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在串聯回路中，當電弧或放電現象發生時，對電流進行頻譜分析，根據電流 的頻譜特征變化來確定是否有電弧發生，提供預警信息或保護動作。為了防止在 開關的瞬間或受到其他脈沖電流的干擾造成電弧故障檢測電路誤動作，同時在頻譜分析的基礎上綜合電弧時間長短等其他特性作為電弧故障的判據。系統的硬件 部分包含電流檢測、濾波、故障特征提取等模塊。軟件部分包含信號采集、信號 處理、故障判別等模塊，并綜合時間等其他因素降低誤報率，提高檢測系統的可 靠性。在算法中，采用了人工智能算法以提高系統的適應性。主要成果包

       成熟度：技術突破         多孔有機聚合物是一類新興的功能性高分子材料，相比傳統高分子交聯樹脂，其具有類似無機分子篩的微孔，具有更高的官能團密度，已被廣泛用于儲存、分離或催化等領域。然而當前許多性能優良的多孔有機聚合物成本過高，嚴重制約著其實際應用。我們合成的價格低廉且性能優秀的多孔有機聚合物，其性能與當前典型多孔有機聚合物相當，而價格為它們的幾十分之一或幾百分之一，目前在儲存氨氣、分離二氧化碳及分離水中污染物（如硼酸，Hg2+等）等方面已完成實驗室測試，這些成果將為多孔有機聚合物的真正應用打開通道。         意向開展成果轉化的前提條件：中試放大及產業化工藝開發資金支持

本發明屬于醫藥技術領域,公開了穿心蓮內酯衍生物在制備預防和治療肝纖維化藥物中的應用,涉及15芐亞基14脫氧11,12脫氫穿心蓮內酯衍生物及其3,19酯化物.經實驗證明,該類化合物顯著抑制人肝星狀細胞LX2遷移,活化.顯著降低肝纖維化大鼠肝組織纖維化水平,降低細胞外基質蛋白(ECM)相關組分含量;顯著降低肝纖維化大鼠免疫炎癥相關因子的水平,并有效抑制免疫炎癥反應;抑制肝組織中肝星狀細胞活化,促進膠原降解.將該類化合物作為活性成份用于制備抗肝纖維化藥物,高效低毒,為肝纖維化的治療和預防提供了新的藥物途徑,從而擴大了臨床用藥的可選擇范圍,具有良好的應用開發前景.

物聯網體系 智能連接家、校、人，實現物聯校園數據的實時采集提高教學、教務、校務、辦公的高效管理，離不開智能物聯設備的支持

產品詳細介紹1、刷卡或密碼開門：支持普通IC卡或學校一卡通，門禁系統或停車場使用的射頻 IC 卡都可以注冊為智能儲物柜的鑰匙卡，擴展一卡通功能，可擴展 ID 卡和身份證刷卡(須選加 ID卡模塊和身份證讀卡模塊)等，一卡支持多箱存?。?、其他方式開鎖：機械鎖、人臉識別、指紋認證、微信、密碼等多種方式存取物品，安全性高，存取操作簡單3、使用過程不需要耗材4、內置五孔插座+2個USB口，也可根據要求定制，滿足了人們對物品寄存、安全保管和移動設備充電等需求。5、本地管理：管理員通過輸入管理密碼可進入管理菜單，管理員可以實現對智能儲物柜的全部操作，設定用戶開箱方式，箱門數，維護設備，全清全開箱門或單箱開門，系統日期時間，修改用戶密碼等功能；6、柜門大小根據需求定制尺寸、和數量材質：門板及整體材料為優質冷軋鋼板制作，經過酸洗磷化、表面靜電粉末噴塑處理。安裝方式：落地式，使用電源為 220V，三插插座 1 只/組，待機功耗≤10W/組。產品特色：堅固、耐用、安全可靠、方便充電、擴展性強。功能描述：1、采用 7 寸 IPS 高清觸摸屏，安卓系統，操作方便簡單擴展性強，美觀大方操作方便；每單箱內置電源插座，含 1 三相插口、1 兩相插口和 2USB 口；2、一卡通：學校 IC 卡，門禁系統或停車場使用的射頻 IC 卡都可以注冊為智能儲物柜的鑰匙卡，擴展一卡通功能，可擴展 ID 卡和身份證刷卡(須選加 ID卡模塊和身份證讀卡模塊)等，一卡支持多箱存取；3、人臉識別：人臉識別存儲，刷臉開柜存物，刷臉開柜取物，一臉支持多箱存取，方便安全可靠；4、指紋識別：指紋識別存儲、指紋開柜存物，指紋開柜取物，方便安全可靠（須選加指紋識別模塊）；5、微信手機：通過微信存取物品，可遠程開鎖和查看開鎖記錄(須選加微信模塊和設備聯網)；6、本地管理：管理員通過輸入管理密碼可進入管理菜單，管理員可以實現對智能儲物柜的全部操作，設定用戶開箱方式，箱門數，維護設備，全清全開箱門或單箱開門，系統日期時間，修改用戶密碼等功能；7、應急開箱：我們在設計智能儲物柜和電控鎖時已充分考慮好應急開箱方案，一旦斷線或電鎖故障， 可由管理員打開應急開箱鎖進行手動開箱；8、開箱方式：用戶可選擇自己想使用的空箱，若一箱不夠用可存多箱，單人可用箱數管理員可設置；9、美觀節能：極低的待機功耗(≤10W)，采用 7 寸電容觸摸屏，美觀大方。

本發明提出一種基于MWC系統的盲多帶稀疏信號快速恢復算法，首先利用Xampling采樣板獲得壓縮采樣值y[n]，將y[n]乘以一個高斯隨機矩陣R，得到傳統的壓縮感知模型V=y[n]R=CU,這種方法避免了原方法中需要做特征值分解的操作，可以有效的減少MWC系統中CTF模塊的運行時間，此外，控制高斯隨機R的列數在一個較低水平，可以進一步減少矩陣V的列數，這樣在用M-OMP算法恢復支撐集的過程中又能進一步的減少運行時間。經過驗證，該算法可以大幅度提高CTF模塊的運算速度。

為了解決計算機多視幾何中稀疏特征點錯誤匹配導致基本矩陣F精度不高的問題，提出一種RANSAC(RANdom SAmple Consensus)求解F時自動設置內點門限的方法。此方法根據RANSAC求解F矩陣的要素，將固定設置極線距離門限Th的方式改為自動設置，提高了算法的魯棒性。這些要素是圖像對中的稀疏特征點匹配的個數N、圖像像素多少、初始計算得到的特征點到極線的平均距離Dinit。Th計算采用公式Th = Min(w×N/51200, Dinit/3)，w為圖像的寬，單位為像素。Min為取二者最小值的函數。門限Th與圖像大小和特征點匹配個數成正比，圖像越大，匹配越多，Th越大。相對于傳統方法，本方法將固定門限變成了自動設置，可以自適應三維重建不同類型的圖片，更加實用和魯棒。

本發明公開了一種基于改進差分進化(IDE)算法的電力系統無功優化方法。包括以下步驟：建立電力系統無功優化模型；輸入電網參數，形成初始種群，計算種群所有個體的適應度；對種群個體按適應度從大到小排序，設定前Ns個個體為優良群體；以優良群體為基向量，引導群體變異操作；提取優良群體信息，以此確定個體各維變量的交叉概率，指導種群的交叉操作，生成試驗向量；比較試驗向量與目標個體的適應度，優者成為下一代個體，從而生出新一代群體。本發明的方法收斂速度快、計算精度高、穩定性好、能有效地求解電力系統無功優化問題，可用于電力系統提高電力系統輸電效率、降低網絡損耗配置實時性運行控制中。

本發明公開了一種基于距離方差最小的工件點云匹配算法，包 括以下步驟：(1)分別構建測量模型點云和帶法矢的設計模型點云：(2) 尋找最近點點集及最近點法矢集合；(3)根據余量要求，建構基于距離 方差的目標函數：(4)通過目標函數求解測量模型與設計模型間的剛體 變換參數，并利用剛體變化參數更新測量點云，實現點云匹配。本發 明中的基于距離方差最小的點云匹配算法，對于工件存在余量的情況， 不論凹面和凸面的余量是相等，還是呈差值或者比值關系，均能較好 的得到點云匹配的結果，迭代效率高、匹配準確性好。