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1.痛點(diǎn)問(wèn)題 協(xié)作機(jī)器人與人類共享工作空間，通過(guò)直接（即物理上）或間接地與人類交互共同開(kāi)展操作任務(wù)。相比傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人，協(xié)作機(jī)器人有更高的安全性和更易于編程的特點(diǎn)，能夠通過(guò)人類示教部署于各種不同的任務(wù)并靈活地與人類配合。隨著傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人帶來(lái)的效率提升趨于飽和，能夠安全配合人類的協(xié)作機(jī)器人能夠進(jìn)一步提高制造業(yè)的生產(chǎn)效率，帶來(lái)可觀的經(jīng)濟(jì)效益。然而，現(xiàn)有的協(xié)作機(jī)器人存在以下兩大痛點(diǎn)問(wèn)題。 問(wèn)題一：安全和效率之間的權(quán)衡一直是人機(jī)交互中未系統(tǒng)解決的開(kāi)放性問(wèn)題。當(dāng)存在人機(jī)直接接觸時(shí)，為了保證人的安全，現(xiàn)有的協(xié)作機(jī)器人是通過(guò)中止正在進(jìn)行的任務(wù)、順從人的干預(yù)以保證安全；然而，不論人是有意地干預(yù)（即工人直接抓取機(jī)械臂來(lái)引導(dǎo)其任務(wù)）還是無(wú)意地接觸機(jī)器人，都將造成機(jī)器人暫停手頭工作；直到人類停止干預(yù)，機(jī)器人才能繼續(xù)執(zhí)行它的任務(wù)。雖然這種人機(jī)協(xié)作方式能夠保證機(jī)器人與工人合作的安全，但因?yàn)闄C(jī)器人需要在不同的工作模式之間切換，其工作效率將會(huì)受到影響。 問(wèn)題二：如何提高人的示教效率為協(xié)作機(jī)器人的另一大痛點(diǎn)問(wèn)題。協(xié)同機(jī)器人多用于能夠靈活拆裝的生產(chǎn)線，以適應(yīng)新的任務(wù)，因此新任務(wù)的編程效率很大程度上決定了工作效率。基于人類示教的編程方式具有自然、本能的優(yōu)勢(shì)，能夠直接傳遞人類的操作技巧與經(jīng)驗(yàn)。其中，將示教軌跡參數(shù)化為可以編輯修改、適應(yīng)不同任務(wù)的形式是提高效率的核心問(wèn)題。該示教軌跡不光應(yīng)該包含機(jī)器人末端的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，而且應(yīng)該包含同時(shí)調(diào)整的冗余關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，從而同時(shí)完成末端主任務(wù)與關(guān)節(jié)避障任務(wù)，以適應(yīng)工作環(huán)境。現(xiàn)有的示教方式未能結(jié)合離線示教與在線介入，因此無(wú)法適用于需要同時(shí)記錄機(jī)器人末端和關(guān)節(jié)的示教任務(wù)。 2.解決方案 本項(xiàng)成果基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)-觸覺(jué)感知技術(shù)，開(kāi)發(fā)了混合交互接口與人機(jī)互補(bǔ)操作算法，以解決上述痛點(diǎn)問(wèn)題。 ①對(duì)于問(wèn)題一，本項(xiàng)成果提出了自適應(yīng)視覺(jué)控制與零空間阻尼控制的協(xié)作框架：在有限視場(chǎng)、未校正相機(jī)、關(guān)節(jié)奇異的情況下，保證了機(jī)器人在整個(gè)工作空間內(nèi)的全局穩(wěn)定性；在不影響機(jī)器人末端任務(wù)的前提下，允許人類專家隨時(shí)、安全地介入以改變機(jī)器人關(guān)節(jié)姿態(tài)，以應(yīng)對(duì)環(huán)境動(dòng)態(tài)變化或突發(fā)事件，從而實(shí)現(xiàn)了安全與效率并重的人機(jī)協(xié)作方式。 ②對(duì)于問(wèn)題二，本項(xiàng)成果構(gòu)建了增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)-觸覺(jué)感知的混合接口，讓人類專家可以在任務(wù)和冗余聯(lián)合空間進(jìn)行雙手演示，同時(shí)記錄機(jī)器人末端與機(jī)器人關(guān)節(jié)的數(shù)據(jù)。示教軌跡基于DMP方法進(jìn)行參數(shù)化，能夠根據(jù)不同任務(wù)所需的末端位置、關(guān)節(jié)角度、運(yùn)動(dòng)速度進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，在保證末端任務(wù)精度的同時(shí)完成關(guān)節(jié)的避障任務(wù)。 技術(shù)核心： ①基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)-觸覺(jué)感知的混合交互接口; ②用于雙手示教的機(jī)器人軌跡學(xué)習(xí)方法; ③自適應(yīng)全局穩(wěn)定控制算法。 預(yù)期產(chǎn)品：用于人機(jī)互補(bǔ)協(xié)同操作的設(shè)備與軟件 3.合作需求 1)資金需求：本項(xiàng)成果開(kāi)發(fā)的人機(jī)互補(bǔ)協(xié)作平臺(tái)，在硬件與軟件研發(fā)階段需要資金投入，需約250-500萬(wàn)元人民幣； 2)孵化資源：公司研發(fā)所需辦公及研發(fā)場(chǎng)地、實(shí)驗(yàn)室、分析與測(cè)試實(shí)驗(yàn)室等； 3)團(tuán)隊(duì)：協(xié)作平臺(tái)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)、商務(wù)開(kāi)發(fā)與合作團(tuán)隊(duì)、財(cái)務(wù)、法務(wù)等支持團(tuán)隊(duì)； 4)生產(chǎn)制造企業(yè)合作：提供人機(jī)協(xié)同操作的場(chǎng)景與需求，開(kāi)展工廠真實(shí)環(huán)境的測(cè)試與部署； 5)基礎(chǔ)研究合作：與協(xié)作機(jī)器人、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、觸覺(jué)感知方向的國(guó)內(nèi)外基礎(chǔ)研究團(tuán)隊(duì)合作，開(kāi)發(fā)新的交互設(shè)備與算法。

中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)生命科學(xué)與醫(yī)學(xué)部瞿昆教授課題組通過(guò)設(shè)計(jì)一整套分析流程，系統(tǒng)性評(píng)估了16種空間轉(zhuǎn)錄組和單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)整合算法在預(yù)測(cè)基因或細(xì)胞類型空間分布方面的性能。

物流調(diào)度、航班規(guī)劃等復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景中，設(shè)計(jì)方案的評(píng)價(jià)隨著時(shí)間動(dòng)態(tài)改變。這類優(yōu)化問(wèn)題在現(xiàn)實(shí)中廣泛存在并且求解困難。為了推動(dòng)該領(lǐng)域的發(fā)展，亟待提出能反映動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題復(fù)雜特性并且可控的測(cè)試集，從而推動(dòng)動(dòng)態(tài)優(yōu)化算法在現(xiàn)實(shí)問(wèn)題中的應(yīng)用。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發(fā)表了一種生成連續(xù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題的測(cè)試集，同時(shí)對(duì)現(xiàn)有的測(cè)試集進(jìn)行了全面的綜述，并探討了它們?cè)诓东@不同問(wèn)題特征方面的缺點(diǎn)。

1.成果原理：通過(guò)圖像增強(qiáng)算法優(yōu)化惡劣天氣下導(dǎo)盲犬視野，結(jié)合Transformer模型實(shí)現(xiàn)環(huán)境多模態(tài)語(yǔ)音描述，并通過(guò)手機(jī)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控與交互。 2.創(chuàng)新點(diǎn)：惡劣天氣適應(yīng)性（突破傳統(tǒng)導(dǎo)盲設(shè)備在霧霾、雨雪等極端場(chǎng)景的視覺(jué)限制）；多模態(tài)交互(支持語(yǔ)音合成、家人音色定制及實(shí)時(shí)場(chǎng)景描述，兼顧安全性與情感需求)；輕量化設(shè)計(jì)(項(xiàng)圈重量適配犬只行動(dòng)，避免傳統(tǒng)穿戴設(shè)備的負(fù)擔(dān))。 3.應(yīng)用場(chǎng)景：視障人士日常出行、導(dǎo)盲犬訓(xùn)練基地、公共復(fù)雜環(huán)境。 4.應(yīng)用案例：與吉林外國(guó)語(yǔ)大學(xué)、科大訊飛聯(lián)合開(kāi)展技術(shù)驗(yàn)證，完成實(shí)驗(yàn)室原型測(cè)試。 5.成果獲獎(jiǎng)： 2023年“互聯(lián)網(wǎng)+”大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽吉林省銅獎(jiǎng) 2024年“挑戰(zhàn)杯”吉林省大學(xué)生創(chuàng)業(yè)計(jì)劃競(jìng)賽銀獎(jiǎng) 6.成果評(píng)價(jià)：豐富了國(guó)內(nèi)導(dǎo)盲生物輔助設(shè)備研究?jī)?nèi)容，獲吉林省大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽重點(diǎn)支持，技術(shù)專利布局中，市場(chǎng)潛力預(yù)估超800萬(wàn)視障人群需求，助力東北地區(qū)智能裝備產(chǎn)業(yè)升級(jí)與民生福祉提升。

李梢教授團(tuán)隊(duì)針對(duì)我國(guó)胃癌早診率低于10%，胃癌前病變患者的癌變率僅有0.6%/年，胃炎癌轉(zhuǎn)化中西醫(yī)特征不清、防治措施不明的重大難題，創(chuàng)建以“智能早篩-極早診斷-精準(zhǔn)早治”為特色的胃癌極早期中西醫(yī)智能防治體系，顯著提升我國(guó)胃炎癌轉(zhuǎn)化中醫(yī)藥防治水平。

淄博嘉鴻通智能裝備有限公司是一家集實(shí)驗(yàn)室規(guī)劃設(shè)計(jì)與研發(fā)、施工交付、售后維保為一體的科技型中小企業(yè)。 公司專門(mén)為工業(yè)企業(yè)、高等院校、科研院所、醫(yī)療疾控、檢測(cè)機(jī)構(gòu)等各類實(shí)驗(yàn)室提供一站式解決方案。 公司主營(yíng)業(yè)務(wù)包括實(shí)驗(yàn)室家具、送排風(fēng)智能控制系統(tǒng)、集中供氣系統(tǒng)、實(shí)驗(yàn)室尾氣處理系統(tǒng)、易制毒、易制爆、危險(xiǎn)化學(xué)品存儲(chǔ)柜、數(shù)字化安全管理系統(tǒng)、實(shí)驗(yàn)室專用配套系統(tǒng)及校舍家具等。 公司先進(jìn)的設(shè)計(jì)理念、專業(yè)的售后服務(wù)團(tuán)隊(duì)，致力于為廣大科研人員創(chuàng)造健康、安全、環(huán)保、舒適的學(xué)習(xí)工作環(huán)境。 公司創(chuàng)始人從事實(shí)驗(yàn)室行業(yè)10余年，具有豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，參與及主導(dǎo)的科研項(xiàng)目榮獲多項(xiàng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)(4件發(fā)明專利，6件實(shí)用新型專利)榮獲“淄博市重大科技成果三等獎(jiǎng)”、“周村區(qū)職工優(yōu)秀技術(shù)創(chuàng)新成果”、本人所主導(dǎo)的研發(fā)項(xiàng)目榮獲“淄博市重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（市外校城融合）項(xiàng)目”，2022年5月份榮獲“2022年全省工友創(chuàng)業(yè)大賽淄博分賽二等獎(jiǎng)”。 公司榮獲實(shí)驗(yàn)室行業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)2項(xiàng)，2022年9月份成為淄博市周村區(qū)中小企業(yè)商會(huì)會(huì)員單位，2023年3月份榮獲“科技型中小企業(yè)”榮譽(yù)。 公司愿景：爭(zhēng)做國(guó)內(nèi)一流的實(shí)驗(yàn)室行業(yè)綜合服務(wù)商； 企業(yè)使命：助推實(shí)驗(yàn)室行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)與高質(zhì)量發(fā)展，保障科研人員愉悅健康； 企業(yè)價(jià)值觀：誠(chéng)信服務(wù)、質(zhì)量至上；創(chuàng)新發(fā)展、追求卓越； 企業(yè)精神：專注自我提升，專業(yè)服務(wù)客戶；

申請(qǐng)人自2002年8月開(kāi)始在醫(yī)學(xué)低劑量CT圖像成像、處理等方向開(kāi)展學(xué)習(xí)和研究工作，從理論探索和應(yīng)用拓展兩個(gè)方面同時(shí)開(kāi)展科學(xué)研究，先后提出了“基于區(qū)別性稀疏表示的低劑量CT成像”，“基于大尺度平均的低劑量CT圖像后處理”，“基于深度學(xué)習(xí)的低劑量CT成像”等一系列創(chuàng)新算法，其中“基于區(qū)別性稀疏表示的低劑量CT成像”算法已通過(guò)專利形式轉(zhuǎn)讓到國(guó)內(nèi)龍頭大型醫(yī)療設(shè)備商上海聯(lián)影醫(yī)療設(shè)備有限公司，目前已經(jīng)在其即將推出的最新的U780 CT機(jī)上得到了應(yīng)用。

南科大醫(yī)學(xué)院教授張文勇、研究助理教授欒合密等在國(guó)際著名生物信息學(xué)與計(jì)算生物學(xué)期刊Bioinformatics上發(fā)表題為“CPVA: a web-based metabolomic tool for chromatographic peak visualization and annotation”的論文。該研究創(chuàng)新提出了以色譜中心策略算法（CCS）提高基于質(zhì)譜的組學(xué)數(shù)據(jù)質(zhì)量，并搭建了R-Shiny的Web應(yīng)用CPVA，實(shí)現(xiàn)了組學(xué)數(shù)據(jù)在線交互式的處理。該論文提出了色譜中心策略算法（CCS），并開(kāi)發(fā)了在線互動(dòng)工具來(lái)解決該領(lǐng)域普遍存在的問(wèn)題。色譜中心策略是指通過(guò)對(duì)組學(xué)數(shù)據(jù)中提取的色譜峰形狀進(jìn)行數(shù)字化描述，包括對(duì)稱性（Symmetry）、鋸齒度（Jaggedness）、形態(tài)（Modality）、色譜質(zhì)量指數(shù)（MCQ）等，并以在線互動(dòng)的方式直接展示色譜峰的形態(tài)特征。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 BP 算法的嵌入式礦壓檢測(cè)方法法，首先根據(jù)根據(jù)待檢測(cè)區(qū)域的地域情況，采用多個(gè)振弦式壓力傳感器進(jìn)行測(cè)量；然后 ARM7 處理器根據(jù)系統(tǒng)任務(wù)個(gè)數(shù)建立相應(yīng)的進(jìn)程；最后在建立的任務(wù)中打開(kāi)定時(shí)器，輸出一個(gè)固定在某一頻率范圍內(nèi)的脈沖，經(jīng)過(guò)驅(qū)動(dòng)激振電路，產(chǎn)生一個(gè)能對(duì)振弦式壓力傳感器內(nèi)部振弦起振的信號(hào)，同時(shí)使用 ARM7處理器對(duì)振弦式壓力傳感器返回的脈沖信號(hào)進(jìn)行頻率測(cè)量，計(jì)算得到壓力值，最后，利用溫度傳感器采集振弦周?chē)鷧^(qū)域的溫度，采用 BP 算法建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)得到的各組壓力數(shù)據(jù)及采集的溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，并根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型找出壓力隨溫度的變化規(guī)律，對(duì)振弦式傳感器進(jìn)行溫度補(bǔ)償。

本發(fā)明公開(kāi)了一種面向超光譜數(shù)據(jù)庫(kù)的小波去噪算法，屬于超光譜數(shù)據(jù)的處理方法，用于對(duì)帶有噪 聲的超光譜曲線進(jìn)行降噪。本發(fā)明順序包括小波降噪?yún)?shù)選擇、小波降噪。本發(fā)明在小波降噪?yún)?shù)學(xué)習(xí) 過(guò)程中充分考慮了超光譜數(shù)據(jù)庫(kù)中各種物質(zhì)超光譜曲線的特性，快速的選擇適合超光譜數(shù)據(jù)庫(kù)絕大多數(shù) 光譜曲線的小波降噪?yún)?shù)，然后使用選擇得到的參數(shù)對(duì)測(cè)量到的超光譜曲線進(jìn)行降噪。該方法能快速的 針對(duì)各種不同應(yīng)用場(chǎng)景的超光譜數(shù)據(jù)庫(kù)選擇與之適應(yīng)小波降噪?yún)?shù)，提高了降噪的效果，提高光譜匹配 的準(zhǔn)確率。