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本發(fā)明公開了面向大規(guī)模圖像視覺特征的多維倒排索引與快速檢索算法，包括：利用圖像的視覺特征訓(xùn)練增強型殘差量化所需的多層碼書，并利用所訓(xùn)練的碼書構(gòu)建多維倒排索引；根據(jù)已訓(xùn)練完成的碼書，對圖像視覺特征進行量化和編碼，同時根據(jù)計算得到的編碼將其插入到倒排索引中對應(yīng)的倒排列表；利用查詢圖像視覺特征對所構(gòu)建的多維倒排索引進行查詢，獲得查詢候選集；利用自適應(yīng)超球體過濾對查詢候選集進行優(yōu)化，對過濾后的查詢結(jié)果排序，從而完成圖像視覺特征的檢索。本發(fā)明的方法通過對圖像特征進行量化和編碼，提高圖像特征的量化效率；利用所生

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(wù)。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(wù)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(quán)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(wù)、順從人的干預(yù)以保證安全；然而，不論人是有意地干預(yù)（即工人直接抓取機械臂來引導(dǎo)其任務(wù)）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(yù)，機器人才能繼續(xù)執(zhí)行它的任務(wù)。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(yīng)新的任務(wù)，因此新任務(wù)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(yīng)不同任務(wù)的形式是提高效率的核心問題。該示教軌跡不光應(yīng)該包含機器人末端的運動數(shù)據(jù)，而且應(yīng)該包含同時調(diào)整的冗余關(guān)節(jié)運動數(shù)據(jù)，從而同時完成末端主任務(wù)與關(guān)節(jié)避障任務(wù)，以適應(yīng)工作環(huán)境。現(xiàn)有的示教方式未能結(jié)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(guān)節(jié)的示教任務(wù)。 2.解決方案 本項成果基于增強現(xiàn)實-觸覺感知技術(shù)，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(yīng)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(guān)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(wù)的前提下，允許人類專家隨時、安全地介入以改變機器人關(guān)節(jié)姿態(tài)，以應(yīng)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(gòu)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(wù)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(guān)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(wù)所需的末端位置、關(guān)節(jié)角度、運動速度進行自適應(yīng)調(diào)整，在保證末端任務(wù)精度的同時完成關(guān)節(jié)的避障任務(wù)。 技術(shù)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(xué)習(xí)方法; ③自適應(yīng)全局穩(wěn)定控制算法。 預(yù)期產(chǎn)品：用于人機互補協(xié)同操作的設(shè)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(wù)開發(fā)與合作團隊、財務(wù)、法務(wù)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(chǔ)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(chǔ)研究團隊合作，開發(fā)新的交互設(shè)備與算法。

中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)生命科學(xué)與醫(yī)學(xué)部瞿昆教授課題組通過設(shè)計一整套分析流程，系統(tǒng)性評估了16種空間轉(zhuǎn)錄組和單細胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)整合算法在預(yù)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(fù)雜應(yīng)用場景中，設(shè)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(lǐng)域的發(fā)展，亟待提出能反映動態(tài)優(yōu)化問題復(fù)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(yīng)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。

本項目在三維熒光光譜技術(shù)的基礎(chǔ)上，建立光譜數(shù)據(jù)矩陣計算模型和處理方法，建立了基于熒光光譜和智能算法的食品安全檢測新技術(shù)。應(yīng)用于白酒檢測，實現(xiàn)了白酒品種和年份酒年份的科學(xué)化、儀器化和智能化鑒別和測定；應(yīng)用于食品添加劑檢測，實現(xiàn)了目標物的種類和含量的方便、快捷、靈敏、準確測定。

1、項目簡介 本項目在三維熒光光譜技術(shù)的基礎(chǔ)上，建立光譜數(shù)據(jù)矩陣計算模型和處理方法，建立了基于熒光光譜和智能算法的食品安全檢測新技術(shù)。應(yīng)用于白酒檢測，實現(xiàn)了白酒品種和年份酒年份的科學(xué)化、儀器化和智能化鑒別和測定；應(yīng)用于食品添加劑檢測，實現(xiàn)了目標物的種類和含量的方便、快捷、靈敏、準確測定。 2、創(chuàng)新要點 本項目研發(fā)用于復(fù)雜混合物體系檢測的高分辨率熒光光譜技術(shù)，結(jié)合數(shù)學(xué)建模方法和智能計算技術(shù)，以三維熒光光譜獲得更多信息，以三維數(shù)陣校正智能算法進行混合物光譜特征信息的提取和處理，在處理復(fù)雜混合物體系光譜信息方面發(fā)揮優(yōu)勢，實現(xiàn)了以“數(shù)學(xué)分離”代替“化學(xué)分離”、以“計算識別”代替“人工判別”，解決了復(fù)雜混合物熒光光譜特征指向問題，建立了新的食品安全檢測技術(shù)。 3、效益分析 “白酒年份酒的熒光光譜檢測技術(shù)及鑒別系統(tǒng)”可實現(xiàn)對所建庫中不同品牌白酒及不同年份白酒進行準確鑒別，可應(yīng)用于白酒企業(yè)的生產(chǎn)管理和年份白酒消費市場的監(jiān)督管理，將促進我國白酒年份酒的產(chǎn)生和銷售的規(guī)范和發(fā)展，推動品牌白酒鑒別工作的技術(shù)進步，為打擊假冒偽劣、保護名牌提供技術(shù)支持，具有直接的經(jīng)濟效益和良好的社會效益。 4、推廣情況 建立的白酒熒光光譜檢測技術(shù)對“中國白酒 169 計劃”和“白酒 3C”計劃的家白酒企業(yè)的產(chǎn)品進行了應(yīng)用。在“山西杏花村汾酒廠股份有限公司”，本項目成果已應(yīng)用于公司的生產(chǎn)管理和市場的監(jiān)督管理.本項目成果已在“無錫市凱得靈糖果食品有限公司”得到應(yīng)用，應(yīng)用于公司生產(chǎn)原料和成品的檢測。為本公司確保產(chǎn)品質(zhì)量，提供了有效的技術(shù)支持，促進了產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定和提高，應(yīng)用二年多時間以來，糖果的產(chǎn)銷量有了顯著的增長。

在智慧采摘方面，提出了一種結(jié)合檢測網(wǎng)絡(luò)與點回歸的新型方法，為葡萄采摘自動化提供了高效精準的解決方案。

本發(fā)明公開了一種動平臺對空目標雙色紅外異構(gòu)并行自動目標識別器，所述目標識別器包括：交換式網(wǎng)絡(luò)與至少一個處理部件，所述處理部件與所述交換式網(wǎng)絡(luò)之間通過輸入 FIFO 接口、同步存儲器輸出接口以及控制線連接，所述交換式網(wǎng)絡(luò)用于動態(tài)鏈接不同的所述輸入 FIFO 接口和所述同步存儲器輸出接口，所述處理部件用于完成自動目標識別過程中所需的各種算法功能，所述輸入 FIFO 用于緩存輸入的待處理圖像數(shù)據(jù)，所述同步存儲器輸出接口用于

本項目擬進一步技術(shù)升級轉(zhuǎn)化的核心技術(shù)科技成果“基于燃料電池增程器時滯特性的瞬時優(yōu)化能量管理策略”來源于“十二五”863計劃《燃料電池轎車動力系統(tǒng)技術(shù)平臺研究與開發(fā)》（2011AA11A265）項目。圍繞該核心技術(shù)，項目申請人已申請發(fā)明專利7項，其中4項已授權(quán)，發(fā)表相關(guān)學(xué)術(shù)論文二十余篇，并與上海大眾汽車有限公司開展了初步的技術(shù)轉(zhuǎn)化合作。1 技術(shù)簡介  針對燃料電池電動汽車具有多個車載能量源這一特點，申請人從綜合考慮動力蓄電池和燃料電池增程器協(xié)調(diào)工作的角度出發(fā)，提出了一種源于ECMS策略（等效燃料最小策略）的基于損失功率最小算法(minimum loss power algorithm，MLPA)的瞬時優(yōu)化能量管理策略。該策略算法思想為，基于試驗得到的各關(guān)鍵部件效率特性圖，構(gòu)造動力蓄電池、燃料電池、DC/DC等關(guān)鍵部件在每一時間步長內(nèi)的損失功率函數(shù)，這些部件損失功率函數(shù)在每一時間步長內(nèi)的線性疊加構(gòu)成了多能量源動力系統(tǒng)損失功率指標函數(shù)，通過使該指標函數(shù)在每一時間步長取值最小（系統(tǒng)效率最高）來確定燃料電池增程器功率輸出。圖1為該控制策略導(dǎo)出的燃料電池實時功率輸出優(yōu)化控制曲面。 通過仿真及實車轉(zhuǎn)轂試驗臺驗證發(fā)現(xiàn)該策略具有以下優(yōu)點，如圖2-3所示：1）該MLPA瞬時優(yōu)化能量策略對工況適應(yīng)性強，多種常見工況下（NEDC，UDDS，HWFET，勻速工況）經(jīng)濟性優(yōu)于傳統(tǒng)能量策略。2）多種常見工況下，該MLPA瞬時優(yōu)化能量管理策略均能夠控制燃料電池功率輸出變化平緩，實現(xiàn)了“淺充淺放”，有利于燃料電池以及蓄電池的壽命保護。

浙江大學(xué)航空航天學(xué)院宋吉舟教授團隊，便基于形狀記憶聚合物，提出了一種新型的“萬能抓手”策略。這個“萬能抓手”的載體非常簡單，就是一塊智能“塑料”。別瞧它結(jié)構(gòu)簡單，本領(lǐng)可不小，它可以把目標物體“鎖”在體內(nèi)，輕松地抓取1微米到1米大小之間任何形狀的物體。 目前這一研究成果已發(fā)表在知名學(xué)術(shù)期刊《科學(xué)進展》（Science Advances）上，文章共同第一作者為浙江大學(xué)航空航天學(xué)院碩士生令狐昌鴻和博士生張順，通訊作者為浙江大學(xué)航空航天學(xué)院宋吉舟教授。 宋吉舟教授團隊的“萬能抓手”何以做到“探囊取物”？靠的便是形狀記憶聚合物。形狀記憶聚合物是一種特殊的智能材料，論其特殊，就特殊在它的“逆來順受”：在外部刺激作用（如光、熱）控制下，形狀記憶聚合物可軟可硬，在受到一定的外力作用導(dǎo)致變形后，它就能保持這個變形后的形狀，可謂“順其自然”；然而在一定的外部刺激作用下，它又會變回原來的樣子。目前形狀記憶聚合物已經(jīng)被廣泛用于智能織物、電子包裝管的熱收縮膜、航空器太陽能帆板展開機構(gòu)、智能醫(yī)藥器件等領(lǐng)域。 宋吉舟教授團隊的新策略：第一步，就是抓取物體時，先在外部刺激作用下，讓形狀記憶聚合物變得柔軟，趁此機會將物體或者物體表面的結(jié)構(gòu)嵌入其中；第二步，去掉外部刺激，讓形狀記憶聚合物變回剛硬的狀態(tài)，保持住該變形的臨時形狀，將物體“鎖住”，從而把物體抓取起來；第三步，等把物體轉(zhuǎn)移到目的地之后，再次施加外部刺激，形狀記憶聚合物就會恢復(fù)初始形狀，將物體“解鎖”釋放。 形狀記憶聚合物萬能抓手抓取和釋放物體的流程示意圖 形狀記憶聚合物這塊智能 “ 塑料 ” ，就好像是一把有魔力的萬能鎖，能鎖住世間萬物：為了獲取 “ 獵物 ” ，它 先 變成柔軟的橡皮泥，把物體柔柔地包住，然后變成堅硬的石頭，把物體牢牢地鎖住，等把物體 “ 押送 ” 到目的地，又會重新變成軟軟的橡皮泥并釋放物體。宋吉舟教授介紹，這把 “ 萬能鎖 ” 能在典型的三維結(jié)構(gòu)物體上產(chǎn)生很大的抓力，包括球體、方塊、管狀物體、螺栓、螺母、棗核、鑰匙串等；更厲害的是，它還能像壁虎一樣， 粘附在物體表面 ，不論物體表面光滑還是粗糙。 形狀記憶聚合物萬能抓手對典型宏觀物體的抓力   那么對于尺寸小的物體，這個抓手又是如何發(fā)揮功效的呢？當物體尺寸小到微觀尺度（100微米左右或者更小），物體受到的表面力，特別是與抓手的粘附作用強，會給物體的釋放帶來較大的挑戰(zhàn)。在該設(shè)計中，抓手通過把物體或者物體表面的結(jié)構(gòu)鎖在其內(nèi)部實現(xiàn)抓取，不依賴抓手的粘附力，所以當粘附力給物體釋放帶來挑戰(zhàn)時，就可以在抓手表面鍍上一層特殊材料，或者增加抓手表面粗糙度來減弱粘附，從而實現(xiàn)物體釋放。這樣，即使是75微米大小的不規(guī)則鐵顆粒或者是直徑10微米的二氧化硅球，也能順利從形狀記憶聚合物萬能抓手上得到釋放。 使用形狀記憶聚合物萬能抓手操縱75 微米的不規(guī)則鐵顆粒和10微米直徑的二氧化硅球 “微觀抓手就像微觀世界里的吊車，可以用它在微觀世界里搭建‘建筑’，制作特殊的光電器件。”令狐昌鴻說，“這個抓手在微觀視角下還有一個優(yōu)勢，就是一個抓手就是數(shù)以萬計的微觀吊車，可以高效地在微觀世界工作。” 談及具體應(yīng)用，宋吉舟教授表示，在柔性電子制備中，最重要的一步就是微觀元器件的快速組裝，即把制備基底上數(shù)以萬計或者更多的維納元器件轉(zhuǎn)移到柔性的使用基底上。以往的方法都依靠粘附來一次性抓取這些元器件，但是釋放的時候粘附就變成了限制因素。而宋吉舟教授課題組提出的這個策略，完全不依賴粘附，為柔性電子的制備提供了一種新思路，有望推進柔性電子的工業(yè)化進程。 使用形狀記憶聚合物萬能抓手組裝柔性電子器件的簡單展示 該項目得到了國家973計劃、國家自然科學(xué)基金和中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金等的支持。