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1. 痛點(diǎn)問(wèn)題 工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)具有應(yīng)用領(lǐng)域廣、數(shù)據(jù)規(guī)模大、經(jīng)濟(jì)價(jià)值高的特點(diǎn)，蘊(yùn)含的巨大商業(yè)價(jià)值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻擊等技術(shù)手段以及雇傭商業(yè)間諜等非技術(shù)手段的威脅。數(shù)據(jù)所有者通常會(huì)采用前效方法對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)加以保護(hù)，但是這些方法只能有效防止外部人員進(jìn)行非法盜竊，對(duì)于內(nèi)部人員盜竊等途徑并不能有效遏制。數(shù)字水印是解決數(shù)據(jù)在傳播過(guò)程中安全問(wèn)題的一個(gè)主流分支，通常的數(shù)字水印采用分組多數(shù)投票方法來(lái)提升算法的魯棒性，但時(shí)序數(shù)據(jù)通常有較多的噪聲，高價(jià)值數(shù)據(jù)點(diǎn)相對(duì)集中，因而一個(gè)未經(jīng)加權(quán)的投票算法可能會(huì)因?yàn)榇蠓秶脑肼暩蓴_而導(dǎo)致水印判定失效。此外，常見(jiàn)時(shí)序數(shù)字水印算法基于時(shí)間戳進(jìn)行水印嵌入計(jì)算，容易受到更改時(shí)間戳或頻率變換的攻擊，一旦時(shí)間戳序列大幅度改變，水印提取算法將受到很大影響，很可能導(dǎo)致水印提取完全失效。 2. 解決方案 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是工業(yè)大數(shù)據(jù)規(guī)模迅速擴(kuò)張的主要來(lái)源。各類(lèi)物聯(lián)網(wǎng)傳感器以極高的頻率采集其所在設(shè)備的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)，通常為一系列包含數(shù)據(jù)產(chǎn)生時(shí)間戳（Timestamp）和采集數(shù)據(jù)（Data）形式為(Timestamp, Data) 的元組序列，稱(chēng)為時(shí)間序列。工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)具有應(yīng)用領(lǐng)域廣、數(shù)據(jù)規(guī)模大、經(jīng)濟(jì)價(jià)值高的特點(diǎn)，蘊(yùn)含的巨大商業(yè)價(jià)值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻擊等技術(shù)手段以及雇傭商業(yè)間諜等非技術(shù)手段的威脅。 數(shù)據(jù)所有者通常會(huì)采用前效方法對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)加以保護(hù)，包括但不限于：數(shù)據(jù)加密、用戶權(quán)限劃分等等。但是，這些方法只能有效防止外部人員進(jìn)行非法盜竊，對(duì)于內(nèi)部人員盜竊等途徑并不能有效遏制。數(shù)字水印是解決數(shù)據(jù)在傳播過(guò)程中安全問(wèn)題的一個(gè)主流分支，常見(jiàn)時(shí)序數(shù)字水印算法基于時(shí)間戳進(jìn)行水印嵌入計(jì)算，容易受到更改時(shí)間戳或頻率變換的攻擊，一旦時(shí)間戳序列大幅度改變，水印提取算法將受到很大影響，很可能導(dǎo)致水印提取完全失效。此外，數(shù)字水印通常采用分組多數(shù)投票方法來(lái)提升算法的魯棒性，但時(shí)序數(shù)據(jù)通常有較多的噪聲，高價(jià)值數(shù)據(jù)點(diǎn)相對(duì)集中，因而一個(gè)未經(jīng)加權(quán)的投票算法可能會(huì)因?yàn)榇蠓秶脑肼暩蓴_而導(dǎo)致水印判定失效。 本項(xiàng)目針對(duì)常見(jiàn)的水印失效場(chǎng)景進(jìn)行了分析，提出了能夠有效提示水印魯棒性的技術(shù)，更好的確保數(shù)據(jù)安全的管理能力。 3.合作需求 在全國(guó)范圍內(nèi)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)/工業(yè)大數(shù)據(jù)相關(guān)領(lǐng)域?qū)で髴?yīng)用場(chǎng)景，希望能與能源/裝備制造行業(yè)的大中型企業(yè)開(kāi)展這方面的合作研究和落地實(shí)施；并針對(duì)上述企業(yè)開(kāi)展包括二次開(kāi)發(fā)在內(nèi)的各類(lèi)實(shí)際應(yīng)用，助力企業(yè)降本增效、轉(zhuǎn)型升級(jí)。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹 機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)算法STEAM主題課程 項(xiàng)目背景 隨著工業(yè) 4.0 科技革命的到來(lái)，工業(yè)機(jī)器人已成為工業(yè)化程度的重要標(biāo)志。機(jī)械臂是最為典型也是最早出現(xiàn)的工業(yè)機(jī)器人，它可以代替人的繁重勞動(dòng)以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的機(jī)械化和自動(dòng)化，提高生產(chǎn)效率的同時(shí)避免人身事故的發(fā)生。機(jī)械臂課程的學(xué)習(xí)可以培養(yǎng)學(xué)生將科學(xué)技術(shù)應(yīng)用于日常生活、社會(huì)實(shí)踐的意識(shí)。 在本項(xiàng)目中，學(xué)生可借助機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)算法套件與人工智能與編程教學(xué)系統(tǒng)，了解關(guān)節(jié)機(jī)械臂和伸縮機(jī)械臂的原理及特點(diǎn)，搭建不同類(lèi)型機(jī)械臂并通過(guò)編程實(shí)現(xiàn)智能控制。 課程性質(zhì) 這是一門(mén)以項(xiàng)目式教學(xué)開(kāi)展的跨學(xué)科課程，以基于建構(gòu)主義理論的 5E 教學(xué)模式作為指導(dǎo)，結(jié)合了 中小學(xué)信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)與編程教學(xué)特色。 課程目標(biāo) 1.知識(shí)與技能 ?  了解機(jī)械臂的類(lèi)型及其在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用。 ?  掌握關(guān)節(jié)機(jī)械臂和伸縮機(jī)械臂的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)并制作相應(yīng)模型。 ?  學(xué)習(xí)圖形化編程或 C++代碼編程的基礎(chǔ)知識(shí)，使模型完成實(shí)際任務(wù)。 ?  掌握機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)算法的設(shè)計(jì)、編寫(xiě)及調(diào)試。 2.過(guò)程與方法 ?  通過(guò)觀察、查閱相關(guān)資料等活動(dòng)，培養(yǎng)對(duì)信息的有效性、客觀性做出判斷的意識(shí)，發(fā)展分析概括能力。 ?  通過(guò)機(jī)械臂模型的搭建和編程，發(fā)展編程思維和工程思維能力。 ?  在完成模型設(shè)計(jì)和算法設(shè)計(jì)過(guò)程中，提高分析問(wèn)題和解決問(wèn)題能力，養(yǎng)成自學(xué)能力。 3.情感態(tài)度與價(jià)值觀 ?  了解機(jī)械臂在日常生活中的實(shí)際應(yīng)用，萌發(fā)將科學(xué)技術(shù)應(yīng)用于日常生活、社會(huì)實(shí)踐的意識(shí)。 ?  養(yǎng)成實(shí)事求是，尊重自然規(guī)律的科學(xué)態(tài)度。 ?  關(guān)注科學(xué)技術(shù)對(duì)社會(huì)發(fā)展、自然環(huán)境及人類(lèi)生活的影響。

項(xiàng)目成果/簡(jiǎn)介:本發(fā)明涉及一種基于果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類(lèi)方法,旨在通過(guò)改進(jìn)的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類(lèi)問(wèn)題,屬于茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類(lèi)領(lǐng)域.其原理利用電子鼻傳感器模擬人感官品評(píng)的功能和特征,采集不同時(shí)間不同傳感器的特征值,構(gòu)建樣本集.利用果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),獲得廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平滑因子,進(jìn)而構(gòu)建毛峰茶葉儲(chǔ)存時(shí)間的FOAGRNN分類(lèi)模型和方法.本發(fā)明的有益效果在于將果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于毛峰茶葉數(shù)據(jù)中,提高預(yù)測(cè)毛峰茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類(lèi)的效率和準(zhǔn)確度,為消費(fèi)者提供茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類(lèi)的有效方法.

本發(fā)明涉及一種基于果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類(lèi)方法,旨在通過(guò)改進(jìn)的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類(lèi)問(wèn)題,屬于茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類(lèi)領(lǐng)域.其原理利用電子鼻傳感器模擬人感官品評(píng)的功能和特征,采集不同時(shí)間不同傳感器的特征值,構(gòu)建樣本集.利用果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),獲得廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平滑因子,進(jìn)而構(gòu)建毛峰茶葉儲(chǔ)存時(shí)間的FOAGRNN分類(lèi)模型和方法.本發(fā)明的有益效果在于將果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于毛峰茶葉數(shù)據(jù)中,提高預(yù)測(cè)毛峰茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類(lèi)的效率和準(zhǔn)確度,為消費(fèi)者提供茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類(lèi)的有效方法.

定量系統(tǒng)生物學(xué)是描述生命體的細(xì)胞、組織、器官以及整體水平上結(jié)構(gòu)和功能各異的各種分子（包括基因、蛋白質(zhì)、小分子代謝物等），以及分子在生命體的內(nèi)部之間、與外界環(huán)境之間的相互作用，通過(guò)精準(zhǔn)的分析測(cè)量技術(shù)、結(jié)合計(jì)算生物學(xué)來(lái)定性、定量構(gòu)建生命的數(shù)字化模型，預(yù)測(cè)生理狀態(tài)或者疾病的功能、表型和轉(zhuǎn)化的前沿科學(xué)。生命體的運(yùn)作是在基因調(diào)控下，由許許多多的生化反應(yīng)形成

一、項(xiàng)目分類(lèi) 顯著效益成果轉(zhuǎn)化 二、成果簡(jiǎn)介 主要針對(duì)密碼算法的FPGA實(shí)現(xiàn)和加速優(yōu)化。其特征在于，系統(tǒng)通過(guò)軟硬件協(xié)同實(shí)現(xiàn)不同認(rèn)證機(jī)制，系統(tǒng)包括硬件認(rèn)證模塊和軟件功能模塊。利用FPGA的可編程邏輯電路部分實(shí)現(xiàn)認(rèn)證機(jī)制算法的硬件加速。 集成電路中差分對(duì)管的失調(diào)電壓或者帶隙電壓會(huì)隨著溫度和電源電壓的變化而產(chǎn)生漂移，從而惡化前臺(tái)校正的結(jié)果。經(jīng)過(guò)理論分析、模擬仿真和實(shí)際電路測(cè)試，我們發(fā)現(xiàn)這種由溫度和電源電壓變化而引起的失調(diào)漂移呈現(xiàn)一定的線性特征，可以用線性內(nèi)插或者反饋的方式對(duì)失調(diào)漂移進(jìn)行校正，從而無(wú)需傳統(tǒng)的后臺(tái)校正電路，具有校正電路簡(jiǎn)單、對(duì)比較器正常工作無(wú)干擾、精度高等優(yōu)點(diǎn)。

技術(shù)分析(創(chuàng)新性、先進(jìn)性、獨(dú)占性)開(kāi)發(fā)了新穎的深度學(xué)習(xí)算法，準(zhǔn)確識(shí)別患病部位，準(zhǔn)備診斷患病類(lèi)型，可以顯著提高臨床效益。自主獨(dú)立開(kāi)發(fā)。已經(jīng)在兩家大型三甲醫(yī)院做測(cè)試，算法和程序代碼完整，

技術(shù)分析(創(chuàng)新性、先進(jìn)性、獨(dú)占性) 開(kāi)發(fā)了新穎的深度學(xué)習(xí)算法，準(zhǔn)確識(shí)別患病部位，準(zhǔn)備診斷患病類(lèi)型，可以顯著提高臨床效益。自主獨(dú)立開(kāi)發(fā)。

Web挖掘技術(shù)屬于信息科學(xué)領(lǐng)域，涉及自然語(yǔ)言處理、模式識(shí)別、知識(shí)工程、機(jī)器學(xué)習(xí)和隨機(jī)過(guò)程等多個(gè)研究領(lǐng)域，并需要使用概率統(tǒng)計(jì)、矩陣?yán)碚撘约捌渌浻?jì)算方法作為研究工具和手段。本項(xiàng)目主要針對(duì)Web挖掘中的Web數(shù)據(jù)模型、文本分類(lèi)和信息檢索等基本問(wèn)題進(jìn)行理論和算法上的研究，并就這些問(wèn)題提出了潛在語(yǔ)義結(jié)構(gòu)模型、基于投影尋蹤的中文網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)算法和基于Markov網(wǎng)絡(luò)的信息檢索等模型。同時(shí)，在理論上對(duì)這些方法進(jìn)行了深入的研究和探討，從理論上證明了其正確性。在實(shí)驗(yàn)方面，我們將分類(lèi)模型應(yīng)用于大規(guī)模的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試文檔集（REUTER-21578語(yǔ)料庫(kù)、復(fù)旦大學(xué)中文文本分類(lèi)語(yǔ)料庫(kù)），進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明這些方法均表現(xiàn)出了較好的性能，接近甚至優(yōu)于SVM和KNN的分類(lèi)效果，并應(yīng)用檢索模型在標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試文檔集（CACM、CISI、CRAN、MED）上進(jìn)行了多次對(duì)比實(shí)驗(yàn)，其性能與BM25相當(dāng)在某些指標(biāo)上甚至更優(yōu)。另外，課題組在北大天網(wǎng)測(cè)試文檔集上應(yīng)用上述模型，在近幾年的全國(guó)搜索引擎和網(wǎng)上信息挖掘?qū)W術(shù)研討會(huì)（SEWM）的中文WEB信息檢索評(píng)測(cè)中均取得了優(yōu)異的成績(jī)。

針對(duì)大規(guī)模的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，在理論上研究網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間協(xié)同規(guī)則，研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與系統(tǒng)性能之間的關(guān)系，構(gòu)建實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)最優(yōu)化的分布式算法。其應(yīng)用主要包括大規(guī)模移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中信道資源的最優(yōu)分配問(wèn)題、通信基站的最優(yōu)覆蓋問(wèn)題等。