本发明公开了一种保持状态多样性的空调负荷集群控制策略，包括：对用户空调参数进行收集，构建状态队列模型；判断是否进行需求响应；确定需求响应时间段并提取需求响应结束时刻基线状态下空调集群的负荷多样性指标；结合负荷多样性指标制定响应策略并实施，将空调设定温度调至新范围；判断是否进行空调设定温度调回；确定设定温度调回时间段，提取调回时间段结束时刻基线状态下的多样性指标，结合指标制定调回策略并下达，空调设定温度调至初始范围。该控制策略在挖掘其调控潜力的同时考虑了空调集群的负荷多样性，保障了用户的舒适度，弥补了

主要成果和创新点及应用情况如下：理论计算和试验分析确定了华能南京电厂320MW机组、哈尔滨第三发电厂600MW机组异常振动的主要轴系标高分布和载荷分配不合理，在国内首次从工程上证实了可倾瓦存在失稳的新理论，并通过标高调整等治理措施，彻底消除了这两台机组低频振动故障；改进了传统轴承载荷计算方法，首次提出了轴承载荷对任意轴承标高变化的灵敏度分析方法，并直接应用于现场机组的故障诊断和检修治理.

本实用新型涉及一种采用静电层层自组装技术修饰的生物工程猪角膜。目的是提供的生物工程角膜具有促进角膜移植后角膜缘干细胞、角膜上皮细胞迁移，提高植片的存活率，加速植片与宿主角膜的融合，加速眼表重建，促进视功能恢复的特点。技术方案是：一种采用静电层层自组装技术修饰的生物工程猪角膜，其特征在于：该生物工程猪角膜的表面由内而外依次反复沉积有聚阳离子层、透明质酸层及细胞趋化因子层，最外层为细胞趋化因子层。所述聚阳离子层厚度为0.5‑5nm，透明质酸层厚度为0.5‑10nm，细胞趋化因子层厚度为1‑10nm。所述聚阳离子为壳聚糖或聚赖氨酸。

微卫星不稳定性（Microsatellite Instability, 简称MSI）是目前肿瘤临床检测中一种非常重要的分子表型，多发生于结直肠癌、胃癌、和子宫内膜癌。微卫星不稳定性与肿瘤的发生、发展，治疗方案制定及治疗效果预测相关，更是肿瘤免疫治疗疗效预测的重要分子标记物。当前，临床上使用的两种微卫星不稳定性检测的金标准方法：MSI-PCR和MSI-IHC，都需要专业技术人员通过实验操作来完成，均费时费力且成本较高。近年来，随着高通量测序（Next Generation Sequencing）的发展，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方法开始显露头角，在检测结果与两种临床金标准保持高度一致的情况下，极大的缩减了检测时间并减少了检测成本，大幅提高了推广微卫星不稳定性检测的可行性。2014年，西安交大叶凯教授团队率先开发了基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方案——MSIsensor。2017年该检测方案作为全世界首个泛肿瘤检测方案MSK-IMPACT中的微卫星不稳定性计算方法，通过了美国食品药品监督管理局的严格测试并获得批准。美国纪念斯隆凯特琳癌症中心测试表明，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测与金标准的一致性可达99.4%。然而，微卫星不稳定性检测方案大都要求提供病人的癌症组织样本及一份取自血液或者癌症组织附近的正常样本。一方面，这一份正常对照样本限制了微卫星不稳定性的应用场景，尤其难以应用于血癌样本、福尔马林包埋样本、PDX/PDO等不易获得正常对照样本的情况；另一方面，额外的对照样本增加了微卫星不稳定性的检测成本。基于上述原因，在叶凯指导下，叶凯青年科学家工作室科研人员经过两年的探索，从微卫星不稳定性发生机理出发，通过数学模型抽象，从单个肿瘤样本中提取特征，开发了MSIsensor-pro。MSIsensor-pro实现不依赖正常对照样本的微卫星不稳定性检测，只需50个微卫星位点的测序数据即可实现微卫星不稳定性的精准检测。MSIsensor-pro的开发扩大了微卫星不稳定性的应用范围，减低了微卫星不稳定性检测的成本。同时MSIsensor-pro在低肿瘤纯度和低测序深度这类低信噪比数据中也显示出来很大的潜力。 该研究成果近期发表在国际组学和生物信息学领域权威期刊《基因组蛋白质组与生物信息学报》（影响因子6.597）上。叶凯的博士生贾鹏为该论文的第一作者，叶凯为通讯作者，西安交通大学为本文唯一通讯作者单位。这是叶凯教授课题组在基因组暗物质解析方面的又一重要突破。论文链接为：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1672022920300218

本发明公开了一种基于可见/近红外光谱的枣果内部缺陷检测方法及装置，本发明的检测方法包括如下步骤：R1样品制备与光谱信息采集；R2枣果内部缺陷判别模型的建立，将判别枣果内部缺陷准确率最高的模型作为最佳判别模型；R3用最佳判别模型进行待测枣果内部缺陷判别；R4待测枣果内部缺陷重现。实验证明，本发明所提供的基于可见/近红外光谱的枣果内部缺陷检测方法，枣果内部缺陷判别准确率可达96.77％。本发明通过采集枣果的可见/近红外光谱信息，建立了枣果内部缺陷判别模型，用于枣果内部缺陷的检测，具有快速、无损的特点。

本发明公开了一种基于多光谱图像处理的水稻稻叶瘟病检测分级方法。利用可见/近红外多光谱摄像机实时采集绿光波段,红光波段,近红外波段三个波段通道的单色灰度图像,然后使用MATLAB软件,通过图象处理方法编写应用软件,进行图像处理。包括背景及噪声、干扰等的消除和作物病斑信息的识别分析,实现植物是否发病及病斑位置和分级的准确快速处理。每张图片的病害识别时间仅为数秒。本发明用于快速、准确、稳定、实时、非破坏性的水稻稻瘟病感染诊断并且准确地指出病斑所在的位置以及感染程度分级,减少由于全面喷洒而造成的药物用量,降低生产成本并减少污染,为变量喷药提供数据支持,提高精确喷药的决策水平,实现精细农业起到积极的作用。

本发明公开了一种 RFID 电子标签在线检测方法，具体为：在 对工位进行RFID芯片封装过程中，实时建立该工位内的 RFID芯片ID 号与标签位置的映射关系；工位封装完成后，同时读取该工位内的所 有 RFID 芯片 ID，将读取的 RFID 芯片 ID 与该工位内的 RFID 标签 ID 与 RFID 标签位置的映射关系进行比对，确定读取缺失的 ID，其对应 的标签即为次品。本发明还提供了一种 RFID 电子标签在线检测装置， 包括 X 向进给机构、Y 向进给机构、读写器、处理器、打标机构、夹 持机构以及屏蔽罩。本发明能同时完成多个标签读写与标记功能，适 用于多行多列 RFID 标签在线检测，不仅能大幅提高检测效率，而且 自动化程度高、稳定、可靠。

小试阶段/n在强噪声背景下进行微弱信号检测, 在现代无线通信、传感器与机械设备检测等领域应用广泛，常用的检测方法有相关检测、频谱分析等。对微弱信号而言，直接通过波形采集进行频谱分析是不合适的，同时，传统的相关运算采用的参考信号为方波波形，这仅仅适合固定频率的微弱信号检测，且由于方波信号存在丰富的谐波成分，对低频微弱信号的检测存在干扰；同时由于参考频率误差、参考信号相移误差，难以获取准确的被检信号参数，以及被检信号的重建输出。。 本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中通过方波波形的参考信号难以获取准确的被检信号参数，无法进行被检信号的重建输出的缺陷，提供一种可实现任意波形的微弱信号自动检测和再生放大的微弱信号检测方法及系统。本发明公开了一种低信噪比下任意波形的微弱信号检测方法及系统，其中系统包括：低噪放大器、锁相环、微处理器、数字频率合成器和运算模块，通过模拟锁相环工作锁定待检微弱信号的频率，利用微处理器测量该锁相环的输出频率，并根据该频率值控制直接数字合成电路产生同频信号，该信号作为相关检测所需的参考信号。运算模块采用乘法器和积分电路实现相关检测，通过步进调整参考信号的相位，使互相关值最大，获得与被测信号同频同相的再生信号，从而实现微弱信号的检测与放大。本发明在低信噪比条件下，具有较好的线性测量特性和较高的准确度，可实现任意波形的微弱信号自动检测和再生放大。。支持额度：。50。万元。承接单位：。湖北省。项目进展：。在强噪声背景下进行微弱信号检测, 在现代无线通信、传感器与机械设备检测等领域应用广泛，常用的检测方法有相关检测、频谱分析等。对微弱信号而言，直接通过波形采集进行频谱分析是不合适的，同时，传统的相关运算采用的参考信号为方波波形，这仅仅适合固定频率的微弱信号检测，且由于方波信号存在丰富的谐波成分，对低频微弱信号的检测存在干扰；同时由于参考频率误差、参考信号相移误差，难以获取准确的被检信号参数，以及被检信号的重建输出。 本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中通过方波波形的参考信号难以获取准确的被检信号参数，无法进行被检信号的重建输出的缺陷，提供一种可实现任意波形的微弱信号自动检测和再生放大的微弱信号检测方法及系统。本发明公开了一种低信噪比下任意波形的微弱信号检测方法及系统，其中系统包括：低噪放大器、锁相环、微处理器、数字频率合成器和运算模块，通过模拟锁相环工作锁定待检微弱信号的频率，利用微处理器测量该锁相环的输出频率，并根据该频率值控制直接数字合成电路产生同频信号，该信号作为相关检测所需的参考信号。运算模块采用乘法器和积分电路实现相关检测，通过步进调整参考信号的相位，使互相关值最大，获得与被测信号同频同相的再生信号，从而实现微弱信号的检测与放大。本发明在低信噪比条件下，具有较好的线性测量特性和较高的准确度，可实现任意波形的微弱信号自动检测和再生放大。。项目基本内容：。在强噪声背景下进行微弱信号检测, 在现代无线通信、传感器与机械设备检测等领域应用广泛，常用的检测方法有相关检测、频谱分析等。对微弱信号而言，直接通过波形采集进行频谱分析是不合适的，同时，传统的相关运算采用的参考信号为方波波形，这仅仅适合固定频率的微弱信号检测，且由于方波信号存在丰富的谐波成分，对低频微弱信号的检测存在干扰；同时由于参考频率误差、参考信号相移误差，难以获取准确的被检信号参数，以及被检信号的重建输出。 本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中通过方波波形的参考信号难以获取准确的被检信号参数，无法进行被检信号的重建输出的缺陷，提供一种可实现任意波形的微弱信号自动检测和再生放大的微弱信号检测方法及系统。本发明公开了一种低信噪比下任意波形的微弱信号检测方法及系统，其中系统包括：低噪放大器、锁相环、微处理器、数字频率合成器和运算模块，通过模拟锁相环工作锁定待检微弱信号的频率，利用微处理器测量该锁相环的输出频率，并根据该频率值控制直接数字合成电路产生同频信号，该信号作为相关检测所需的参考信号。运算模块采用乘法器和积分电路实现相关检测，通过步进调整参考信号的相位，使互相关值最大，获得与被测信号同频同相的再生信号，从而实现微弱信号的检测与放大。本发明在低信噪比条件下，具有较好的线性测量特性和较高的准确度，可实现任意波形的微弱信号自动检测和再生放大。

本发明公开了一种基于电磁超声纵向导波的管道缺陷检测方法， 包括：设置多个与管道同轴布置的环形磁铁，在管道表面上的产生径 向静态磁场；在各环线磁铁阵列的两侧同轴套设螺线管线圈，使得待 检测管道中产生周向感应涡流；在周向感应涡流和径向静态磁场的共 同作用下，从而激励出纵向模态导波，并在遇到缺陷时会发生反射， 反射回波经过传感线圈时即可引起传感线圈的感应电压发生变化，即 可判断管道中是否存在缺陷。本发明还公开了一种检测装置和应用上 述装置和方法进行管道检测的传感器。本发明充分利用了磁铁阵列边 缘径向磁场，

人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。人脸中痣的检测可以作为人脸识别的辅助方法，具有重大的应用价值。目前该问题已经得到了很多人的重视，但是从不同的人脸中提取痣特征是一个比较困难的工作。困难主要体现在，人脸成像时的光照不一致，有的光照比较强烈，有的比较暗淡，另外脸上的眼角，嘴角，皱纹和鼻孔等组织对痣检测的干扰很强烈。本成果很好的结果了人脸痣检测问题，对于人脸识别能够起到很好的辅助作用。本发明解决了人脸识别过程中的人脸痣检测问题。人脸的痣检测对于提高人脸识别的速度和减小搜索人脸库的规模具有很大的优势。本文提出了一种基于痣的显著特征的检测方法，结果表明了这种方法的优越性。具有很大的潜在的应用。