本申请公开了一种基于遗传算法的越库车辆调度方法、系统及介质，包括以下步骤：通过对不同类型生鲜品的衰减率进行建模，建立不同类型生鲜品匹配的衰减率模型；基于衰减率模型分析生鲜品在转运过程中因环境变化或时间推移所产生的新鲜度损失信息；基于新鲜度损失信息构建目标函数，根据目标函数设置约束条件；基于目标函数与约束条件建立车辆调度模型，输出多个车辆调度方案；基于遗传算法输出最优解，得到匹配的车辆调度方案；通过分析不同产品间衰减差异的损耗，并根据遗传算法精准的选择最优车辆调度方案，能够有效减少生鲜品在转运过程中的新鲜度损失，提升物流效率，减少流通损耗，从而满足消费者对生鲜品新鲜度的高要求。

我校量子信息技术研究所王琴教授团队在量子密码领域取得新突破，该团队首次提出将人工智能领域的长短期记忆神经网络(LSTM)应用到量子密码控制系统之中, 实现了对量子密码系统的主动反馈与控制, 在不引入任何额外硬件和辅助稳定设备的条件下，将系统传输效率提升接近百分之二十。该成果近期发表在美国物理学会权威学术期刊《PhysicalReview Applied》上。 　　量子密码作为量子信息技术领域发展最为成熟的技术，正逐渐从实验室阶段走向商用化，有望在未来大规模网络加密通信中发挥重要作用，因而得到学术界和工业界的广泛关注。自第一个BB84协议提出以来，量子密码无论是在理论上还是在实验上均取得了巨大进展。现有量子密码系统包括相位、偏振、时间-能量编码等编码方式，其中相位编码方式应用最为广泛。该类系统在运行过程中不可避免地存在相位漂移问题，因而需要不断对发送端和接收端的相位进行实时校准。目前主流系统通过采用扫描+传输的方法来解决。该方法虽然可以实现相位补偿，但会导致量子密码系统传输效率降低。针对该缺点，我校王琴教授团队首次提出将人工智能与量子密码控制系统相结合，利用LSTM网络主动预测系统相位漂移大小，进而实现主动反馈与控制；同时通过固定时间间隔对网络细胞状态进行更新，使量子密码系统始终保持稳定的高效率运行状态。该方法在不提高系统硬件复杂度的前提下大幅提升了量子密码系统传输效率。此外值得提出，该方法的适用范围不依赖于某种协议或编码方式，原则上同样适用于其他任意量子密码协议和任意编码系统，为未来开展大规模量子通信网络应用提供新的研究思路与应用方法。 该项工作的第一作者是我校通信与信息工程学院硕士研究生刘靖阳，量子信息技术研究所的王琴教授和江苏省图像处理与图像通信重点实验室的谢世朋副教授是该工作的共同通讯作者。该工作得到了安徽问天量子科技有限公司的技术支持。此项工作受到国家重点研发计划、国家自然科学基金以及江苏省研究生科研实践创新等项目的支持。

发明专利 “ 一种基于小波差分算法的电缆故障测距方法应用于电力电缆在线故障定位 ” ，证书证号 955827 ，专利号 ZL 2010 1 0235507.7 。该方法用于电力电缆的在线故障测距。

本发明公开了一种基于类相似性测量的实时目标跟踪算法，目标跟踪对实时性要求非常高，在目前 主流的基于检测跟踪的框架下，根据测试样本与目标类和背景类的相似度比较来确定目标在新帧中的目 标位置。本方法首先在当前帧采集目标类和背景类集合，计算出它们的统计特征，并在下一帧采集测试 样本集合。本方法定义了一种计算测试样本与类之间相似度的量化标准，通过找出与目标类相似以及和 背景类不相似的测试样本来确定目标位置。本方法明显提高了跟踪的实时性以及跟踪精度。

物流调度、航班规划等复杂应用场景中，设计方案的评价随着时间动态改变。这类优化问题在现实中广泛存在并且求解困难。为了推动该领域的发展，亟待提出能反映动态优化问题复杂特性并且可控的测试集，从而推动动态优化算法在现实问题中的应用。课题组在

本发明公开了面向大规模图像视觉特征的多维倒排索引与快速检索算法，包括：利用图像的视觉特征训练增强型残差量化所需的多层码书，并利用所训练的码书构建多维倒排索引；根据已训练完成的码书，对图像视觉特征进行量化和编码，同时根据计算得到的编码将其插入到倒排索引中对应的倒排列表；利用查询图像视觉特征对所构建的多维倒排索引进行查询，获得查询候选集；利用自适应超球体过滤对查询候选集进行优化，对过滤后的查询结果排序，从而完成图像视觉特征的检索。本发明的方法通过对图像特征进行量化和编码，提高图像特征的量化效率；利用所生

1.痛点问题 协作机器人与人类共享工作空间，通过直接（即物理上）或间接地与人类交互共同开展操作任务。相比传统工业机器人，协作机器人有更高的安全性和更易于编程的特点，能够通过人类示教部署于各种不同的任务并灵活地与人类配合。随着传统工业机器人带来的效率提升趋于饱和，能够安全配合人类的协作机器人能够进一步提高制造业的生产效率，带来可观的经济效益。然而，现有的协作机器人存在以下两大痛点问题。 问题一：安全和效率之间的权衡一直是人机交互中未系统解决的开放性问题。当存在人机直接接触时，为了保证人的安全，现有的协作机器人是通过中止正在进行的任务、顺从人的干预以保证安全；然而，不论人是有意地干预（即工人直接抓取机械臂来引导其任务）还是无意地接触机器人，都将造成机器人暂停手头工作；直到人类停止干预，机器人才能继续执行它的任务。虽然这种人机协作方式能够保证机器人与工人合作的安全，但因为机器人需要在不同的工作模式之间切换，其工作效率将会受到影响。 问题二：如何提高人的示教效率为协作机器人的另一大痛点问题。协同机器人多用于能够灵活拆装的生产线，以适应新的任务，因此新任务的编程效率很大程度上决定了工作效率。基于人类示教的编程方式具有自然、本能的优势，能够直接传递人类的操作技巧与经验。其中，将示教轨迹参数化为可以编辑修改、适应不同任务的形式是提高效率的核心问题。该示教轨迹不光应该包含机器人末端的运动数据，而且应该包含同时调整的冗余关节运动数据，从而同时完成末端主任务与关节避障任务，以适应工作环境。现有的示教方式未能结合离线示教与在线介入，因此无法适用于需要同时记录机器人末端和关节的示教任务。 2.解决方案 本项成果基于增强现实-触觉感知技术，开发了混合交互接口与人机互补操作算法，以解决上述痛点问题。 ①对于问题一，本项成果提出了自适应视觉控制与零空间阻尼控制的协作框架：在有限视场、未校正相机、关节奇异的情况下，保证了机器人在整个工作空间内的全局稳定性；在不影响机器人末端任务的前提下，允许人类专家随时、安全地介入以改变机器人关节姿态，以应对环境动态变化或突发事件，从而实现了安全与效率并重的人机协作方式。 ②对于问题二，本项成果构建了增强现实-触觉感知的混合接口，让人类专家可以在任务和冗余联合空间进行双手演示，同时记录机器人末端与机器人关节的数据。示教轨迹基于DMP方法进行参数化，能够根据不同任务所需的末端位置、关节角度、运动速度进行自适应调整，在保证末端任务精度的同时完成关节的避障任务。 技术核心： ①基于增强现实-触觉感知的混合交互接口; ②用于双手示教的机器人轨迹学习方法; ③自适应全局稳定控制算法。 预期产品：用于人机互补协同操作的设备与软件 3.合作需求 1)资金需求：本项成果开发的人机互补协作平台，在硬件与软件研发阶段需要资金投入，需约250-500万元人民币； 2)孵化资源：公司研发所需办公及研发场地、实验室、分析与测试实验室等； 3)团队：协作平台开发团队、商务开发与合作团队、财务、法务等支持团队； 4)生产制造企业合作：提供人机协同操作的场景与需求，开展工厂真实环境的测试与部署； 5)基础研究合作：与协作机器人、增强现实、触觉感知方向的国内外基础研究团队合作，开发新的交互设备与算法。

中国科学技术大学生命科学与医学部瞿昆教授课题组通过设计一整套分析流程，系统性评估了16种空间转录组和单细胞转录组数据整合算法在预测基因或细胞类型空间分布方面的性能。

物流调度、航班规划等复杂应用场景中，设计方案的评价随着时间动态改变。这类优化问题在现实中广泛存在并且求解困难。为了推动该领域的发展，亟待提出能反映动态优化问题复杂特性并且可控的测试集，从而推动动态优化算法在现实问题中的应用。课题组在IEEE Transactions on Cybernetics上发表了一种生成连续动态优化问题的测试集，同时对现有的测试集进行了全面的综述，并探讨了它们在捕获不同问题特征方面的缺点。

本项目在三维荧光光谱技术的基础上，建立光谱数据矩阵计算模型和处理方法，建立了基于荧光光谱和智能算法的食品安全检测新技术。应用于白酒检测，实现了白酒品种和年份酒年份的科学化、仪器化和智能化鉴别和测定；应用于食品添加剂检测，实现了目标物的种类和含量的方便、快捷、灵敏、准确测定。