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隨著我國社會經濟發展和人民生活水平的提高，城市居民對重塑慢行系統、提升城市空間品質提出了更高的要求。共享單車作為一種便捷、高效、綠色的新型出行方式，是解決城市短距離出行和"最后一公里"難題的重要工具。本文以一種新的視角，應用共享單車騎行軌跡數據從騎行行為角度對騎行環境進行研究。以龍崗區為例，首先對街道騎行行為的時空間分布特征進行了研究，發現騎行行為在時間上主要集中在早晚高峰時段，在空間分布上主要集中在地鐵和公交的接駁站點和龍

串聯機器人基礎實訓工作站由六自由度串聯關節式工業機器人，智能視覺檢測系統，編程學習板，PLC控制系統以及一套供料，輸送、裝配、倉儲機構，可實現對工件進行分揀、檢測、搬運、裝配、存儲等操作。實訓站配套機器人編程軟件、PLC編程軟件、教學仿真軟件可進行仿真學習與程序編寫。 實訓臺采用工業標準件設計，各組件均安裝在高強度鋁合金刑材桌面上，機械結構，電氣控制，執行機構相對獨立，通過此平臺可進行串聯關節機器人結構，運動軌跡，算法分析與設計，控制原理，機器人視覺原理，PLC控制原理與編程，以及系統之間的通訊、檢測、交互控制理論、機器人編程與調試、1/O通訊、程序數據、PLC程序編寫、硬件連接、視覺系統調試、通訊方式設定等多方面操作學習，適合職業院校、本科院校相關專業等課程的實訓教學，適合自動化技術人員進行工程訓練及技能比賽。

并聯機器人基礎實訓站由六自由度并聯工業機器人，智能視覺系統，編程學習板，PLC控制系統以及一套實訓工作臺，供料機構、輸送流水線機構、檢測機構、料倉機構、可實現對高速傳輸的工件進行分揀、檢測、搬運、裝配、存儲等操作。實訓站配套機器人編程軟件、PLC編程軟件，教學仿真軟件可進行仿真學習與程序編寫。 實訓臺采用工業標準件設計，各組件均安裝在高強度鋁合金型材桌面上，機械結構，電氣控制，執行機構相對獨立。通過此平臺可進行并聯關節機器人結構、運動軌跡、算法分析與設計、控制原理、機器人視覺原理、PLC控制原理與編程、以及系統之間的通訊、檢測、交互控制理論、機器人編程與調試、I/O通訊、程序數據、PLC程序編寫、硬件連接、視黨系統調試、通訊方式設定等多方面操作學習，適合職業院校機器人基礎實訓操作和本科院校的二次開發和深度學習。

本發明公開了一種居住區停車場開放共享泊位數量的確定方法，包括如下步驟：1、獲取居住區停車者信息；2、建立停車高峰和平峰階段停車者的停車設施使用類型logit模型；3、判斷停車者是否使用共享停車；4、確定停車高峰和平峰階段固定停車選擇比例；5、確定停車高峰和平峰階段共享停車泊位數量。該方法可以充分利用停車場的共享泊位，提高利用效率。

本發明公開了一種針對多輸入多輸出發射機的共享數字預失真系統，包括共享數字預失真模塊，輸入信號經過共享數字預失真模塊產生預失真信號，預失真信號經過功率放大器產生輸出信號，將預失真信號和輸出信號均送入系數提取模塊和容限計算模塊，系數提取模塊計算出每個功率放大器對應的數字預失真器的系數，容限計算模塊計算出每個功率放大器的系數容限，將所有功率放大器的系數容限送入共享數字預失真器個數判決模塊，計算出共享數字預失真器的個數，根據共享數字預失真器的個數更新共享數字預失真模塊。本發明還公開了針對多輸入多輸出發射機的共享數字預失真方法。本發明能夠以較低的代價實現所有通道中的功率放大器的線性化。

該項目是863計劃項目，現處于實驗室研究階段。項目成果受專利保護。 1、項目概述 本項目針對高速公路進出城路段交通擁堵嚴重、事故頻發，以及高速公路監控系統和城市快速路監控系統各自為政、協同性差的普遍現象，構建了基于互聯網的分布式交通特征信息共享平臺，實現了不同監控系統的信息共享；借助信息共享平臺，系統分析了結合部的動態交通特征，提出了適應不同交通條件的短時交通特征預測技術；采用分層遞階控制和神經網絡控制的方法，研發了多匝道的協同控制系統軟件，并實現了結合部道路交通系統的微觀仿真。 2、技術創新點 在監控系統的信息共享研究方面，初步建立了交通特征信息共享的平臺，其中對異構監控系統之間交通特征級信息共享的內容和模式進行了系統分析，對異構信息進行了融合處理，實現了特征級信息的發布。 在短時交通特征預測研究方面，已對京津塘高速公路及北京市快速環路監控系統的海量交通流實測數據進行了特征與關聯分析，完成了短時交通特征的預測，并實現了交通擁擠的預判。 在結合部的協同控制方面，利用模糊神經網絡的建模和學習方法，對高速公路多匝道控制系統算法進行設計，并進行了控制效果仿真。   3、能為產業解決的關鍵技術 （1）基于服務水平的特征級交通動態信息融合技術 針對目前高速公路和城市快速路監控系統所采集的交通流基礎數據格式和像素級融合技術都有所不同，控制目標參數不統一的現實情況，項目提出的交通特征信息共享平臺首先要處理現有高速公路和城市快速路服務水平判定標準不統一的問題，其次需要解決區域交通監控系統的特征級數據融合問題，尋求基于服務水平的動態信息融合技術和方法。 （2）交通特征信息共享平臺的設計技術 針對集中式信息共享平臺投資大、實施困難的缺點，提出采用成熟的互聯網技術，以及分布式技術建立交通信息共享平臺，為異構監控系統的信息共享模式提供了一種新的建設思路。不需要增加額外的硬件投資、操作方便，就現有的管理體制來說，也容易實現。 （3）基于關聯分析和智能控制技術的短時交通特征預測模型 將時間序列理論與關聯理論引入交通狀態分析，并根據不同交通條件建立的短時交通預測模型，在很大程度上提高了預測方法的實時性、準確性和可靠性，有利于預測技術的應用和推廣。 （4）高速公路和城市快速路結合部實現協同控制的關鍵技術 基于區域道路交通網絡動態信息采集系統數據資源的綜合利用與共享，在交通服務水平判定技術的支持下，運用系統論、控制論的思想以及智能交通系統工程的理論方法，實現高速公路和城市快速路結合部的協同控制。 4、相關的行業發展水平，以及同類技術產品或成果比較 目前，我國已建設的交通信息系統中，各子系統基本上是作為一個個分支存在的，不僅子系統自身的數據尚未實現充分融合，集成度很低，而且系統之間存在行政分割問題，異構情況嚴重；在信息共享平臺設計上，大都采用集中式為主，需要新建一個監控總中心，投資大，操作困難。 與本項目所提出的預測思路及預測方法相比，現有預測方法的適用性方面還存在不少缺陷。 目前，我國高速公路和城市快速路交通控制所采取的區域控制策略尚未形成較成熟的控制模式，高速公路和城市快速路的協同控制模式更是處于起步階段，尚未形成成熟的技術產品。 應用范圍： 本課題針對的主要對象是高速公路與城市快速路的結合部，課題研究成果不僅充分利用了現有的道路監控系統硬件資源，節省了建設成本，而且可以滿足結合部的交通控制與管理需要，具有較強的應用和推廣價值。在實際的應用和推廣中，還需進一步擴充和細化協同控制目標，優化大范圍內的多匝道協同控制模型及其算法，并對具體的控制策略和控制設施進行詳細設計，以提升協同控制的實際效果。 預期效果： 運用系統論和其他相關領域研究的最新成果，探索建立區域高速公路和城市快速路交通信息共享平臺的新思路和新方法，并在系統平臺的基礎上研究協同控制的策略和方法，并形成整套協同控制系統算法和軟件。在實踐中，研究成果能夠得到較好的應用，并且能夠部分解決高速公路和城市快速路結合部的交通問題。

本發明公開了云存儲系統中基于溯源信息的視頻共享方法。系統客戶端收集視頻溯源信息，客戶端上傳共享的視頻及相關視頻溯源信息，服務器根據客戶端上傳的視頻溯源信息建立溯源圖。云存儲系統服務器接收到視頻下載請求后，在溯源圖中查找所述請求下載視頻的起始視頻，若查找到起始視頻存在于云存儲系統中，則根據 BFS(廣度優先遍歷)算法選擇一條從所述起始視頻到所述請求下載視頻的代價最小的路徑，依照該路徑重新生成所述請求下載的視頻并發送給客

利用Cas12i和Cas12j在水稻、玉米、大豆、擬南芥和豬等農業生物中驗證了基因編輯的靶向剪切活性，達到產業應用的基本要求，為我國基因編輯產業化安全提供了重要保障。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 基因編輯技術的核心是底盤核酸酶（Cas9、Cas12a、Cas12b），核酸酶的原始核心專利被美國等少數國家所壟斷。這些底盤核酸酶的多個核心專利已經在包括中國在內的許多國家獲得授權。因此，我國農業生物基因編輯技術在產業化方面有受制于人的風險，必須研發出具有我國自主知識產權的核酸酶，打破國際專利壟斷。中國農業大學國家玉米改良中心積極開展具有自主知識產權的新型底盤核酸酶發掘。2017年以來，研發團隊從微生物宏基因組中發掘了一系列核酸酶，申報了14項國家發明專利。其中，Cas12i（專利號ZL201980014560.3）和Cas12j（專利號ZL 201980014005.0）兩個基因編輯核酸酶已于2021年獲得中國及中國香港地區的發明專利授權，并向美國、日本、歐盟等14個國家或地區提交專利申請。已經利用Cas12i和Cas12j在水稻、玉米、大豆、擬南芥和豬等農業生物中驗證了基因編輯的靶向剪切活性，達到產業應用的基本要求，為我國基因編輯產業化安全提供了重要保障。目前，兩個專利已經以排他性的方式許可給山東舜豐生物科技有限公司。

本發明屬于數據挖掘領域，尤其是涉及一種基于自然共享最近鄰居搜索的發現簇和離群點的算法。其特征在于，首先對數據集進行自然最近鄰居搜索，當發現數據集中沒有共享最近鄰居的點的數量不再變化時搜索結束，得到搜索最近鄰個數n；根據提出的自然共享鄰居定義，計算每個對象在n近鄰下得到的自然共享最近鄰居關系；然后基于共享最近鄰的自然鄰居搜索算法確定了每個對象的自然共享最近鄰域關系，根據該自然共享最近鄰居關系，對數據進行聚類和離群點判別。本發明的算法中提出一種新的共享最近鄰居關系和自然鄰居搜索終止條件，解決了現有算法因為自然鄰居關系定義不夠嚴密及搜索條件不夠科學而引起的聚類效果不好和離群點檢測精度不高的問題。