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成果與項(xiàng)目的背景及主要用途： 傳統(tǒng)的菌落計(jì)數(shù)器使用時(shí)，是將計(jì)數(shù)筆連接到主機(jī)上，打開(kāi)電源開(kāi)關(guān)，將培養(yǎng)皿放在白光板上，打開(kāi)白光燈，用計(jì)數(shù)筆觸動(dòng)計(jì)數(shù)，LED 顯示屏顯示所計(jì)數(shù)量；計(jì)數(shù)完成可用計(jì)數(shù)筆在稿紙上暫記總數(shù)，重新開(kāi)關(guān)電源，LED 顯示屏自動(dòng)歸零，二次計(jì)數(shù)與稿紙上一次總數(shù)比較，數(shù)量相同可得較準(zhǔn)確的結(jié)果。同時(shí)，按照細(xì)菌計(jì)數(shù)檢驗(yàn)規(guī)程規(guī)定，一只培養(yǎng)皿中細(xì)菌生長(zhǎng)數(shù)超過(guò) 300 個(gè)時(shí)，應(yīng)將檢驗(yàn)樣品稀釋重作，以保證計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性，所以，一般的菌落計(jì)數(shù)器儀器顯示計(jì)為三位數(shù)。 傳統(tǒng)的菌落計(jì)數(shù)方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力并且錯(cuò)誤率較大，是一種全人工操作的方法。現(xiàn)在隨著科技的進(jìn)步，菌落計(jì)數(shù)技術(shù)日趨完善。主要體現(xiàn)在配置越來(lái)越高，功能越來(lái)越全。 技術(shù)原理與工藝流程簡(jiǎn)介： 菌落自動(dòng)計(jì)數(shù)方法，包括下列步驟： 1)通過(guò)對(duì)目標(biāo)物進(jìn)行動(dòng)態(tài)視頻的檢測(cè)，判斷培養(yǎng)皿是否就位； 2)對(duì)培養(yǎng)皿進(jìn)行多次掃描拍攝取得多組原始目標(biāo)圖像； 3)對(duì)原始目標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化處理，將彩色圖像的 R、G、B 分量轉(zhuǎn)化為灰度值表 征每個(gè)像素點(diǎn)構(gòu)成的圖像； 4)依次進(jìn)行中值濾波、高斯平滑濾波的預(yù)處理，去除噪聲； 5)通過(guò)對(duì)圖像的灰度分布進(jìn)行分析，選用適合的局部閾值分割法對(duì)去除了噪聲的圖像進(jìn)行二值化； 6)去除培養(yǎng)皿邊緣確定菌落圖像范圍； 7)選用十字形四鄰域腐蝕模板，使用多次膨脹和腐蝕結(jié)合起來(lái)的迭代腐蝕方法對(duì)菌落圖像中的較大菌落進(jìn)行極限分割； 8)采用遞歸標(biāo)記的方法對(duì)連通域進(jìn)行標(biāo)記，不同的連通域被賦予不同的標(biāo)號(hào)值，最大標(biāo)號(hào)值就是該圖像中連通域的數(shù)目，從而得到菌落的數(shù)目。 應(yīng)用前景分析及效益預(yù)測(cè)： 屬于環(huán)保領(lǐng)域中污染源自動(dòng)監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種菌落自動(dòng)計(jì)數(shù)方法，包括：通過(guò)對(duì)目標(biāo)物進(jìn)行動(dòng)態(tài)視頻的檢測(cè)，判斷培養(yǎng)皿是否就位；對(duì)培養(yǎng)皿進(jìn)行多次掃描拍攝取得多組原始目標(biāo)圖像；對(duì)原始目標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化處理，將彩色圖像的 R、G、B 分量轉(zhuǎn)化為灰度值表征每個(gè)像素點(diǎn)構(gòu)成的圖像；預(yù)處理；二值化；去除培養(yǎng)皿邊緣確定菌落圖像范圍；使用多次膨脹和腐蝕結(jié)合起來(lái)的迭代腐蝕方法對(duì)菌落圖像中的較大菌落進(jìn)行極限分割；進(jìn)行菌落計(jì)數(shù)。本項(xiàng)目算法簡(jiǎn)單，速度快且能夠精確計(jì)數(shù)。 技術(shù)轉(zhuǎn)化條件：具體面議 合作方式及條件：技術(shù)轉(zhuǎn)讓或協(xié)商 

基于腦電源定位方法的人體精神狀態(tài)檢測(cè)方法，先進(jìn)行受試者的選擇，后進(jìn)行硬件連接和軟件調(diào)試，再采用基于獨(dú)立成分分析腦電信號(hào)特征提取方法進(jìn)行濾波去噪、偽跡分離和提取腦電數(shù)據(jù)特征，并在MATLAB平臺(tái)上畫(huà)出所有分量的地形圖；最后使用通過(guò)基于電偶極子理論、正逆演問(wèn)題的分析以及研究頭部模型的確定，得出電偶極子的源定位方法，以應(yīng)用于腦電信號(hào)的源定位；最后對(duì)ESL的

本發(fā)明涉及飛機(jī)機(jī)翼變形測(cè)量領(lǐng)域，具體涉及一種飛機(jī)機(jī)翼變形測(cè)量裝置、安裝方法及測(cè)試方法，包括計(jì)算機(jī)、散斑成像系統(tǒng)與光纖陀螺慣導(dǎo)系統(tǒng)；散斑成像系統(tǒng)包括圖像采集裝置與散斑圖案，散斑圖案布置于機(jī)翼上，圖像采集裝置設(shè)于機(jī)尾，用于采集散斑圖案的變形信息，并將變形信息傳輸至計(jì)算機(jī)；光纖陀螺慣導(dǎo)系統(tǒng)包括光纖陀螺儀，光纖陀螺儀有若干個(gè)，若干個(gè)光纖陀螺儀于機(jī)身與機(jī)翼對(duì)稱分布，光纖陀螺儀通信連接于計(jì)算機(jī)，用于向計(jì)算機(jī)傳輸所測(cè)得數(shù)據(jù)信息；計(jì)算機(jī)集合散斑圖案的變形信息與光纖陀螺儀測(cè)得數(shù)據(jù)信息實(shí)現(xiàn)確定機(jī)翼變形量。其能在動(dòng)態(tài)環(huán)境下，實(shí)時(shí)高精度的測(cè)量機(jī)翼變形。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于極點(diǎn)對(duì)稱模態(tài)分解和非局部均值方法的心電信號(hào)濾波算法，該方法包括以下幾個(gè)步驟：首先對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行極點(diǎn)對(duì)稱模態(tài)分解，得到一序列本征模態(tài)函數(shù) IMF，然后對(duì)各 IMF 進(jìn)行非局部均值濾波，再對(duì)各階 IMF 與殘差項(xiàng)進(jìn)行疊加，最后對(duì)疊加信號(hào)進(jìn)行非局部均值平滑處理，得到心電信號(hào)最終降噪結(jié)果。本發(fā)明由于采用了極點(diǎn)對(duì)稱模態(tài)分解和非局部均值濾波方法的有機(jī)結(jié)合，有效改善了傳統(tǒng)非局部均值算法在噪聲污染程度較高時(shí)易產(chǎn)生的信號(hào)削弱問(wèn)題，可在有效抑制心電信號(hào)噪聲的同時(shí)很好地保護(hù)信號(hào)的尖峰等細(xì)節(jié)信息。

本發(fā)明公開(kāi)了種多端柔性直流輸電系統(tǒng)的直流故障控制方法， 其通過(guò)增大直流電感值從而減小直流故障時(shí)直流電流上升率，防止 MMC 閉鎖，或者直流故障期間將 MMC 的交流電流指令值置零從而降 低橋臂電流防止 MMC 閉鎖；或者直流故障期間短期閉鎖 MMC 但不 開(kāi)斷 MMC 的交流斷路器從而提高故障清除后恢復(fù)供電的速度；本發(fā) 明還公開(kāi)了一種多端柔性直流輸電系統(tǒng)直流故障判斷方法，通過(guò)量測(cè) 直流電感線路側(cè)直流電壓突變率，在突變率的絕對(duì)值超過(guò)一定閾值時(shí) 即判斷發(fā)生了直流故障。本發(fā)明可防止直流故障時(shí)開(kāi)斷 MMC

清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院生物醫(yī)藥與健康工程研究院馬輝教授、何宏輝副研究員團(tuán)隊(duì)與深圳市坪山區(qū)人民醫(yī)院張振宇博士團(tuán)隊(duì)開(kāi)展合作，運(yùn)用偏振光學(xué)檢測(cè)方法助力中醫(yī)藥研究抗擊疫情。該合作團(tuán)隊(duì)嘗試采用自主研發(fā)的非標(biāo)記活體動(dòng)態(tài)偏振檢測(cè)技術(shù)，通過(guò)細(xì)胞和動(dòng)物模型定量評(píng)估“肺衛(wèi)防感湯”在抗2019新冠冠狀病毒過(guò)程中發(fā)揮的干預(yù)作用及機(jī)制，闡明“肺衛(wèi)防感湯”的主要有效成分，并與黃石市中醫(yī)院合作觀察“肺衛(wèi)防感湯”治療新型冠狀病毒肺炎的臨床療效。這一研究成果將為中國(guó)傳統(tǒng)醫(yī)藥治療新型冠狀病毒肺炎提供新的方案和理論依據(jù)。

本發(fā)明提供一種水質(zhì)預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，所述方法使用ARIMA自回歸積分滑動(dòng)平均模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法對(duì)水質(zhì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。本發(fā)明所述方案可以對(duì)待預(yù)測(cè)水域大量水質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，具有預(yù)測(cè)范圍大、精度高和速度快的特點(diǎn)，便于多水源監(jiān)管、水質(zhì)預(yù)警、水污染治理。

項(xiàng)目簡(jiǎn)介 本發(fā)明涉及一種高速攝像方法，及一種高速攝像系統(tǒng)。由若干CMOS 成像單元組成的陣列與火花源點(diǎn)陣通過(guò)光學(xué)系統(tǒng)一一對(duì)應(yīng)，各光路互不干擾，CMOS成像單元陣列通過(guò)單片機(jī)和外部觸發(fā)電路統(tǒng)一控制，在系統(tǒng)上電復(fù)位和預(yù)充電后，延時(shí)器檢測(cè)系統(tǒng)同步信號(hào)的特定狀態(tài)，開(kāi)始計(jì)數(shù);在延時(shí)器計(jì)數(shù)達(dá)到設(shè)定值后，延時(shí)△T1，輸出觸發(fā)事件發(fā)生的信號(hào);延時(shí)器開(kāi)始計(jì)時(shí)，輸出觸發(fā)拍攝信號(hào); CMOS 成像單元的內(nèi)部曝光控制電路打開(kāi)快門;事件在 CMOS成像單元的曝光期間內(nèi)發(fā)生，并同時(shí)給出觸發(fā)火花閃光的信號(hào)觸發(fā)火花陣列依次閃光，對(duì)應(yīng)的 CMOS 像素陣列依次拍攝。

開(kāi)發(fā)了一種高效的碳?xì)浠罨椒ㄓ糜诰哂行路f三維結(jié)構(gòu)環(huán)肽化合物的合成。研究人員以天然產(chǎn)物骨架為“模板”，采用鈀催化輔助基團(tuán)導(dǎo)向的策略實(shí)現(xiàn)了高難度線性多肽的成環(huán)，獲得了一系列“形似”天然產(chǎn)物結(jié)構(gòu)的環(huán)肽分子，這為構(gòu)建環(huán)肽分子庫(kù)并用于多肽藥物的篩選提供了極為有力開(kāi)發(fā)手段。研究人員發(fā)現(xiàn)通過(guò)在線性多肽的N-端引入吡啶酰胺（PA）導(dǎo)向基團(tuán)，在鈀催化下對(duì)N-端氨基酸側(cè)鏈上γ-位惰性的烷基碳?xì)溥M(jìn)行活化，并和碘代的芳香氨基酸側(cè)鏈進(jìn)行偶聯(lián)，構(gòu)建苯環(huán)支撐的環(huán)狀骨架，從而得到的各種環(huán)狀產(chǎn)物。此策略的的優(yōu)勢(shì)在于，線性多肽可以通過(guò)簡(jiǎn)單固相合成方式得到，閉環(huán)位點(diǎn)可以拓展到多種氨基酸的γ-位甲基或亞甲基上進(jìn)行，使得關(guān)環(huán)產(chǎn)物賦有復(fù)雜的骨架結(jié)構(gòu)和立體化學(xué)性質(zhì)。一系列具有良好3D形狀的環(huán)肽能夠被快速高效獲得，許多環(huán)肽產(chǎn)物分子表現(xiàn)出了高度有序的結(jié)構(gòu)性。更值得一提的是，反應(yīng)可以在水相中進(jìn)行且得到令人滿意的結(jié)果，眾多無(wú)保護(hù)的極性基團(tuán)，如氨基，羧基，胍基，羥基等都可以兼容，證明了這一策略具有很好的化學(xué)正交性，這為構(gòu)建環(huán)肽分子庫(kù)提供了有力的工具。

本發(fā)明公開(kāi)了一種培養(yǎng)鹽藻的方法。該方法是將鹽藻在接種了芽孢桿菌的培養(yǎng)基中進(jìn)行培養(yǎng)。實(shí)驗(yàn)證明，接種芽孢桿菌后，鹽藻的生長(zhǎng)速率、生物量及β-胡蘿卜素積累量均得到顯著提高，生長(zhǎng)速率可達(dá)4.135×105/天，生物量可達(dá)846.88mg·L-1， β-胡蘿卜素積累量可達(dá)125.4mg·L-1。本發(fā)明具有成本低，收益大，無(wú)污染，操作簡(jiǎn)單，易于進(jìn)行規(guī)模化養(yǎng)殖的優(yōu)點(diǎn)，將對(duì)鹽藻和β-胡蘿卜素產(chǎn)業(yè)的跨躍式發(fā)展起到重要的推動(dòng)作用，應(yīng)用前景廣闊。