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傳統的方式對嵌入式算法的編寫以及實物調試都有比較高的要求，控制板性能有限、底層代碼編寫學習成本高、硬件資源調用不直觀、算法實現與代碼調試不方便，因此需要耗費學生與科研人員大量的時間與精力。 采用快速控制原型（RapidControlPrototyping簡稱RCP），那么就可以高效的、便捷的完成了前期算法的驗證，研旭推出的電力電子仿真系統只需在MATLAB的Simulink搭建控制算法模型，下載到RCP控制器中，即可實現控制過程。 本系統將RCP控制器與可定制的功率硬件、電機結合在一起，通過模塊化的方式，便于搭建各種不同類型的功率變換系統，非常適合高校、科研院所進行電力電子裝置級和系統級的控制算法的驗證。 系統同時可集成各類測試電源和檢測儀器，一體化的結構，讓學習開發更為方便省力。 系統特點： 更方便，更易上手 在Matlab中設計的控制算法自動生成代碼，自動加載到實時目標機中運行，避免了繁瑣的編程和Debug工作； 使用門檻低，會Matlab仿真即可完成實驗測試工作，所有測試工作只需一人即可完成。 更靈活，更開放 硬件模塊化設計，多種拓撲結構的功率硬件可選，同時，可根據需求定制各種不同的功率硬件，拓撲結構、功率級別、傳感器的數量位置等均可以變化； 軟件模塊化設計，算法編程和監控全部采用基于模型的可視化設計方法，提供各類驗證過的算法模型，可直接組合調用，大大縮短研發時間。 更可信，更可靠 功率級的算法驗證，完美復現實際系統，具有很高的可信度； 采用高可靠性的功率模塊和經過完善測試的接口模塊，故障率低； 具備軟件保護和硬件保護雙重保護，安全性高； 具備數字仿真和物理電路雙重驗證，設計更靈活，實驗數據更具說服力。

這項研究通過使用最新、最準確的病例診斷方法，將幾種建模方法與泊松損失權重相結合，從而避免了特定建模選擇的局限性。這是第一個比較封閉期前后的研究，與之前的研究相比，這項研究計算出了更可靠的估計值，并且發現了更高的R0值。這對新加坡、日本、韓國和倫敦等疫情正在蔓延的城市具有重要意義，另外，這些城市應考慮在必要時實施更積極的預防政策，以防止嚴重的全球性大流行。

本發明提供一種轉基因小鼠骨骼肌營養不良模型的構建方法，其是利用Tet?on系統與轉基因技術構建可以在肌肉內特異性誘導表達microRNA29a和microRNA29b1的轉基因小鼠，可作為人Ullrich型先天性肌營養不良的實驗動物模型，與Ullrich型先天性肌營養不良的表現相同，本發明構建的實驗動物模型在生長過程中也存在嚴重的呼吸問題，約17％的小鼠會在斷乳前由于呼吸障礙而死亡，全部轉基因鼠會出現骨骼肌發育不良，為人Ullrich型先天性肌營養不良的治療與研究提供了有力的工具。

高品質鋼的冶煉典型流程為“轉爐→精煉→中間包→結晶器”，冶金反應器內存在著合金-鋼、鋼-渣、鋼-夾雜物、鋼-耐材、渣-耐材、鋼-空氣、鋼液凝固和元素偏析等反應和過程，各個化學反應“耦合”發生、互相影響。因此，有必要建立智能模型有效地預測不同反應器內夾雜物成分的變化，準確地在線了解精煉和連鑄過程的工作狀況，使生產全流程始終處于最佳工作狀態，從而確保夾雜物的精準控制，最終提高鋼產品質量的穩定性和可靠性。同時，通過模型的優化計算，可以根據不同鋼種的性能需求，對鋼種的生產工藝進行定制化設計。（1）高品質鋼爐精煉過程夾雜物預測研究：? 精煉過程宏觀流動數學模擬：計算精煉過程鋼液和精煉渣的流場和溫度場、夾雜物的運動，同時計算吹氬強度、鋼包尺寸等因素對鋼包流場、夾雜物運動和去除的影響。? 精煉過程夾雜物成分動力學：研究吹氬強度、鋼包尺寸等因素對多元反應速率的影響；耦合計算 LF 爐內“渣-鋼-夾雜物-合金-耐材-空氣”多元反應過程夾雜物成分變化。? LF 爐內夾雜物尺寸動力學：建立夾雜物生成、長大和去除的尺寸變化多尺度模型，確定不同條件下夾雜物的尺寸變化行為，預測鋼中夾雜物的數量變化和尺寸分布規律。? LF 爐內夾雜物預測模型：將夾雜物成分和尺寸動力學計算和宏觀流動模擬相耦合，建立 LF 爐精煉過程夾雜物成分、數量和尺寸預測模型。（2）高品質鋼中間包連鑄過程夾雜物預測研究? 中間包內宏觀流動數學模擬研究：計算中間包內鋼液和覆蓋劑渣相的流場和溫度場、夾雜物運動和去除。計算開澆和換包的非穩態澆注、中間包結構對中間包澆鑄過程的影響。? 中間包內夾雜物動力學研究：耦合計算中間包中“渣-鋼-夾雜物-耐材-空氣”多元反應中夾雜物成分變化，確定中間包內各位置的反應速率。? 中間包內夾雜物預測模型的建立將渣-鋼-夾雜物-耐材-空氣反應和宏觀流動模擬相耦合，建立中間包過程多元反應夾雜物成分、數量和尺寸預測模型。（2）高品質鋼結晶器凝固過程夾雜物預測研究? 結晶器內鋼液凝固冷卻過程中夾雜物行為研究：通過實驗室實驗研究鋼液凝固和冷卻過程中溫度變化對原有夾雜物與鋼基體的反應的影響，以及不同成分的鋼液在冷卻和凝固過程中夾雜物新相析出，確定溫度變化對夾雜物影響機理。? 結晶器內宏觀凝固和流動數學模擬研究：研究結晶器過程鋼液、渣相的運動，使用融化模型研究結晶器過程凝固坯殼的凝固和形成，計算夾雜物在鋼-渣界面的去除行為。? 結晶器內鋼液凝固過程夾雜物動力學研究：計算鑄坯凝固過程鋼液成分偏析，與保護渣-鋼-夾雜物反應進行耦合計算，預測鑄坯中夾雜物的成分。計算夾雜物被凝固前沿捕捉行為，預測鑄坯中夾雜物的數量和尺寸分布。? 結晶器內鋼液凝固夾雜物預測模型的建立：通過將元素偏析、保護渣-鋼-夾雜物反應和宏觀流動數學模擬相耦合，建立結晶器凝固過程多元反應預測模型，實現鑄坯中夾雜物成分、數量和尺寸空間分布的精準預測。（4）高品質鋼制造過程夾雜物智能預測模型在工業生產中的應用? 模型的驗證和優化：高品質鋼制造進行全流程取樣調研，對建立 LF 爐、中間包和結晶器內夾雜物反應模型進行驗證和優化。? 模型應用：將建立的高品質 LF 爐、中間包

本發明公開了一種基于元模型的智慧城市異構數據共享方法，包括 1：基于 MOF 元建模理論，構 建城市數據元模型建模框架；2：根據城市數據特征及描述需求，構建城市數據元模型通用元素集；3： 根據城市數據基本分類和專用元素集擴展模式，發展數據元模型專用元素集；4：基于 XML 模板建模， 形成元模型通用元素集和專用元素集形式化方法；5：實現網絡目錄服務、數據服務，建立開放式城市 數據元模型注冊和管理平臺；6：根據用戶實際應用需求，設計城市數據細粒度發現接口并獲得數據。 本發明為用戶提供了一種開放式、標準化城市異構數據共享的解決方案，為城市異構數據在線訪問、后 續處理及協同應用提供了支持，是城市異構數據共享中高效實用可靠的方法。

其他成果/n一種副豬嗜血桿菌感染仔豬模型的構建方法，涉及動物模型構建領域，包括將若干CD仔豬養殖至18～25日齡，均分為感染組A和對照組B，判定CD仔豬體內不存在HPS病原、不含APP病原或APP抗體后，飼養至40～70日齡時，向感染組A中所有CD仔豬氣管內接種HPS菌種；向對照組B中所有CD仔豬氣管內注射培養基，得到空白組B′，觀察并檢測攻毒組A′、空白組B′，提取攻毒組A′、空白組B′的肺臟組織的總DNA，判定攻毒組A′的肺臟組織中存在HPS病原的同時，空白組B′的肺臟組織的中不存在HPS病原。

小試階段/n項目已解決的關鍵技術問題和技術創新點：1.提出了精軋變形抗力模型新型“九宮格”自適應學習方法，在“軋制溫度*變形速率”參數空間上布置多個特征點，對參數空間上與當前軋制工況位置相鄰的 9 個特征點進行加權插值，獲得空間任意均連續的自學習參數，它是位置坐標的函數，打破了原來的“自學習系數與層別一一對應”的關系，使自學習系數精確到工作點坐標，解決了 原有的不同層別的自學習參數相互不關聯、跳躍大、不連續等問題。新方法上線后，應用效果非常明顯，每月帶鋼因厚度超差導致的預封鎖量從投用前的 45 塊/

小試階段/n軋機過程控制數學模型與軋制穩定性技術直接影響帶鋼產品質量與生產成本。該技術在結合生產工藝與設備控制技術的基礎上，綜合現代控制理論、數學建模和人工智能技術，形成完整的軋線關鍵模型與軋制穩定性控制技術，已在寶鋼、梅鋼、漣鋼等國內多條大型熱連軋生產線上成功在線應用。發表核心期刊論文30多篇，授權、受理發明專利30余項，軟件著作權3項。。關鍵技術：1）高精度軋制設定模型與尺寸控制。高精度帶鋼厚度控制技術：包括高精度軋制力能模型、全線一體化分布式溫度模型、輥縫模型，保證高精度的頭部設定；高精度AG

焦爐煉焦是一個復雜的工藝過程，煤料在炭化室內隔絕空氣加熱,即高溫干餾。經過干燥、熱解、熔融、粘結、固化、收縮等階段，最終成為焦炭。 焦爐直行溫度是指機側和焦側標準立火道的平均溫度，它代表全爐的平均溫度水平，是直接影響焦化速率和焦炭成熟時間的主要參數之一。燃燒室溫度在一個結焦期內由于相鄰炭化室所處結焦狀態不同而發生規律性波動，即形成通常所說的“W”曲線，其峰值間的時間間隔取決于推焦串序、循環檢修計劃和周轉時間。本項研究是以焦爐“燃燒室—炭化室傳熱過程數學模型”為基礎，運用混合編程、多任務和動態摸擬等技術首次將焦爐燃燒室—炭化室傳熱過程數學模型拓展為“焦爐直行溫度數學模型”，并開發了由一組燃燒室和炭化室組成的“焦爐直行溫度數學模型計算機仿真系統”。運用該模型可以仿真不同的推焦計劃、裝爐煤水份、裝煤量、燃料熱值等熱工參數對焦爐直行溫度的影響，從而為焦爐直行溫度的優化設定提供堅實的理論依據。

1. 痛點問題 工業視覺場景下普遍存在缺陷樣本數量少、難采集，已有標注方案無法完全發揮樣本數據效用等問題。在工業視覺應用場景中，產線整體生產良率均已達到相當水平，人工可識別的缺陷樣本數量相對較少，且采集難度較大。制造生產環節對產線效率要求較高，模型訓練難以實現精度與效率上的平衡。 2. 解決方案 本項目將最新的少樣本學習、連續學習、模型壓縮與優化技術，與工業場景中的缺陷檢測需求深入結合，致力于工業視覺自主知識產權軟硬件一體化裝備研發。針對玻璃深加工與半導體晶圓宏觀缺陷檢測，本項目已完成工業視覺全流程視覺感知算法、人工智能算法研發平臺、玻璃智能一體檢測設備、晶圓宏觀缺陷檢測設備等智能設備的原理驗證和裝備試制，同時有多項智能設備在研。 本項目在玻璃與半導體缺陷檢測中，基于圖像自動標注方法完成少樣本場景下的數據采集與標注，通過弱監督學習和連續學習方法完成有效模型構建，并針對長尾數據集設計模型訓練和優化方法，實現高效工業視覺感知計算。針對工業視覺場景，本項目集成視覺感知算法能力，研發人工智能算法研發平臺，該平臺秉承低代碼化、可視化等原則，打造包含數據采集與標注、算法訓練與評估、模型壓縮與優化、應用部署與管理的數據閉環。 合作需求 尋求浮法玻璃深加工、半導體加工與制造等行業企業合作。