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成果與項目的背景及主要用途 2，3-二氫呋喃是一種無色透明液體，易揮發(fā)、易燃，廣泛應用于電子化學品、液晶顯示液，也可應用化學合成高檔樹脂眼鏡，也是生產(chǎn)抗癌藥依托度酸（Etodolac）、替加氟和香料等的中間體。該產(chǎn)品的市場在逐漸擴大，2005年國內(nèi)市場每年100噸左右，國際市場每年100噸左右。 技術(shù)原理與工藝流程簡介 通過1，4-丁二醇的關(guān)環(huán)反應生產(chǎn)2,5-二氫呋喃，通過2,5-二氫呋

本發(fā)明公開了一種基于 RSD 的脈沖電源模塊，包括主電容、磁 開關(guān)、RSD、充電電源、開關(guān)管、預充電容、預充電感和控制模塊； 其特點在于，主電容、磁開關(guān)、RSD、充電電源、開關(guān)管、預充電容 和預充電感集成在一塊 PCB 上，且 RSD 是采用環(huán)圍銅箔固定在 PCB 上的；本發(fā)明通過將 RSD 功率開關(guān)與充電電源、電容器和磁開關(guān)集成 在 PCB 上，使各元件協(xié)調(diào)工作，減小導線長度，從而降低電源本身的 寄生電感等雜散參數(shù)

本發(fā)明公開了一種位置檢測信號的細分裝置，包括線光源激光器、光靶、CCD、信號處理器和二個光學掃描振鏡；二個振鏡的轉(zhuǎn)動軸在同一平面內(nèi)平行放置，其反射面相對放置，各自初始位置的法線·81·方向與兩光學掃描振鏡轉(zhuǎn)動軸所在平面成 45°角；線光源激光器的線狀激光束垂直于兩個掃描振鏡的轉(zhuǎn)動軸所在平面，線狀激光束射向振鏡的反射面且通過其轉(zhuǎn)動軸線；光靶位于與兩振鏡的轉(zhuǎn)動軸線所在平面平行的平面內(nèi)，CCD 位于線狀激光束射向光靶后的出射方向上，并與兩個振鏡的轉(zhuǎn)動軸所在平面平行；信號處理器與 CCD 相連，用于獲取 C

本發(fā)明公開了一種浮力可調(diào)的浮動水質(zhì)觀測系統(tǒng)，由中空的浮標體和裝載于中空的浮標體內(nèi)部的探 測儀器組成;中空的浮標體包括框架和環(huán)繞在框架外部的浮體材料;框架由上、下兩組相互平行的平面 架和連接兩組平面架的骨架組成;平面架由外輪廓架和內(nèi)支撐架構(gòu)成;內(nèi)支撐架由若干在同一平面內(nèi)由 內(nèi)向外呈規(guī)則放射狀的支撐條組成，其內(nèi)端連接在一中空短管外壁上，外端均與外輪廓架固定連接;骨 架是若干根形狀相同且長度相等的桿，每

本實用新型提供一種帶支撐帶的救生圈，救生圈側(cè)面設有兩個凸出的軸，兩端帶孔的支撐帶套在軸 上，可繞軸轉(zhuǎn)動，支撐帶還具有防止支撐帶上下浮動的若干漏孔，救生圈上部設有若干凹口，每個凹口 內(nèi)均設置有帶防滑紋的把手，凹口由兩凹陷部分組成，兩凹陷部分中部為半圓形下凹缺口，可方便用手 抓住把手。本實用新型利用支撐帶和把手的設計，巧妙地實現(xiàn)了讓救生圈托起使用者以保存體力的使用 效果，結(jié)構(gòu)簡單，使用方法一目了然，便

成果包括：關(guān)鍵鍛件模鍛過程微觀組織的模擬系統(tǒng)、工藝參數(shù)離線和在線優(yōu)化方法、鍛件模鍛工藝軌跡規(guī)劃方法。實現(xiàn)了關(guān)鍵鍛件模鍛過程微觀組織演變的多尺度模擬，關(guān)鍵鍛件晶粒組織和第二相相體積含量的協(xié)同控制，以及通過在線調(diào)整工藝參數(shù)得到微觀組織均勻精細的高品質(zhì)鍛件。 成果開發(fā)了智能模鍛工藝規(guī)劃軟件系統(tǒng)，集成人工神經(jīng)網(wǎng)絡、專家系統(tǒng)、遺傳算法及粒子群優(yōu)化算法等多種人工智能方法。系統(tǒng)可做到實時面向目標組織進行鍛造工藝規(guī)劃，合理優(yōu)化或規(guī)劃其工藝參數(shù)，確保鍛件平均晶粒度達到設計目標，實現(xiàn)高品質(zhì)鍛件的智能熱加工。

傳統(tǒng)光學顯微物鏡觀察倍率離散，且倍率切換需要一系列專業(yè)且復雜的操作，帶來樣本抖動、響應速度慢等問題。本項目基于液體透鏡的連續(xù)光學變焦顯微鏡僅通過電壓調(diào)節(jié)液體透鏡焦距即可實現(xiàn)顯微鏡放大倍率的連續(xù)變化，響應速度快，無樣本抖動。研制的基于液體透鏡的連續(xù)光學變焦顯微鏡可應用于醫(yī)療診斷領(lǐng)域中細胞觀測、組織活檢、病理診斷等多項工作，解決傳統(tǒng)顯微鏡變焦不連續(xù)、變焦速度慢和變焦有抖動等市場痛點，新增顯微鏡的功能，提升顯微鏡的性能，滿足醫(yī)療診斷等領(lǐng)域?qū)颖具B續(xù)變焦和實時觀測的迫切需求，促進細胞觀測、組織活檢、病理診斷等工作快速、高效、精準完成，具有鮮明的市場導向，有望顛覆傳統(tǒng)顯微鏡，帶動顯微成像技術(shù)迭代和產(chǎn)業(yè)升級，提高我國在光學顯微成像領(lǐng)域的國際競爭力。 技術(shù)描述 本項目核心技術(shù)是液體透鏡和基于液體透鏡的變焦顯微成像技術(shù)。 液體透鏡是由液體填充而成并通過調(diào)控液-液界面自適應調(diào)焦新型透鏡，其中電潤濕液體透鏡具有無重力影響、驅(qū)動電壓低、響應速度快等特點，最具應用前景。項目組掌握了電潤濕液體透鏡加工和封裝工藝，研制了可商業(yè)化的液體透鏡樣品，開發(fā)了相應的驅(qū)動軟件和硬件，突破了液體透鏡僅有國外公司研制的技術(shù)封鎖。基于液體透鏡的變焦顯微成像技術(shù)，主要通過電壓控制液體透鏡界面曲率變化實現(xiàn)連續(xù)變焦功能，并基于多片液體透鏡聯(lián)動調(diào)控以改變顯微鏡焦距、校正變焦過程中顯微成像像差，實現(xiàn)高成像質(zhì)量大變焦范圍的連續(xù)光學變焦顯微成像功能。項目組提出了具有中繼像面的物鏡目鏡二次轉(zhuǎn)接連續(xù)變焦顯微成像技術(shù)，在理論上建立了液體透鏡和固體透鏡等組元在變焦過程中的物像共軛關(guān)系，建立了無機械移動且物像共軛距為常量的連續(xù)變焦顯微成像模型。研制出基于液體透鏡的10×——60×連續(xù)變焦顯微鏡。

該成果為一款工作于藍牙頻段的分米級高精度堅固型的室內(nèi)定位天線，在設計中結(jié)合了低功耗、低成本的電路設計與制造技術(shù)，方便大規(guī)模應用；借助稀疏貝葉斯學習(P-FCSBL) 算法，大范圍、高精度的系統(tǒng)定位得以實現(xiàn)。目前已完成原理樣機的驗證，滿足智慧工業(yè)、智慧醫(yī)療 / 智慧商業(yè)等不同的行業(yè)應用。主要應用于室內(nèi)環(huán)境精準定位。 主要技術(shù)指標 （1）工作頻率：2.45GHz （2）工作帶寬：250MHz （3）定位精度：≤ 10cm （4）識別距離：≥ 5m

本項目面向室內(nèi)外環(huán)境下對目標和環(huán)境的可靠快速感知需求，突破高性能主動適應的混合穩(wěn)像、動態(tài)目標快速搜索追蹤、智能探索感知的快速地圖創(chuàng)建和定位與場景理解關(guān)鍵技術(shù)，研制具有高穩(wěn)定性、寬視野功能的仿生眼樣機一套，可實現(xiàn)快速追蹤動態(tài)目標，實現(xiàn)環(huán)境三維建模與場景理解，成果將為機器人智能化、自主化導航提供主動感知的新途徑。重點開展如下研究： 1）具有高穩(wěn)定性、寬視野功能的仿生眼研制 研究仿生眼的結(jié)構(gòu)高動態(tài)輕量化優(yōu)化設計及優(yōu)化的電機驅(qū)動方式，提出眼球各自獨立運動、眼頸協(xié)調(diào)的關(guān)節(jié)配置方案，研究多軸關(guān)節(jié)的實時同步控制，研究圖像傳感器、IMU傳感器及RGBD傳感器的硬件高精度同步方法及GPU加速方法，實現(xiàn)對環(huán)境的高精度時間同步視覺感知。 2）高性能主動適應的混合穩(wěn)像算法 針對圖像抖動模糊問題，研究主動適應的機電混合穩(wěn)像算法；結(jié)合姿態(tài)反饋信息通過眼頸關(guān)節(jié)協(xié)調(diào)進行適應性姿態(tài)調(diào)整去除低頻擾動，通過IMU及圖像時間序列進行相機6D位姿估計與濾波消除高頻擾動，實現(xiàn)主動適應混合穩(wěn)像算法。 3)動態(tài)目標快速搜索追蹤算法 針對快速運動的視覺目標，研究基于深度強化學習和注意力機制的目標跟蹤算法；同時研究基于眼頸運動神經(jīng)回路控制機理的眼頸協(xié)調(diào)優(yōu)化視覺伺服跟蹤算法，使冗余眼頸關(guān)節(jié)實現(xiàn)優(yōu)化協(xié)調(diào)運動，實現(xiàn)時間最優(yōu)快速目標追蹤。 4）智能快速地圖創(chuàng)建和定位與場景理解 針對未知場景，基于雙眼RGB圖像序列及深度傳感器信息，生成仿生眼環(huán)境觀測的序列決策指令，實現(xiàn)更優(yōu)更快的環(huán)境地圖創(chuàng)建。實現(xiàn)室外環(huán)境三維建模與場景理解。

文本語義相似度是指兩個句子或文本片段之間的語義等價程度，其研究在自然語言處理的問答系統(tǒng)、機器翻譯、信息抽取、自動摘要等相關(guān)領(lǐng)域中有著廣泛的應用，具有重要的理論意義和應用價值。現(xiàn)有的文本語義相似度方法主要基于詞表面特征，但由于詞語間普遍存在概念上的關(guān)聯(lián)，缺乏概念層面的精確計算導致這些方法的準確性提升困難，而實現(xiàn)全文本在概念層面的精確計算尚無有效模型。 我們依據(jù)單個名詞的概念信息量為基礎(chǔ)，分別提出了多種模型和方法實現(xiàn)文本在概念級別快速、精確地計算語義相似度：（1）提出一種基于概念信息量的文本語義相似度無監(jiān)督基本模型（發(fā)表SCI論文1篇，授權(quán)專利1項）；（2）提出一種基于概念信息增益的文本信息量計算方法（發(fā)表SCI論文1篇）；（3）提出一種融合信息權(quán)重的全文本信息量計算方法（發(fā)表SCI論文1篇，最佳國際測評論文1篇）。實驗結(jié)果表明，我們提出方法在SemEval 2013-2016 STS（文本語義相似度）數(shù)據(jù)集上均超過了當年最先進系統(tǒng)的總成績，并且在SemEval 2017 STS國際測評中，我們系統(tǒng)的總成績在所有參賽團隊中排名第二，其中在Track 1數(shù)據(jù)集上排名第一（共34個參賽團隊提交81個系統(tǒng)）。相關(guān)論文被大會議評選為“Best of SemEval 2017”。 隨著人工智能相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，智能問答系統(tǒng)應用在許多行業(yè)和領(lǐng)域中都有迫切的需求。比如在電話咨詢場景中，傳統(tǒng)人工坐席無法滿足日益增加的客戶咨詢量；在政府業(yè)務公開場景中，智能機器人對用戶的不準確答復會影響政府形象和公信力。目前業(yè)界的做法是人工設計問答系統(tǒng)或者對話系統(tǒng)，而不是使問答系統(tǒng)真正具有人類常識和世界知識，這種系統(tǒng)無法適應提問方法的改變或應用場景的轉(zhuǎn)換。而概念信息方法以認知知識庫為基礎(chǔ)可以獲得大量世界知識，比如概念之間的上下位關(guān)系。在特定領(lǐng)域的問答匹配多個測試數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果顯示，相對于谷歌最新的深度計算模型BERT，概念信息語義相似度無監(jiān)督模型已經(jīng)比當今最優(yōu)深度學習模型高出13%-15%。在問答系統(tǒng)上準確性的優(yōu)勢說明，概念信息語義相似度模型對智能問答系統(tǒng)具有明顯的應用落地優(yōu)勢。