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本發(fā)明公開了一種基于有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)的語音情感交互裝置與方法。所述裝置包括：語音采集模塊，用于設(shè)置錄音源、采樣率、音頻通道、音頻數(shù)據(jù)格式，完成后向原始文件寫入裸數(shù)據(jù)生成文件A；對文件A進(jìn)行語音情感識別的語音情感識別模塊；通過情感的載體進(jìn)行情感交互的語音情感交互模塊。語音情感交互模塊包括：有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)模型的構(gòu)建模塊，用于采用有限狀態(tài)機(jī)描述語音情感狀態(tài)及其轉(zhuǎn)換過程；情感交互狀態(tài)轉(zhuǎn)換表的建立模塊，用于有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)換函數(shù)的定義和有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)換函數(shù)的確定；轉(zhuǎn)換矩陣模塊，用于在有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)模型中，用狀

本發(fā)明公開了一種面向人機(jī)交互的“1”手勢識別方法，可應(yīng)用于手機(jī)、電腦、電視等電子產(chǎn)品的操控。該方法步驟如下：人臉檢測，拳頭檢測，膚色標(biāo)記，亮度計(jì)算。本發(fā)明在手勢識別過程中，將攝像頭采集到的 YUV 視頻幀圖像中的亮度信息 Y 與顏色信息 UV 獨(dú)立開來，先利用 UV 通道信息進(jìn)行膚色的點(diǎn)的采集以及標(biāo)記，再利用 Y 通道亮度信息進(jìn)行進(jìn)一步的判斷；其中 UV 通道信息將膚色點(diǎn)與非膚色點(diǎn)區(qū)分開，Y 通道信息將與膚色點(diǎn)相近的

本發(fā)明公開了一種基于交互注意力的HLA和抗原肽結(jié)合預(yù)測方法，屬于計(jì)算生物學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。所示方法包括步驟1，采集HLA等位基因和獨(dú)特肽段數(shù)據(jù)，構(gòu)建HLA和抗原肽結(jié)合數(shù)據(jù)集；步驟2，構(gòu)建HLA和抗原肽結(jié)合預(yù)測模型，使用所述HLA和抗原肽結(jié)合數(shù)據(jù)集對預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練后的預(yù)測模型；步驟3，將HLA序列和抗原肽序列輸入預(yù)測模型，獲得HLA和抗原肽結(jié)合的預(yù)測結(jié)果。該方法將基于序列和結(jié)構(gòu)預(yù)測任務(wù)整合到統(tǒng)一模型中，分析預(yù)測pHLA關(guān)于序列和結(jié)構(gòu)的潛力。這種雙維度評估比現(xiàn)有方法提供了更全面的抗原免疫原性視角，為觸發(fā)免疫反應(yīng)的新抗原質(zhì)量提供了新見解。

項(xiàng)目利用新一代的大數(shù)據(jù) 深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了加油站現(xiàn)場智能監(jiān)管系統(tǒng)，具有卸油區(qū)智能管控、財(cái)務(wù)室智能管控、加油區(qū)智能管控、現(xiàn)場智能管控、智能分析以及智能考核管理功能，對人員操作合規(guī)性進(jìn)行智能檢測與識別 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡介 項(xiàng)目利用新一代的大數(shù)據(jù) 深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了加油站現(xiàn)場智能監(jiān)管系統(tǒng)，具有卸油區(qū)智能管控、財(cái)務(wù)室智能管控、加油區(qū)智能管控、現(xiàn)場智能管控、智能分析以及智能考核管理功能，對人員操作合規(guī)性進(jìn)行智能檢測與識別，將以查視頻回放的結(jié)果型安全管控模式，轉(zhuǎn)變?yōu)榭刂脐P(guān)鍵作業(yè)環(huán)節(jié)的過程型管控模式，實(shí)現(xiàn)了安全關(guān)口前移 服務(wù)規(guī)范管理 智能數(shù)字化分析，提高了全站精細(xì)化管控能力以及管理層科學(xué)決策、信息決策能力。可應(yīng)用于能源、電力、制造業(yè)等與人員安全以及操作流程合規(guī)性密切相關(guān)的行業(yè)。

本發(fā)明公開了一種新型聚磁式盤式電機(jī)，包括定子和轉(zhuǎn)子；定子包括定子鐵芯和電樞繞組；轉(zhuǎn)子包括三層結(jié)構(gòu)，外層包括多塊交替設(shè)置的外層永磁體和外層轉(zhuǎn)子鐵芯，中間層中對應(yīng)外層轉(zhuǎn)子鐵芯的位置設(shè)有中間層永磁體，內(nèi)層包括內(nèi)層轉(zhuǎn)子鐵芯，外層永磁體為切向充磁，中間層永磁體為徑向充磁，相鄰?fù)鈱佑来朋w充磁方向相反，相鄰中間層永磁體充磁方向也相反，外層轉(zhuǎn)子鐵芯相鄰的兩塊外層永磁體以及中間層永磁體的充磁方向均相對于外層轉(zhuǎn)子鐵芯向外或者向內(nèi)，外層永磁體所占外層周長的比例為0.1～0.55。本發(fā)明有效提高了電機(jī)的空間利用率和功率密度。

復(fù)合功能腦深部刺激器及 MEMS 腦電極：本課題組針對 MEMS 腦電極及其配套腦起搏器極端制造技術(shù)中的諸多關(guān)鍵難題，開展了如下研究：環(huán)形腦電極的鍵合、封裝等工藝，制造了環(huán)形腦電極樣品；MEMS 硅基腦電極的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及制造工藝、鍵合方法和封裝工藝，制造了硅基腦電極樣品；螺旋微導(dǎo)線和轉(zhuǎn)接線的制造工藝，制造了樣品；植入式顱內(nèi)壓傳感器的制造和封裝工藝，制造出顱內(nèi)壓微傳感器樣品；經(jīng)皮無線能量傳輸供電的關(guān)鍵技術(shù)和方法，制造出穩(wěn)定地?zé)o線供電裝置；植入裝置與體外控制裝置之間的無線通訊方法研究及其實(shí)用裝置；腦深部神經(jīng)核團(tuán)信號采集方法研究及其實(shí)用裝置；植入式腦起搏器的封裝工藝和方法。

新能源高占比發(fā)展下傳統(tǒng)同步機(jī)組與風(fēng)光新能源機(jī)組呈現(xiàn)“此消彼長”趨勢，電力平衡面臨“保供應(yīng)、促消納”的兩難局面。因此，迫切需要研究面向新型電力系統(tǒng)的電網(wǎng)智能調(diào)度與可視化預(yù)警關(guān)鍵技術(shù)，保障電網(wǎng)安全可靠供電和新能源最大化消納，助推碳達(dá)峰目標(biāo)順利實(shí)現(xiàn)。 該成果實(shí)現(xiàn)了面向新型電力系統(tǒng)的電網(wǎng)智能調(diào)度與可視化預(yù)警應(yīng)用的信息融合、智能告警、動(dòng)態(tài)監(jiān)視、海量數(shù)據(jù)閱讀、超實(shí)時(shí)仿真和高性能計(jì)算、基于人工智能的電網(wǎng)安全穩(wěn)定分析、虛擬現(xiàn)實(shí)、基于圖數(shù)據(jù)庫的人-機(jī)交互等功能，為新型電力系統(tǒng)電網(wǎng)調(diào)度員提供了一個(gè)準(zhǔn)確及時(shí)掌握電網(wǎng)實(shí)時(shí)運(yùn)行態(tài)勢的分析決策工具，實(shí)現(xiàn)調(diào)度員對調(diào)度計(jì)劃方案的智能互動(dòng)決策以及電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)可視化預(yù)警。 該技術(shù)實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)電網(wǎng)調(diào)度模式向智能性電網(wǎng)調(diào)度模式轉(zhuǎn)換，可廣泛應(yīng)用于電網(wǎng)、電力公司調(diào)度及區(qū)域控制中心等機(jī)構(gòu)，在實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)安全可靠運(yùn)行的同時(shí)，促進(jìn)高比例新能源最大化消納和保障電力可靠供應(yīng)。同時(shí)，該系統(tǒng)不但可應(yīng)用于實(shí)時(shí)運(yùn)行管理，而且還可應(yīng)用在規(guī)劃、交易、營銷等新型電力系統(tǒng)生產(chǎn)管理的不同領(lǐng)域。該成果已在四川省電力公司、中國南方電網(wǎng)等30余家單位機(jī)構(gòu)投入使用，產(chǎn)生了良好的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。 圖1 基于大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)運(yùn)行行為識別及可視化顯示 圖2 多源信息融合的電網(wǎng)環(huán)境監(jiān)測可視化

本發(fā)明屬于外骨骼機(jī)器人控制相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，其公開了一種基 于交互力識別運(yùn)動(dòng)意圖的欠驅(qū)動(dòng)康復(fù)機(jī)器人的控制方法，其包括以下 步驟:(1)確定欠驅(qū)動(dòng)康復(fù)機(jī)器人的驅(qū)動(dòng)電機(jī)數(shù)量及驅(qū)動(dòng)角度矢量;(2)確定運(yùn)動(dòng)關(guān)節(jié)角度矢量;(3)確定初始關(guān)節(jié)角度矢量。(4)計(jì)算出傳動(dòng)矩 陣;(5)求得驅(qū)動(dòng)電機(jī)與關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角之間的關(guān)系式;(6)確定欠驅(qū)動(dòng)康復(fù)機(jī) 器人的剛體雅可比矩陣;(7)確定欠驅(qū)動(dòng)康復(fù)機(jī)器人末端的速度映射矩 陣;(8)構(gòu)建出驅(qū)動(dòng)電機(jī)的驅(qū)動(dòng)空間到欠驅(qū)動(dòng)康復(fù)機(jī)器人操作空間的投 影矩陣;(9)根據(jù)測量數(shù)據(jù)計(jì)算出患者的手施加在

多媒體智能控制系統(tǒng)，物聯(lián)網(wǎng)控制管理，網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程管理，音視頻控制，適用于高校、高職院校教室建設(shè)。