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本發(fā)明公開了一種基于CMA?ES優(yōu)化算法設計聲學超材料單元的方法，該方法將CMA?ES優(yōu)化算法和有限元分析方法集合，CMA?ES優(yōu)化算法可以對0?1排布的陣列進行優(yōu)化，每一個尺寸維度的0?1陣列，都對應一種聲學超材料單元結構，其中，0和1分別代表由空氣或光敏樹脂構成的聲學單元結構的子單元；在優(yōu)化過程中，每一個聲學超材料單元結構的等效折射率和阻抗值可以通過有限元分析方法分析提取，作為CMA?ES優(yōu)化算法中適應度函數(shù)的變量；通過對適應度函數(shù)的值進行優(yōu)化，最終可以得到最優(yōu)的、滿足設計要求的聲學超材料單元結

懸賞金額：95萬元 發(fā)榜企業(yè)：百盛（廣州）生物制品有限公司  需求領域：環(huán)醫(yī)療器械及設備及醫(yī)學專用軟件；臨床醫(yī)學-腫瘤 產(chǎn)業(yè)集群：生物醫(yī)藥與健康產(chǎn)業(yè)集群 技術關鍵詞：人工智能；病理學；組織形態(tài)學

本發(fā)明提出了一種基于改進和聲搜索算法的無線傳感器網(wǎng)絡路由方法，包括以下步驟：Step1、初始化算法相關參數(shù) HMS、HMCR、PAR 以及評價次數(shù) eval_Nomax；Step2、利用輪盤賭初始化和聲記憶庫 HM；Step3、評價和聲庫中各和聲路徑的適應度；Step4、設置 eval_No＝0；Step5、設置 i＝0；Step6、產(chǎn)生候選和聲；Step7、eval_No++，若 eval_No＜eval_Nomax，執(zhí)行 Step8；否則執(zhí)行 Step11；Step8、對和聲庫中的第 i 條和聲 Xi＝{s,x2,…xj,…,d},進行鄰域搜索；Step9、eval_No++，若 eval_No＜eval_Nomax，執(zhí)行 Step10；否則執(zhí)行 Step11；Step10、i++，若 i＜HMS，執(zhí)行 Step6；否則執(zhí)行 Step5；Step11、記錄和聲記憶庫中的最優(yōu)和聲路徑。本發(fā)明的路由方法具有較高的能效，并且能夠有效地延長整個網(wǎng)絡的生命周期。

天津大學醫(yī)學工程與轉(zhuǎn)化醫(yī)學研究院與中國電子信息產(chǎn)業(yè)集團中電云腦（天津）科技有限公司合作，充分發(fā)揮國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)試點工程天津“云腦”中心自身的大數(shù)據(jù)平臺及計算技術優(yōu)勢，連日來針對疫情發(fā)現(xiàn)、分析和預警技術，以及遠程診療方案取得多項重要成果。據(jù)悉，作為健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國家研究院、智能醫(yī)學工程教育部工程研究中心的依托建設單位，天津大學與中國電子信息產(chǎn)業(yè)集團于2017年聯(lián)手組建國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)試點工程天津“云腦”中心，中心現(xiàn)已搭建起醫(yī)療大數(shù)據(jù)服務云腦平臺，開展醫(yī)療數(shù)據(jù)的遠程收集、處理工作，并研發(fā)了面向醫(yī)療大數(shù)據(jù)的優(yōu)化處理和利用技術。在疫情預測預警方面，基于國家相關部門發(fā)布的經(jīng)濟行為、人口分布及遷徙等統(tǒng)計數(shù)據(jù)，集合當前的疫情病例數(shù)據(jù)，應用人工智能和科學計算技術，“云腦”重點實現(xiàn)了：城市人口流動輸入性疫情預警：以日為周期監(jiān)測城市流入人口的數(shù)量、來源分布以及來源城市疫情狀況，對各市的輸入性疫情進行預測和預警；城市疫情預警：融合經(jīng)濟數(shù)據(jù)、疫情狀況、人口流動分布以及病毒感染特點對未來一周的疫情進行預警；疫情狀況與經(jīng)濟行為指數(shù)相關度追蹤：基于政府部門發(fā)布的經(jīng)濟相關數(shù)據(jù)，分析經(jīng)濟行為與疫情的相關程度，為政府相關部門開展疫情防控工作提供科學參考數(shù)據(jù)。天津“云腦”在面向新冠肺炎的遠程診療方面已準備就緒，即將進入臨床測試階段?！霸粕显\室”基于物聯(lián)網(wǎng)、遠程通信、大數(shù)據(jù)等技術手段，實時將來自醫(yī)療科室、影像科的新冠肺炎患者的診療數(shù)據(jù)經(jīng)由高速網(wǎng)絡同步傳輸?shù)綍\中心，并可向醫(yī)療系統(tǒng)共享疫情醫(yī)療數(shù)據(jù)，集合呼吸科、感染科、內(nèi)科、重癥醫(yī)學科、反射科等專家進行網(wǎng)絡會診，進而實現(xiàn)專家與病患、專家與醫(yī)務人員之間異地“面對面”的互動，減少院內(nèi)聚集性感染，緩解疫情下緊張的醫(yī)療資源，為疑似病患提供就診空間，為確診患者爭取救治時間?！霸粕显\室”相關成果將用于：遠程影像診斷：構建實用高效、穩(wěn)定可靠的遠程醫(yī)療影像服務平臺，存儲區(qū)域內(nèi)的影像資料索引信息，并能夠直接調(diào)用新冠肺炎的患者信息與CT等影像診斷報告；遠程重癥監(jiān)護：實時在線監(jiān)護新冠肺炎病患信息、影像、視頻資料，并通過線上會診室，對病患出具診斷治療指導意見；新冠肺炎智能輔助診斷：實時采集病患的生理數(shù)據(jù)，構建針對新冠肺炎的數(shù)據(jù)病例庫，利用機器學習等技術，輔助臨床診斷；提供第三方對接標準接口：為多媒體設備、應用、網(wǎng)絡平臺等提供第三方的對接標準接口，實現(xiàn)可擴展、模塊化。

3月18日，高博會百度卡片及智能小程序正式上線。手機打開百度，輸入“高博會、云上高博會、中國高等教育博覽會、中國高等教育學會、第57屆中國高等教育博覽會、2022中國高等教育博覽會、高教會”等即可快速體驗。

云柜、快遞柜、無人自動售貨機在生活小區(qū)、大學校園迅速普及。 云柜、快遞柜、無人自動售貨機多釆用2個以上的柜體，每個柜體有 若干個放貨格子，每個放貨格子都釆用電磁繼電器門鎖的結構形式， 主控制器和從控制器之間通過CAN總線進行通信，主控制器通過串口 與觸摸屏一體機之間進行通信。本項目利用MC9S12XWS128單片機作為 云柜主、從控制器CPU,利用光耦作為門鎖繼電器用+12. 0V電源與單 片機用+5. 0V電源隔離元件，利用MOS管作為門鎖電磁繼電

基于深度學習的圖像識別云端服務平臺，能夠 通過云計算框架訓練深度學習算法模型，對圖像進行目標檢測 和識別。平臺擬采用云端 API 的形式，為其他客戶端的提供簡 單易用的圖像識別服務，將目標識別應用到互聯(lián)網(wǎng)及移動應用 場景中，推動移動互聯(lián)網(wǎng)的進步。 該平臺實現(xiàn)如下功能：1.模型訓練：平臺能夠基于用戶給 定的不同行業(yè)的數(shù)據(jù)，訓練相應的精細化分類模型。2. 圖像識 別：平臺能夠根據(jù)預先訓練好的識別模型，對用戶

考慮三維點云缺少顏色信息和光學影像缺少空間信息的互補特性，三維點云與光學影像多光融合裝備可以提升數(shù)據(jù)的信息量，基于三維點云和二維圖像融合的可視化結果，能夠增強三維場景真實感，相較于可見光圖像，融合后的三維點云可以實現(xiàn)多角度觀測，能夠更好的表達的空間特征。 相較于原始和偽彩色點云數(shù)據(jù)，融合后的三維點云有了色彩紋理信息，目標的形態(tài)和邊緣都更加明顯，整個三維場景更加的真實，也為后續(xù)識別、定位、重建等過程提供更多細節(jié)信息；同時克服了單一傳感器的局限性，充分發(fā)揮兩者的互補優(yōu)勢，大幅提升了探測設備的環(huán)境適應性，適用于全天時復雜場景的下目標探測，具有很強的實用價值。在無人駕駛領域，譬如智能導航、環(huán)境感知、高精度地圖的構建等，都依賴于可見光圖像和點云的融合處理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自動駕駛系統(tǒng)均應用視覺相機和激光雷達作為主傳感器進行定位和環(huán)境感知，目前已經(jīng)實現(xiàn) L4 級別的高度自動化駕駛。此外，在醫(yī)學影像、高精度工程測量、工業(yè)生產(chǎn)、虛擬現(xiàn)實等領域，三維點云和可見光圖像融合技術也有著廣泛應用。 圖1.三維點云與光學影像融合效果

一種云備份系統(tǒng)及其數(shù)據(jù)備份方法，屬于計算機數(shù)據(jù)備份系統(tǒng)， 解決現(xiàn)有備份系統(tǒng)及數(shù)據(jù)備份方法所存在的存儲層次單一，擴展性、 容錯性、效率不高的問題。本發(fā)明云備份系統(tǒng)，包括中心存儲器、M 個超級節(jié)點和 M 個 P2P 覆蓋網(wǎng)絡，中心存儲器包括跟蹤器和多組存儲 節(jié)點，每個跟蹤器分別連接各存儲節(jié)點；跟蹤器和各存儲節(jié)點分別與 各超級節(jié)點通過網(wǎng)絡連接，M 個超級節(jié)點分別連接自身的 P2P 覆蓋網(wǎng) 絡，各 P2P 覆蓋網(wǎng)絡包括多個對