本项目深入分析了日常生活中晕车晕船等晕动病的发病原因，开创性地从体感和视觉两个方面对晕动病进行预防和缓解。通过设计一种基于自动控制技术和图像处理技术的嵌入式防晕动平衡系统，以Intel Galileo和Bay Trail平台为核心，同时控制三自由度平台的平衡和稳定摄像头采集的图像，实现了体感和视觉的双平衡，从而屏蔽了外界倾斜和晃动对乘客的影响。在一定程度上避免了晕动病的发生，更为乘客带来了娱乐舒适、丰富多彩的旅行体验。

本发明公开了一种并行重复数据删除方法，包括以下步骤：客 户端先对要重删的数据进行分块，然后通过哈希函数计算出每个分块 的哈希指纹，然后把哈希指纹发送到不同的重删服务器节点上进行指 纹的查重工作。如果某个指纹经过对比，确认是重复的指纹，则只用 更新查询服务器上元数据和重删服务器节点上的指纹计数器。如果某 个指纹经过对比，确认是一个新的数据块，则传输该数据块到重删服 务器并且更新指纹库和查询服务器上的元数据。本发明具重删

负责人：王建学 所在学院：电气学院 一、项目简介 多能源微网系统智能规划和效益评估软件是一款集多种计算功能于一体的可视化软件，具有完全自主知识产权。软件功能主要包括分布式电源（分布式光伏、燃气轮机、燃料电池、分布式风电、柴油机等）优化配置、储能装置优化配置、网络拓扑结构的优化规划、无功补偿的优化配置，以及潮流校验、多个时间尺度的运行调度、有功-无功的联合调度以及技术经济指标分析等。 二、产品性能优势 相对目前国际知名微网规划软件HOMER、DER-COM、HYBRID2、EnergyPLAN等更加完善，不仅包括了此类微网规划软件的现有功能，更在此基础上进一步添加了网络拓扑结构的优化规划、无功补偿装置的优化配置、潮流校验、有功-无功联合调度等多种规划校核功能，并且将各功能模块统一集成于GUI设计界面。 软件功能： 1．软件基于内置的负荷特性数据集和典型元件数据集进行分布式电源和储能的优化配置，基于网络拓扑数据集进行网络拓扑规划，各数据集向用户开源，允许用户自行调整和增删。 2．软件允许用户在执行界面中选择一键优化和分布优化两种优化方式，可以自动生成文本形式和EXCEL形式的工程评价报告、规划计算报告、经济性计算报告等。 3．在分步优化方式下，中间结果由EXCEL形式输出，并且允许用户单独对各中间功能模块的输入和输出数据进行人为的调整干预，以适应不同微网的实际情况，使得软件具有很强的灵活性和可操作性。 三、市场前景及应用 软件已经应用于山西、江苏等实际微网规划工程。伴随国家微电网和综合能源系统等的支持力度加强，可以预计，不久全国各地将大量微网或者多能源互补利用项目推进，本软件可以从规划层面对这些微网进行前期分析，给出最优规划方案，应用前景广阔，经济和社会效益明显。 四、技术成熟度 目前一代产品已经得到了应用，二代产品正在优化。

产品详细介绍万深RootGA根系动态生长监测分析和显微成像系统1、用途：定时自动成像雾培、水培、琼脂培养基培、土培、沙培的盆栽农作物根系，并动态监测其根系生长速度，动态跟踪根系细微结构、根尖数和根毛变化，以及根尖病变情况，宏观动态统计分析不同时刻点根系的整体发展变化，还可分析洗净根系情况，获得根系生长的动态数据，以便科学客观地评价植物生长质量相应关键因素，如分析：光照、水肥、温湿度环境对生长与抗逆性的影响。2、系统组成：多组的自动对焦800万像素多关节的大景深拍摄仪+背光套件+透明培养器皿套件，连续变焦单筒体视测量显微镜、500万像素显微相机、手动X-Y移动显微平台+上下光源，根系分析软件和电脑（酷睿i5 8400 CPU /8G内存/500G硬盘/1G显存/ 19.5”彩显/无线网卡）。3、 主要性能指标：1）多关节的大景深拍摄仪+背光成像套件可在植物侧面等位置上，在不同时刻点自动拍照跟踪监测根系，自动生成根系的整体发展变化和生长的动态数据，动态图示标记活体根系每天的新生长区和统计其对应的新生长根量，包括不同深度位置上的根量变化。系统具备对根系生长异常的预警机制。该动态跟踪分析的根系成像视野为240mm宽*380mm高，自动拍照分析的时间间隔0.5-48小时可调（若定时拍照时间点前接入电脑，即可自动启动拍照。1台电脑能自动轮巡监测10个视野以内的作物植株原位根系动态变化（标配默认提供4套动态生长监测成像硬件，若要实时监测10个视野的作物植株原位根系，需配10套拍照成像组件）。1分钟内自动拍完全部照片后，该监控电脑即可另做他用（不用被独占）。2）可按被监控根系分块区域图像显示根量随时间变化的密度热力图，各部位的变化精细度可由分块监控大小来自定义控制。根系软件能自动生成根系生长的视频，以便按时间节点来回溯查看。3）可对原位土培根系图像进行交互引导分析、锁定编辑根系路径、修正根系的长短、粗细、位置等。具有鼠标编辑点的跟随放大镜。能自动拼接多张原位根系图。4）可做洗净根系分析：1)根总长；2)根平均直径；3)根总面积；4)根总体积；5)根尖计数；6)分叉计数；7)交叠计数；8)根直径等级分布参数；9)根尖段长分布，10)可不等间距地自定义分段直径，自动测量各直径段长度、投影面积、表面积、体积 等，及其分布参数；11)能进行根系的颜色分析，确定出根系存活数量，输出不同颜色根系的直径、长度、投影面积、表面积、体积。12)能进行根系的拓扑分析，自动确定根的连接数、关系角等，还能单独地自动分析主根或任意一支侧根的长度和分叉数等，可单独显示标记根系的任意直径段相应各参数（分档数、档直径范围任意可改，可不等间距地自定义），并能进行根的分叉裁剪、合并、连接等修正，修正操作能回退，以快速获得100%正确的结果。13)能用盒维数法自动测根系分形维数。可分析根瘤菌体积在根系中的占比，以客观确定根瘤菌体贡献量。14)大批量的全自动根系分析，对各分析结果图可编辑修正。15)能做根系生物量分布的大批量自动化估算。16)能自动测量油菜、大豆等果荚的果柄、果身、果喙部分的粗细、长、弧长、玄高等参数。能自动测量各种粒的芒长。17)能测各类针叶的叶面积、长度、粗细。18)各分析图像、分布图、结果数据可保存，分析结果输出至Excel表，可输出分析标记图。5）可单筒体视显微镜500万像素彩色成像（最高可放大270倍），能自动拼接多张显微根系图，可分辨小至0.01mm的根毛，方便观察根际细微结构、根尖数和根毛变化，以及根尖病变情况；手动X-Y移动显微平台可二维扫描微观根系，获得超高分辨率的大幅面根系图像。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。

本发明公开了一种基于区域热度的缓存管理方法，通过对数据 块的筛选，只缓存热点数据块，减少了缓存写满后的替换操作，由此 提高缓存命中率、延长 SSD 使用寿命；具体包括：(1)创建哈希表和二 叉树并初始化，记录磁盘区域号、各磁盘区域对应的热度值、两个指 向左右子区域的指针以及子区域的热度值；(2)对于每次读写请求，根 据磁盘区域大小和读写请求数据块对应的地址更新哈希表及二叉树信 息；(3)根据区域热度值筛选出频繁访问的

本发明公开了一种基于分布式多光源的可见光多载波通信系统发射机设计方法，包括如下步骤：(1)调制装置；(2)波束成形；(3)IFFT处理；(4)削波处理；(5)直流偏置；(6)数模转换；(7)LED阵列。本发明的有益效果为：(1)多光源可以同时为通信和照明系统提供无所不在的覆盖，在阻碍和遮蔽影响下更加鲁棒，可以提高数据速率和服务质量，增加调光灵敏度；(

医疗内窥镜是目前常用的一种临床诊断工具，尤其对于消化科的医生而言，他们通过内窥镜能直接观察到人体消化器官内部的病变情况，如溃疡、肿瘤等，甚至还可以利用内窥镜进行微创的外科手术，在医学界应用广泛。与放射科的阅片相比，消化内镜是消化道病变筛查和诊断的金标准，也是微创和无创治疗的主要手段。 由一款围棋人工智能程序AlphaGo(阿尔法围棋)开始，人工智能开始走进大众的视野。世界范围内对其的广泛讨论预示着人工智能时代已经到来。随着深度学习算法不断发展、日益成熟，人工智能已逐步用于医疗影像分析领域。近年来，关于内窥镜影像在AI领域的发明成果如潮水般涌现。 在内镜检查中，操作医师将抓取的图像和视频保存到内镜报告系统中，再由诊断医生根据这些抓取的影像出具诊断报告。由目前公开的内窥镜影像收集归纳系统中，尚未利用深度学习的方法来进行胃、肠的内窥镜影像学习，进而构建一个较为全面的内窥镜影像的样本库。目前的方法不利于简化医生的操作且不具有数据归一化处理和转换能力，无法根据数据适用范围的不同对数据进行管理和提供智能的数据分析功能。 一种人工智能扫描内窥影像样本库管理系统包括以下模块：图像输入模块，用于收集内窥镜图片；按官方标准，将胃部或者肠部内镜视野分成多个部位，通过人工智能系统对从医院内窥镜系统采集的图像进行预分类，并将影像数据上传至系统指定文件目录；登陆模块，用于在注册医生登录系统进入当前功能菜单后，对图片进行评图，确认该图片类别是否正确；系统主控界面，用于进行人机交互，并对图像进行显示；业务功能模块，包括：图像分类单元、视频库单元、病灶标记单元、我的任务单元、用户信息单元；系统设置模块，用于管理用户与权限。本发明界面美观友好、信息查询灵活方便；对上传影像数据智能分类，减少医生操作，只需最终确定。 本系统产生的价值在于： 一、界面美观友好、信息查询灵活方便； 二、对上传影像数据智能分类，减少医生操作，只需最终确定； 三、数据库管理模块，具有数据归一化处理和转换能力，根据数据适用范围的不同对数据进行管理，提供智能的数据分析功能； 四、集成第三方标记工具，标记过程简单清晰，结果数据稳定可靠； 五、用户权限设置合理，系统安全级别高； 六、防错退出模式，保证系统安全稳定运行。