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供八人使用的長方形桌子。

YUKI是一款具有人工智能的高仿人機器人。她集語音識別技術(shù)、語音合 成技術(shù)、自然語音處理技術(shù)、人臉識別技術(shù)，情緒識別技術(shù)、及機器人控制 技術(shù)于一體。機器人能夠精準地識別出非特定人的語音，理解語義，作出智 能地回答，情緒多變的與人進行流暢地聊天。同時，互動者還可以向機器人 查詢天氣，了解天氣狀況，讓機器人播報音樂，盡情享受；以及咨詢各種 百科問題，解決疑惑。此外，機器人具備人臉識別和情緒識別的功能，能根 據(jù)你的言語夠認識出你并且了解你的心情。目前，智能高仿人聊天機器人實物 樣機1套，申報國家發(fā)明專利4項，撰寫高水平論文1篇（SCI檢索）。 市場及經(jīng)濟效益分析： 隨著客服機器人的快速普及，聊天機器人的技術(shù)轉(zhuǎn)化應(yīng)用也激發(fā)了巨大的 市場潛力。英國Juniper Research發(fā)布的一份最新調(diào)研報告表示，聊天機器 人將會重新定義客戶服務(wù)行業(yè)，預(yù)計醫(yī)療保健業(yè)和銀行業(yè)將受益最大。該報 告預(yù)計，到2022年，聊天機器人每年可幫助企業(yè)節(jié)省超過80億美元的成本,相比今年的數(shù)據(jù)（預(yù)計為2, 000萬美元），成本節(jié)省額將會有大幅提升。機器 人技術(shù)將會幫助醫(yī)療保健與銀行服務(wù)提供商縮短客戶服務(wù)解決時間，降低解決 成本，進而實現(xiàn)巨大的成本節(jié)省。團隊介紹： 重慶大學(xué)智慧工程研究院在機器人控制領(lǐng)域有著深厚的理論基礎(chǔ)和實踐 經(jīng)驗，團隊主要研究方向為機器人控制、容錯控制。團隊創(chuàng)始人宋永端教授 現(xiàn)在為重慶大學(xué)自動化學(xué)院院長，有多年的項目研發(fā)、設(shè)計經(jīng)驗。團隊創(chuàng)始 人在96年成為美國空軍飛行器飛行控制領(lǐng)域的研究員，相繼任職美國國家宇 航局研究員，負責(zé)美國國防部空軍科研辦公室負責(zé)人、美國宇航局項目研發(fā) 負責(zé)人；研發(fā)團隊成員由6名教授、4名副授、14名博士研究生組成。團隊 在控制器設(shè)計方面具有深厚的理論基礎(chǔ)，已在TAC、TNNLS和Automatica等 國際頂級期刊發(fā)表了一系列成果。

本發(fā)明涉及一種基于遙感影像值多元參量定標模型的自適應(yīng)成像方法,其步驟包括建立成像系統(tǒng)電子學(xué)參數(shù)與遙感圖像的定量數(shù)學(xué)關(guān)系；獲取遙感成像系統(tǒng)的位置和姿態(tài)參數(shù),并計算成像區(qū)域獲取成像區(qū)域地物覆蓋類型、地物反射光譜以及成像區(qū)域上空大氣和氣溶膠參數(shù),根據(jù)輻射傳輸方程計算該成像區(qū)域?qū)?yīng)的入瞳輻亮度；對每一景遙感影像入瞳輻亮度進行排序得到最大入瞳輻亮度值,并通過成像系統(tǒng)調(diào)節(jié)成像參數(shù)使其不超過成像系統(tǒng)最大輸出圖像值,然后驅(qū)動成像設(shè)備獲取遙感影像。

一種基于 LiDAR 點云輔助的立體影像密集匹配方法及系統(tǒng)，將投影獲取立體像對重疊范圍內(nèi)的 LiDAR 點云并濾波處理；將濾波后的點云投影到核線立體像對上，確定后續(xù)密集匹配的視差范圍；建立 金字塔，從金字塔頂層開始，采用三角網(wǎng)約束改造代價矩陣，進行 SGM 密集匹配，并進行左右一致性 檢測，得到頂層最終的視差圖；將金字塔當前層的視差圖傳遞到下一層作為初始視差圖，根據(jù)當前層的 視差圖相應(yīng)確定下一層的視差范圍，將下一層作為新的當前層；基于新的當前層，同樣處理得到當前層 最終的視差圖，直到金字塔的底層，輸出原始影像的視差圖，根據(jù)視差圖，得到立體像對的同名點，生 成密集匹配的點云。

多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像信息處理與分析，具有重大的應(yīng)用背景，是國家和社會當 前高度重視的研究領(lǐng)域之一。 本項目擬基于機器學(xué)習(xí)方法，主要研究醫(yī)學(xué)影像的特征描述、設(shè)備無關(guān)性 的特征評價與特征選擇、基于內(nèi)容的多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像檢索、醫(yī)學(xué)影像信息挖掘、 參考庫建設(shè)與算法輔助研究平臺的設(shè)計與開發(fā)等內(nèi)容。研究目標為： （1）建立統(tǒng)一的特征描述模型，實現(xiàn)跨模態(tài)醫(yī)學(xué)影像的統(tǒng)一特征描述； （2）提出有效解決特征提取層面上醫(yī)學(xué)影像信息處理與分析算法的設(shè)備無 關(guān)性問題的通用框架； （3）在醫(yī)學(xué)影像標注數(shù)據(jù)有限、數(shù)據(jù)庫為海量等條件下，實現(xiàn)高效率單模 50 態(tài)影像檢索，有效提高多模態(tài)、跨模態(tài)醫(yī)學(xué)影像檢索的精度，實現(xiàn)用戶友好的 檢索結(jié)果展示； （4）從結(jié)構(gòu)復(fù)雜的多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)中，挖掘有用的知識，構(gòu)建有效的 輔助診斷模型、實現(xiàn)個人疾病風(fēng)險預(yù)警； （5）完成首期參考庫建設(shè)與算法輔助研發(fā)平臺的開發(fā)，為項目研究內(nèi)容的 開展提供有效數(shù)據(jù)和環(huán)境支撐。本項目獲得國家自然科學(xué)基金重點項目資助，項目執(zhí)行期 2013.1-2017.12。

常見腫瘤的前期診斷是目前的一個技術(shù)難點，也是目前急需解決的一個難題，目前最好的解決方法是分子熒光探測技術(shù)，這些技術(shù)的核心是小分子熒光探針的合成以及這種分子探針的腫瘤靶向特性，我們已經(jīng)合成了可以進行部分腫瘤標記的近紅外分子探針，并在幾種腫瘤的前期診斷中獲得了成功。同時我們也已經(jīng)成功開發(fā)了活體熒光成像系統(tǒng)，可以進行分子熒光探針應(yīng)用的相關(guān)研究。應(yīng)用于醫(yī)療器械：腫瘤的前期診斷，獲發(fā)明專利2項，市場前景不可估量。 我們已經(jīng)合成了可以進行部分腫瘤標記的近紅外分子探針，并在幾種腫瘤的前期診斷中獲得了

本發(fā)明公開了一種基于投影數(shù)字高程模型的正射影像鑲嵌線自動提取方法，包括步驟：步驟 1，獲 取單片正射影像的投影數(shù)字高程模型；步驟 2，確定待鑲嵌正射影像對；步驟 3，將待鑲嵌正射影像對 的投影數(shù)字高程模型按地理坐標疊加獲得疊加圖像，將疊加圖像二值化得到二值疊加圖像；步驟 4，采 用圖像形態(tài)學(xué)方法提取二值疊加圖像的骨架線獲得骨架線網(wǎng)絡(luò)，采用 Dijkstra 算法在骨架線網(wǎng)絡(luò)中搜尋 最短路徑，即待鑲嵌影像對的鑲嵌線。本發(fā)明方法能自動獲取高質(zhì)量的正

本發(fā)明公開了一種基于遙感影像的特征函數(shù)空間濾值回歸模型并行化方法，本發(fā)明針對遙感影像數(shù) 據(jù)回歸建模過程中變量空間自相關(guān)性對模型的影響，提出采用特征函數(shù)空間濾值方法，通過將影像進行 分塊，利用搭建的并行計算集群進行分布式計算，最后將分塊計算的結(jié)果返回給主節(jié)點匯總，通過對比 串行和并行分別得到的回歸模型擬合評價參數(shù) MSE、RMSE、R2、Adj.R2 以及并行加速比 S，驗證基于 遙感影像的特征函數(shù)空間濾值并行方法在空間統(tǒng)計回歸建模中能夠消除空間

本發(fā)明公開一種補償粒子速度影像儀球面像差的方法，所述方法為：在粒子速度影像儀提取極電極板添加跳變電壓，以在聚焦電場的基礎(chǔ)上添加發(fā)散電場，從而補償原有靜電聚焦透鏡球面像差。本發(fā)明還提供一種補償粒子速度影像儀球面像差的裝置，所述裝置包括與粒子速度影像儀提取極電極板連接的跳變電壓控制單元，用于在提取極電極板上產(chǎn)生跳變電壓。本發(fā)明可補償粒子速度影像儀補償原有靜電聚焦透鏡球面像差，實施本發(fā)明無需改變原有裝置結(jié)構(gòu)，實施簡便、成本低、成像分辨率高。

本發(fā)明公開了一種利用激光點云輔助的可量測全景影像生成方法，包括：步驟 1，將全景影像進行 虛擬成像獲得多幅框幅式影像；步驟 2，選取初始點對，并初始化各框幅式影像的外方位元素；步驟 3， 以初始點對中所有激光點到對應(yīng)框幅式影像上的投影誤差的和最小為條件方程，調(diào)整外方位元素初始值， 獲得精確的外方位元素值；步驟 4，構(gòu)建激光點云的空間索引，在空間索引中選取以曝光中心為球心的 球形鄰域，球形鄰域內(nèi)激光點云即全景影像的鄰域點云；步驟 5，計算鄰域點云中各激光點的法向量， 獲得鄰域點云的特征；步驟 6，將鄰域點云的深度和特征投影到全景影像。采用本發(fā)明生產(chǎn)的可量測全 景影像具有較高精度，可廣泛運用于測量領(lǐng)域及資產(chǎn)調(diào)查。