本发明涉及一种高性能低碳含Mo贝氏体钢及其制备方法。其技术方案是：向Fe-C-Mn-Si低碳钢的冶炼成分中添加Mo，经真空冶炼后铸成钢坯，将钢坯轧制成板材。将轧制后的板材以5～10℃/s的升温速度加热至880～900℃，保温10～20min；水冷至410～420℃，接着空冷至340～350℃，保温30～40min；水冷至室温，制得高性能低碳含Mo贝氏体钢。所述的高性能低碳含Mo贝氏体钢的化学成分及其含量是：C为0.15～0.22wt%；Si为1.48～1.55wt%；Mn为1.95～2.04wt%；Mo为0.14～0.15wt%；P<0.008wt%；S<0.002wt%；N<0.004wt%；其余为Fe及不可避免的杂质。本发明具有成本低廉、周期短和工艺简单的特点；所制备的高性能低碳含Mo贝氏体钢综合性能优良。 （注：本项目发布于2014年）

技术成熟度：技术突破 本成套设备，以电供暖的各个电暖气为控制对象，以建筑内不同房间不同区域的取暖温度为控制参数，自下而上，组成了由单片机现场控制器（控制室单独使用PLC控制器）、PLC中间层算法控制器、工控机为上位机构成监控界面的DCS控制系统，从而实现分散控制集中管理的控制系统。此系统的目的在于替换传统水暖系统，利用合理科学的软件算法，实现节能、环保、减排的效果。设备兼具教学、实验、科研及实用的功能。 成果技术特点：本套装置由四个单片机组成现场控制器，一个PLC组成的控制室控制器，与中间层面的S7-300PLC控制系统，以及顶层监控层的工控机装置，统一安装到了一个整体的平台上。此平台便于实地集中实验、研究，也有利于集中编程与项目演示。 图1 设备实物图 图2 为智能控制系统电脑操作界面

房树人心理测验系统

AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集：人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含：情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论，结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术，检测人心理情绪状态，提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术，可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术，结合心理学，通过对被测试人员 60秒的测试，能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况，并且引起人们重视心理健康，从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试，能够获取个体、准确的进行心理危机预警，显示被测人员心理危机测试报告，提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后，根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮，调整好站立位置，脸部朝向屏幕，人脸录入即可完成测试，测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析，测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”，其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据，包含正面情绪（平衡、自信心、活力、调节水平），负面情绪（攻击性、压力、紧张、可疑），生理参数（抑制、神经质、消沉、幸福指数），以及综合状态指标：专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析：系统自带数据中心的统计功能，可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告，检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等，以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能：管理员可通过多条件查询功能，只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息，以及该测试者的历史测试记录，并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比，综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端：以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告，以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能，可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能，通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示，同时具有人脸检测判别功能，比如面部不全、距离较远等识别功能

本发明公开了一种压缩空气储能系统的物理模拟系统，所述系 统包括，电动机、发电机、电力电子变换器、飞轮、齿轮箱和控制模 块。区别于现有通过数值计算等建模方法，本发明通过电动机来模拟 压缩空气储能系统(CAES)的两个核心部件压缩机和膨胀机的机械转动 特性，从而实现对压缩空气储能系统的模拟。本发明避开了压缩机、 膨胀机复杂的构造、工况和相关热力学等问题，可以更方便和直观地 研究不同类型和不同功率等级压缩空气储能系统的储能、释能两个工 作过程，能够动态、高精度地模拟真实压缩空气储能系统的工作特性， 具有结

在整车智能化网联化技术上需要提升产品端、云端、控制端融合的一站式开发1.需提供软硬件组成的系统级解决方案，在雷达基算法系统架构设计、雷达信号的生成和分析、目标的仿真、天线测试方面为我们提供全方位的技术服务。2.云计算一系列技术需求。数据传输能力提升，需要高可靠性，高传输宽带、低成本、低电池辐射和时延等车载网络系统的需求，推动客车辅助驾驶网联化的技术实现。

山东滨化滨阳燃化有限公司成立于2006年，是由滨化集团控股的以石油化工为主的大型股份制企业，位于中国鸭梨之乡，山东省滨州市阳信县。公司主要产品有高等级道路沥青、汽油、柴油、石脑油、燃料油、丙烯、丙烷、液化气、石油焦等，主导产品“滨化牌”沥青销售区域覆盖大半个中国，为推动我国的公路建设做出了突出贡献。       公司所有装置均采用国内先进设备及工艺，一次原料油加工能力540万吨/年。经过十年的发展，滨阳公司已发展为固定资产29亿元，总资产40亿元，13套主装置，产业链较为完备的石化企业。同时公司依托滨化集团丰富的生产管理经验以及雄厚的技术和人才优势，拥有严格的产品质量控制体系和产品质量控制措施，所有产品质量指标均处于行业领先水平。多年来，滨阳公司先后获得 “富民兴鲁劳动奖状”、“山东省诚信企业”、“山东省劳动关系和谐企业”、“山东省AAA级纳税信用单位”、“山东省企业设备管理优秀单位”、“滨州市最具爱心企业”等荣誉称号。     

成果描述：本专利建立一种基于线性判别分析和独立成分分析的车辆分类方法，首先利用线性判别分析提取特征进行第一次大小车型的分类，再利用独立成分分析的第二种结构与线性判别分析的结合，进行特征提取，实行第二步将车辆分为不同的详细车型。市场前景分析：车辆分类技术有着非常重要的现实意义，车辆分类技术在自动收费系统、车辆图像检索如市场统计、流量分析及公安交通监控侦稽系统等领域中有着广泛的应用。本发明着重根据车辆视频图像的特点，即其具有较大噪声，且光照强度变化较大，同类型的车辆形状颜色等外在相似程度也较低的特点，将独立成分分析第二种结构的改进方法（FICA2）作为细分类的特征提取方法，构建特征空间进行细分类。经研究表明，本发明的方法处理速度可达到15帧每秒，满足实时处理需求，准确率达到96%以上。与同类成果相比的优势分析：本专利将独立成分分析的第二种结构与线性判别分析的结合方法，即FICA2应用到车辆图像的特征提取中来，FICA2通过寻求稀疏的编码表示，来构建一个分离度更高的子空间。 本专利提出二次分类方法，首先利用线性判别分析进行特征提取，将车辆按车型大小分为大型车与小型车两大类，然后利用FICA2进行第二次分类来达到将车型分为具体类别的目的。经实验验证，与现有的基于图像的分类方法比较，获得了更好的分类准确率。