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針對(duì)大規(guī)模的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，在理論上研究網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間協(xié)同規(guī)則，研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與系統(tǒng)性能之間的關(guān)系，構(gòu)建實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)最優(yōu)化的分布式算法。其應(yīng)用主要包括大規(guī)模移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中信道資源的最優(yōu)分配問題、通信基站的最優(yōu)覆蓋問題等。

項(xiàng)目背景：近年來，我國自動(dòng)售貨機(jī)蓬勃發(fā)展的最佳時(shí) 期已經(jīng)到來，從零售行業(yè)的視角來看，隨著線上流量紅利的 衰退，線下流量的價(jià)值越來越突出，但線下門店業(yè)態(tài)也面臨 著高昂的人力成本和租金成本壓力。而智能化升級(jí)引入自動(dòng) 售貨機(jī)，通過網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)移動(dòng)支付功能以及貨物管理功能，使 得自動(dòng)售貨機(jī)運(yùn)營效率得以提升，業(yè)務(wù)模式上也有了無限的 想象空間。隨著移動(dòng)支付的興起，國內(nèi)自動(dòng)售貨機(jī)市場近幾 年可謂遍地開花，發(fā)展迅猛。近些年自動(dòng)售貨機(jī)行業(yè)一直朝 著低成本、多功能、更便利、售貨廣的方向發(fā)現(xiàn)。所以一款 造價(jià)低、性能穩(wěn)定，運(yùn)營簡單，購物便利，售賣商品范圍廣 闊的機(jī)器越來越受到運(yùn)營商的青睞。目前智能視覺柜采用靜 態(tài)識(shí)別系統(tǒng)將非常好的滿足上述條件，將來的發(fā)展?jié)摿?大。目前消費(fèi)者掃碼后開門，取走商品后，關(guān)門，通過錄制 取走商品的視頻進(jìn)行解析消費(fèi)者取走的什么商品，從后進(jìn)行 自動(dòng)結(jié)算流程。核心技術(shù)是視覺識(shí)別，能通過人工智能 AI 進(jìn)行識(shí)別商品類別及數(shù)量。 所需技術(shù)需求簡要描述：掃碼開門，采集視頻或圖片， 關(guān)門后通過算法自動(dòng)識(shí)別消費(fèi)者購買的商品明細(xì)，目前算法 準(zhǔn)確度只有 90%，尚需突破。希望能基于視頻、圖像等媒體 資源，針對(duì)工廠質(zhì)檢、智能識(shí)別商品明細(xì)、智能補(bǔ)貨統(tǒng)計(jì)等 場景，提供整體 AI 算法解決方案，全面提升智能售貨機(jī)開 門取貨自動(dòng)識(shí)別商品的準(zhǔn)確率達(dá)到 100%，帶來更便捷的購物體驗(yàn)。  對(duì)技術(shù)提供方的要求:1.具有成功的自動(dòng)化控制實(shí)施案 例，承擔(dān)過國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目。2.熟悉產(chǎn)品結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)， 熟悉產(chǎn)品信息化、自動(dòng)化設(shè)計(jì)。3.具有工學(xué)博士學(xué)位或高級(jí) 工程師職稱，技術(shù)方案成熟可靠穩(wěn)定有創(chuàng)新思維，不涉及知 識(shí)產(chǎn)權(quán)侵犯。 

現(xiàn)階段所設(shè)計(jì)的存算一體器件單元結(jié)構(gòu)如圖 1 所示： 器件的基本結(jié)構(gòu)由波導(dǎo)和功能層（由下到上分為加熱層、電極層、保護(hù)層、相變材料（硫系化合物）層）所構(gòu)成。擬通過在當(dāng)前流行的絕緣層上硅(SOI)光子平臺(tái)上集成四氮化三硅光波導(dǎo)的方式實(shí)現(xiàn)器件的光學(xué)讀取功能，即在非常厚的硅襯底層上生長一層絕緣層二氧化硅和波導(dǎo)層，然后在基片上通過光刻、顯影、刻蝕等工藝制備四氮化三硅波導(dǎo)。功能層主要用于實(shí)現(xiàn)器件的電學(xué)寫入功能。加熱器層的主要用途是與相變材料層形成電接觸，通過較小的接觸面積使接觸處的熱量集中，從而可以在較小的電壓或電流下使相變材料發(fā)生相變。因此需要加熱器層具備較好的導(dǎo)熱和導(dǎo)電性能，同時(shí)在近 C 波段具有較低的光損耗，可采用石墨烯。電極層可用于提供相變材料器件單元所需要的編程電脈沖。當(dāng)前擬采用硒摻雜的相變材料合金（如 GSST）作為器件的核心功能層的相變材料。該材料在通信/非通信波段顯示了極低的光損耗和更高的品質(zhì)因數(shù)，且相變前后在通信 C 波段具有足夠大的光學(xué)常數(shù)反差，可在更惡劣的高溫環(huán)境下進(jìn)行操作，適用于硅基光子器件應(yīng)用。 采用的主要技術(shù)手段包括： ① 依托于相變材料的電致和光致相變特性，通過電學(xué)編程、光學(xué)讀取的方法實(shí)現(xiàn)器件的存儲(chǔ)、算術(shù)運(yùn)算和邏輯運(yùn)算功能：  存儲(chǔ)功能的實(shí)現(xiàn)：擬利用相變材料晶態(tài)低透過率和非晶態(tài)高透過率分別代表二進(jìn)制中的‘1’和‘0’，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（編程）功能。例如在電極兩端施加合適的電脈沖，所產(chǎn)生電流流經(jīng)加熱層時(shí)，生成的熱量主要集中在加熱層和相變材料層接觸處，使得接觸處的相變材料發(fā)生相變，實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)功能。在完成上述編程操作后，從器件波導(dǎo)輸入端輸入讀取連續(xù)光。由于相變材料功能層對(duì)光強(qiáng)的吸收能力在編程和非編程區(qū)域間存在著顯著的差異，因此當(dāng)輸入光經(jīng)過波導(dǎo)后，其能量會(huì)因?yàn)橄嘧儾牧暇幊虆^(qū)域的吸收而發(fā)生改變，進(jìn)而顯著改變輸出光強(qiáng)能量。所以通過測量輸入輸出光強(qiáng)的能量之比（即透過率），可實(shí)現(xiàn)對(duì)先前編程區(qū)域的讀取。  算術(shù)和邏輯功能的實(shí)現(xiàn)：通過調(diào)整編程電脈沖的幅度和寬度可以動(dòng)態(tài)調(diào)控相變材料的相變程度，使得器件的中間透過率值可用于代表不同的數(shù)值，實(shí)現(xiàn)多級(jí)存儲(chǔ)功能。所以擬采用輸入脈沖數(shù)量對(duì)應(yīng)加數(shù)的方法實(shí)現(xiàn)標(biāo)量加法計(jì)算。同時(shí)由于所設(shè)計(jì)器件的讀取連續(xù)光輸出功率可視為讀取連續(xù)光輸入功率和器件透過率的乘積，因此可采用將輸入功率和透過率作為被乘數(shù)和乘數(shù)的方法實(shí)現(xiàn)基本乘法運(yùn)算。除此之外還可以將器件功能層的初始狀態(tài)設(shè)置為非晶相，把晶化脈沖幅值和不足以產(chǎn)生晶化的脈沖幅值分別作為輸入邏輯‘1’和‘0’；同時(shí)設(shè)定一個(gè)判定閾值并與編程后器件透過率的變化率進(jìn)行對(duì)比，把高于和低于閾值的透過率變化率分別作為輸出邏輯 ‘1’和‘0’；通過合理選擇編程脈沖有望實(shí)現(xiàn)各種邏輯功能輸出。 ② 基于器件透射率可調(diào)特性驗(yàn)證其實(shí)現(xiàn)神經(jīng)突觸的可行性。并依托所設(shè)計(jì)人工突觸構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，實(shí)現(xiàn)圖像、語音和文本識(shí)別功能：  突觸可塑性是大腦記憶和學(xué)習(xí)的神經(jīng)生物學(xué)基礎(chǔ)，也是人工類腦器件需要實(shí)現(xiàn)的首要功能。為實(shí)現(xiàn)突觸可塑性，擬把相變材料和波導(dǎo)之間的耦合區(qū)域視為仿生神經(jīng)突觸，左右兩端電極分別代表突觸前和突觸后，分別施加在兩端電極上的電脈沖則作為突觸前和突觸后刺激。通過調(diào)節(jié)從左右兩端電極輸入耦合區(qū)域的電脈沖時(shí)間差對(duì)耦合區(qū)域的光透過率進(jìn)行連續(xù)調(diào)控，進(jìn)而依托于上述存算理論模型和實(shí)物器件仿真和實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)仿生神經(jīng)突觸的脈沖時(shí)序依賴可塑性（Spike-Timing-Dependent-Plasticity, STDP)。  將不同波長的光脈沖序列輸入所設(shè)計(jì)的突觸單元, 經(jīng)過相變材料的作用，脈沖強(qiáng)度發(fā)生變化，對(duì)應(yīng)于乘法器。進(jìn)而借助于微環(huán)結(jié)構(gòu)，將不同波長的脈沖導(dǎo)入進(jìn)同一波導(dǎo)中，該功能類似加法器。相加后的脈沖光強(qiáng)較小時(shí)，讀取光與微環(huán)發(fā)生共振，在輸出端口沒有光強(qiáng)輸出。當(dāng)光強(qiáng)達(dá)到一定的閾值后，讀取信號(hào)不再和微環(huán)發(fā)生共振，而是傳播到輸出端口。這一過程類似神經(jīng)元脈沖信號(hào)的激發(fā)，實(shí)現(xiàn)了非線性激活函數(shù)的功能。利用上述的單個(gè)神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，驗(yàn)證其監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)和非監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)。對(duì)于監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)，權(quán)重的數(shù)值通過外部管理器設(shè)置；對(duì)于非監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)，不再需要外部管理器來設(shè)置權(quán)重值，而是通過輸出光脈沖進(jìn)行反饋控制，調(diào)整權(quán)重值。在單個(gè)神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，更復(fù)雜的光學(xué)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，證明該結(jié)構(gòu)的可擴(kuò)展性。擬設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每一層結(jié)構(gòu)包括三個(gè)功能單元，即收集器、分發(fā)器和神經(jīng)突觸結(jié)構(gòu)。收集器將上一層不同波長的光脈沖信號(hào)收集到同一根波導(dǎo)中，分發(fā)器將光脈沖分發(fā)給多個(gè)神經(jīng)元，神經(jīng)突觸結(jié)構(gòu)則產(chǎn)生光脈沖信號(hào)，輸入給下一層結(jié)構(gòu)。基于上述結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)圖片、語音和文本的識(shí)別。 創(chuàng)新性分析：①首次研究了一款基于“電學(xué)編程、光學(xué)讀取”模式的光電混合存算一體化器件。與傳統(tǒng)電學(xué)存算一體化器件相比,擬研發(fā)的器件可以進(jìn)行長距離的信息傳輸，具有傳輸帶寬高、信號(hào)間延遲低、損耗低、抗干擾、集成密度高等優(yōu)點(diǎn)。②采用硒(Se)摻雜的相變材料作為存算一體化器件的核心功能材料。與采用其他相變材料的存算一體器件相比，以硒參雜的相變材料作為功能材料的存算一體器件有望展現(xiàn)出極低的光損耗。③提出了一種基于“電學(xué)脈沖刺激、光學(xué)權(quán)重調(diào)節(jié)”的人工神經(jīng)突觸。該突觸器件有望成為未來通用型人工神經(jīng)突觸，填補(bǔ)了光電混合型人工突觸的技術(shù)空白。 先進(jìn)性分析：①所提出的光電混合工作模式使得該存算一體化器件不但具有傳統(tǒng)集成電路的高密度特性，且兼具光通信技術(shù)的寬頻帶、低延遲、抗干擾的優(yōu)越性能。②所采用硒參雜的相變材料不但繼承了傳統(tǒng)材料具有的快速相變轉(zhuǎn)化速度、低功耗和穩(wěn)定性強(qiáng)等特性，且本身在通信波段非晶態(tài)透明的同時(shí)還保持了相變前后足夠大的光學(xué)性能差異的特點(diǎn)。③所設(shè)計(jì)的突觸繼承了人工電子突觸和全光突觸的優(yōu)點(diǎn)，具有高集成度、低功耗、超快響應(yīng)時(shí)間、穩(wěn)定性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。 獨(dú)占性分析：根據(jù)已取得成果正在撰寫專利，以獲得該關(guān)鍵技術(shù)的獨(dú)有權(quán)。 

本發(fā)明公開了一種空間多自由度定位裝置及其空間位置解算方法。所述裝置包括底板平臺(tái)、第一三維轉(zhuǎn)臺(tái)、第二三維轉(zhuǎn)臺(tái)、第一轉(zhuǎn)臺(tái)底座、第二轉(zhuǎn)臺(tái)底座、伺服電機(jī)、絲杠和導(dǎo)軌，導(dǎo)軌鋪設(shè)在底板平臺(tái)上，第一三維轉(zhuǎn)臺(tái)安設(shè)在第一轉(zhuǎn)臺(tái)底座上，第一轉(zhuǎn)臺(tái)底座固定在底板平臺(tái)的一端，第二三維轉(zhuǎn)臺(tái)安設(shè)在第二轉(zhuǎn)臺(tái)底座上，第二轉(zhuǎn)臺(tái)底座可以沿導(dǎo)軌做靠近或遠(yuǎn)離第一轉(zhuǎn)臺(tái)底座的運(yùn)動(dòng)，兩個(gè)目標(biāo)物體分別固定在第一三維轉(zhuǎn)臺(tái)和第二三維轉(zhuǎn)臺(tái)上。所述空間位置解算方法根據(jù)本發(fā)明裝置的機(jī)械結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，通過固定在夾具上兩物體間期望的空間位置姿態(tài)關(guān)系解算出裝置上每個(gè)運(yùn)動(dòng)部件的運(yùn)動(dòng)量。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)空間中兩個(gè)物體之間的復(fù)雜相對(duì)位置姿態(tài)的定位。

成果介紹針對(duì)采用比例積分觀測器法，結(jié)合電池荷電狀態(tài)估計(jì)，設(shè)計(jì)能夠同時(shí)對(duì)模型參數(shù)和電池荷電狀態(tài)同時(shí)進(jìn)行估計(jì)的算法，可應(yīng)用于整車的BMS軟件算法設(shè)計(jì)。搭建的軟硬件平臺(tái)可應(yīng)用于BMS算法測試。技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)及參數(shù)(1)采用比例積分觀測器法，結(jié)合電池荷電狀態(tài)估計(jì)，設(shè)計(jì)能夠同時(shí)對(duì)模型參數(shù)和電池荷電狀態(tài)同時(shí)進(jìn)行估計(jì)的算法；(2)在觀測過程中模型參數(shù)可實(shí)時(shí)更新，算法滿足李雅普諾夫方程，估計(jì)計(jì)算時(shí)可保證收斂；(3)更好的動(dòng)態(tài)特性與電池充放電周期整體估計(jì)精度，且在電流信號(hào)有噪聲時(shí)仍有較好的估計(jì)精度；(4)基于STM32芯片主控，AD7280芯片采集數(shù)據(jù)，μC/OS-III系統(tǒng)完成了控制系統(tǒng)軟硬件設(shè)計(jì)。臺(tái)架實(shí)驗(yàn)表明，系統(tǒng)信號(hào)采集精度良好，性能實(shí)現(xiàn)成功；(5)采用OCV法對(duì)Ah法進(jìn)行糾正，獲得新的綜合SOC估算值，針對(duì)性地設(shè)計(jì)了初值確定方法，得到改良的SOC估計(jì)算法。*明該算法能在整個(gè)電池恒流放電過程中穩(wěn)定估算SOC；(6)為考慮電池工作過程中的產(chǎn)熱，對(duì)傳統(tǒng)的SOC估算方法，引入溫度約束，建立改良的SOP估計(jì)算法。*明該算法能很好地考慮電池溫度對(duì)SOP估測影響而提升估算精度；(7)采用STM32F103芯片主控，AD7280A芯片采集信息，μC/OS-III系統(tǒng)建立了BMS軟硬件系統(tǒng)，并進(jìn)行了實(shí)車試驗(yàn)。結(jié)果表明改良后的估計(jì)算法精度良好可靠，所設(shè)計(jì)BMS具備出色的控制性能。市場前景本項(xiàng)目的涉及的算法設(shè)計(jì)及軟硬件架構(gòu)，可以采用成果授權(quán)、成果轉(zhuǎn)讓或者技術(shù)服務(wù)的形式與汽車零部件供應(yīng)商產(chǎn)生合作。

與傳統(tǒng)圖片級(jí)分類標(biāo)注方法相比，Visionome技術(shù)可多產(chǎn)生12倍標(biāo)簽，而這些標(biāo)簽訓(xùn)練出來的算法顯示了更好的診斷性能?；诖思夹g(shù)，團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練出可準(zhǔn)確識(shí)別多種眼前段病變的裂隙燈圖像智能評(píng)估系統(tǒng)，可應(yīng)用于大規(guī)模篩查、綜合分診、專家級(jí)評(píng)估、多路徑診療建議等多個(gè)臨床場景。不僅在回顧性數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)出眼科專家級(jí)別的診斷水平，在前瞻性數(shù)據(jù)集中也表現(xiàn)出色。使用者通過在Visionome診斷系統(tǒng)中上傳眼前段圖像，即能一次獲得多個(gè)部位的全方位診斷，與傳統(tǒng)的人工智能算法相比，Visionome系統(tǒng)可生成更加全面、精細(xì)、具體的報(bào)告，真正讓醫(yī)學(xué)人工智能應(yīng)用揭開神秘的面紗，成為一個(gè)接地氣的“醫(yī)生”。

諧波電能計(jì)量及其儀表用以定量描述電能生產(chǎn)、 傳輸、消費(fèi)的全過程，廣泛應(yīng)用于包括光伏、風(fēng)電、電動(dòng)汽車、 充電站在內(nèi)的新能源及傳統(tǒng)電力系統(tǒng)。 項(xiàng)目主要功能包括：自適應(yīng)迭代分解電壓和電流信號(hào)得到 諧波與間諧波成分，計(jì)算其諧波含量；計(jì)量各個(gè)諧波/間諧波成 分的四象限電能計(jì)量參量；具有有功、無功能量脈沖輸出，記 錄參數(shù)設(shè)定、開蓋檢測以及電壓不對(duì)稱、過壓、過流、超限等 事件，具有液晶循環(huán)顯示功能，可通過 RS-48

研究目的和意義機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能已成為當(dāng)今最熱門的技術(shù)之一。2017年，國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，正式將人工智能作為國家重要發(fā)展戰(zhàn)略之一。人工智能已經(jīng)成為信息技術(shù)時(shí)代的又一波浪潮。在這波浪潮的推動(dòng)下，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、金融行業(yè)、傳統(tǒng)制造業(yè)、政務(wù)民生、公安警務(wù)等各行各業(yè)都在積極向人工智能領(lǐng)域轉(zhuǎn)型升級(jí)，利用人工智能先進(jìn)技術(shù)提升智能分析和輔助決策能力，

本軟件的主要用途是針對(duì)玻璃切割的場景提出求解多約束的矩形切割問題的分層智能搜索算法，為玻璃切割方案提供全局優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)原料利用率的最大化，在節(jié)約資源的同時(shí)提高產(chǎn)量。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡介 切割問題和裝填問題在學(xué)術(shù)界屬于一類經(jīng)典的NP 難問題，它們有著眾多的變種，例如：一維的背包問題，二維的矩形切割問題，三維的裝箱問題等。其中以二維的場景應(yīng)用最為廣泛，相關(guān)求解算法可以作為玻璃、板材、管材、服裝切割套料智能制造的算法內(nèi)核。 本軟件的主要用途是針對(duì)玻璃切割的場景提出求解多約束的矩形切割問題的分層智能搜索算法，為玻璃切割方案提供全局優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)原料利用率的最大化，在節(jié)約資源的同時(shí)提高產(chǎn)量。 對(duì)于玻璃切割問題約束復(fù)雜的特點(diǎn)，本軟件有針對(duì)性的提出了一種局部解的表示方法，它使算法的分布式部署成為可能，并且大大減少了程序運(yùn)行時(shí)的內(nèi)存開銷。為了提高算法的效率，軟件采用了貪心隨機(jī)的基本搜索框架，并結(jié)合問題特點(diǎn)，將搜索過程分為多層嵌套進(jìn)行，以提高搜索的靈活性和精確性。

本發(fā)明公開了一種評(píng)價(jià)降相關(guān)算法效果的方法，首先通過對(duì)原始協(xié)方差陣進(jìn)行 Cholesky 下三角（LLT） 分解，選擇 L 矩陣作為規(guī)約基計(jì)算原始協(xié)方差陣的長度缺陷。其次，對(duì)原始協(xié)方差陣進(jìn)行降相關(guān)，然后得 到降相關(guān)后的協(xié)方差陣，再對(duì)其進(jìn)行 Cholesky 下三角（LZLZT）分解，同樣利用分解后的 LZ矩陣計(jì)算其長 度缺陷，計(jì)算方法簡單且顧及了矩陣維數(shù)。最后，降相關(guān)前的長度缺陷和降相關(guān)后的長度缺陷進(jìn)行做差，得 到的數(shù)值越大，表明降相關(guān)效果越好。該方法可以有效的評(píng)價(jià)降相關(guān)效果，同時(shí)長度缺陷考慮了協(xié)方差陣的 維數(shù)問題，且計(jì)算簡單，克服了耗時(shí)等問題。從而有效的提高了評(píng)價(jià)方法的穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)性。