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京津冀三地教育融合發(fā)展逐步深化，教育改革創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、區(qū)域發(fā)展結(jié)合更加緊密，產(chǎn)教融合共同體建設(shè)需要政府、高校、企業(yè)等各方努力和協(xié)作，通過(guò)搭建育人平臺(tái)、構(gòu)建運(yùn)行機(jī)制、創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式，推動(dòng)共同體建設(shè)深入發(fā)展。天津市大學(xué)軟件學(xué)院基于十余年的先行先試，圍繞“更好發(fā)揮企業(yè)重要主體作用，促進(jìn)人才培養(yǎng)供給側(cè)和產(chǎn)業(yè)需求側(cè)結(jié)構(gòu)要素全方位融合”等產(chǎn)教融合深化課題，不斷探索創(chuàng)新，凝練成果，創(chuàng)建了“需求傳導(dǎo)明確、校企高效協(xié)同、資源集約共享”的校企協(xié)同育人組織形態(tài)，即產(chǎn)教融合共同體的實(shí)現(xiàn)路徑，為高校開(kāi)展產(chǎn)教融合、校企合作提供可復(fù)制可借鑒的經(jīng)驗(yàn)。

本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有正交頻分復(fù)用(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，OFDM)同步方案在強(qiáng)干擾復(fù)雜多徑環(huán)境中不再適用的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種復(fù)雜多徑信道下的OFDM抗干擾同步方法，具體步驟包括生成序列C(k),c(k)和[x(k),x(k)]；求取滑動(dòng)相關(guān)值；進(jìn)行定時(shí)同步；進(jìn)行頻偏估計(jì)。相比現(xiàn)有同步方法，該方案能夠提高復(fù)雜多徑環(huán)境中OFDM符號(hào)定時(shí)和頻率估計(jì)的準(zhǔn)確度，并且提高系統(tǒng)的抗干擾性能。

成果簡(jiǎn)介： 近些年以來(lái)，“新型城鎮(zhèn)化”的腳步不斷推進(jìn)。美麗鄉(xiāng)村是城市發(fā)展的本源，城市的發(fā)展應(yīng)該傳承鄉(xiāng)村地域文脈的發(fā)展而非取代它。城市和鄉(xiāng)村的文化應(yīng)該相互交融和共生，使鄉(xiāng)村生態(tài)和文化以可持續(xù)的方式繼續(xù)生長(zhǎng)延續(xù)。 本研究以新型城鎮(zhèn)化為理念，在對(duì)中國(guó)鄉(xiāng)村、古村落的規(guī)劃實(shí)踐中進(jìn)行研究，在改造和發(fā)展鄉(xiāng)

發(fā)展了一種Si-Mn-O玻璃態(tài)物質(zhì)中控制Si-Mn形核、生長(zhǎng)的動(dòng)力學(xué)方法，實(shí)現(xiàn)了毫米級(jí)長(zhǎng)度的Mn5Si3 @SiO2柔性納米電纜（圖1）。單根納米線中，不論殼層厚度、還是電芯尺寸均表現(xiàn)出令人吃驚的均勻性（尺寸波動(dòng)<4%），同時(shí)展現(xiàn)出極好的柔性與自支撐特性，不同彎曲程度下電阻幾乎沒(méi)有任何變化。統(tǒng)計(jì)電阻率數(shù)值為1.28 - 3.84×10-6 Ωm，最大耐受電流為1.22 - 3.54×107 A cm-2，分別為同等測(cè)試條件下同等尺寸銀納米線的10倍與1/3。這樣一根導(dǎo)線在300℃的溫度下，24小時(shí)的測(cè)試時(shí)間內(nèi)，電阻率保持不變，證明其能夠長(zhǎng)時(shí)間在高溫環(huán)境中正常工作。

本項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)自然視覺(jué)監(jiān)控環(huán)境下單/多人的人臉檢測(cè)、跟蹤及識(shí)別。系統(tǒng)能 實(shí)現(xiàn)單樣本條件下，完成視頻中所出現(xiàn)人物的身份判別，能應(yīng)對(duì)自然監(jiān)控環(huán)境下 的光照、姿態(tài)、表情變化及面部遮擋物的改變。目前，系統(tǒng)識(shí)別精度在千人庫(kù)小 規(guī)模測(cè)試中達(dá)到 95%以上，識(shí)別速度為 25 幀/秒。系統(tǒng)主要特點(diǎn)在于： (1) 不同環(huán)境下的人臉特征點(diǎn)標(biāo)記：以主動(dòng)外觀模型為基礎(chǔ)，初始化后 經(jīng)過(guò)一組級(jí)聯(lián)回歸器的數(shù)次迭代來(lái)優(yōu)化標(biāo)記點(diǎn)，最終得到足夠精度的標(biāo)記點(diǎn)。方 法能適應(yīng)多姿態(tài)、多表情以及多種光照等自然環(huán)境下的人臉。 (2) 高效的有效人臉檢測(cè)、跟蹤及確認(rèn)機(jī)制：在監(jiān)控視頻中，人臉在某 些幀會(huì)出現(xiàn)模糊、嚴(yán)重遮擋而使得臉部特征嚴(yán)重缺失，此時(shí)所捕捉到的人臉已不 適合進(jìn)行識(shí)別。為此，通過(guò)建立高效的模糊及遮擋判別機(jī)制，自動(dòng)拋棄原始檢測(cè) 到的非人臉和非正常人臉，完成非連續(xù)幀多個(gè)人臉的有效跟蹤。 (3) 魯棒且具有區(qū)分度的人臉特征提取機(jī)制：考慮到校正后的人臉仍然 與原始樣本人臉存在差距，從多個(gè)尺度從校正后的歸一化人臉中提取不變性特征， 能適應(yīng)多種環(huán)境改變，同時(shí)設(shè)計(jì)特征投影空間，進(jìn)一步加強(qiáng)樣本區(qū)分度。 (4) 高速有效的識(shí)別確認(rèn)機(jī)制：為提高識(shí)別的準(zhǔn)確性，建立視頻識(shí)別序 列中正確識(shí)別確認(rèn)機(jī)制，通過(guò) voting 方式，刪除序列中的誤識(shí)別，保留正確識(shí) 別結(jié)果。 此外，為提高系統(tǒng)對(duì)人臉表情和眼鏡等遮擋物的適應(yīng)性，正在進(jìn)行二次版本 的提升工作，目前已完成人臉表情歸正以及遮擋物自動(dòng)摘除的仿真，部分仿真結(jié)果

本發(fā)明公開(kāi)了一種異構(gòu)內(nèi)存環(huán)境下的緩存替換方法，其特征在 于，包括：在緩存行硬件結(jié)構(gòu)中增加一位來(lái)源標(biāo)志位，用于標(biāo)記該緩 存行數(shù)據(jù)是來(lái)源于 DRAM 還是 PCM；在 CPU 中新增采樣存儲(chǔ)單元， 用于記錄程序訪存行為，記錄數(shù)據(jù)重用距離信息；還包括采樣方法、 等效位置計(jì)算方法和替換方法三個(gè)子方法，采樣子方法用于對(duì)訪問(wèn)緩 存的行為進(jìn)行采樣統(tǒng)計(jì)，等效位置計(jì)算子方法用于計(jì)算等效位置，替 換子方法用于確定需要被替換出去的緩存行。

本發(fā)明公開(kāi)了一種復(fù)雜背景下弱小目標(biāo)檢測(cè)的方法，包括：對(duì)連續(xù) 3 幀運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像做增強(qiáng)的時(shí)域差分濾波處理，得到時(shí)域差分濾波增強(qiáng)圖像 DIF；對(duì)上述 3 幀運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像中的第二幀運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像，進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，得到固有模態(tài)函數(shù) IMF1；對(duì)時(shí)域差分濾波增強(qiáng)圖像 DIF 和固有模態(tài)函數(shù) IMF1 進(jìn)行時(shí)空域融合增強(qiáng)處理，得到時(shí)空域融合增強(qiáng)圖像 FuisonI；對(duì)時(shí)空域融合增強(qiáng)圖像 FuisonI 進(jìn)行基于統(tǒng)計(jì)的閾值分割處理