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1.痛點問題 協(xié)作機器人與人類共享工作空間，通過直接（即物理上）或間接地與人類交互共同開展操作任務。相比傳統(tǒng)工業(yè)機器人，協(xié)作機器人有更高的安全性和更易于編程的特點，能夠通過人類示教部署于各種不同的任務并靈活地與人類配合。隨著傳統(tǒng)工業(yè)機器人帶來的效率提升趨于飽和，能夠安全配合人類的協(xié)作機器人能夠進一步提高制造業(yè)的生產(chǎn)效率，帶來可觀的經(jīng)濟效益。然而，現(xiàn)有的協(xié)作機器人存在以下兩大痛點問題。 問題一：安全和效率之間的權衡一直是人機交互中未系統(tǒng)解決的開放性問題。當存在人機直接接觸時，為了保證人的安全，現(xiàn)有的協(xié)作機器人是通過中止正在進行的任務、順從人的干預以保證安全；然而，不論人是有意地干預（即工人直接抓取機械臂來引導其任務）還是無意地接觸機器人，都將造成機器人暫停手頭工作；直到人類停止干預，機器人才能繼續(xù)執(zhí)行它的任務。雖然這種人機協(xié)作方式能夠保證機器人與工人合作的安全，但因為機器人需要在不同的工作模式之間切換，其工作效率將會受到影響。 問題二：如何提高人的示教效率為協(xié)作機器人的另一大痛點問題。協(xié)同機器人多用于能夠靈活拆裝的生產(chǎn)線，以適應新的任務，因此新任務的編程效率很大程度上決定了工作效率。基于人類示教的編程方式具有自然、本能的優(yōu)勢，能夠直接傳遞人類的操作技巧與經(jīng)驗。其中，將示教軌跡參數(shù)化為可以編輯修改、適應不同任務的形式是提高效率的核心問題。該示教軌跡不光應該包含機器人末端的運動數(shù)據(jù)，而且應該包含同時調(diào)整的冗余關節(jié)運動數(shù)據(jù)，從而同時完成末端主任務與關節(jié)避障任務，以適應工作環(huán)境。現(xiàn)有的示教方式未能結合離線示教與在線介入，因此無法適用于需要同時記錄機器人末端和關節(jié)的示教任務。 2.解決方案 本項成果基于增強現(xiàn)實-觸覺感知技術，開發(fā)了混合交互接口與人機互補操作算法，以解決上述痛點問題。 ①對于問題一，本項成果提出了自適應視覺控制與零空間阻尼控制的協(xié)作框架：在有限視場、未校正相機、關節(jié)奇異的情況下，保證了機器人在整個工作空間內(nèi)的全局穩(wěn)定性；在不影響機器人末端任務的前提下，允許人類專家隨時、安全地介入以改變機器人關節(jié)姿態(tài)，以應對環(huán)境動態(tài)變化或突發(fā)事件，從而實現(xiàn)了安全與效率并重的人機協(xié)作方式。 ②對于問題二，本項成果構建了增強現(xiàn)實-觸覺感知的混合接口，讓人類專家可以在任務和冗余聯(lián)合空間進行雙手演示，同時記錄機器人末端與機器人關節(jié)的數(shù)據(jù)。示教軌跡基于DMP方法進行參數(shù)化，能夠根據(jù)不同任務所需的末端位置、關節(jié)角度、運動速度進行自適應調(diào)整，在保證末端任務精度的同時完成關節(jié)的避障任務。 技術核心： ①基于增強現(xiàn)實-觸覺感知的混合交互接口; ②用于雙手示教的機器人軌跡學習方法; ③自適應全局穩(wěn)定控制算法。 預期產(chǎn)品：用于人機互補協(xié)同操作的設備與軟件 3.合作需求 1)資金需求：本項成果開發(fā)的人機互補協(xié)作平臺，在硬件與軟件研發(fā)階段需要資金投入，需約250-500萬元人民幣； 2)孵化資源：公司研發(fā)所需辦公及研發(fā)場地、實驗室、分析與測試實驗室等； 3)團隊：協(xié)作平臺開發(fā)團隊、商務開發(fā)與合作團隊、財務、法務等支持團隊； 4)生產(chǎn)制造企業(yè)合作：提供人機協(xié)同操作的場景與需求，開展工廠真實環(huán)境的測試與部署； 5)基礎研究合作：與協(xié)作機器人、增強現(xiàn)實、觸覺感知方向的國內(nèi)外基礎研究團隊合作，開發(fā)新的交互設備與算法。

中國科學技術大學生命科學與醫(yī)學部瞿昆教授課題組通過設計一整套分析流程，系統(tǒng)性評估了16種空間轉錄組和單細胞轉錄組數(shù)據(jù)整合算法在預測基因或細胞類型空間分布方面的性能。

物流調(diào)度、航班規(guī)劃等復雜應用場景中，設計方案的評價隨著時間動態(tài)改變。這類優(yōu)化問題在現(xiàn)實中廣泛存在并且求解困難。為了推動該領域的發(fā)展，亟待提出能反映動態(tài)優(yōu)化問題復雜特性并且可控的測試集，從而推動動態(tài)優(yōu)化算法在現(xiàn)實問題中的應用。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發(fā)表了一種生成連續(xù)動態(tài)優(yōu)化問題的測試集，同時對現(xiàn)有的測試集進行了全面的綜述，并探討了它們在捕獲不同問題特征方面的缺點。

1.成果原理：通過圖像增強算法優(yōu)化惡劣天氣下導盲犬視野，結合Transformer模型實現(xiàn)環(huán)境多模態(tài)語音描述，并通過手機平臺實現(xiàn)遠程監(jiān)控與交互。 2.創(chuàng)新點：惡劣天氣適應性（突破傳統(tǒng)導盲設備在霧霾、雨雪等極端場景的視覺限制）；多模態(tài)交互(支持語音合成、家人音色定制及實時場景描述，兼顧安全性與情感需求)；輕量化設計(項圈重量適配犬只行動，避免傳統(tǒng)穿戴設備的負擔)。 3.應用場景：視障人士日常出行、導盲犬訓練基地、公共復雜環(huán)境。 4.應用案例：與吉林外國語大學、科大訊飛聯(lián)合開展技術驗證，完成實驗室原型測試。 5.成果獲獎： 2023年“互聯(lián)網(wǎng)+”大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽吉林省銅獎 2024年“挑戰(zhàn)杯”吉林省大學生創(chuàng)業(yè)計劃競賽銀獎 6.成果評價：豐富了國內(nèi)導盲生物輔助設備研究內(nèi)容，獲吉林省大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽重點支持，技術專利布局中，市場潛力預估超800萬視障人群需求，助力東北地區(qū)智能裝備產(chǎn)業(yè)升級與民生福祉提升。

李梢教授團隊針對我國胃癌早診率低于10%，胃癌前病變患者的癌變率僅有0.6%/年，胃炎癌轉化中西醫(yī)特征不清、防治措施不明的重大難題，創(chuàng)建以“智能早篩-極早診斷-精準早治”為特色的胃癌極早期中西醫(yī)智能防治體系，顯著提升我國胃炎癌轉化中醫(yī)藥防治水平。

淄博嘉鴻通智能裝備有限公司是一家集實驗室規(guī)劃設計與研發(fā)、施工交付、售后維保為一體的科技型中小企業(yè)。 公司專門為工業(yè)企業(yè)、高等院校、科研院所、醫(yī)療疾控、檢測機構等各類實驗室提供一站式解決方案。 公司主營業(yè)務包括實驗室家具、送排風智能控制系統(tǒng)、集中供氣系統(tǒng)、實驗室尾氣處理系統(tǒng)、易制毒、易制爆、危險化學品存儲柜、數(shù)字化安全管理系統(tǒng)、實驗室專用配套系統(tǒng)及校舍家具等。 公司先進的設計理念、專業(yè)的售后服務團隊，致力于為廣大科研人員創(chuàng)造健康、安全、環(huán)保、舒適的學習工作環(huán)境。 公司創(chuàng)始人從事實驗室行業(yè)10余年，具有豐富的行業(yè)經(jīng)驗，參與及主導的科研項目榮獲多項知識產(chǎn)權(4件發(fā)明專利，6件實用新型專利)榮獲“淄博市重大科技成果三等獎”、“周村區(qū)職工優(yōu)秀技術創(chuàng)新成果”、本人所主導的研發(fā)項目榮獲“淄博市重點研發(fā)計劃（市外校城融合）項目”，2022年5月份榮獲“2022年全省工友創(chuàng)業(yè)大賽淄博分賽二等獎”。 公司榮獲實驗室行業(yè)知識產(chǎn)權2項，2022年9月份成為淄博市周村區(qū)中小企業(yè)商會會員單位，2023年3月份榮獲“科技型中小企業(yè)”榮譽。 公司愿景：爭做國內(nèi)一流的實驗室行業(yè)綜合服務商； 企業(yè)使命：助推實驗室行業(yè)轉型升級與高質(zhì)量發(fā)展，保障科研人員愉悅健康； 企業(yè)價值觀：誠信服務、質(zhì)量至上；創(chuàng)新發(fā)展、追求卓越； 企業(yè)精神：專注自我提升，專業(yè)服務客戶；

申請人自2002年8月開始在醫(yī)學低劑量CT圖像成像、處理等方向開展學習和研究工作，從理論探索和應用拓展兩個方面同時開展科學研究，先后提出了“基于區(qū)別性稀疏表示的低劑量CT成像”，“基于大尺度平均的低劑量CT圖像后處理”，“基于深度學習的低劑量CT成像”等一系列創(chuàng)新算法，其中“基于區(qū)別性稀疏表示的低劑量CT成像”算法已通過專利形式轉讓到國內(nèi)龍頭大型醫(yī)療設備商上海聯(lián)影醫(yī)療設備有限公司，目前已經(jīng)在其即將推出的最新的U780 CT機上得到了應用。

南科大醫(yī)學院教授張文勇、研究助理教授欒合密等在國際著名生物信息學與計算生物學期刊Bioinformatics上發(fā)表題為“CPVA: a web-based metabolomic tool for chromatographic peak visualization and annotation”的論文。該研究創(chuàng)新提出了以色譜中心策略算法（CCS）提高基于質(zhì)譜的組學數(shù)據(jù)質(zhì)量，并搭建了R-Shiny的Web應用CPVA，實現(xiàn)了組學數(shù)據(jù)在線交互式的處理。該論文提出了色譜中心策略算法（CCS），并開發(fā)了在線互動工具來解決該領域普遍存在的問題。色譜中心策略是指通過對組學數(shù)據(jù)中提取的色譜峰形狀進行數(shù)字化描述，包括對稱性（Symmetry）、鋸齒度（Jaggedness）、形態(tài)（Modality）、色譜質(zhì)量指數(shù)（MCQ）等，并以在線互動的方式直接展示色譜峰的形態(tài)特征。

本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡模型 BP 算法的嵌入式礦壓檢測方法法，首先根據(jù)根據(jù)待檢測區(qū)域的地域情況，采用多個振弦式壓力傳感器進行測量；然后 ARM7 處理器根據(jù)系統(tǒng)任務個數(shù)建立相應的進程；最后在建立的任務中打開定時器，輸出一個固定在某一頻率范圍內(nèi)的脈沖，經(jīng)過驅動激振電路，產(chǎn)生一個能對振弦式壓力傳感器內(nèi)部振弦起振的信號，同時使用 ARM7處理器對振弦式壓力傳感器返回的脈沖信號進行頻率測量，計算得到壓力值，最后，利用溫度傳感器采集振弦周圍區(qū)域的溫度，采用 BP 算法建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型，利用神經(jīng)網(wǎng)絡模型對得到的各組壓力數(shù)據(jù)及采集的溫度數(shù)據(jù)進行學習，并根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡模型找出壓力隨溫度的變化規(guī)律，對振弦式傳感器進行溫度補償。

本發(fā)明公開了一種面向超光譜數(shù)據(jù)庫的小波去噪算法，屬于超光譜數(shù)據(jù)的處理方法，用于對帶有噪 聲的超光譜曲線進行降噪。本發(fā)明順序包括小波降噪?yún)?shù)選擇、小波降噪。本發(fā)明在小波降噪?yún)?shù)學習 過程中充分考慮了超光譜數(shù)據(jù)庫中各種物質(zhì)超光譜曲線的特性，快速的選擇適合超光譜數(shù)據(jù)庫絕大多數(shù) 光譜曲線的小波降噪?yún)?shù)，然后使用選擇得到的參數(shù)對測量到的超光譜曲線進行降噪。該方法能快速的 針對各種不同應用場景的超光譜數(shù)據(jù)庫選擇與之適應小波降噪?yún)?shù)，提高了降噪的效果，提高光譜匹配 的準確率。