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1、參照典型人體標本及國內外經典權威教材及圖譜制作，如人衛出版社丁文龍主編的《系統解剖學》、人衛出版社南京醫學院主編的《人體解剖學圖譜》、江蘇科學技術出版社姜同喻編著的《連續層次解剖圖譜》、山東科學技術出版社丁自海主譯《格式解剖學》、廣東科技出版社胡耀民主編的《人體解剖學標本彩色圖譜》等，造型自然準確、顏色自然，滿足教學需要；

小試階段/n項目已解決的關鍵技術問題和技術創新點：1.提出了精軋變形抗力模型新型“九宮格”自適應學習方法，在“軋制溫度*變形速率”參數空間上布置多個特征點，對參數空間上與當前軋制工況位置相鄰的 9 個特征點進行加權插值，獲得空間任意均連續的自學習參數，它是位置坐標的函數，打破了原來的“自學習系數與層別一一對應”的關系，使自學習系數精確到工作點坐標，解決了 原有的不同層別的自學習參數相互不關聯、跳躍大、不連續等問題。新方法上線后，應用效果非常明顯，每月帶鋼因厚度超差導致的預封鎖量從投用前的 45 塊/

研究利用天然植物多酚化合物木犀草素與微量營養元素金屬錳離子成功合成了一種具有類酶活性的材料（Lu-Mn納米酶），該材料具有良好的生物相容性和生物安全性，在微酸性條件下（腫瘤微環境）可高效地將H2O2轉化為具有腫瘤細胞清除能力的·OH，能夠有效殺死腫瘤細胞，抑制腫瘤生長，為癌癥治療提供了一種新的策略。

本項目聚焦于鋰電池管理系統在智能化監測與預測中的關鍵痛點，尤其擬面向電池容量衰減預測、SOC/SOH估計不準、電池剩余時間不準確、MAP/SOP估算等方面。通過引入人工智能算法，構建融合機器學習與深度學習的電池狀態預測模型，擬實現高精度SOC（荷電狀態）與SOH（健康狀態）估計的優化，提升電池管理系統的智能水平與安全性。 解決方案方面，項目基于實地檢測磷酸鐵鋰電池充放電數據構建訓練集，采用輕量級線性回歸模型及改進型人工神經網絡進行建模優化，并結合特征工程技術提高預測精度。同時，設計適用于邊緣計算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平臺實時運行，降低對計算資源的依賴。 在競爭優勢方面，項目成果具備算法輕量化、部署便捷、預測準確度高、兼容性強等特點，特別適用于電力儲能、電動汽車等對安全性和可靠性要求高的場景。相比傳統BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準估算SOC/SOH，降低維護成本。 目前項目成果已在合作企業內部儲能設備中開展應用測試，初步反饋表明荷電狀態預測準確度提升40%左右，電池健康度準確度提升40%左右，系統響應及時，具備較高實用性和推廣價值。專家評審一致認為，該項目在智能電池管理系統方向具有較強的創新性和實際應用前景。

一、項目簡介 隨著科技進步和社會需求的發展，機器人手/臂除了工業生產，也越來越多用于服務人類的其它各個領域，這必然會使機器人承擔比工業中更加多樣的操作任務，面臨更加多變的工作環境。因此，國內外對非結構自然環境下、具備自主操作能力的機器人的研究十分重視。當前，具備視覺感知能力的機器人已被公認為機器人發展的主流趨勢，將視覺與機器人操作相融合，是對人類行為的模擬，由此產生的視覺伺服控制方法為機器人自主操作能力的實現帶來了新的思路，代表了機器人的先進控制技術，也是促進機器人智能化發展的一個重要驅動。可以預見，未來的視覺系統將會成為機器人名副其實的眼睛，視覺伺服技術在機器人自主操作中將具有不可替代的作用。 視覺伺服利用視覺傳感器提供的環境信息對機器人運動進行實時反饋控制，涉及機器人機械幾何設計、運動學和動力學、自動控制理論、計算機視覺圖像處理和攝像機標定等,是智能機器人領域中具有重要理論意義的研究課題之一。迄今為止，機器人手/臂的視覺伺服方法在太空遙操作、機器人手術、水果采摘、工業裝配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越來越多的應用。然而，現階段可實際應用的方案主要面向特定的標定環境、模型參數已知，機器人操作是編碼定式的，不具備模型未知條件下的自主操作能力，特別是當面向未來的剛-柔-軟體共融機器人時，其柔型結構造成的運動模型及參數的變化與不確定性，必然使現有確定模型的研究方法失效。因此，無模型（目標幾何模型，手眼標定模型，機器人運動模型）、非結構環境下的自適應操作對機器人提出了新挑戰，是機器人手臂(尤其柔型手臂)視覺伺服控制研究的難點與前沿問題，不斷深入對非結構環境下、無模型的機器人手/臂視覺伺服控制的研究具有重要的理論和現實意義。 在非結構自然環境下使機器人像人一樣協調自適應操作是當今機器人研究領域的一項尚未實現但又令人感興趣的研究工作。從理論上看，非結構自然環境下實現機器人柔性操作，就當前研究依靠單一的控制器設計是困難的。因此，本項目借鑒人的手眼協調操作是自適應學習過程，涉及智能進化和行為優化，將隨機動態規劃理論，結合約束規則與最優化控制，探索一種變參手眼關系，實現機器人在非結構自然環境下的自適應操作。 二、前期研究基礎 研究團隊一直致力于機器人視覺反饋控制的研究。在基礎理論研究上，針對無標定視覺伺服控制方案與設計，均提出了一些新型方法，有扎實的理論基礎和知識積累，并不斷跟蹤和深入在無模型視覺伺服控制的方面研究和前沿問題。目前，已經著手在無模型視覺伺服的可靠性、穩定性控制方面做了充分的探索工作：針對機器人無標定全局穩定操作問題，研究了一種魯棒卡爾曼濾波(RKF)合作Elman神經網絡(ENN)的全局穩定視覺伺服控制方法；提出了一種基于網絡輔助爾曼濾波狀態估計的無標定視覺伺服方法，提高伺服系統的魯棒性。同時，立足機器人發展前沿，建立了多模特征深度學習抓取系統，在無結構環境下實現了機器人智能抓取與定位。 已發表的與項目相關的主要論文有： [1] 仲訓杲,徐敏,仲訓昱,彭俠夫.基于多模特征深度學習的機器人抓取判別方法.自動化學報,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于雅可比預測的機器人無模型視覺伺服定位控制, 控制與決策, 已在線發表, 2018. [11] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于圖像的機器人非標定視覺反饋控制全局定位方法, 廈門大學學報(自然科學版), 已錄用, 2018. 三、應用技術成果 （一）基于多模特征深度學習的機器人抓取判別 研究了多模特征深度學習及其在機器人智能抓取判別中的應用，該方法針對智能機器人抓取判別問題, 研究多模特征深度學習與融合方法. 該方法將測試特征分布偏離訓練特征視為一類噪化, 引入帶稀疏約束的降噪自動編碼 (Denoising auto-encoding, DAE), 實現網絡權值學習; 并以疊層融合策略, 獲取初始多模特征的深層抽象表達, 兩種手段相結合旨在提高深度網絡的魯棒性和抓取判別精確性. 實驗采用深度攝像機與 6 自由度工業機器人組建測試平臺, 對不同類別目標進行在線對比實驗. 結果表明, 設計的多模特征深度學習依據人的抓取習慣, 實現最優抓取判別, 并且機器人成功實施抓取定位, 研究方法對新目標具備良好的抓取判別能力. （二）無標定視覺伺服解決方案及其機器人操作應用 研究了無標定視覺伺服方法及其在機械臂任務操作中的應用。首先提出視覺伺服目標：假設機器人或者攝像節的模型參數未知或者部分未知，視覺伺服的目標是使用攝像節作為傳感器，引導機械臂運動，使當前圖像特征收斂到期望圖像特征，從而完成定位或者跟蹤的任務。 手眼協調關系描述。關節圖像雅克比矩陣定量描述了機械臂關節變化引起圖像特征變化，它是關節-圖像映射的局部線性化矩陣。 建立圖像雅克比的在線估計器。將關節圖像雅克比矩陣的每一個元素作為輔助系統的狀態，建立輔助系統的狀態方程；攝像機提取到的圖像特征作為測量值，建立輔助系統的觀測方程。根據Kalman濾波器理論，我們設計了對關節圖像雅克比的在線實時估計算法。 構建基于圖像矩的目標函數。為了避免傳統的基于點特征的缺陷，例如點特征的標記、提取與匹配過程復雜且通用性較差問題。構建基于圖像矩的圖像特征向量完成視覺伺服任務，來提高視覺伺服系統的穩定性和可靠性。 四、合作企業 廈門萬久科技股份有限公司是一家集銷售、軟件研發、技術服務、加工技術整合為一體的高新技術企業。目前公司的經營范圍涉及CNC軟件開發及數控系統銷售、CNC控制零件銷售及專業維修；工藝優化、機臺升級與技術改造、工程配電與軟件優化、專用機控制系統開發、多軸機的設計與開發、機臺精度檢測與校正優化服務等。公司是國際知名生產制造企業——富士康的產品供應商和技術服務商。    

數字人技術與大語言模型結合是當前人工智能技術領域的研究熱點之一，將數字人技術和自然語言處理技術相結合，可以創造出更加智能化、真實感更強的數字人應用。科研團隊經過研究實踐，已取得具有前瞻性的知名汽車企業和三甲醫院的合作意向。有望在不久的將來，為汽車、醫療等領域的企事業單位提供先進的技術支持。

北京大學現代農業研究院是北京大學與山東省人民政府共建的省屬公益二類事業單位，是北京大學在京外設立的首個高端農業類研究院。先后獲批山東省新型研發機構、國家自然科學基金依托單位、博士后科研工作站，參與共建山東省農業生物技術國際聯合實驗室、小麥育種全國重點實驗室、山東省作物精準分子設計育種重點實驗室、國家鹽堿地綜合利用技術創新中心。聚力攻堅關鍵領域和核心技術，不斷強化基礎研究人才培養，加速成果轉化。已組建42個獨立課題組，人員規模約760人，形成院士領銜，杰青、長江為兩翼，中青年骨干為主體的雁陣人才團隊。目前已在多個主糧、油料及經濟作物開展精準設計育種，取得了原創性理論及技術突破，也在智慧農業、農業經濟政策、數字鄉村建設等領域進行開創性研究，爭取國家、省級科研項目72項，累計發表論文333篇，已授權國際專利6項、國內專利31項，申請24個植物新品種權，完成6項技術合同認定登記，8項科技成果實現轉化。

此成果對復雜環境3D感知問題進行基礎性的研究探討，該領域一 直是面向智能車輛導航的一個重要研究課題，特別有利于航空、遙感 測繪等領域的發展，對推動學科交叉，激勵原始創新具有重要的現實 意義。由于曷能車輛視覺導航受光照、天氣、場景變化、幾何形變等因素的 影響，限制了動態復雜環境下智能車輛實時獲取準確3D數據的能力。 本成果重要的創新技術是提出基于可形變的分層圖模型來解決動態復 雜環境下的

本項目基于湖北省咸寧市農民的實地調研數據，從農民個人特征、家庭特征、土地特征和認知特征四個方面選取了18個變量作為自變量，通過Order-logit模型探究影響農民參與以地養老模式意愿的因素。 一、項目進展 創意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 李炤辰 工商管理學院農林經濟管理 2019.9/2023.6 楊力源 工商管理學院農林經濟管理 2019.9/2023.6 陳文杰 工商管理學院物流管理 2019.9/2023.6 王子陽 工商管理學院物流管理 2019.9/2023.6 三、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 崔許鋒 工商管理學院土地資源管理 副教授 土地經濟管理與GIS空間分析 四、項目簡介 本項目基于湖北省咸寧市農民的實地調研數據，從農民個人特征、家庭特征、土地特征和認知特征四個方面選取了18個變量作為自變量，通過Order-logit模型探究影響農民參與以地養老模式意愿的因素。研究發現農民的年齡、務農收入比重、是否購買社會養老保險、承包地數量、宅基地面積、認知水平和風險意識對于參與意愿有顯著影響。因此，應當完善農地流轉機制、關注養老需求主體、發展農村非農化產業和加強政府政策宣傳和支持力度，積極推動以地養老模式發展。