本发明公开了一种基于径流区间预测的水电站调度风险评估方法，其中，该方法主要包括：根据预测流量误差的分析得到预测流量误差的累积概率密度分布函数，将一定置信概率下的实际流量预测区间和预测流量变量误差区间作为模拟流量过程的基础，仿真得到水电站的出力、末水位和出库流量，继而，与根据实际流量得到的水电站实际出力、末水位和出库流量进行比较，最终得到水电站发生弃水的风险概率和不能完成负荷任务的风险概率。本发明还提供一种风险评估系统。上述方法及系统不仅弥补了现有非线性随机模拟径流预测方法的缺陷，同时，显著提高了径流

本发明涉及一种基于光伏预测误差模糊性的电力系统调度方法。步骤：本发明将获取光伏预测出力 和实测出力的历史统计数据，及气象预测信息，估计未来一天光伏预测误差的概率分布参数。针对光伏 预测误差的不确定性，引入模糊理论，并利用信息熵转换法将光伏预测误差随机变量转换为光伏预测误 差模糊变量。根据光伏功率短期预测的结果，并考虑光伏预测误差的模糊性，建立含光伏发电的模糊机 会约束调度模型。将所建立的模型中含有模糊变量的约束条件转化为清晰等价类。最后利用 C

医影智能XR眼镜，这款集长续航、轻量化、易携带、AI识别等特性于一体的专业级教学设备，正以三大核心功能重塑医学影像教育生态。 1.医学影像设备可视化 无需实体拆解，医影智能XR眼镜即可实现医学影像设备从整机到内部结构动态呈现，DR平板探测器、CT扫描、MRI成像技术等内容，通过虚拟现实呈现成像流程，设备原理要点一目了然，重建教学内容可视化，实现“所见即所学”。 2.医学影像中心场景漫游  突破空间与场景壁垒，可沉浸式体验影像中心各科室的环境布局，深度感知科室文化；支持全流程模拟操作，可完整演练患者接待、体位摆放、设备参数调试、检查执行等核心环节，为影像中心科室规划优化、新人岗前标准化培训提供专业高效的实操支撑。 3.AI 智能识别 教材识别：精准识别医学影像教材中的图文内容，即时生成3D模型、流程动画及专业讲解。将静态文字转化为立体教学资源，大幅提升课程学习与知识传播效率。 部件识别：快速识别医学影像实体部件，同步生成部件参数、成像原理、维护注意事项等内容并实时讲解，解决现场学习时资料查询繁琐的痛点。

本实验仪将ATMEL的RISC微控制器、开发模块和医用电子电路有效地结合到一起，可方便地搭建一些基础的医用电子电路，并通过程序设计实现多种医学测试功能和辅助控制功能。实验仪由差分放大器、滤波器、数据采集模块、微控制器单元、接口扩展模块、显示模块、通讯模块以及电源模块构成。每个模块内部按功能块已建立电路连接，模块之间和需要测试的连接点采用端子引出。 本实验仪强调微控制器与医用电子电路的结合，重点突出设备的智能特性以及通讯功能。借助该实验仪可进行验证性的实验，更方便开放性医电实验的设计，或使用该装置缩短设备开发周期。考虑当前远程医疗应用系统的不断发展以及社会的高度重视，该实验仪提供了多种通讯连接端口，以方便进行远程医疗系统和在联网中胜任数据前端的工作。

本发明公开了一种土压平衡盾构机隧道掘进参数智能控制方法， 其特征在于：该方法包括如下步骤：S1：采集数据提取影响盾构机掘 进性能的因素节点，S2：构建影响盾构机掘进性能所述因素节点的拓 扑结构，获取各节点之间的模糊关联矩阵 Wij，S3：构建土压平衡盾 构机掘进模糊控制网络图，根据迭代推理公式动态演化计算各个因素 节点在 t+1 时刻上的状态值，S4：利用所述模糊控制网络图进行多阶 段决策分析，实现对土压平衡盾构机掘进参数的实时分析与纠偏控制。 本发明的方法，通过统筹采用专家先验知识、模糊逻辑、图论

本实用新型公开了一种简易控制排水渠径流排放的智能开关，可用于控制农田，菜地排水渠的径流排放，能够维持初期雨水径流中的营养盐，排放出后期雨水以防过涝。该装置主要由：雨水感应器、直流电机、降雨缸、电路控制单元、外接线路及受控排水渠阀门组成。本实用新型旨在：雨量较少时，露地蔬菜地径流可以收集回用，防止N、P排放污染河流湖泊；雨量等级大到暴雨级别时，前期雨水及冲刷下来的营养盐已截留，后期雨水营养盐较少，此时径流排水渠应以泄洪为主要目的。本实用新型可以实现，雨量等级为小雨、中雨时，阀门紧闭，雨量等级为大雨、暴雨时，阀门打开，由雨量等级来控制阀门的智能开关。

高效利用大型燃煤火电机组的灵活深度调峰优越性促进更大规模可再生能源电力消纳对构建我国新型电力系统具有重要积极影响。准确掌握燃煤机组频繁变化的调峰过程动态特性是设计高性能协调控制方案的前提条件。因此，本成果推出面向燃煤机组实际发电过程的智能抗扰控制关键技术及其控制器参数在线优化机制。 创新点 随着频繁大范围调峰已成为大型火电机组的常态化运行趋势，本成果设计了一种兼顾机组发电成本及碳排放量的全工况智能抗扰控制策略。通过有机融合误差自抗扰控制器与快速鸽群优化器，机组实现了对电网负荷指令的迅速响应。

产品详细介绍产品名称:  DH3系列智能微差压数显变送控制器产品型号:  DH3Digihelic的功能，和Photohelic表一样的尺寸产品介绍:DH3系列Digihelic®差压控制器是一个三合一仪器，拥有数显表，控制继电器开关，和变送器输出，这些全都安装在通用型Potohelic®表盒中。结合这三个特点，避免了在一个产品中安装多重仪表，节约库存、安装时间和成本。Digihelic®控制器是一款理想的用于测量压力，速度和流量的工具，量程为0.25"w.c到2.5"w.c的 精度是1%，量程大于等于5"w.c的是0.5%。也可提供双向量程.开方根输出可用于流量计算.DH3系列Digihelic®差压控制器在测量压力，速度或容积流量运行中，能够互换几个常用的工程单位。2个单刀双掷继电器开关可调节死区，并具有可升级的4-20mA过程输出。使用菜单键是很容易编程的，进入5种简化菜单，可选择：安全级别；选择压力、速度或流量运行方式；选择工程单位；流量传感器时的K系数选择；在流量应用中选择的矩形或圆形管；设定点控制或设定点和报警操作；报警操作有高，低或高/低报警，自动或手动报警复位；报警延迟；看最高和最低的进程读数；不稳定过程数字阻尼；可升级4-20mA定标输出来满足不同应用的量程范围。 主要应用：集尘袋过滤器、输送管的流量测量、过滤器状态、输送管或建筑物的静压、风扇控制等。 技术参数:介质：空气和不可燃，兼容的气体材质：请向厂家咨询外壳材料：硬铸铝精度：<5”w.c(除了±2.5”w.c型之外)：±1%；其它所有型号在77℉（25℃）为±0.5%包括滞后性和重复性（1小时热身后）稳定性：每年<±1%压力范围：量程≤2.5”w.c；25psi；±2.5”，5”w.c:5 psi；10”w.c:5 psi；25”w.c:5 psi；50”w.c:5 psi；100”w.c:9 psi温度范围：32至140℉（0至60℃）补偿温度范围：32至140℉（0至60℃）热效应：0.020%/℉（0.036/℃）从77℉（25℃）电源：12-24VAC/VDC电力消耗：最大3VA输出信号：4-20mA DC最大900欧姆零点和范围调整：通过菜单调整响应时间：250ms显示：4位液晶显示0.4”高LCD指示设定点和报警状态电气连接：15针连接；18”（46cm）电缆带10连接件：1/8英寸FNPT阴螺纹，侧面或背部连接安装定位：在垂直平面安装尺寸：5”(127mm)O.D.×3-1/8”(79.38mm)重量：1.75磅（0.794KG）认证：CE 开关规格:开关类型：2个SPDT电气指标：1A@30VAC/VDC设定点调节：可通过表面按键调节 

脑电信号作为人体重要的生理信息，已经被广泛应用于医学疾病诊断与治疗、人体潜能开发等方面。脑电图通过将电极接入被试对象的头皮，来测量大量神经元发放所形成的电场。脑电波作为能够体现大脑活动的信号中的一种，有方便检测、非侵入式且对被试对象友好等特点。一般认为，通过对大脑脑电波的检测并采取特定数据分析方法，有望将大脑的各项反应能力充分挖掘出来。近年来，脑电信号分析已成为认知神经科学领域的重要技术之一。大量研究表明，人类认知能力与脑电信号有关，其中工作记忆能力在认知中起关键作用。脑电信号具有数据量大、时间分辨率高、易受干扰等特点，给研究带来了不少挑战。杨立坚课题组使用样条函数，基于随机抽取的122名大学生志愿者训练集，以闭眼静息态下8个脑前区导联的脑电信号（图1），对20名志愿者测试集进行工作记忆能力的预测（图2），其确定系数R^2在多次随机试验下的中位数为68%，最低值大于50%，最高值72%（图3）。图1 ：试验中脑电信号记录的导联名称和位置图2：对某测试集计算的认知能力预测值与真实值的对比图3：对多次重复随机抽取的测试集计算的确定系数R^2箱线图杨立坚课题组依托10年来自身在函数型数据领域的研究成果，课题组2017级博士生张园园和2018级博士生黄昆在学习神经科学专业知识的同时，与机械工程系教授吴方芳和硕士生王健凯高效合作，分析季林红课题组的大学生志愿者脑电与认知能力数据。他们秉承“面向应用，背靠理论，写好算法”的统计学理念，把样条回归估计脑电信号的光滑轨迹，张量样条回归估计协方差函数，样条估计函数型主成分与得分等深刻的统计学前沿理论，结合LASSO回归，转化为快速准确分析脑电数据的算法（图4），从2018年12月开始仅用6个多月的时间，就很好地解决了基于工作记忆能力预测的问题，完成了这篇跨学科应用方法论文。图4：算法流程图

面向快速、高效的矿产资源探测的国家需求，集成空间数据挖掘与案例推理技术，充分利用海量的地质空间数据，解决矿产资源潜力评价与预测关键技术。在此基础上，建立智能化区域成矿预测系统和三维矿产资源预测系统，为各地质矿产单位进行找矿勘探提供空间分析和决策的基础平台。主要功能、特色： ？ 建立了不确定性地质空间数据挖掘算法模型、成矿案例推理模型，提高了区域成矿预测的效率、精度和智能性； ？ 综合不确定性地质空间数据挖掘、成矿案例推理和证据权模型，建立了混合推理策略与方法，得到更为客观的综合预测结果； ？ 基于COM架构，开发了“区域成矿预测信息系统”和“三维矿产资源预测系统”，包括地质空间数据管理、空间分析、模型预测、专题制图等功能； ？ 发展了三种高光谱矿物填图方法：权重光谱角制图法、耦合整体光谱匹配和局部光谱匹配的高光谱矿物信息提取方法、特征参数拟合方法； ？ 完成了区域成矿预测的数学地质方法扩展与应用，包括证据权模型、扩展证据权模型和逻辑斯谛回归模型，为地质空间数据挖掘和成矿案例推理提供图层选择及参数化的理论依据和对比验证对象； ？ 以我国西部典型成矿带——青海东昆仑成矿带为例，进行上述各类算法模型的区域成矿预测实验，并进行了野外调查与验证。 基于上述研究成果，该课题成果已申请发明国家专利2项；计算机软件系统2个；出版专著1部《多源地质空间信息智能处理与区域成矿预测》；发表或录用论文15篇，其中SCI期刊论文5篇，EI期刊论文4篇。