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物流調度、航班規劃等復雜應用場景中，設計方案的評價隨著時間動態改變。這類優化問題在現實中廣泛存在并且求解困難。為了推動該領域的發展，亟待提出能反映動態優化問題復雜特性并且可控的測試集，從而推動動態優化算法在現實問題中的應用。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發表了一種生成連續動態優化問題的測試集，同時對現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。

由于航空發動機和燃氣輪機葉片型面是空間異型曲面，因而其設計、制造及維修都面臨巨大挑戰。為了在設計加工層面提高葉片加工質量，同時在修復層面提高葉片使用壽命，開展葉片高效高精測量研究至關重要。 本項目面向葉片制造研發了一套基于四軸運動平臺與線激光掃描相結合的葉片型面檢測裝置，并開發了集運動控制、數據采集與處理、精度評估等多功能于一體的軟件系統，可實現多類型葉片的二維截面高精度測量與三維型面自動化高效重構,有效克服因葉片復雜結構特征帶來的掃描數據密度差異性大、重疊區不足等因素對重構精度的影響。本項目面向葉片3D打印修復，研發了一套高效高精度的葉片檢測方法與集成系統，可實現批量化葉片截面輪廓位姿及其輪廓的自動化測量、數據重構和葉片配準，為葉片修復工藝流程中的3D打印和后續機加工等工藝環節提供關鍵的數字化測量、加工工藝數據，有效提升修復精度與效率，并降低成本。 本項目的開發成果可應用于航空發動機、燃氣輪機等葉片制造、修復全生命周期的測評、重構、反求等場景，市場規模大。 圖 面向葉片3D打印修復的檢測方法與集成系統硬件平臺

人工智能應用創新實訓平臺是一款專為人工智能領域專業學生設計的多功能教學工具，它集科研教學、實驗實訓和項目實踐于一體，提供了一個全面的學習環境。該平臺以國產高性能芯片RK3588作為其邊緣計算的核心，支持本地化編程開發，使得學習者能夠深入掌握人工智能技術。此外，平臺還支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多種主流深度學習框架，便于學生進行模型訓練和推理實踐。 平臺內置了豐富的案例資源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，為學生提供了實際操作和學習深度學習模型的機會。這些內置模型不僅有助于學生理解深度學習算法的實際應用，也為他們的創新項目提供了堅實的基礎。通過這樣的實訓平臺，學生能夠在實踐中深化理論知識，提升解決實際問題的能力。 本平臺融合了先進的多模態大模型智能體，并配備了一系列場景化實體組件，包括深度相機、雙軸云臺、多軸機械臂、微型輸送帶、工業級相機以及麥克風陣列等。這些尖端設備使得我們能夠快速構建智慧工廠、智能分揀、智慧交通、智能家居等多種應用場景。

1、產品介紹 AI人工智能語音與機器視覺應用系統是一款集成AI語音、機器視覺、深度學習基礎、嵌入式Linux于一體的高端教學科研實驗平臺。 整個教學平臺由實驗箱高性能嵌入式主板夠成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM處理器，標配4GB DDR3內存和16GB閃存，可運行ubuntu、android、linuxqt等多種操作系統，可滿嵌入式linux和AI應用開發。 平臺采用多核高性能 AI 處理器，預裝 Ubuntu Linux 操作系統與 OpenCV 計算機視覺庫，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度學習端側推理框架。 提供多種應用外設與豐富的機器視覺、AI語音、深度學習實戰應用案例，如語音前處理（聲源定位、語音增強、語音降噪、回聲消除、聲音提取）、語音活體檢查、語音喚醒、語音識別、語音合成、自然語言處理、聲紋識別門鎖、語音智能家居、手寫字識別、人臉識別、目標檢測、端側推理框架、圖像識別、人體分析 、文字識別、人臉門禁控制、車牌道閘控制、手勢家居控制等，通過案例教學讓學生掌握計算機視覺與深度學習的基本原理和典型應用開發。 2、產品特點 （1）先進性 性能卓越：搭載AI嵌入式邊緣計算處理器RK3399，配備4GB RAM與16GB存儲空間，以及6英寸高清電容觸摸屏，確保流暢的用戶體驗。 高效運算：配NPU協處理器模塊，專為神經網絡模型設計，提供高達8 TOPs@300mW的運算能力。 接口豐富：提供雙路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多種嵌入式拓展接口，滿足多樣化的外設連接需求。 （2）擴展性 定制化設計：所有硬件單元均采用模塊化設計，支持根據具體需求進行定制化選型和搭配。 項目套件豐富：提供多種可選的項目套件模塊，支持完成多樣化的AI應用場景設計和創新。 智能網關平臺：智能邊緣計算網關平臺配備了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在內的常用接口拓展，增強了平臺的適應性和靈活性。 （3）包容性 多功能應用：實驗平臺適用于人工智能、嵌入式系統、物聯網、移動互聯網、智能硬件等多個學科的實驗教學，提供全面的教育資源。 課程與實驗：支持包括Python程序設計、嵌入式Linux操作系統、機器視覺技術、自然語言處理、神經網絡原理、無線通信、Android應用技術、物聯網中間件、AIOT應用實訓等在內的豐富課程和實驗。 專業融合：平臺在硬件設計上實現了物聯網、人工智能和嵌入式技術的兼容性，提升了實訓設備的復用率，有效解決了學校實訓室空間和資金的限制問題。 AI語音與機器視覺應用系統致力于解決學校在開設人工智能課程時面臨的師資、教學資源、實訓資源、設備以及與行業應用對接的挑戰，實現了產學研創一體化的教育模式 3、應用 系統支持多個工業化的應用場景，以智慧家居、智慧停車場、智慧門禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大應用場景，及基于六大應用場景的20多種小AI應用場景。所有的應用場景及業務子項功能，均來自真實的人工智能行業應用。 4、配套 該產品除完整的軟硬件系統外,還配備針對設備完整的人工智能實訓指導書完整豐富的教學實訓素材資源、以及基于設備系統的人工智能教學視頻光盤。本產品提供免費的安裝部署服務和設備實訓培訓服務。

申請人自2002年8月開始在醫學低劑量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”等一系列創新算法，其中“基于區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龍頭大型醫療設備商上海聯影醫療設備有限公司，目前已經在其即將推出的最新的U780 CT機上得到了應用。

本發明公開了一種面向超光譜數據庫的小波去噪算法，屬于超光譜數據的處理方法，用于對帶有噪 聲的超光譜曲線進行降噪。本發明順序包括小波降噪參數選擇、小波降噪。本發明在小波降噪參數學習 過程中充分考慮了超光譜數據庫中各種物質超光譜曲線的特性，快速的選擇適合超光譜數據庫絕大多數 光譜曲線的小波降噪參數，然后使用選擇得到的參數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據庫選擇與之適應小波降噪參數，提高了降噪的效果，提高光譜匹配 的準確率。

本發明公開了一種基于分裂算法的湖泊三維水動力-水溫-水質模擬預測方法。構建湖泊三維水動力-水溫-水質模型，將湖泊離散成若干網格單元，并對網格采用 Arakawa-C 模式布置變量，基于分裂算法將湖泊三維水動力-水溫-水質模型中各算子按照其物理波動過程的波頻快慢特性進行分類，對低頻慢過程算子采用顯式處理，對高頻快過程算子采用隱式處理，運用分裂算法分步離散求解模型，得到湖泊水域內不同位置和時間的三維流場、水溫和水質指標濃度。本發明提出的基于分裂算法的湖泊三維水動力-水溫-水質模擬預測方法能較準確地反映湖

本發明公開了一種基于光譜擬合與差分算法的光纖傳感動態信 號解調方法，包括：掃描得到光譜紋波；對光譜紋波進行擬合獲得靜 態光譜；將光譜紋波與靜態光譜進行差分處理獲得差值信號；對光譜 紋波的極值點進行擬合獲得上下邊緣包絡曲線；對上下邊緣包絡曲線 進行差分處理獲得光譜變化函數，將差值信號與光譜變化函數進行歸 一化處理，獲得去包絡后差值信號，根據掃描速度和初始波長將波長 換算為時間，獲得去包絡后時域動態信號。本方法對紋波光譜及其擬 合曲線進行差分獲得動態信號，可以消除諸如溫度、濕度等環境干擾， 且恢復的動態

本發明公開了一種基于模糊 PI 算法的微電網并網逆變器的控制 方法。該方法包括：（1）采樣當前電網電壓、當前并網逆變器的輸出 電流和當前濾波器的電容電流；（2）確定并網電流指令值；（3）調 整 PI 控制器的比例系數和積分系數；（4）通過修正后的 PI 控制器得 到濾波器的電容電流指令值；（5）通過 P 控制器得到并網逆變器的輸出電壓指令值；（6）產生控制信號控制并網逆變器開關管的通斷，在 并網逆變器的功率輸出端產生期望的輸出電壓；（7）重復（1）～（6）， 使并網逆變器的輸出電流始終跟蹤指令值。本