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1. 痛點(diǎn)問題 工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)具有應(yīng)用領(lǐng)域廣、數(shù)據(jù)規(guī)模大、經(jīng)濟(jì)價(jià)值高的特點(diǎn)，蘊(yùn)含的巨大商業(yè)價(jià)值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻擊等技術(shù)手段以及雇傭商業(yè)間諜等非技術(shù)手段的威脅。數(shù)據(jù)所有者通常會采用前效方法對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)加以保護(hù)，但是這些方法只能有效防止外部人員進(jìn)行非法盜竊，對于內(nèi)部人員盜竊等途徑并不能有效遏制。數(shù)字水印是解決數(shù)據(jù)在傳播過程中安全問題的一個(gè)主流分支，通常的數(shù)字水印采用分組多數(shù)投票方法來提升算法的魯棒性，但時(shí)序數(shù)據(jù)通常有較多的噪聲，高價(jià)值數(shù)據(jù)點(diǎn)相對集中，因而一個(gè)未經(jīng)加權(quán)的投票算法可能會因?yàn)榇蠓秶脑肼暩蓴_而導(dǎo)致水印判定失效。此外，常見時(shí)序數(shù)字水印算法基于時(shí)間戳進(jìn)行水印嵌入計(jì)算，容易受到更改時(shí)間戳或頻率變換的攻擊，一旦時(shí)間戳序列大幅度改變，水印提取算法將受到很大影響，很可能導(dǎo)致水印提取完全失效。 2. 解決方案 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是工業(yè)大數(shù)據(jù)規(guī)模迅速擴(kuò)張的主要來源。各類物聯(lián)網(wǎng)傳感器以極高的頻率采集其所在設(shè)備的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)，通常為一系列包含數(shù)據(jù)產(chǎn)生時(shí)間戳（Timestamp）和采集數(shù)據(jù)（Data）形式為(Timestamp, Data) 的元組序列，稱為時(shí)間序列。工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)具有應(yīng)用領(lǐng)域廣、數(shù)據(jù)規(guī)模大、經(jīng)濟(jì)價(jià)值高的特點(diǎn)，蘊(yùn)含的巨大商業(yè)價(jià)值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻擊等技術(shù)手段以及雇傭商業(yè)間諜等非技術(shù)手段的威脅。 數(shù)據(jù)所有者通常會采用前效方法對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)加以保護(hù)，包括但不限于：數(shù)據(jù)加密、用戶權(quán)限劃分等等。但是，這些方法只能有效防止外部人員進(jìn)行非法盜竊，對于內(nèi)部人員盜竊等途徑并不能有效遏制。數(shù)字水印是解決數(shù)據(jù)在傳播過程中安全問題的一個(gè)主流分支，常見時(shí)序數(shù)字水印算法基于時(shí)間戳進(jìn)行水印嵌入計(jì)算，容易受到更改時(shí)間戳或頻率變換的攻擊，一旦時(shí)間戳序列大幅度改變，水印提取算法將受到很大影響，很可能導(dǎo)致水印提取完全失效。此外，數(shù)字水印通常采用分組多數(shù)投票方法來提升算法的魯棒性，但時(shí)序數(shù)據(jù)通常有較多的噪聲，高價(jià)值數(shù)據(jù)點(diǎn)相對集中，因而一個(gè)未經(jīng)加權(quán)的投票算法可能會因?yàn)榇蠓秶脑肼暩蓴_而導(dǎo)致水印判定失效。 本項(xiàng)目針對常見的水印失效場景進(jìn)行了分析，提出了能夠有效提示水印魯棒性的技術(shù)，更好的確保數(shù)據(jù)安全的管理能力。 3.合作需求 在全國范圍內(nèi)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)/工業(yè)大數(shù)據(jù)相關(guān)領(lǐng)域?qū)で髴?yīng)用場景，希望能與能源/裝備制造行業(yè)的大中型企業(yè)開展這方面的合作研究和落地實(shí)施；并針對上述企業(yè)開展包括二次開發(fā)在內(nèi)的各類實(shí)際應(yīng)用，助力企業(yè)降本增效、轉(zhuǎn)型升級。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹 機(jī)械臂運(yùn)動算法STEAM主題課程 項(xiàng)目背景 隨著工業(yè) 4.0 科技革命的到來，工業(yè)機(jī)器人已成為工業(yè)化程度的重要標(biāo)志。機(jī)械臂是最為典型也是最早出現(xiàn)的工業(yè)機(jī)器人，它可以代替人的繁重勞動以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的機(jī)械化和自動化，提高生產(chǎn)效率的同時(shí)避免人身事故的發(fā)生。機(jī)械臂課程的學(xué)習(xí)可以培養(yǎng)學(xué)生將科學(xué)技術(shù)應(yīng)用于日常生活、社會實(shí)踐的意識。 在本項(xiàng)目中，學(xué)生可借助機(jī)械臂運(yùn)動算法套件與人工智能與編程教學(xué)系統(tǒng)，了解關(guān)節(jié)機(jī)械臂和伸縮機(jī)械臂的原理及特點(diǎn)，搭建不同類型機(jī)械臂并通過編程實(shí)現(xiàn)智能控制。 課程性質(zhì) 這是一門以項(xiàng)目式教學(xué)開展的跨學(xué)科課程，以基于建構(gòu)主義理論的 5E 教學(xué)模式作為指導(dǎo)，結(jié)合了 中小學(xué)信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)與編程教學(xué)特色。 課程目標(biāo) 1.知識與技能 ?  了解機(jī)械臂的類型及其在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用。 ?  掌握關(guān)節(jié)機(jī)械臂和伸縮機(jī)械臂的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)并制作相應(yīng)模型。 ?  學(xué)習(xí)圖形化編程或 C++代碼編程的基礎(chǔ)知識，使模型完成實(shí)際任務(wù)。 ?  掌握機(jī)械臂運(yùn)動算法的設(shè)計(jì)、編寫及調(diào)試。 2.過程與方法 ?  通過觀察、查閱相關(guān)資料等活動，培養(yǎng)對信息的有效性、客觀性做出判斷的意識，發(fā)展分析概括能力。 ?  通過機(jī)械臂模型的搭建和編程，發(fā)展編程思維和工程思維能力。 ?  在完成模型設(shè)計(jì)和算法設(shè)計(jì)過程中，提高分析問題和解決問題能力，養(yǎng)成自學(xué)能力。 3.情感態(tài)度與價(jià)值觀 ?  了解機(jī)械臂在日常生活中的實(shí)際應(yīng)用，萌發(fā)將科學(xué)技術(shù)應(yīng)用于日常生活、社會實(shí)踐的意識。 ?  養(yǎng)成實(shí)事求是，尊重自然規(guī)律的科學(xué)態(tài)度。 ?  關(guān)注科學(xué)技術(shù)對社會發(fā)展、自然環(huán)境及人類生活的影響。

本實(shí)用新型一種十字滑塊式塞拉門機(jī)構(gòu)涉及的是一種高速列車塞拉門的開關(guān)與密封機(jī)構(gòu)，特別適用于 地鐵或者高速列車的門的開關(guān)與密封。由步進(jìn)電機(jī)、絲杠、絲杠螺母、支座、主軸、十字滑塊、導(dǎo)桿、塞 拉門體、導(dǎo)向輪、導(dǎo)向槽組成；主軸固定在支座上，十字滑塊的其中一個(gè)孔與主軸配合并能延主軸滑動， 十字滑塊的另一個(gè)相互垂直的孔與導(dǎo)桿相配合，塞拉門體與該導(dǎo)桿用螺釘固聯(lián)，在導(dǎo)桿上裝有導(dǎo)向輪，導(dǎo) 向輪限制在導(dǎo)向槽內(nèi)運(yùn)動，導(dǎo)向槽做成直線加圓弧的形狀；其中十字滑塊的運(yùn)動是通過步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動絲杠 15 旋轉(zhuǎn)，使絲杠螺母作直線移動，絲杠螺母與十字滑塊固聯(lián)。所述絲杠螺母與十字滑塊通過連桿用螺釘固聯(lián)。 所述十字滑塊至少設(shè)置有一個(gè)。

項(xiàng)目成果/簡介:本發(fā)明涉及一種基于果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的茶葉儲存時(shí)間分類方法,旨在通過改進(jìn)的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決茶葉儲存時(shí)間分類問題,屬于茶葉儲存時(shí)間分類領(lǐng)域.其原理利用電子鼻傳感器模擬人感官品評的功能和特征,采集不同時(shí)間不同傳感器的特征值,構(gòu)建樣本集.利用果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),獲得廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平滑因子,進(jìn)而構(gòu)建毛峰茶葉儲存時(shí)間的FOAGRNN分類模型和方法.本發(fā)明的有益效果在于將果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于毛峰茶葉數(shù)據(jù)中,提高預(yù)測毛峰茶葉儲存時(shí)間分類的效率和準(zhǔn)確度,為消費(fèi)者提供茶葉儲存時(shí)間分類的有效方法.

本發(fā)明涉及一種基于果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的茶葉儲存時(shí)間分類方法,旨在通過改進(jìn)的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決茶葉儲存時(shí)間分類問題,屬于茶葉儲存時(shí)間分類領(lǐng)域.其原理利用電子鼻傳感器模擬人感官品評的功能和特征,采集不同時(shí)間不同傳感器的特征值,構(gòu)建樣本集.利用果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),獲得廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平滑因子,進(jìn)而構(gòu)建毛峰茶葉儲存時(shí)間的FOAGRNN分類模型和方法.本發(fā)明的有益效果在于將果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于毛峰茶葉數(shù)據(jù)中,提高預(yù)測毛峰茶葉儲存時(shí)間分類的效率和準(zhǔn)確度,為消費(fèi)者提供茶葉儲存時(shí)間分類的有效方法.

液相芯片在多元生物分析中具有重要應(yīng)用，而與該技術(shù)相關(guān)的知識產(chǎn)權(quán)都被國外的公司壟斷，因此我國有必要開發(fā)原創(chuàng)性的液相芯片技術(shù)。本課題組即以此為目標(biāo)，進(jìn)行具有自主知識產(chǎn)權(quán)的“光子晶體編碼液相芯片技術(shù)”研究和開發(fā)。在該研究領(lǐng)域，我們對微流控乳化技術(shù)及納米粒子有序組裝進(jìn)行了系統(tǒng)的研究，確立了光子晶體編碼微球的制備方法；提出了微載體解碼及檢測的圖像分析方法，構(gòu)建了用于光子晶體微球液相芯片技術(shù)的檢測平臺；開發(fā)了腫瘤等疾病的診斷試劑盒，證明了光子晶體液相芯片技術(shù)的應(yīng)用能力。

搭建液相微萃取自動裝置，利用去乳化劑（輔助溶劑）實(shí)現(xiàn)兩相分離；通過SIA泵入系統(tǒng)和控制色譜自動進(jìn)樣器吸取萃取劑并進(jìn)樣，構(gòu)建自動液相微萃取-色譜分析在線一體化分析體系，實(shí)現(xiàn)全高通量分析。

定量系統(tǒng)生物學(xué)是描述生命體的細(xì)胞、組織、器官以及整體水平上結(jié)構(gòu)和功能各異的各種分子（包括基因、蛋白質(zhì)、小分子代謝物等），以及分子在生命體的內(nèi)部之間、與外界環(huán)境之間的相互作用，通過精準(zhǔn)的分析測量技術(shù)、結(jié)合計(jì)算生物學(xué)來定性、定量構(gòu)建生命的數(shù)字化模型，預(yù)測生理狀態(tài)或者疾病的功能、表型和轉(zhuǎn)化的前沿科學(xué)。生命體的運(yùn)作是在基因調(diào)控下，由許許多多的生化反應(yīng)形成

一、項(xiàng)目分類 顯著效益成果轉(zhuǎn)化 二、成果簡介 主要針對密碼算法的FPGA實(shí)現(xiàn)和加速優(yōu)化。其特征在于，系統(tǒng)通過軟硬件協(xié)同實(shí)現(xiàn)不同認(rèn)證機(jī)制，系統(tǒng)包括硬件認(rèn)證模塊和軟件功能模塊。利用FPGA的可編程邏輯電路部分實(shí)現(xiàn)認(rèn)證機(jī)制算法的硬件加速。 集成電路中差分對管的失調(diào)電壓或者帶隙電壓會隨著溫度和電源電壓的變化而產(chǎn)生漂移，從而惡化前臺校正的結(jié)果。經(jīng)過理論分析、模擬仿真和實(shí)際電路測試，我們發(fā)現(xiàn)這種由溫度和電源電壓變化而引起的失調(diào)漂移呈現(xiàn)一定的線性特征，可以用線性內(nèi)插或者反饋的方式對失調(diào)漂移進(jìn)行校正，從而無需傳統(tǒng)的后臺校正電路，具有校正電路簡單、對比較器正常工作無干擾、精度高等優(yōu)點(diǎn)。

技術(shù)分析(創(chuàng)新性、先進(jìn)性、獨(dú)占性)開發(fā)了新穎的深度學(xué)習(xí)算法，準(zhǔn)確識別患病部位，準(zhǔn)備診斷患病類型，可以顯著提高臨床效益。自主獨(dú)立開發(fā)。已經(jīng)在兩家大型三甲醫(yī)院做測試，算法和程序代碼完整，