǒng)任務(wù)個數(shù)建立相應(yīng)的進(jìn)程；最后在建立的任務(wù)中打開定時器，輸出一個固定在某一頻率范圍內(nèi)的脈沖，經(jīng)過驅(qū)動激振電路，產(chǎn)生一個能對振弦式壓力傳感器內(nèi)部振弦起振的信號，同時使用 ARM7處理器對振弦式壓力傳感器返回的脈沖信號進(jìn)行頻率測量，計算得到壓力值，最后，利用溫度傳感器采集振弦周圍區(qū)域的溫度，采用 BP 算法建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對得到的各組壓力數(shù)據(jù)及采集的溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，并根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型找出壓力隨溫度的變化規(guī)律，對振弦式傳感器進(jìn)行溫度補(bǔ)償。

        技術(shù)成熟度：技術(shù)突破         目前的潮流能發(fā)電機(jī)組以直驅(qū)液壓變槳及帶變速箱的液壓變槳為主，其發(fā)電機(jī)和變速箱均采取機(jī)械動密封方式進(jìn)行密封防水處理，海洋環(huán)境下，機(jī)械動密封的可靠性和運(yùn)行效率往往沖突，密封層級多運(yùn)行阻力大，效率低，密封層級少，密封可靠性差，機(jī)組的運(yùn)行可靠性大大降低。光伏、波浪、海流一體化集成發(fā)電，波浪能與海流能水輪機(jī)對轉(zhuǎn)并通過磁力耦合驅(qū)動發(fā)電機(jī)增速，具有多能互補(bǔ)、高效獲能、轉(zhuǎn)換效率高、結(jié)構(gòu)簡單、運(yùn)行可靠等特點(diǎn)，為規(guī)模化海洋能開發(fā)提供創(chuàng)新型設(shè)計。         意向開展成果轉(zhuǎn)化的前提條件：中試放大及產(chǎn)業(yè)化工藝開發(fā)資金支持

“智教”學(xué)生工作一體化服務(wù)平臺通過其高效協(xié)同的后臺分類處置能力，把高校學(xué)工事項(xiàng)進(jìn)行整合和業(yè)務(wù)流程的約簡化處理，包括迎新、學(xué)工管理、宿舍服務(wù)、報修服務(wù)、獎學(xué)金管理、勤工助學(xué)、學(xué)生返校、請銷假等，運(yùn)用大數(shù)據(jù)打通“最后一公里”，將線下的業(yè)務(wù)操作剝離開實(shí)體大廳轉(zhuǎn)化為線上業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)高校學(xué)生管理工作的無紙化辦公，讓學(xué)生真正實(shí)現(xiàn)“最多跑一次”。 整合學(xué)生信息管理、獎助學(xué)金評定、日常事務(wù)審批（如請假、社團(tuán)活動申請）等多項(xiàng)工作流程，實(shí)現(xiàn)自動化流轉(zhuǎn)。以往獎助學(xué)金評定需人工收集資料、多部門線下傳遞審核，周期長達(dá)數(shù)月。借助平臺，學(xué)生在線提交申請，系統(tǒng)自動抓取學(xué)業(yè)成績、家庭經(jīng)濟(jì)狀況等數(shù)據(jù)，各部門線上協(xié)同審核，評定周期縮短至，大幅提升工作效率。同時，流程節(jié)點(diǎn)清晰可查，每個環(huán)節(jié)的處理時間、負(fù)責(zé)人明確，方便監(jiān)督與管理。 為學(xué)生打造一站式服務(wù)平臺，學(xué)生無需在多個系統(tǒng)或部門間切換奔波。無論是查詢考試成績、辦理學(xué)籍證明，還是申請校園活動場地，均可在平臺上一站式完成。 將分散在學(xué)校各部門（教務(wù)處、學(xué)工處、財務(wù)處等）的學(xué)生數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯聚至平臺，建立學(xué)生綜合數(shù)據(jù)庫。通過數(shù)據(jù)清洗、整合與標(biāo)準(zhǔn)化處理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與完整性。學(xué)校管理人員可在平臺上快速查詢、分析學(xué)生各類數(shù)據(jù)，如通過分析學(xué)生成績波動與考勤數(shù)據(jù)，提前發(fā)現(xiàn)學(xué)業(yè)困難學(xué)生，為制定針對性幫扶措施提供數(shù)據(jù)支撐，使數(shù)據(jù)利用效率提升數(shù)倍，消除數(shù)據(jù)孤島。

大者希綜合數(shù)字化經(jīng)營實(shí)訓(xùn)實(shí)踐管理平臺，簡稱大者希數(shù)字網(wǎng)平臺，是綜合數(shù)字化經(jīng)營生產(chǎn)性平臺，是無代碼低代碼應(yīng)用開發(fā)平臺，采用B/S 架構(gòu)，SaaS云服務(wù)模式，可視化操作，開箱即用在平臺基礎(chǔ)上形成自己的數(shù)字化經(jīng)營綜合應(yīng)用。主要包含網(wǎng)站、B2B2C綜合商城平臺、輕應(yīng)用小程序、AI在線云圖設(shè)計、H5交互宣傳應(yīng)用、互動營銷、智能客戶關(guān)系管理SCRM、數(shù)字門店運(yùn)營管理、智能教育應(yīng)用、域名管理、短信平臺、公眾號助手、企業(yè)郵箱等相關(guān)應(yīng)用功能模塊。 平臺實(shí)訓(xùn)特點(diǎn)：項(xiàng)目真實(shí)運(yùn)營、建設(shè)和運(yùn)營一體化全程實(shí)訓(xùn)實(shí)踐。 產(chǎn)品適用范圍：培養(yǎng)數(shù)字化復(fù)合應(yīng)用型人才，學(xué)科專業(yè)+數(shù)字營銷應(yīng)用方向    

成果描述：旨在為大規(guī)模代數(shù)系統(tǒng)設(shè)計新型高效的求解算法，并結(jié)合信息科學(xué)進(jìn)行交叉研究。在大規(guī)模代數(shù)系統(tǒng)新型Krylov子空間算法及其基礎(chǔ)理論、復(fù)雜電磁計算、圖像處理高性能數(shù)值方法、動力系統(tǒng)與智能控制理論方面進(jìn)行了系統(tǒng)深入的研究，取得了具有創(chuàng)新性的成果，例如：解決了科學(xué)計算中的有關(guān)基礎(chǔ)或困難問題；提出了Lanczos雙共軛A-標(biāo)準(zhǔn)正交短遞歸Krylov子空間迭代法BiCOR/CORS/BiCORSTAB方法、一種新的“二維雙連續(xù)投影(2D-DSPM)方法”等一系列高效算法；為求解復(fù)雜電磁問題產(chǎn)生的復(fù)雜線性系統(tǒng)設(shè)計了高效算法與預(yù)條件技術(shù)；提出了一些新型高效的邊界處理、圖像復(fù)原方法，具有更快的計算速度和更好的復(fù)原質(zhì)量；將數(shù)值代數(shù)與特殊矩陣分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交叉研究取得成果。市場前景分析：本成果隸屬于計算數(shù)學(xué)學(xué)科的數(shù)值代數(shù)領(lǐng)域，是數(shù)學(xué)基礎(chǔ)理論研究。本項(xiàng)目著眼于科學(xué)與工程問題當(dāng)中的難于解決的數(shù)學(xué)問題的快速算法及其理論研究，在國民經(jīng)濟(jì)和國防安全的若干大數(shù)據(jù)領(lǐng)域具有重要的學(xué)術(shù)和應(yīng)用價值。因此，本成果不涉及經(jīng)濟(jì)效益，亦不涉及直接應(yīng)用。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：主要成果發(fā)表在國際權(quán)威期刊上，構(gòu)建的新方法新理論得到了權(quán)威專家的高度評價，相關(guān)工作引起了國內(nèi)外同行的廣泛關(guān)注與引用。通過國際合作，本項(xiàng)目提出的相關(guān)快速算法已通過國際合作研究被法國INRIA、法國LAPLACE國家實(shí)驗(yàn)室、荷蘭格羅寧根大學(xué)等國際知名研究機(jī)構(gòu)用于解決科學(xué)計算中的大規(guī)模代數(shù)方程組求解難題。

產(chǎn)品服務(wù):項(xiàng)目旨在設(shè)計出一款基于Dijkstra算法的高精度物聯(lián)網(wǎng)小區(qū)無人智能運(yùn)輸車。該項(xiàng)目主要可分為兩個部分:實(shí)車與模型車的同步開發(fā)和基于eclipse平臺的APP開發(fā)。在實(shí)車和模型車的開發(fā)過程中，通過常規(guī)車載傳感器實(shí)現(xiàn)小車的“智能化”，利用Dijkstra算法解決最短路徑選擇問題。利用計算機(jī)語言完成在eclipse平臺上的APP開發(fā)，實(shí)現(xiàn)APP同時與實(shí)車和模型車的互聯(lián)，實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)輸小車運(yùn)輸末端的配送。市場概況:本項(xiàng)目希望將來與各電商平臺合作，APP與電商、外賣軟件結(jié)合，將網(wǎng)上購物徹底融為一體；同時與互聯(lián)網(wǎng)公司合作，提升小車的智能化以及無人駕駛的精確度，真正做到在小區(qū)內(nèi)取代快遞員完成最后的運(yùn)輸任務(wù)，并能提升效率、安全性，以及節(jié)省財力、人力，并初步形成小區(qū)內(nèi)智能化的高精度物聯(lián)網(wǎng)。  商業(yè)模式:本項(xiàng)目希望采用先試點(diǎn)后普及、先免費(fèi)后收費(fèi)的盈利模式。在四星及五星級小區(qū)先行免費(fèi)試點(diǎn)，收集用戶反饋評價，統(tǒng)計滿意度。改進(jìn)后逐步開啟按時效每戶收費(fèi)，并最終普及三星級小區(qū)及更多居民居住區(qū)。

本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)遺傳算法的配電網(wǎng)互動方案編制方法，根據(jù)具體的互動需求、配電網(wǎng)用戶的申報互動容量和互動成本以及互動用戶的功率和電量數(shù)據(jù)通過帶精英策略的非支配排序遺傳算法得到各互動用戶的用電曲線，并根據(jù)各互動用戶的用電曲線制定各互動用戶的參與互動的調(diào)度計劃。根據(jù)上述方法制定的調(diào)度方案，模擬各互動用戶的響應(yīng)行為。本發(fā)明通過帶精英策略的非支配排序遺傳算法合理安排需求側(cè)用戶的互動方案，降低配電網(wǎng)的峰谷差，減小新能源發(fā)電出力波動的影響從而實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)中電源、負(fù)荷的協(xié)調(diào)運(yùn)行，達(dá)到配電網(wǎng)整體消納新能源以及可靠經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的目標(biāo)。

本發(fā)明公開了一種基于圖像分割的數(shù)字體積相關(guān)算法中邊界處理方法，該方法首先區(qū)分感興趣區(qū)域和背景區(qū)域，然后對要進(jìn)行DVC計算的其中一套三維圖像進(jìn)行圖像分割，分割為感興趣區(qū)域(VOI)和背景(BG)兩部分，在進(jìn)行DVC計算時只計算VOI內(nèi)的計算點(diǎn)的位移和應(yīng)變；計算位移時，子體塊間的相關(guān)性匹配僅僅針對VOI部分，計算應(yīng)變時，只利用VOI內(nèi)的位移點(diǎn)來求解應(yīng)變。此外，本發(fā)明通過區(qū)分子體塊還有應(yīng)變計算窗口內(nèi)的連通域個數(shù)，只利用子體塊或者應(yīng)變計算窗口內(nèi)的主連通域去計算位移和應(yīng)變，進(jìn)一步提高了處理復(fù)雜輪廓或者邊界時計

本發(fā)明公開一種基于格子復(fù)雜性算法的無線動態(tài)麻醉深度檢測方法。該發(fā)明方法是基于以下麻醉深度監(jiān)測裝置，該裝置包括采集模塊、無線傳輸模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、中央處理模塊、顯示模塊；采集模塊采集腦電信號對該模擬腦電信號進(jìn)行放大，并將該將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字腦電信號。無線傳輸模塊通過WiFi無線網(wǎng)絡(luò)，將采集模塊輸出的數(shù)字腦電信號數(shù)據(jù)上傳到數(shù)據(jù)處理模塊進(jìn)行預(yù)處理；預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入中央處理模塊進(jìn)行分析處理，分別計算格子復(fù)雜度、邊緣頻率、爆發(fā)抑制比，并利用決策樹算法擬合得到麻醉深度指數(shù)并顯示。由于使用了無線傳輸模塊和格子復(fù)雜性算法，使得該發(fā)明方法省去傳統(tǒng)檢測裝置的導(dǎo)線所帶來的不便，且算法簡單，實(shí)時性強(qiáng)。

項(xiàng)目旨在設(shè)計出一款基于Dijkstra算法的高精度物聯(lián)網(wǎng)小區(qū)無人智能運(yùn)輸車。該項(xiàng)目主要可分為兩個部分:實(shí)車與模型車的同步開發(fā)和基于eclipse平臺的APP開發(fā)。在實(shí)車和模型車的開發(fā)過程中，通過常規(guī)車載傳感器實(shí)現(xiàn)小車的“智能化”，利用Dijkstra算法解決最短路徑選擇問題。利用計算機(jī)語言完成在eclipse平臺上的APP開發(fā)，實(shí)現(xiàn)APP同時與實(shí)車和模型車的互聯(lián)，實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)輸小車運(yùn)輸末端的配送。