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農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)結(jié)合了最先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、傳感器、自動(dòng)控制等技術(shù)，在瀏覽器或手機(jī)客戶(hù)端實(shí)時(shí)顯示大棚、大田、溫室、茶園等溫度、濕度、PH值、光強(qiáng)度、CO2含量，或作為自動(dòng)控制的參變量參與到自動(dòng)控制中，保證農(nóng)作物有一個(gè)良好的、適宜的生長(zhǎng)環(huán)境。 平臺(tái)架構(gòu)： 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)可分為三層：感知層、傳輸層和應(yīng)用層。 感知層：采用各種傳感器，如溫濕度傳感器、光照傳感器、二氧化碳傳感器、風(fēng)向傳感器、風(fēng)速傳感器、雨量傳感器、土壤溫濕度傳感器等來(lái)獲取植物的各類(lèi)信息。 傳輸層：由各種網(wǎng)絡(luò)，包括互聯(lián)網(wǎng)、廣電網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)和云計(jì)算平臺(tái)等組成，負(fù)責(zé)傳遞和處理感知層獲取的信息，能將溫度、濕度、PH值、光強(qiáng)度、CO2數(shù)據(jù)遠(yuǎn)傳到云端數(shù)據(jù)服務(wù)器中，也可以將數(shù)據(jù)進(jìn)行本地存儲(chǔ)，具有遠(yuǎn)程查詢(xún)，斷點(diǎn)續(xù)傳的特點(diǎn)，確保系統(tǒng)的數(shù)據(jù)完整性。 應(yīng)用層：物聯(lián)網(wǎng)和用戶(hù)的接口，它與行業(yè)需求相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的智能應(yīng)用。平臺(tái)可靈活配置實(shí)時(shí)畫(huà)面，展現(xiàn)趨勢(shì)圖、報(bào)表、告警等，如溫濕度、光照參數(shù)等，收集每個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行存儲(chǔ)和管理實(shí)現(xiàn)整個(gè)測(cè)試點(diǎn)的信息動(dòng)態(tài)顯示，并根據(jù)各類(lèi)信息進(jìn)行自動(dòng)灌溉、施肥、噴藥、降溫補(bǔ)光等控制。對(duì)異常信息進(jìn)行自動(dòng)報(bào)警。 平臺(tái)監(jiān)測(cè)功能（以茶樹(shù)為例）： （1）PH值監(jiān)測(cè) 茶樹(shù)是喜酸性土壤的作物，它只能在酸性土壤中才能生存，要求土壤PH值在4~6.5之間，以4.5~5.5之間最適合茶樹(shù)生長(zhǎng)。當(dāng)酸度不在正常范圍時(shí)，可通過(guò)施肥改變土壤酸堿性； （2）水分監(jiān)測(cè) 茶樹(shù)要求土壤相對(duì)含水量在60%~90%之間，以70%~80%為宜，保證茶樹(shù)水分的補(bǔ)給，滿(mǎn)足生長(zhǎng)要求； （3）濕度監(jiān)測(cè) 茶樹(shù)生長(zhǎng)的相對(duì)濕度以80%~0%為宜，在空氣濕度較高，土壤水分適當(dāng)?shù)那闆r下，新葉的持嫩性強(qiáng)，葉質(zhì)柔軟，葉面富有光澤，角膜層薄，品質(zhì)更加精良； （4）雨量監(jiān)測(cè) 茶樹(shù)雖喜潮濕，但也不能長(zhǎng)期積水，茶樹(shù)最適合的年降水量在1500mm左右。茶園中應(yīng)設(shè)排水溝和滴灌裝置，一旦雨量超出正常范圍，可及時(shí)采取措施； （5）溫度監(jiān)測(cè) 茶葉最適合的溫度是15~35℃。10℃以下生長(zhǎng)緩慢或停止；10℃左右開(kāi)始發(fā)芽；35℃以上嫩葉灼傷，生長(zhǎng)受限；-13℃，茶樹(shù)凍枯甚至死亡； （6）光照監(jiān)測(cè) 茶樹(shù)耐陰，但也需要一定光照使其產(chǎn)生營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)，根據(jù)光照分析葉片光合作用效率，避免在茶樹(shù)適合生長(zhǎng)的光照條件下采摘，避開(kāi)生長(zhǎng)期，完成采摘工作； （7）害蟲(chóng)監(jiān)測(cè) 病蟲(chóng)害發(fā)生，是導(dǎo)致茶葉欠收和品質(zhì)影響的重大因素，同時(shí)也是茶農(nóng)使用農(nóng)藥，導(dǎo)致農(nóng)藥殘留超標(biāo)的罪魁禍?zhǔn)?。?duì)病蟲(chóng)害進(jìn)行監(jiān)測(cè)和防治，采用科學(xué)防治技術(shù)，不僅可以保證茶園的生態(tài)環(huán)境，更能保證茶葉質(zhì)量； （8）數(shù)據(jù)分析 通過(guò)茶園安裝的監(jiān)測(cè)裝置將茶樹(shù)生長(zhǎng)的環(huán)境實(shí)時(shí)傳輸?shù)胶笈_(tái)管理中心，對(duì)所有采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析識(shí)別； （9）數(shù)據(jù)推送 后臺(tái)對(duì)茶園采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析后，當(dāng)某一數(shù)值超出設(shè)定范圍時(shí)，后臺(tái)管理中心會(huì)向茶農(nóng)發(fā)送報(bào)警信息提示茶農(nóng)； （10）自動(dòng)控制 后臺(tái)管理中心監(jiān)控到茶樹(shù)的土壤水分或者濕度等數(shù)值偏離適合茶樹(shù)生長(zhǎng)的范圍時(shí)，自動(dòng)控制系統(tǒng)會(huì)打開(kāi)茶園相應(yīng)的水閥實(shí)施噴灌或者滴灌，當(dāng)達(dá)到適應(yīng)值時(shí)自動(dòng)關(guān)閉水閥。

1.?? 信息展示與傳遞：視頻、相冊(cè)、通知等即時(shí)和定時(shí)推送，支持校內(nèi)終端統(tǒng)一管理 2.?? 校園展示：校園視頻、校園相冊(cè)、校園通知、校園新聞 3.?? 班級(jí)功能：地理位置信息、班級(jí)格言、天氣預(yù)報(bào)、班級(jí)相冊(cè)、班級(jí)通知、班級(jí)說(shuō)說(shuō)、個(gè)人提醒 4.?? 走班考勤：結(jié)合高考改革和走班制，與智能一卡通和排課系統(tǒng)對(duì)接，完成班級(jí)走班考勤 5.?? 擴(kuò)展板塊：學(xué)校個(gè)性化應(yīng)用板塊，支持學(xué)校校園子系統(tǒng)對(duì)接 6.?? 個(gè)人中心：包含家庭留言、個(gè)人課程表、一卡通、圖書(shū)管理等其他校園需要身份認(rèn)證的個(gè)性化應(yīng)用 7.?? 物聯(lián)管理及二維碼擴(kuò)展功能：通過(guò)與智能硬件配合，完成班級(jí)電子設(shè)備場(chǎng)景化等管理，并支持教師手機(jī)端同步管理及設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控

頂部根據(jù)化學(xué)品類(lèi)別可選配過(guò)濾模塊系統(tǒng)高效物聯(lián)網(wǎng)功能，讓監(jiān)管更簡(jiǎn)單便捷無(wú)需消耗空調(diào)能耗，高效節(jié)省能源，廢氣不外排，新型環(huán)保移動(dòng)方便，就近存儲(chǔ)，方便存取，提高工作效率

南開(kāi)大學(xué)科研人員在“氫鍵吸附劑的合成、結(jié)構(gòu)和吸附性能研究”中，合成出了3類(lèi)氫鍵吸附樹(shù)脂，包括ADS-15,ADS-17,ADS-F8等高分子吸附劑。這些吸附劑在結(jié)構(gòu)和性能上突破了以二乙烯苯為主要原料的普通吸附樹(shù)脂的框框，對(duì)中藥主要成分黃酮類(lèi)、生物堿類(lèi)、酯類(lèi)、皂甙類(lèi)等以氫鍵吸附機(jī)理進(jìn)行提取分離，具有較高的吸附量和選擇性，可得到中藥有效成分含量較高的提取物，并且提取工藝簡(jiǎn)單、生產(chǎn)成本較低，能夠適應(yīng)許多中藥成分提取的要求。如人參、絞股藍(lán)、三七、銀杏葉、山楂、葛根、苦蕎、沙棘、芍藥、穿心蓮、喜樹(shù)果、梔子、黃連、三棵針、黃芩等有效成分的提取都已形成較成熟的工藝，部分已用于實(shí)際生產(chǎn)，取得了很好的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

其他成果/n以大宗養(yǎng)殖淡水魚(yú)為原料提取磷脂的技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種從鰱魚(yú)魚(yú)頭中提取磷脂的方法及其產(chǎn)品，其步驟包括：1)將洗凈的鰱魚(yú)魚(yú)頭剁碎成1～2cm見(jiàn)方的魚(yú)頭碎塊；2)將魚(yú)頭碎塊與體積分?jǐn)?shù)為95％的乙醇按照質(zhì)量體積比1：10～1：20混合，得到待處理物；3)將待處理物在閃式提取裝置內(nèi)進(jìn)行魚(yú)頭碎塊的高速破碎，得到漿液；4)將漿液進(jìn)行過(guò)濾，得到乙醇提取液；5)將乙醇提取液除去乙醇，再與丙酮按照質(zhì)量體積比1：5～1：10進(jìn)行攪拌混合，離心后移去丙酮上清液并脫除殘留丙酮后即為成品。本發(fā)明通過(guò)極為簡(jiǎn)易的工藝過(guò)程，只使用非常易得且對(duì)提取成分無(wú)害的提取液，并配合高效的過(guò)程控制，即可實(shí)現(xiàn)鰱魚(yú)魚(yú)頭中磷脂的高效提取。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種視頻圖像中提取前景的方法及裝置，所述方法包括：利用根據(jù)預(yù)設(shè)數(shù)量的背景幀圖像建立的高斯模型消除有前景進(jìn)入的視頻幀圖像的背景，獲得消除背景后的視頻幀圖像；根據(jù)所述消除背景后的視頻幀圖像的信息和所述預(yù)設(shè)數(shù)量的背景幀圖像的信息，生成預(yù)先訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入?yún)?shù)的值；根據(jù)所述輸入?yún)?shù)的值以及所述訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型生成相應(yīng)的輸出值；根據(jù)所述消除背景后的視頻幀圖像的信息和所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出值的關(guān)系，檢測(cè)出所述消除背景后的視頻幀圖像包含的陰影點(diǎn)和光照噪聲點(diǎn)。

一種基于矢量數(shù)據(jù)的 SAR 影像道路損毀信息提取方法，根據(jù)災(zāi)后的 SAR 影像的范圍，獲取對(duì)應(yīng)區(qū) 域的矢量數(shù)據(jù);將矢量數(shù)據(jù)投影到 SAR 影像的坐標(biāo)系之后，將矢量數(shù)據(jù)配準(zhǔn)到 SAR 影像上;提取 SAR 影像的疑似道路損毀區(qū)，包括利用道路檢測(cè)算子進(jìn)行線檢測(cè)，將道路寬度信息與道路矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行形狀 水平集分割，融合得到疑似道路損毀區(qū);建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)疑似道路損毀區(qū)進(jìn)行進(jìn)一步判斷，提取 出道路損毀信息。本發(fā)明利用矢量數(shù)據(jù)作為先驗(yàn)信息，輔助 SAR 影像道路變化檢測(cè)，檢測(cè)率高;提出 的線檢測(cè)與形狀水平集相結(jié)合的方法能夠很好的提取斷裂區(qū)，漏檢率低;建立的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型能夠有 效的剔除干擾信息，減少道路損毀提取的虛警。

研發(fā)階段/n內(nèi)容簡(jiǎn)介：近幾年來(lái)的研究表明，番茄紅素和胡蘿卜素一樣，是防腐治病的重要功能因子，目前普遍認(rèn)為，番茄紅素的作用機(jī)理主要有以下幾個(gè)方面：（1）作為強(qiáng)抗氧化劑，猝滅單線態(tài)氧和清除自由基，防止脂蛋白和DNA受到氧化破壞，從而預(yù)防癌癥的發(fā)生，抑制LDL膽固醇氧化產(chǎn)物的形成，預(yù)防冠心病的發(fā)生。（2）促進(jìn)細(xì)胞間正常結(jié)合，當(dāng)細(xì)胞發(fā)生癌變時(shí)，細(xì)胞間的結(jié)合會(huì)變?nèi)?，而番茄紅素能促進(jìn)具有維持細(xì)胞間正常結(jié)合的蛋白質(zhì)的合成。（3）抑制癌細(xì)胞轉(zhuǎn)移增殖因子的遺傳表達(dá)。（4）抑制癌細(xì)胞轉(zhuǎn)移增殖因子的作用，如抑制胰島素生長(zhǎng)

研發(fā)階段/n本發(fā)明涉及一種提取棉籽蛋白的方法，包括：(1)將棉籽粕粉碎；(2)超聲波處理棉籽粕；(3)提取棉鈴蟲(chóng)活性酶；(4)棉籽粕酶解；(5)升溫滅酶，然后離心分離，得到上清液和濾渣；(6)將濾渣再加水洗，水洗液與步驟(5)中得到的上清液合并；(7)將合并后的上清液經(jīng)微濾膜除雜、納濾膜濃縮、干燥后即得到粉狀棉籽蛋白。本發(fā)明的方法使得棉籽蛋白的生產(chǎn)具有較高的提取率，而且產(chǎn)品具有較強(qiáng)的功能活性，同時(shí)解決了現(xiàn)有生物酶解工藝方案需高價(jià)購(gòu)買(mǎi)蛋白酶，造成生產(chǎn)成本偏高的問(wèn)題。

本發(fā)明公開(kāi)了少通道腦機(jī)接口EEG信號(hào)的特征提取方法，尤其涉及用于腦機(jī)接口的信號(hào)處理方法，屬于認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)、信息處理相交叉的技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)基于sin波輔助信號(hào)的多變量經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸鈱⑸偻ǖ繣EG信號(hào)擴(kuò)容至多通道，通過(guò)將多通道合成信號(hào)映射在多維球體上以獲取投影極限值瞬時(shí)時(shí)刻及其對(duì)應(yīng)的通道信號(hào)，由投影極限瞬時(shí)時(shí)刻及其對(duì)應(yīng)的通道信號(hào)確定多通道合成信號(hào)局域均值，以多通道合成信號(hào)及其局域均值的差值為固有模態(tài)函數(shù)，經(jīng)過(guò)多次迭代計(jì)算獲得多個(gè)固有模態(tài)函數(shù)。本發(fā)明提出的基于sin波輔助信號(hào)的多變量經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸庥行Э?