本发明公开了一种自动化数据挖掘预处理方法，其特征在于， 包括：建立数据库和预处理规则库，在该数据库中新建数据表且标准 化命名，将待预处理数据进行抽样后导入新建数据表中，同时对抽样 后的预处理数据的每一个字段的值进行数理统计；提取数据表的关键 字 A、B 和 C，在预处理规则库中查询是否存在这些关键字，如果不 存在则将数据表的关键字和所有字段添加到预处理规则库中，然后采 用分箱法和数据平滑法对所有预处理数据进行处理，以生成新的规则， 并将其添加到原有规则库中。本发明通过对预处理结果进行评分和反 馈，调整字段映射函数，提高预处理的质量。

本发明公开了一种电力通信网故障定位方法，包括：首先预处 理历史告警数据，得到多个重要告警属性，并分配影响因子；建立基 分类器作为子预测模型，分别对历史告警数据进行预测，并将预测准 确率作为基分类器权重；其次，将多个基分类器分为基分类器集合， 估计得到每一组的平均权重和平均影响因子，继而得到每一组的综合 权重，选取综合权重最大值，其所对应的故障类别即为最终预测结果， 至此建立组合预测模型；利用组合预测模型对现有告警数据进行预测， 得到最终的故障定位预测结果。本发明不仅解决了故障定位技术存在 的准确低、反应慢的问题，同时通过构建的组合预测模型进行故障定 位，显著提高了故障定位的准确性，大大缩短了故障定位的时间。

本发明公开一种多足机器人平衡控制方法，用于多足机器人在非结构化地形条件下运动时的平衡控制，控制流程简洁明确。本发明是检测到机器人失稳后，快速计算出调整腿末端下一个运动周期的落点位置，执行控制策略后，将使得机器人由失稳状态迅速转换为静态稳定状态。足端落点位置应满足的约束条件和足端落点位置均由解析式给出，计算效率较高，适合于在线实时计算和实时控制。整套控制方法利用机器人各关节角度信息、机身位姿信息和足端脚力信息对机器人各腿的运动进行位置控制，该控制方法适应于多足机器人在非结构化环境下的平衡控制。

本发明提供了一种多功能潜器水液压系统，包括动力源、浮力和姿态调节机构以及作业机构，动力源主要包括电机、水压泵和电磁换向阀，所述浮力和姿态调节机构主要包括多个压载水舱和平衡阀；通过对不同水舱注水排水，不仅实现对潜水器的浮力调节，同时实现了纵倾与横倾调节，使浮节调节与纵倾、横倾姿态调节的单一独立系统综合为统一的系统；此外，在各阀的配合作用下，还可驱动作业机构完成水下作业。本发明能够提供不同流量和压力的水源，以满足不同类型作业工具对动力源的要求；同时使浮力与纵倾、横倾调节在不同水深时具有不同性能，即满足大深度的适用性及浅深度的快速响应性。

本发明属于碳微机电技术领域，为一种碳微电极阵列结构的制备方法 。 其步骤包括 <img file="2012101868347100004dest_path_image002. GIF" wi="16" he="24" />光刻步骤，得到阵列的碳微结构部分；<img file="dest_path_image004.GIF" wi="20" he="42" />沉积金属步骤：在所得到的碳微结构表面沉积一层或多层金属层；<imgfile="dest_path_image006.GIF" wi="20" he="42" />热解步骤：在惰性气体氛围或惰性混合气体氛围环境下，在不同的温度下进行多步热解；通过上述步骤，即可生长得到表面集成碳纳米结构的碳微电极阵列结构。本发明将厚胶光刻、金属沉积和热解相结合，得到的微纳集成结构拥有较大的比表面积，本发明的方法运用于微机电系统中，具有工艺简便，成本低廉、可控性高、可大批量生长、结构优良等特点，得到的微纳集成结构具有良好的电学性能，故可作为电机，在微型电池、微型电化学传感器等微机领域中会有较广泛的应用。

本发明公开了一种基于光图案的室内定位方法，包括以下步骤： (1)设置光图案发射装置；(2)对所述待定位目标的光信号进行检测；(3) 定位所述待定位目标的位置，得到该待定位目标距扇叶旋转轴的距离 ρ，以及该待定位目标相对基准线的偏转角度θ。本发明通过对光图 案发射装置的组成及设置、以及相应的基于光图案的室内定位方法的 测量参数等进行改进，与现有技术相比能够有效解决室内定位精度不 高的问题，该室内定位方法可实现厘米级定位精度，并且定位目标数 量多，定位范围广；此外，该室内定位方法对定位目标的硬件功能要 求不高，可大大扩展应用范围。 

本发明提供了一种丝杆竖直驱动平压平薄膜模切机，包括主支撑板，主支撑板穿插有导向轴，导向轴的上端和下端分别连接上承载板和下承载板；下承载板连接丝杆驱动组件；主支撑板的侧面设有载料垫板，载料垫板的底部面设有调平组件，载料垫板的正上方设有刀模组件，刀模组件固定于上承载板；丝杆驱动组件驱动下承载板、导向轴和上承载板一起上下往复运动，从而带动刀模组件上下往复运动，对放于载料垫板上的薄膜完成模切。本发明结构紧凑、控制方法简单，各模块均为独立模块，装配、拆卸方便，便于系统集成应用。

本发明公开了一种磁致伸缩导波接收传感器；该接收传感器包括：结构相同、对称放置的两个传感模块；两个传感模块连接并形成开合结构；当两个传感模块闭合时形成空心圆柱体结构；每个传感模块包括：支架、线圈和插头；支架为凸台结构，凸台有 N 道等分槽使半圆环柱体等分成 N+1 个扇环柱体，线圈有N+1 个，一个线圈沿着一个扇环柱体的外轮廓缠绕，每个线圈的两端连接插头；N 为非负整数。使用本发明提供的磁致伸缩导波接收传感器可识别轴对称特征和非轴对称特征，实现焊缝等轴对称结构和非轴对称缺陷的识别，避免了将焊缝等轴对称结构误判为缺陷。此传感器对于纵向模态和扭转模态的磁致伸缩导波检测均可适用。

随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。 目前被广泛使用的经典冯·诺依曼计算架构下数据存储与处理是分离的，存储器与处理器之间通过数据总线进行数据传输，在面向大数据分析等应用场景中，这种计算架构已成为高性能低功耗计算系统的主要瓶颈之一：数据总线的有限带宽严重制约了处理器的性能与效率，且存储器与处理器之间存在严重性能不匹配问题。忆阻器存算一体系统把传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构，其直接利用阻变器件进行数据存储与处理，通过将器件组织成为交叉阵列形式，实现存算一体的矩阵向量乘计算。忆阻器存算一体系统可以避免数据在存储和计算中反复搬移带来的时间和能量开销，消除了传统计算系统中的“存储墙”与“功耗墙”问题，可以高效、并行的完成基础的矩阵向量乘计算，未来极有潜力成为支撑人工智能等新兴应用的核心技术。 清华大学吴华强教授团队实现了材料与器件、电路设计、架构和算法的软硬件协同等多方面原始创新，解决了系统精度损失等被广泛关注的难题： 材料与器件创新。科研团队选择了电学特性稳定的二氧化铪作为忆阻层核心材料，提出了通过插入少量氧化铝层来固定离子分布、抑制晶粒间界形成的新理论，提出了引入热增强层的新原理器件结构，成功抑制了忆阻器非理想特性的产生。 电路设计创新。开发了一套忆阻器与晶体管的混合电路设计方法，提出“差分电阻”设计思想，采取源线电流镜限流设计，抑制了忆阻器电路中可能产生的各种计算误差。 算法创新。提出了混合训练算法，仅用小数据量训练神经网络并只更新最后一层网络的权重，即可将存算一体硬件系统的计算精度达到与软件理论值相同的水平。 “技术链”创新。从“单点技术突破”拓展到“技术链突破”，开发了针对忆阻器存算一体芯片的电子设计自动化（EDA）工具，打通了从电路模块设计到系统综合再到芯片验证的设计全流程。 上述理论和方法发表于《自然》《自然·纳米技术》《自然·通讯》等国际顶级期刊，以及被誉为“集成电路奥林匹克”的“国际固态电路大会”等顶级学术会议。研究成果被“国际半导体技术路线图”和30多部综述文章长篇幅引用。团队已在该研究方向申请国内外专利72项，其中30项已获得授权，知识产权完全自主可控。 团队已研制出全球首款忆阻器存算一体芯片和系统，集成了8个忆阻器阵列和完整的外围控制电路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了计算设备的算力。全系统的计算能效比当前主流的人工智能计算平台——图形处理器（GPU）高两个数量级。团队还设计了一款基于130nm工艺研制的完整忆阻器存算一体芯片，在MNIST数据集上计算速度已超过市面上28nm工艺的四核CPU产品近20倍，能效有近千倍的优势。

一种植被多高光谱成像装置,其特征在于它包括一滤色片壳体、一光学镜头、一成像单元、放置在所述滤色片壳体中的滤色片、一滤色片更换装置、一计算机和一电源其中,所述滤色片壳体、光学镜头和成像单元顺序排列,且各中心同轴所述光学镜头与成像单元固连,且所述成像单元位于所述光学镜头的成像面上所述滤色片更换装置的控制端电连接所述计算机,所述成像单元与计算机进行数据及控制信号通信所述电源为各用电设备供电。