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一種人行橫道線自動檢測分析方法及系統(tǒng)，包括輸入街景的影像，將影像分為訓練組和測試組，利 用訓練組訓練用于檢測人行橫道線的分類器；例如分類器對測試組影像進行人行橫道線的檢測識別，通 過后期處理排除錯誤檢測；利用分類器對訓練組影像進行人行橫道線的檢測識別，并通過后期處理排除 錯誤檢測；根據(jù)步驟 4 所得各測試組影像的識別結(jié)果和步驟 5 所得各訓練組影像的識別結(jié)果分別統(tǒng)計檢 測結(jié)果，包括對任一張測試組影像或訓練組影像，依照橫坐標值的不同，對每一個識別

本發(fā)明公開了一種光學元件支撐參數(shù)的確定方法，該方法具體為：確定保證面形精度的最少支撐點數(shù)為最優(yōu)支撐點數(shù)，并計算支撐點的理想支撐力；依據(jù)理想支撐力定義多個不同支撐力波動水平，計算不同支撐力水平下隨機支撐力引起的鏡片面形變化；統(tǒng)計并檢驗鏡片面形畸變的隨機分布規(guī)律，建立不同支撐力水平與光學元件成像質(zhì)量的映射關(guān)系；根據(jù)質(zhì)量控制標準，確定支撐力的波動范圍。本發(fā)明基于蒙特卡洛方法，解析不均勻支撐力作用下鏡片面形畸變的隨機分布規(guī)律，分析不同隨機支撐力水平對光學元件成像質(zhì)量的影響，從而確定合理的支撐力波動范圍，為光

本成果提出了基于零件批量加工數(shù)據(jù)分析的加工工藝與流程優(yōu)化，主要包括零件加工過程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法、基于數(shù)據(jù)和機理模型相結(jié)合的零件加工精度預(yù)測、基于機器學習的零件加工工藝優(yōu)化與決策、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗證這四方面。以下是各方面具體對應(yīng)內(nèi)容： 1）零件加工過程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法：在數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法方面，搭建了軸類零件全流程加工工況數(shù)據(jù)實時采集硬件平臺，實現(xiàn)對加工力、加工振動、主軸電流等工況數(shù)據(jù)的實時在線獲取。 2）基于數(shù)據(jù)和機理模型相結(jié)合的零件加工精度預(yù)測：在航空薄壁件加工精度預(yù)測方面，對復(fù)雜曲面加工過程混合建模與全流程加工精度預(yù)測等理論開展了深入研究工作；建立了零件單工序/多工序加工精度預(yù)測混合驅(qū)動模型，實現(xiàn)了加工精度的高效高精預(yù)測。 3）基于機器學習的零件加工工藝優(yōu)化與決策：在軸類零件全流程加工工藝優(yōu)化與決策方面，圍繞隱馬爾可夫決策過程、遺傳算法等理論開展了理論研究工作，結(jié)合軸類零件加工過程開展了優(yōu)化工作；提出了加工參數(shù)自適應(yīng)調(diào)控聯(lián)合決策方法。 4）基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗證：構(gòu)建加工數(shù)據(jù)庫1套，包含機床設(shè)備、加工刀具、加工參數(shù)、檢測數(shù)據(jù)等四種類型數(shù)據(jù)。開發(fā)全流程加工智能推理軟件1套（部署于中航發(fā)南方公司柔軸車間），實現(xiàn)航軸全流程質(zhì)量數(shù)據(jù)感知與工藝優(yōu)化，其中全流程誤差建模與分析模塊實現(xiàn)了端到端的零件加工質(zhì)量智能推理，可以用于工藝設(shè)計與現(xiàn)場預(yù)先感知，加工過程工藝數(shù)據(jù)挖掘模塊實現(xiàn)基于批量數(shù)據(jù)的多工序誤差流分析，實現(xiàn)后續(xù)工序加工誤差推理，加工過程工藝優(yōu)化與智能決策模塊實現(xiàn)了零件多工序加工質(zhì)量數(shù)據(jù)推理與給定期望指標下的加工參數(shù)優(yōu)化。 圖1 本成果對應(yīng)功能結(jié)構(gòu)示意圖 【技術(shù)優(yōu)勢】 圍繞航空領(lǐng)域制造的加工質(zhì)量問題，開展基于制造過程數(shù)據(jù)的工藝全流程智能決策技術(shù)與系統(tǒng)的研發(fā)，初步實現(xiàn)工藝與制造過程的智能控制。在數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法、航空薄壁件加工精度預(yù)測、軸類零件全流程加工工藝優(yōu)化與決策、零件全流程加工質(zhì)量智能推理與優(yōu)化、智能加工產(chǎn)線智能決策技術(shù)應(yīng)用與推廣等多個方面實現(xiàn)了突破，具有顯著的理論價值與應(yīng)用價值。 規(guī)范制定方面，研究了薄壁件加工誤差產(chǎn)生的深層機理，構(gòu)建了批量零件加工過程中誤差傳遞的理論模型，探究了機床、夾具、刀具、加工參數(shù)全方位、多層次的因素對于零件加工誤差產(chǎn)生的影響規(guī)律，提出了零件加工工藝與流程優(yōu)化策略，形成制定面向航空發(fā)動機大長徑比軸類零件的決策規(guī)范，規(guī)定軸類零件全流程加工過程中機床、刀具、裝夾、加工參數(shù)四個方面的具體要求。通過中國航發(fā)南方工業(yè)有限公司企業(yè)標準體系管理系統(tǒng)制定、修改、審批，形成《航空發(fā)動機軸類零件加工工藝優(yōu)化與決策技術(shù)規(guī)范Q/2B 1586—2022》。 軟件開發(fā)方面，將上述理論成果進行高度集成，開發(fā)了零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件（MIO軟件）。軟件集成了四大功能模塊，包括加工工藝數(shù)據(jù)庫、全流程誤差建模與分析、加工過程工藝數(shù)據(jù)挖掘、加工工藝優(yōu)化與智能決策。相關(guān)知識與優(yōu)化規(guī)則形成權(quán)。全流程加工智能推理優(yōu)化軟件以及知識庫軟件通過第三方測評，測評機構(gòu)具備MA與CNAS認證資質(zhì)，最終形成《零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件第三方測試報告》、《智能加工產(chǎn)線工藝全流程智能決策工藝知識庫軟件第三方測試報告》。 應(yīng)用驗證方面，結(jié)合航空發(fā)動機制造具體需求，將相關(guān)成果應(yīng)用到某型號航空發(fā)動機軸類零件（動力渦輪傳動軸）加工生產(chǎn)中。將零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件部署在航軸加工車間，在驗證產(chǎn)品的加工設(shè)備上部署了數(shù)據(jù)采集裝置，實時采集加工過程數(shù)據(jù)，集成企業(yè)工藝資源數(shù)據(jù)庫和產(chǎn)品數(shù)字化檢測系統(tǒng)，獲取機床、夾具、刀具、產(chǎn)品質(zhì)量等信息，構(gòu)建了加工工藝數(shù)據(jù)庫，開展了航軸加工工藝分析、現(xiàn)場加工質(zhì)量預(yù)先感知、加工工藝與流程優(yōu)化、現(xiàn)場實際加工驗證等工作。通過南方公司現(xiàn)場應(yīng)用驗證，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年優(yōu)化前，次品率為8.38%；2021年6月至2022年5月優(yōu)化后，次品率為3.81%）。相關(guān)應(yīng)用驗證通過了中國航發(fā)南方公司的效果認定，并形成用戶報告。 【技術(shù)指標】 1）采用機理模型/有限元仿真技術(shù)獲取切削力/熱/柔度/加工誤差數(shù)據(jù)集，構(gòu)建代理模型實現(xiàn)了切削過程的毫秒級預(yù)測，切削過程關(guān)鍵物理量的預(yù)測時間優(yōu)于10毫秒。 2）建立了機理模型與小樣本工況數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的預(yù)測模型不確定分析與量化模型，提出了貝葉斯框架下的不確定校準方法，實現(xiàn)了加工誤差快速（毫秒級）精準（偏差小于5微米）預(yù)測。 3）提出了航軸加工質(zhì)量狀態(tài)估計方法，建立了現(xiàn)場多源數(shù)據(jù)信息串聯(lián)模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實現(xiàn)工序間感知平均誤差控制在9.21%內(nèi)。 4）建立了加工次品率與加工參數(shù)約束集間雙向映射互通模型，首次提出了基于隱馬爾科夫模型與遺傳算法的聯(lián)合決策方法框架，聯(lián)合決策優(yōu)化框架保證次品率降低優(yōu)于50%。

本發(fā)明提供了一種基于曲面擬合的電力系統(tǒng)節(jié)點動態(tài)頻率響應(yīng)特性分析方法，本發(fā)明綜合考慮了電 力系統(tǒng)初始運行方式及故障形式、故障位置對觀測節(jié)點動態(tài)頻率特性的改變和影響，并將節(jié)點動態(tài)頻率 響應(yīng)特性擬合為多變量的空間曲面形式，采用離線仿真方式提取有限的節(jié)點動態(tài)頻率響應(yīng)特性仿真值擬 合狀態(tài)曲面；同時采用節(jié)點動態(tài)頻率響應(yīng)特性仿真值對曲面進行校核和修正，使得節(jié)點動態(tài)頻率響應(yīng)特 性在任意狀態(tài)下均為曲面上一個對應(yīng)的矢量點。本發(fā)明的計算快速性、簡便性及準確性均有了本質(zhì)性提 高，適用于頻率響應(yīng)快過程的電力系統(tǒng)節(jié)點動態(tài)頻率響應(yīng)特性分析。 

1、雙光子超分辨熒光分析儀及試劑研發(fā)人才； 2、特定蛋白免疫分析儀及試劑研發(fā)人才； 3、化學發(fā)光分析儀及試劑研發(fā)人員。

產(chǎn)品詳細介紹產(chǎn)品簡介：　　 MiniQMR清醒小動物體成分分析與成像系統(tǒng)適用于測量活體小鼠及其他小動物體內(nèi)全組分的臺式核磁共振成像分析儀，可快速、無損準確的測量動物脂肪、水分、瘦肉含量，并提供成像功能，進行脂肪分布研究。　　MiniQMR清醒小動物體成分分析與成像系統(tǒng)（動物脂肪/代謝測量儀），是基于核磁共振（NMR)原理的分析技術(shù)。不同組織中H質(zhì)子含量以及H質(zhì)子的弛豫時間均有一定的差異，可通過核磁共振信號強度與弛豫時間差異，用特定的信號處理與算法將脂肪、水分、瘦肉含量快速的區(qū)分開來。該方法可在小動物清醒狀態(tài)下完成測試，測試過程對動物沒有傷害，可對同一動物模型進行長期持續(xù)研究，排除個體差異影響。該儀器可用于從事糖尿病、肥胖癥、代謝研究和營養(yǎng)學的科研機構(gòu)、相應(yīng)的大學和制藥公司。技術(shù)指標：1、磁體類型：永磁體；2、磁場強度：0.5±0.08T，儀器主頻率：21.3MHz；3、探頭線圈直徑：40mm；應(yīng)用領(lǐng)域：1、肥胖研究2、糖尿病3、營養(yǎng)學研究4、藥理學5、骨質(zhì)疏松癥6、心臟病學等研究儀器優(yōu)勢與功能：1、脂肪含量測定2、瘦肉含量測定3、自由水含量測定4、脂肪分布成像5、幾分鐘內(nèi)檢測全身的肌肉、脂肪和水分含量6、適合不同體位的測試，放樣對測試無影響7、永磁體，無維護費用，使用成本低8、適用于裸鼠、小鼠和大鼠9、測試過程無損傷，對動物無風險10、動物可在清醒狀態(tài)下測試，無需麻醉，測試過程簡單應(yīng)用案例一：快速測定老鼠脂肪，瘦肉含量應(yīng)用案例二：脂肪分布-核磁共振成像測試應(yīng)用軟件注：儀器外觀如有變動，以產(chǎn)品技術(shù)資料為準。

產(chǎn)品詳細介紹SC-G型自動考種分析及千粒重儀系統(tǒng)（多功能種子分析儀）1、貨物名稱：SC-G型自動考種分析及千粒重儀系統(tǒng)2、主要用途：SC-G型自動種子考種分析及千粒重儀系統(tǒng)是根據(jù)圖像識別原理來實現(xiàn)自動分析的。目標照明模式可在背光和普通日光之間切換。可用于各類農(nóng)作物實粒種子（谷粒、玉米、小麥、油菜籽等）的精確考種、各類糧庫的蟲口計數(shù)分析，以及出苗數(shù)、整齊度、均勻度分析，可兼做表面光滑的昆蟲計數(shù)或蟲卵計數(shù)（如：米象、蚜蟲、蠶卵、魚籽等），以及被當作種子凈度工作臺用于種子凈度檢驗。內(nèi)置支持網(wǎng)上在線升級的模塊。3、主要技術(shù)指標：★ 500萬像素分辨率的彩色數(shù)碼拍攝儀，及超薄的背光光源板，具有相機畫面畸變、背光板均勻性的自動矯正特性，有效減小尺寸測量誤差。拍照分析的種粒直徑1～20mm。稻種的實粒與秕谷需經(jīng)風選，再分別計數(shù)分析。能大批量自動分析成像后的種粒圖片。★ 全自動數(shù)粒速度：1200～20000粒/分鐘，數(shù)粒誤差≤±0.1~0.4%，極少監(jiān)視修正即達100%正確。全自動千粒重分析的精度誤差：≤±0.5%。適用于各類農(nóng)作物實粒種子的自動精確考種、各類糧庫的蟲口自動計數(shù)，以及出苗數(shù)、整齊度、均勻度分析，顯示和輸出計數(shù)結(jié)果。★ 具有對被分析目標顏色、形狀進行自學習和再學習，并實現(xiàn)自動分類的特性，以及品種比對特性。能自動測出各類粘連種粒的每粒粒形參數(shù)（長、寬、長寬比、面積、等效直徑、周長等），并排序輸出。分析過程為全程電腦控制，高效、準確、簡便易用，真正一鍵式操作，鼠標一點，結(jié)果即現(xiàn)。具有被測樣本條碼、電子天平RS232重量數(shù)據(jù)的自動輸入接口。輔助刪補：用鼠標選擇增加/刪除，或直接用鼠標在屏上手工計數(shù)，以確保100%正確目標區(qū)的個性化計數(shù)：對工作區(qū)視野中任選范圍或矩形范圍內(nèi)的計數(shù)。分析數(shù)據(jù)導(dǎo)出：分析圖像結(jié)果可保存，自動形成總報表，統(tǒng)計分析結(jié)果能輸出至Excel表，以及，以及按寬度、長度、面積等輸出的排列圖和測量圖。4 供貨基本配置：SC-G型自動考種分析及千粒重儀系統(tǒng) 數(shù)量 備注SC-G型自動考種分析及千粒重軟件系統(tǒng)及電子版簡明手冊 1張 光盤，3年免費升級軟件鎖 1個 1年保換、2年保修SC-G型自動考種分析及千粒重系統(tǒng)軟件質(zhì)量三包卡 1張 光盤電子文檔中USB2.0接口的拍攝儀（彩色500萬像素） 1臺 非人為損壞，質(zhì)保1年超薄的背光光源板（A4工作臺板） 1個 非人為損壞，質(zhì)保1年帶RS232通訊接口的量程220g電子天平（精度1mg） 1臺 生產(chǎn)廠家質(zhì)保1年RS232接口通訊傳輸線 1條 非人為損壞，質(zhì)保1年種粒成像盤、種粒收納小盤 各1個 注：本技術(shù)標書中打★款項必須響應(yīng)，否則為重大偏離5. 推薦電腦配置（需另配，由投標的經(jīng)銷商在當?shù)卣夜?yīng)商）品牌一體機電腦（酷睿雙核CPU / 4G內(nèi)存/1G顯存/ 500G硬盤 / 19.5”彩顯/無線網(wǎng)卡，5個以上USB2.0口，Windows 10完整專業(yè)版或完整旗艦版）

 在本研究工作中，該團隊利用信息論和統(tǒng)計物理兩個領(lǐng)域中熵的相關(guān)理論，對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)預(yù)測極限進行了研究。直觀地說，一個可以僅用幾個詞描述的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)意味著它很簡單，其邊也很容易預(yù)測。例如二維晶格或一維鏈狀結(jié)構(gòu)。相反，如果一個網(wǎng)絡(luò)需要很長的語言才能描述清楚，那么它應(yīng)該具有非常復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，其結(jié)構(gòu)很難預(yù)測。在計算機領(lǐng)域，任何網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)都可以被編碼成二進制字符串。這啟發(fā)了團隊探尋最短二進制編碼字符串長度，也就是熵，和可預(yù)測性之間的關(guān)系。       通過研究，該團隊發(fā)現(xiàn)來自不同領(lǐng)域，很多大小不一的網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)的最短壓縮長度和可預(yù)測性之間存在一個普遍的線性關(guān)系。基于香農(nóng)信源編碼定理，該團隊在隨機網(wǎng)絡(luò)上證明了這種線性關(guān)系。       進一步，利用這一線性關(guān)系，該團隊推導(dǎo)出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)預(yù)測算法的性能上界，揭示出包括機器學習在內(nèi)的預(yù)測算法性能尚存在多大的提升空間。因此，該性能界可用于指導(dǎo)未來在線商業(yè)推薦系統(tǒng)、蛋白質(zhì)相互作用探測等場景中的算法設(shè)計。另外，該理論的一個有趣的用途是，可以實現(xiàn)在無需任何預(yù)測算法的情況下，通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)壓縮數(shù)據(jù)大小來估計一個網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集的商業(yè)價值。 

本發(fā)明涉及一種可磁性分離回收的石墨烯復(fù)合二氧化鈦光催化劑及其制備方法。通過兩步水熱法合成，首先將石墨烯與磁性顆粒復(fù)合制備成磁性石墨烯，再與水熱法合成的二氧化鈦納米顆粒復(fù)合，制備出三元復(fù)合光催化劑，該催化劑由石墨烯、二氧化鈦、納米磁性顆粒三部分組成，磁性納米顆粒負載于石墨烯片層上形成磁性石墨烯，具有較大的比表面積，同時具有磁性；金紅石型二氧化鈦具有三維有序納米結(jié)構(gòu)，負載于磁性石墨烯片層上，形成磁性分離的石墨烯復(fù)合金紅石型二氧化鈦光催化劑，該催化劑具有大比表面積，納米顆粒具有磁性，可分離回收，具有高效催化性能。