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本成果提出的基于超像素樣本擴充的空譜全卷積高光譜圖像分類方法有效的利用高光譜圖像的超像素分割結果指導偽樣本擴充增加了訓練集樣本數量，解決了高光譜圖像有標記樣本的稀缺問題，同時空譜的全卷積分類網絡也充分利用了多尺度的空間特征和光譜特征實現了較高的分類精度。 成果非涉密，專利申請已經提交。 實驗采用反射光學系統成像光譜儀（ROSIS）傳感器獲取意大利北部帕維亞大學（Pavia  University）的高光譜圖像數據。該數據集由 103 個光譜帶組成，共 610×340 像素，光譜覆蓋范圍從 430nm 到 860nm，空間分辨率為 1.3m。該數據集一共含有 9 個類別的 42776個有標記樣本，選取每類 30 個有標記樣本作為訓練集，其余作為測試集。 由下表可以看出，在每類選取 30 個樣本的情況下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 數 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表證明了使用了偽標簽樣本擴充的空譜全卷積網絡的本方法在小樣本情況下每個類的分類準確性均優于 DFFN 和 CNN，達到了較好的分類效果。 表 1 PaviaU 數據集上對比實驗結果

該成果提出了一種基于空譜差分輔助核聯合稀疏表示分類的高光譜圖像分類方法。本章方法的主要創新性在于：1）能夠將光譜的差分輔助信息和原光譜特征信息有效結合。2）能夠考慮不同光譜屬性間的高階空間相關信息。3）原空譜和差分空譜核特征字典的信息通過具有混合正則的核聯合稀疏表示分類方法得到充分利用。通過在真實高光譜圖像數據上的實驗表明，該成果提出的方法能夠有效地提高高光譜遙感圖像的分類效果。 主要技術指標 不同數據集下的訓練樣本與測試樣本數參閱表 1. 在該訓練樣本集數量下的分類結果表現參見表 2. 相比于傳統分類器 SVM，OA 提高了約 20%；相比于 SOMP，OA 提高了約20%。 該成果無需使用 GPU 資源在保證精度的同時有效提升了分類的精度和效果，同時在較少訓練樣本條件下仍能得到較好的分類精度和分類效果。 表 1. 不同數據集下的訓練樣本選取數量 表 2. PaviaU 大學數據下不同方法的正確率比較

本發明公開了一種基于信道角度域信息的分布式空時預編碼傳輸方法，其關鍵是接收端把通過信道估計得到的信道角度域信息，包括平均入射角、角度擴展和歸一化接收天線距離，反饋給發射端，收到反饋信息后，發射端首先構建出信道的統計信息，包括均值和相關矩陣，然后利用這些信息設計最佳的預編碼矩陣，對預先設計好的空時碼字進行預處理。這種基于信道角度域信息的分布式空時預編碼傳輸方法一方面可以得到更加精確的信道統計信息，另一方面可以進一步減少所需的反饋量。

微型飛行器小體積、輕質量、高機動，能夠在狹小空間執行拍照、探測和運輸等特種任務，在國民經濟領域擁有廣泛應用前景。然而，此類飛行器普遍存在飛行時間短的痛點問題，尤其當重量小于10克時，其飛行時間一般不超過10分鐘。這是因為目前微型飛行器的發動機驅動部件一般采用傳統的電磁電機，而電磁電機在微型化后轉速高、發熱大，能量轉化效率急劇下降，甚至降到10%以下。微型電磁電機效率下降后，如果采用供電方便的自然太陽光作為能量來源，受限于太陽能電池的面積，很難滿足飛行需求。 為了解決上述難題，北航科研團隊從微型發動機的原理方面尋求突破，提出一種新的靜電驅動方案，研制出了在微小尺寸下轉速低、發熱小、效率高的微型靜電電機，并首次實現了微型飛行器在純自然光供能下的起飛和持續飛行，在微型飛行器的發展進程中具有里程碑意義。 該飛行器主要由靜電發動機和超輕質高壓電源組成，具備低功耗（0.568瓦）和高升力（30.7克每瓦）優勢，首次實現了微型飛行器在純自然光供能下的起飛和持續飛行。 靜電發動機的核心是靜電電機，它是一種依靠靜子和轉子間的庫侖力來產生連續旋轉運動的新型微型電機，具備結構簡單和無需繞組的優勢，其高電壓（千伏級）、低電流（微安級）的工作特性也使其在工作過程中發熱少且無明顯紅外特征。相比傳統電磁電機，靜電電機表現出了顛覆式的效率和功耗特性，在小質量（5克以內）情況下，其能量轉化效率可達傳統電磁電機的10倍以上，產生相同升力所需功耗僅為電磁電機的1/10以內，因此即便采用小尺寸太陽能電池，也可以為微型飛行器提供飛行所需功率。 電機雖然效率高、功耗低，但仍需要千伏級高壓電流來驅動，然而傳統高壓電源由于體積和重量過大，無法搭載在微型飛行器上。因此團隊還針對飛行應用場景，研制了千伏級超輕質高壓電源，主要包括太陽能電池和升壓電路兩部分，其中升壓電路可以在1.21克的重量下，將太陽能（或鋰電池）輸入的低壓直流電，轉換為4 - 9千伏的高壓直流電，相比美國斯坦福大學研發的同類技術升壓比提高了92%。 在微型靜電電機和超輕質高壓電源的助力下，本項目研發出的飛行器整機僅有巴掌大?。ㄒ碚?0厘米），重量比一張A4紙還輕（4.21克），尺寸和重量分別是此前世界最小、最輕太陽能飛行器的1/10和1/600。更進一步，團隊還提出一款翼展8毫米，質量9毫克的超微型靜電飛行器，飛行功耗不到1毫瓦，展示了靜電電機在飛行器進一步微型化中的巨大潛力。

項目簡介 該機將切流脫粒和縱軸流復脫分離裝置有機結合，形成先易后難的順序脫粒，實現 了高脫凈率和低破碎率、脫出物雜余少，作業順暢、無堵塞；研發的清選仿生不粘篩有 效解決了潮濕油菜脫出物在篩面粘篩堵孔的難題，提高了機器的清選性能；提出了基于 灰色預測自適應模糊控制的聯合收獲機作業速度多信息融合控制算法，開發了油菜聯合 收獲機作業速度智能控制裝置。整機作業性能好、效率高，操縱方便。經鑒定，該機的 主要技術指標達到國際先進

簡介：本發明公開了一種關于水下螺旋槳梢渦空化的數值預報方法，屬于螺旋槳優化設計領域。一種關于水下螺旋槳梢渦空化的數值預報方法，包括以下步驟：(a)基本網格確定；(b)精細網格確定；(c)最優網格確定；(d)利用最優網格預報所需工況條件下的梢渦空化。本發明針對螺旋槳梢渦空化進行數值預報；通過與相關實驗結果對比，本發明較為有效地預報了E779A型螺旋槳在幾種不同工況下的梢渦空化，因此，本發明對螺旋槳設計中空化性能的預測與評估具有重要作用，可有效減少設計成本和設計周期，其應用前景非常好。

農田信息的快速準確獲取與精準管理是實現化肥和農藥減施增效的重要途徑。該成果針對農作物生長環境及不同生長階段水分、養分和病蟲害等關鍵信息難以適時、全域、準確獲取的瓶頸問題，在國家及省部級項目的資助下，攻克了"地-空-星"多尺度信息快速獲取與融合及肥水藥精準管理關鍵技術。

通過滾壓振動磨制備納米鋅粉顆粒、氮化硼納米片，以碳膜為骨架制成鋅空電池的柔性薄膜電極;制備出四氧化三鈷納米花顆粒作為催化劑，設計開發了一 維納米花顆粒/二維氮化硼納米片/碳納米管三維網狀結構復合的多維復合多孔 空氣電極結構。

農作物生長環境及不同生長階段水分、養分和病蟲害等關鍵信息難以適時、全域、快速準確獲取，地面定點測試、無人機低空監測和衛星大面積遙感的地－空－星三位一體多源信息獲取與融合技術體系，充分發揮了地面定位涓星的靈活精確、無人機檢測主動快速、衛星遙感高效面廣等綜合優勢，滿足了全周期、全天候、大面積、低成本信息獲取與肥水藥精準管理要求，在農業生產中具有重要意義。傳統農田信息的地面點測量效率低、成本高，無人機監測載荷小、作業面積有限，衛星遙感分辨率低、受周期性和云霧影響，單一檢測手段難以滿足精準生產管理要求。 浙大團隊研發了農田定點信息地面車載動態快速獲取技術與裝備、田塊尺度作物信息無人機低空遙感高效獲取技術與裝備、區域尺度農田信息衛星遙感解析和多源融合技術與系統，解決了地面實測信息、無人機低空感知與衛星遙感信息的時空融合難題，在省域土壤缺水量與墑情預測、?。校h三級耕地地力管理與測士配方施肥、田塊肥水藥精準管理進行了廣泛應用。 該成果總體達到了國際同類研究先進水平，其中在多尺度農田信息快速獲取與融合技術、無人機變量噴藥作業技術及肥水藥一體化變頻控制和噴施技術等方面處于國際領先水平。 近三年在全國20多個省市（區）推廣應用，累計綜合效益13.7億元，社會、經濟和生態效益顯著。

授權發明專利。本發明屬于法醫遺傳學領域，具體涉及一種用于法醫個體識別和親緣關系鑒定的基于Y染色體SNP遺傳標記的法醫學復合檢測試劑盒。本發明要解決的技術問題是實現利用Y染色體SNP遺傳標記對人類生物學檢材進行法醫學親緣關系鑒定和個人識別。本發明解決該技術問題的方案是提供一種基于Y染色體SNP遺傳標記的法醫學復合檢測試劑盒，由分離包裝的復合擴增引物混合物、多重單堿基延伸反應引物混合物、等位基因分型標準物混合物、復合擴增反應混合液和單堿基延伸反應混合液構成。本發明試劑盒可用于法醫學常見的降解檢材的檢測。