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基于人工智能的新型疫苗及治療性大分子開發(fā)
1. 痛點問題
本項成果涉及新型疫苗的設計與應用，具體涉及生物大分子藥物及疫苗的研發(fā)過程中的抗原精準設計。
2. 解決方案
基于AI的大分子藥物及疫苗抗原設計。
清華大學
2024-09-24
面向大型燃煤機組全工況靈活智能運行的協調控制策略
高效利用大型燃煤火電機組的靈活深度調峰優(yōu)越性促進更大規(guī)模可再生能源電力消納對構建我國新型電力系統(tǒng)具有重要積極影響。準確掌握燃煤機組頻繁變化的調峰過程動態(tài)特性是設計高性能協調控制方案的前提條件。因此，本成果推出面向燃煤機組實際發(fā)電過程的智能抗擾控制關鍵技術及其控制器參數在線優(yōu)化機制。
創(chuàng)新點
隨著頻繁大范圍調峰已成為大型火電機組的常態(tài)化運行趨勢，本成果設計了一種兼顧機組發(fā)電成本及碳排放量的全工況智能抗擾控制策略。通過有機融合誤差自抗擾控制器與快速鴿群優(yōu)化器，機組實現了對電網負荷指令的迅速響應。
華北電力大學
2025-03-26
溫室環(huán)境智能控制與智能管理系統(tǒng)（產品）
成果簡介：本系統(tǒng)包括溫室栽培優(yōu)化模型動態(tài)仿真、專家系統(tǒng)集成與智能控 制算法設計等三部分內容。系統(tǒng)采用了基于知識的智能解決方案，系統(tǒng)的三 個部分緊緊圍繞專家知識與智能，不僅構成統(tǒng)一的整體又能分別獨立運行。 系統(tǒng)以大量的實驗數據和專家經驗為基礎，采用智能控制方法、智能推理方 法和多媒體技術，能提供病蟲害在線預報，為溫室環(huán)境控制提供最佳環(huán)境條件，并能對溫室環(huán)境和作物生長過程進行仿真和預測。 項目來源：科技部“十五”重點攻關項目“溫室環(huán)境智能控制關鍵技
北京理工大學
2021-04-14
高級智能嬰兒模型、高智能嬰兒模擬人
XM-YE8新生兒黃疸模擬人（嬰兒黃疸護理模型）
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功能特點：
■ XM-YE8新生兒黃疸模擬人(嬰兒黃疸護理模型)采用高分子材料制成，質感逼真。
■ 模型具有皮膚和鞏膜黃染等特征，可辨別輕重黃疸程度。
■ 可進行嬰兒基礎護理操作訓練：
· 練習嬰兒常規(guī)體格檢查法，可測量體重、胸圍、腹圍、頭圍。
· 嬰兒抱持、包裹、換尿布。
· 擦浴、清潔五官、皮膚護理等。
■ 可反復進行練習。
上海欣曼科教設備有限公司
2021-08-23
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一種基于自然共享最近鄰居搜索的發(fā)現簇和離群點的算法
本發(fā)明屬于數據挖掘領域，尤其是涉及一種基于自然共享最近鄰居搜索的發(fā)現簇和離群點的算法。其特征在于，首先對數據集進行自然最近鄰居搜索，當發(fā)現數據集中沒有共享最近鄰居的點的數量不再變化時搜索結束，得到搜索最近鄰個數n；根據提出的自然共享鄰居定義，計算每個對象在n近鄰下得到的自然共享最近鄰居關系；然后基于共享最近鄰的自然鄰居搜索算法確定了每個對象的自然共享最近鄰域關系，根據該自然共享最近鄰居關系，對數據進行聚類和離群點判別。本發(fā)明的算法中提出一種新的共享最近鄰居關系和自然鄰居搜索終止條件，解決了現有算法因為自然鄰居關系定義不夠嚴密及搜索條件不夠科學而引起的聚類效果不好和離群點檢測精度不高的問題。
中國農業(yè)大學
2021-04-11
一種基于改進二維經驗模態(tài)分解算法的圖像去噪方法
本發(fā)明公開了一種基于改進二維經驗模態(tài)分解算法的圖像去噪方法,首先，將待去噪圖像經傳統(tǒng)BEMD算法進行自適應分解得到各階IMF后，對各個IMF的概率密度函數與待去噪圖像概率密度函數之間的相似性進行測量，其次，根據相似性測量值區(qū)分出噪聲主導模態(tài)函數與信號主導模態(tài)函數的邊界索引值,然后，使用小波去噪算法對噪聲主導模態(tài)函數進行降噪處理得到實際的圖像噪聲，接著，重構出與原圖像具有相同信噪比的多幅圖像后對其累加求平均、實現將噪聲壓縮到低階IMF中，最后，使用BEMD?DT對該平均圖像進行去噪處理。通過本發(fā)明方法對圖像進行去噪，取得效果均好于小波降噪以及傳統(tǒng)BEMD等降噪方法的去噪效果。
東南大學
2021-04-11
一種基于視覺顏色理論和同質抑制的輪廓與邊界檢測算法
一種基于視覺顏色理論和同質抑制的輪廓與邊界檢測方法，屬于計算機視覺和模式識別的交叉領域，旨在從復雜的自然場景中提取目標的輪廓和邊界。本發(fā)明通過研究人眼視覺信息處理機制，對視覺通路各級神經元的感受野建立數學模型，同時利用非經典感受野的調制作用來抑制紋理邊緣，從而突顯輪廓和邊界
華中科技大學
2021-04-10
一種基于遺傳算法的異構 CAD 模型數據交換的系統(tǒng)及方法
本發(fā)明公開了一種基于遺傳算法的異構 CAD 模型數據交換的系統(tǒng)及方法，本發(fā)明的異構 CAD 模型數 據交換的系統(tǒng)包括二個部分:源端 CAD 系統(tǒng)和目標端 CAD 系統(tǒng)。同時，將異構 CAD 模型數據交換分為兩 層:3D 特征參數層和 2D 草圖參數層。在 3D 特征參數層，采用了直接特征映射和間接特征映射的方法實現 特征數據的交換。在 2D 草圖參數層，采用直接元素映射、間接元素映射及樣條映射。將 2D 草圖參數層中 樣條映射問題轉換為樣條擬合問題。創(chuàng)新性的將遺傳算法引入到異構 CAD 數據交換領域。在遺傳算法個體 的適應度計算中，引入了 Hausdroffdistance。本發(fā)明可以用于復雜模型的異構 CAD 數據交換，交換之后的 目標模型，不僅與原始模型具有極高的相似度，而且保留了原始模型的參數化特征信息。
武漢大學
2021-04-13
城市道路交通信號協調控制算法的優(yōu)化研究與應用
本項成果對傳統(tǒng)的協調控制算法進行了優(yōu)化研究，可以使城市道路綠波帶控制的效果得到改善，使交叉口通行效率獲得提升。仿真表明，本項成果的應用可以使延誤減小10%~20%。
揚州大學
2021-04-14
一種基于和聲搜索算法的無線傳感器網絡分簇路由方法
本發(fā)明公開了一種基于和聲搜索算法的無線傳感器網絡分簇路 由方法，包括:(1)全局信息的傳遞和匯聚，獲得全局信息，并將其傳 遞到匯聚節(jié)點;(2)匯聚節(jié)點通過全局信息對整個傳感器網絡進行網絡 分簇路由的優(yōu)化計算與配置;(3)普通傳感器節(jié)點監(jiān)測采集和處理應用 信息，將其處理成數據包，轉發(fā)到簇頭節(jié)點，簇頭節(jié)點進行數據融合， 并向下一跳簇頭節(jié)點發(fā)送數據包;(4)下一跳簇頭節(jié)點接收到數據包后， 將自身剩余能量信息加入到數據包中，并按照數據包中的最優(yōu)路由， 繼續(xù)向下一跳簇頭節(jié)點轉發(fā)數據包。本發(fā)明的方法解決了無線傳
華中科技大學
2021-04-14