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本發(fā)明公開了一種多路激光探針檢測系統(tǒng)與方法。該檢測系統(tǒng) 可將激光光源分成多路通過光纖分別傳送至多個待測點，激發(fā)產(chǎn)生激 光等離子體后，將相應的光譜信號傳回檢測系統(tǒng)，最終實現(xiàn)一臺激光 探針儀的多點同時在線檢測，使用光纖傳輸激光和光譜信號，不僅可 以提高惡劣環(huán)境中激光探針的抗干擾能力，而且還可以大幅降低激光 探針儀的應用成本。該發(fā)明特別適用于包含多條生產(chǎn)線的大型工業(yè)過 程，具備對生產(chǎn)線上的產(chǎn)品的多種元素同時進行在線監(jiān)測的能

本發(fā)明公開了一種 JPEG 兼容的隱寫分析方法，包括：計算隱 寫圖像訓練庫中各個 JPEG 隱寫圖像 JS 的觀測嵌入率 r＇；根據(jù)隱寫 圖像訓練庫中各個 JPEG 隱寫圖像 JS 的觀測嵌入率 r＇及其真實嵌入 率真ｒ，建立觀測嵌入率與真實嵌入率之間的關系模型；計算待檢測 隱寫圖像的觀測嵌入率，并根據(jù)觀測嵌入率與真實嵌入率之間的關系 模型計算待檢測隱寫圖像的檢測嵌入率。本發(fā)明還提供了相應的 JPEG 兼容的隱寫分析

機器人產(chǎn)業(yè)在過去十年中得到了長足的發(fā)展，有效提高機器人的智能感知能力，是未來數(shù)年內(nèi)進一步推動該產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關鍵所在。機器人的智能認知能力，是指通過人工智能理論和技術，賦予機器人一種類似人類的高層認知能力，從而使得機器人可以自己適應復雜多變、具有較強不確定性的自然場景。本項目擬在前期計算機視、聽覺認知算法研究基礎上，進一步探索機器多模態(tài)認知關鍵技術在機器人環(huán)境感知問題中的具體應用。1.&n

1. 痛點問題 比色檢測在環(huán)境監(jiān)測市場占據(jù)較大比重。根據(jù)結(jié)果判讀的方式，比色法可分為目視比色法和光電比色法。目視比色法包括比色試紙條、試劑盒等，可節(jié)省判讀儀器，經(jīng)濟性好，但是準確性低。光電比色法往往需要實驗室分析儀器，譬如實驗室臺式或者便攜式/手持式分光光度計、酶標儀等，準確性高，但是經(jīng)濟性受到詬病，且儀器小型化、智能化程度低，導致其應用場景和范圍受限。綜上，目前市場上主流的水質(zhì)比色分析儀器或技術在經(jīng)濟性和準確性上無法兼顧。 2. 解決方案 基于智能手機的移動式多參數(shù)水質(zhì)分析儀，以手機攝像頭為信號感知和處理模塊，減少了新儀器開發(fā)的成本和周期，此外提出了整合手機攝像頭的比色檢測光路系統(tǒng)設計方案，建立了圖像信息與濃度之間的定量關系模型，開發(fā)了配套的單機及云上APP測試軟件。儀器可支持可見光波長范圍（400-700 nm）的水質(zhì)參數(shù)快速比色分析，測定指標包括氟化物、氨氮、余氯、正磷酸鹽、濁度等。整機重量小于1kg，主機尺寸12cm*7.5cm*7cm，電源采用充電鋰電池，防護等級IP54，檢測方法符合國標。 相比于傳統(tǒng)實驗室水質(zhì)分析技術，該款儀器重量輕、體積小，利用智能手機龐大的用戶基礎和兼容平臺，可實時上傳數(shù)據(jù)和定位監(jiān)測地點，可組網(wǎng)形成監(jiān)測大數(shù)據(jù)的管理和分析。手機的開放性系統(tǒng)有利于迭代升級，互聯(lián)網(wǎng)服務有利于產(chǎn)品升級和維護。該儀器打破傳統(tǒng)環(huán)境監(jiān)測極大依賴于實驗室儀器的現(xiàn)狀，提供兼顧經(jīng)濟性、準確性和便捷性的非凡測量體驗；有利于開展現(xiàn)場污染調(diào)查及定量分析，在條件惡劣和偏遠地區(qū)的環(huán)境監(jiān)測中可以發(fā)揮重要的作用；借助智能手機的高用戶普及率及實時定位功能，能夠為構(gòu)建環(huán)境物聯(lián)網(wǎng)和污染大數(shù)據(jù)提供技術支撐。 合作需求 （1）尋求在數(shù)字孿生流域、智慧河湖應用場景對接資源。 （2）尋求在環(huán)境監(jiān)察執(zhí)法、管網(wǎng)巡查執(zhí)法、應急監(jiān)測等領域有豐富市場銷售經(jīng)驗與渠道資源的企業(yè)開展商務合作。

本項成果運用Pro/Engineer或者SolidWorks軟件建立設備精確的三維模型，繼而采用計算流體力學（CFD）方法對于設備內(nèi)部的溫度場或者流場的情況進行模擬與仿真，能夠得到設備內(nèi)部包括溫度場或流場在內(nèi)的熱力性能等重要參數(shù)，從而為熱能設備的優(yōu)化設計奠定基礎。我們運用該項技術成功地解決了以下技術問題：1）         平面或者圓管型金屬反射式保溫層（壓力容器或者核電站管道用）建模及其傳熱

1.   技術內(nèi)容及其先進性 本項成果運用Pro/Engineer或者SolidWorks軟件建立設備精確的三維模型，繼而采用計算流體力學（CFD）方法對于設備內(nèi)部的溫度場或者流場的情況進行模擬與仿真，能夠得到設備內(nèi)部包括溫度場或流場在內(nèi)的熱力性能等重要參數(shù)，從而為熱能設備的優(yōu)化設計奠定基礎。我們運用該項技術成功地解決了以下技術問題：1）      

本發(fā)明公開了一種面向側(cè)信道分析的智能密碼系統(tǒng)，包括動態(tài)環(huán)境感知子系統(tǒng)、綜合評價子系統(tǒng)和 防護措施自動化設計子系統(tǒng)；動態(tài)環(huán)境感知子系統(tǒng)用于對所處環(huán)境中攻擊種類的識別；綜合評價子系統(tǒng) 用于對現(xiàn)有攻擊類型以及現(xiàn)有防護措施的評價，將指導性設計意見加入現(xiàn)有的防護措施的設計方法中， 有效指導防護措施進行自動化調(diào)整；防護措施自動化設計子系統(tǒng)用于根據(jù)對動態(tài)環(huán)境評價的結(jié)果與防護 措施的評測結(jié)果，針對用戶未加入防護措施或防護措施未達到動態(tài)分析環(huán)境要求時，對用戶原始

本發(fā)明公開了一種節(jié)點擾動功率轉(zhuǎn)移分布均衡度分析方法，包 括在電力系統(tǒng)當前運行狀態(tài)下對電力系統(tǒng)進行潮流計算，并獲得支路 功率對節(jié)點注入功率的靈敏度矩陣；根據(jù)靈敏度矩陣和支路有功功率 裕度獲得潮流轉(zhuǎn)移率矩陣；獲得潮流轉(zhuǎn)移率矩陣中對應于每個節(jié)點的 列向量中各個元素在潮流轉(zhuǎn)移率統(tǒng)計區(qū)間內(nèi)的概率分布情況；根據(jù)概 率分布情況計算改進信息熵，作為反映每個節(jié)點擾動功率轉(zhuǎn)移分布均 衡程度的指標；根據(jù)轉(zhuǎn)移分布均衡度指標對系統(tǒng)在各節(jié)點擾動下進行 安全評估。本發(fā)明應用于大規(guī)模電力系統(tǒng)節(jié)點注入功率抗擾能力快速 評估，其計算速

本發(fā)明公開了一種 INS 控制 GNSS 基帶的開環(huán)跟蹤誤差分析及控制方法，本發(fā)明基于 GNSS/INS 深 組合接收機的閉環(huán)跟蹤環(huán)結(jié)構(gòu)構(gòu)建 INS 誤差與開環(huán)跟蹤誤差間的拉氏域數(shù)學模型；采用拉氏域數(shù)學模型 分析基于不同精度等級慣導的開環(huán)跟蹤誤差發(fā)散規(guī)律；基于開環(huán)跟蹤誤差發(fā)散規(guī)律提出合理的 INS 控制 GNSS 基帶的跟蹤機制。本發(fā)明方法可用于短時間衛(wèi)星信號不可用的情況，能有效提高 GNSS 接收機信 號跟蹤環(huán)路的連續(xù)性，從而獲取較高精度的連

針對行政約談場景中存在的人工記錄效率低、內(nèi)容理解偏差記錄、資料追溯繁雜等問題，本成果開展了基于音視頻識別及語義分析的智能約談平臺的研究。基于 AI 深度學習的音視頻識別框架、復雜網(wǎng)絡理論和語義知識本體的文本語義相似度計算方法，研究音視頻識別的語音轉(zhuǎn)寫、對話管理、計算機視覺技術和內(nèi)容分析的語義理解、語義優(yōu)化、情感識別方法，實現(xiàn)網(wǎng)信約談、紀委約談、公安審訊、監(jiān)獄談話等多種行政約談場景下的約談智能化和數(shù)字化。其中，語音識別轉(zhuǎn)寫是開展智能約談系統(tǒng)研究的前提和基礎，本成果訓練了聲學模型和語言模型，構(gòu)建編碼器，通過音頻角色分離和聲紋識別技術分離說話人聲音，編碼器識別解碼，經(jīng)過文本語義處理轉(zhuǎn)寫為文本。而文本語義處理是智能約談系統(tǒng)提升約談效能的源動力，成果構(gòu)建了基于語義本體的自動專家導引約談知識庫，通過基于復雜網(wǎng)絡的語義相似度計算給約談工作人員推薦約談問題；約談結(jié)束后，利用融合主題特征的文本自動摘要技術快速生成匯報摘要，利用基于分布式表示的事件抽取技術自動生成約談報告。本成果研制高效、便捷的智能約談音視頻識別及語義分析平臺，實現(xiàn)了在線約談預約、人臉識別身份核驗、語音實時轉(zhuǎn)寫、約談問題智能引導提問、音視文同步顯示、匯報摘要自動生成、約談報告自動生成、約談文件回溯、約談大數(shù)據(jù)分析等功能。