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本發明公開了一種基于自適應邊緣檢測和映射模型的一維碼識 別算法。該算法利用一維碼四個角點對一維碼圖片進行投影變換，校 正一維碼圖像中可能存在的投影或者仿射變形，然后利用校正后的圖 像生成兩種掃描線，一種是基于圖像分塊的，一種是基于梯度變化的， 對于獲得的掃描線采用一種自適應邊緣檢測算法來找到一維碼條和空 的邊緣位置，接著采用一種邊緣映射模型將獲得的邊緣位置映射到正 確的編碼位置，根據編碼位置來獲得條和空的寬度，從而依據條空的 寬度比和編碼規則求解一維碼信息。按照本發明實現的一維碼識別算 法，能實現對

本發明公開了一種防誤碼擴散的圖像無損/近無損壓縮方法：采用并行預測方式，將分塊的圖像通過兩路并行得到預測結果，在每個預測環節，像素之間間隔一個像素時鐘周期，使得由參數索引、預測修正、殘差計算、參數更新反饋環路可使用流水線設計；在近無損壓縮模式下，每個像素有足夠的時間進行像素重建，在當前像素進行上下文建模前能剛好得到上一個像素對應的像素重建值；通過引入分塊壓縮與檢糾錯編碼相結合的方法，防止了誤碼的大面積擴散，提高了

本發明公開了一種基于CMA?ES優化算法設計聲學超材料單元的方法，該方法將CMA?ES優化算法和有限元分析方法集合，CMA?ES優化算法可以對0?1排布的陣列進行優化，每一個尺寸維度的0?1陣列，都對應一種聲學超材料單元結構，其中，0和1分別代表由空氣或光敏樹脂構成的聲學單元結構的子單元；在優化過程中，每一個聲學超材料單元結構的等效折射率和阻抗值可以通過有限元分析方法分析提取，作為CMA?ES優化算法中適應度函數的變量；通過對適應度函數的值進行優化，最終可以得到最優的、滿足設計要求的聲學超材料單元結

懸賞金額：95萬元 發榜企業：百盛（廣州）生物制品有限公司  需求領域：環醫療器械及設備及醫學專用軟件；臨床醫學-腫瘤 產業集群：生物醫藥與健康產業集群 技術關鍵詞：人工智能；病理學；組織形態學

本發明提出了一種基于改進和聲搜索算法的無線傳感器網絡路由方法，包括以下步驟：Step1、初始化算法相關參數 HMS、HMCR、PAR 以及評價次數 eval_Nomax；Step2、利用輪盤賭初始化和聲記憶庫 HM；Step3、評價和聲庫中各和聲路徑的適應度；Step4、設置 eval_No＝0；Step5、設置 i＝0；Step6、產生候選和聲；Step7、eval_No++，若 eval_No＜eval_Nomax，執行 Step8；否則執行 Step11；Step8、對和聲庫中的第 i 條和聲 Xi＝{s,x2,…xj,…,d},進行鄰域搜索；Step9、eval_No++，若 eval_No＜eval_Nomax，執行 Step10；否則執行 Step11；Step10、i++，若 i＜HMS，執行 Step6；否則執行 Step5；Step11、記錄和聲記憶庫中的最優和聲路徑。本發明的路由方法具有較高的能效，并且能夠有效地延長整個網絡的生命周期。

本發明公開了一種基于遺傳算法的含鉸結構非線性參數識別方法，包括用一種非線性模型來描述含鉸結構中鉸鏈的非線性特性，建立鉸鏈結構的動力學模型，得到含鉸結構的Ｍ、Ｋ、Ｃ方程；將含鉸結構的Ｍ、Ｋ、Ｃ方程轉化為非線性的代數方程組；利用數值分析中的Ｎｅｗｔｏｎ迭代法對得到的代數方程組進行求解，得到含鉸結構的頻響數據；根據求解的頻響數據與試驗獲得的頻響數據構建目標函數，通過Ｍａｔｌａｂ中的ＧＡ遺傳算法進行全局化搜索，最終識別出最優的非線性參數值。本發明的含鉸結構非線性參數的識別方法，可以識別含鉸結構的非線性特性，克服了傳統方法需要提供經驗初值及只能保證局部最優的局限性。

  艾柯AI人工智能實驗室超純水系統  EDI去離子水, 實驗室專用超純水機、純水設備, 電阻率≥18.2或電導率≤0.055 適合水源：城市自來水 制 水 量：100L-200L/H 出水水質：純凈水、RO純水、UP超純水 產品配置：7寸觸摸屏、雙波長紫外消解儀、原裝進口耗材、可加配移動取水手臂 產品特點：TOC實時檢測顯示、全智能語音助手、遠程控制     AI人工智能實驗室超純水系統 “艾柯AI人工智能實驗室超純水系統是配備艾柯自主技術4G物聯網功能，可連接手機或電腦遠程操控整套系統，采用微電腦全自動控制，配備PLC物聯網模塊，人性化設計，占地面積小，操作使用方便。設備一機多用，可同時制備取用多種水質的水，純凈水、RO純水、UP超純水。產水量100-200L/H可選，RO水水質電導率≤5 μS@25℃，超純水水質標準優于GB6682-2008一級水標準，全面滿足各類清洗、實驗、分析、科研等不同用水需求。”       ▎技術參數 ▎艾柯-專注水處理行業22年 機器型號 AK-AIZN-UP AK-AIZN-EDI-UP 進水水源 城市自來水 水溫5-40℃ 水壓1-5kg  TDS＜350ppm 電    源 380V/50HZ 功     率 1KW 1.2KW 機器重量 185KG 200KG 主機體積 長650mm×寬900mm×高1388mm 制備取水 一機多用，可同時制備取用多種水質的水：純凈水、RO純水、UP超純水 儲水箱 22G全封閉真空壓力儲水桶或PE桶 紫外滅菌 配置185nm和254nm雙波長紫外消解儀 制水量 100L/h  120L/h  150L/h  180L/h  200L/h 取水流速 飲用純凈水：3.4L/min  RO純水：3.2L/min  UP超純水：3L/min 飲用水水質 電導率≤10uS/cm@25℃ 水質達到中國國家瓶裝飲用純凈水（GB17324-1998）標準 RO純水水質 電導率≤5μS/cm@25℃;電阻率≥0.2ΜΩ.cm@25℃;雜質去除率98% 水質標準達到中國國家實驗室用水（GB6682-2008）三級水標準優于普通蒸餾水 超純水水質 電阻率值 18.25ΜΩ.cm@25℃ 電導率值 ≈0.055μS/cm@25℃ 熱 源 ＜0.01Eu/ml ＜0.02Eu/ml 微生物值 ＜1cfu/ml 總有機碳 TOC：＜3ppb TOC：＜1ppb 陽離子含 ＜0.02ppb ＜0.01ppb 陰離子含 ＜0.03ppb ＜0.02ppb 達到標準 中國分析實驗室用水規格（GB6682-2008）一級水標準美國試藥級（CAP、ASTM、NCCLS）超純水水質標準中國國家電子級超純水規格（GB/T11446.1-1997）EW-I標準 標準配置  PP→AC→RO→DI→UP→UV→UF PP→AC→RO→EDI→UP→UV→UF 適用范圍 分子生物學、血液分析、微量分析、藥物成分分析、ICP-MS、ICP、GC-MS、LC-MS、HPLC、AAS、PCR、TOC等各行業高端標準實驗室研究、分析、檢測用水   ▎系統功能 ▎艾柯-專注水處理行業22年 智能語音遠程控制 微電腦全自動控制，配備PLC物聯網模塊，人性化設計，具備人機對話功能 多功能預警系統 系統具備故障監測、自動報警功能，可遠程修復控制系統的各項錯誤亂碼程序 定量定質定時取水 系統具備定時、定量、定質取水功能，可任意設置定量取水(0.5L-100L)，定質取水(R0水、EDI水、UP水)定時取水(1min-60min)，免除人工頻繁手動取水等候 360°可移動取水手臂 配備取水手臂加腳踏取水功能，同時擁有三套控制取水功能，設備操作更加便捷、可靠 AI語音智能對話 具備AI語音智能對話，語音喚醒開機、關機、待機、取水 取水記錄下載功能 支持歷史系統記錄查詢，可保存兩年取水記錄，可通過USB遠程讀取數據 四路水質檢測顯示 具備“AK”專用四路水質檢測和溫度顯示功能，可同時檢測和顯示：進水電導、RO水電導、UP水電阻、EDI水電阻 TOC實時檢測顯示 具備“AK”專用內置總有機碳量(TOC)檢測裝置與現實功能，設計符合USP要求檢測范圍0-999ppb，檢測精度士1ppb，提供在線TOC檢測 原裝進口純化濾芯 配備“AK”專用大容量核子級超純化罐、DI純化柱，水質穩定，壽命更長 智能液晶觸控大屏 配備7寸智能電容屏，可以實時查看整機運行流程圖加各項檢測數據，操作簡單、智能 封閉式一體化設計 系統采用中央一體式設計，無外置模塊，占地面積更小系統集中化使安裝、位移、維護更加便捷   ▎適用范圍 ▎ 艾柯-專注水處理行業22年 生化分析、血液分析、微量分析、環境分析、理化檢測分析 藥物成分分析、基因研究、分子生物學、生命科學、組織培養 生物工程、動植物細胞培養、氨基酸分析、蛋白質純化、毒理研究 IVF實驗、DNA測序、毒理研究、ICP-MS、ICP GC-MS、LC-MS、HPLC、AAS、PCR、TOC等標準實驗室研分析、檢測用水    

依托學校與煙臺拓偉智能科技股份有限公司聯合北京理工大學、中國科學院電子所、北京京儀自動化研究總院共建的煙臺智能技術應用聯合創新研究院，開發了系列具有自主知識產權的智能機器人產品和智能制造系統，其中“4-6自由度關節型工業機器人”可負載7kg-200kg；自主視覺引導+二維碼定位的AGV，兩輪差動、麥克納姆輪全向，可負載20kg-2000kg。利用自主研發的全向無軌堆垛機、AGV、工業機器人等，在自主研發MES、車管調度、WMS系統監控下完成一系列智能制造和組裝，打造了“汽車制動油泵殼體智能制造系統”“智能精密鑄造工廠”等一批系統集成示范項目。 為服務煙臺蘋果產業高質量發展，研究院制定了煙臺紅富士蘋果等級分選省級標準，研發了無損傷智能分選與包裝及冷風庫智能監管系統、該系統包括智能信息采集與分級子系統、智能輸送調度子系統、蘋果排面子系統、機器人智能裝箱子系統，整線狀態監測與數據庫子系統。該系統采用人工智能及深度學習技術，有效結合近紅外光譜與計算機視覺技術，完成蘋果糖度、色澤、果形、霉心病、果銹、重量等21項指標檢測，根據檢測結果和新的分級標準，對蘋果重新進行分類分級，檢測準確率達到95%以上，分選效率2個/秒，磕碰率控制在1%以下，裝箱速度達到1個/秒。通過該系統，開展蘋果大數據信息采集工作，建立種植-加工-儲存-銷售全鏈條標準化蘋果大數據綜合運營平臺，現從蘋果單一價值到資源價值的跨越，從而促進蘋果產業轉型升級，高質量發展。

本系統包括溫室栽培優化模型動態仿真、專家系統集成與智能控制算法設計等三部分內容。系統采用了基于知識的智能解決方案，系統的三個部分緊緊圍繞專家知識與智能，不僅構成統一的整體又能分別獨立運行。系統以大量的實驗數據和專家經驗為基礎，采用智能控制方法、智能推理方法和多媒體技術，能提供病蟲害在線預報，為溫室環境控制提供最佳環境條件，并能對溫室環境和作物生長過程進行仿真和預測。