基于地平线自研 AI 芯片打造的 AI 全生命周期开发平台，包括模型仓库、AI 芯片工具链和 AI 应用开发中间件三大功能模块，为地平线芯片合作伙伴提供丰富的算法资源、灵活高效的开发工具和简单易用的开发框架。

（专利号：ZL 201510044649.8） 简介：本发明公开了一种光伏‑光热‑热电与烘烤一体化太阳能利用装置，属于太阳能利用领域。本发明的太阳能利用装置，包括支撑机构、反射机构、光热转化机构和热水存储机构，支撑机构上固连有反射机构，用于将太阳光反射到光热转化机构上，该光热转化机构固定于支撑机构的顶部固定框上，且光热转化机构为双效集热器和太阳能烘烤箱，双效集热器用于光热发电以及对热水存储机构供热，太阳能烘烤箱用于对放置的物品进行烘烤。本方案通过各个机构间的有机结合，实现了光伏发电、光热制热水、温差发电和光热烘烤的有机组合，增加了太阳能的利用率，且双效集热器的集热速度快、发电量足，太阳能烘烤箱的烘烤效果好，装置的集成性能高。  

1. 痛点问题 随着十三五电力行业基本实现烟气超低排放，我国大气污染治理的主战场从电力转移到了工业炉窑等非电力行业，工业炉窑具有种类多、数量大、排烟温度低、污染物成分复杂且浓度波动大等特点，目前传统工业烟气净化采用除尘与脱硝单元串联独立运行，该工艺设备规模大、运维成本高、难以适应工业炉窑复杂多变的烟气条件。因此，开发低成本、短流程、高适应性的多污染物协同脱除材料和技术，成为工业烟气净化领域发展的新方向。其中，以过滤材料为基体耦合催化活性组分的多污染物协同脱除一体化技术成为国内外广泛关注的应用前景较好的新技术。 陶瓷催化脱硝滤芯其表层膜具有致密的微米级孔结构，烟气粉尘去除率可达到99.9%以上；滤材内部支撑体涂覆的催化剂，同时可通过SCR机制实现烟气氮氧化物高效脱除。一体化烟气净化技术改变了当前除尘、脱硝等独立运行的传统烟气净化工艺，具有工艺流程短、设备投资低、运行费用少以及占地空间小等显著优势，实现多污染物协同脱除，是一种极具应用前景的除尘脱硝一体化的新技术，将成为中小型锅炉烟气净化领域的新发展趋势。 2. 解决方案 开发出拥有自主知识产权的新一代三维分级陶瓷催化滤管，该技术的核心是可以控制涂覆陶瓷纤维滤管催化层厚度，保留滤管外表面致密层，使得陶瓷催化滤管具有过滤阻力更低、除尘效率更高、脱硝效率更强等优点，该陶瓷催化滤管在2020年已于东台中玻特种玻璃有限公司建立一套具有工程参考意义的中试侧线试验，运行以来，经过权威第三方检测机构检测，其中SO2＜10mg/m3、颗粒物＜3mg/m3，NOx＜23mg/m3，氨逃逸＜5 mg/m3，满足行业超低排放标准要求。通过中试平台长时间的稳定运行，表明了以三维分级陶瓷催化滤管为核心的多污染协同脱除技术的可行性，使得工业烟气治理技术更加集成、高效、经济。为后续的在玻璃行业及其他工业炉窑规模化应用奠定了基础，并且2021年3月已成功完成玻纤行业炉窑工业烟气超低排放示范项目，也预示该项技术得到了市场的认可，填补国内该技术的空白。可以在其他行业焦化、垃圾焚烧、危废、陶瓷、生物质锅炉、耐火材料炉窑及水泥等行业推广应用，实现实现工业烟气经济、高效、深度治理。 合作需求 与浙江致远进行优势互补，目前团队已经实现了小批量规模化量产，并在不同行业进行了中试试验，取得了较好的净化效果，成果转化后实现工业化生产，公司目前自主研发了涂覆工艺和装置，生产工艺和此次受让技术十分匹配，可满足此次放大的技术产品设备需要。结合公司较强的工程设计能力、施工能力、市场开拓能力及售后服务等，在玻璃、焦化、生物质发电、垃圾焚烧等烟气治理行业进行推广应用。

本发明提出一种五轴机床旋转轴几何误差一次装卡测量方法。 本发明通过分别测量两条运动链理想位姿与实际位姿间的偏差，然后 基于机构的空间误差模型，反算出双运动链上待标定运动副的几何误 差值，能够实现单摆头—单转台五轴联动机床两个旋转轴共十二项几 何误差参数的一次装卡连续测量，在保证测量精度的前提下，避免了测量仪器及试件的多次装卡，提高了测量效率，填补了本领域的空白。 该方法可应用于单摆头—单转台结构五轴联动机床两个旋转轴几何误 差的测量。

 本发明公开一种油墨废液处理及其污泥脱水的方法，其特征在于包括下列步骤：将水性油墨废液和油性油墨废液分别收集，向水性油墨废液中投加无机酸，搅拌3-10min，调节废液的pH值为1-2；向水性油墨废液中加入油性油墨废液并搅拌，加完后搅拌5-60min，使污染物析出并固化脱水，形成块状污泥，排出清液，取出块状污泥，自然干化。采用本发明的处理方法，实现了油墨废液污染物去除和污泥脱水一体化，污染物去除率达到90%以上，脱色率达到99%以上，而且处理费用低。固化脱水污泥结构致密，含水率低于60%。有益效果：a. 该种油墨废液经本方法处理，废液脱色率高达99%以上，CODCr去除率达到90%以上，而且处理成本低；b. 水性油墨废液中投加无机酸后通过酸析作用将亲水性污染物质转变为疏水性污染物质，析出后成细小絮凝物。再加入油性油墨废液，油性油墨废液在酸性水溶液条件下搅拌过程中不断脱出有机溶剂，使污染物质不断析出，并形成孔隙较大的微孔，析出物再联结、包裹水性油墨絮凝物，使混合废液中的污染物相互凝聚、收缩并最终固化脱水形成块状污泥。形成的块状污泥结构致密，含水率低于60%，不再需要其他污泥脱水设备，实现了混合油墨废液污染物去除与污泥脱水的一体化，其脱水效率高，方法极为简便，投资低。

本发明公开了一种基于分数阶的伺服系统位置环 IP 控制器无模 型自校正方法，包括以下步骤:设定参考模型，激励系统获取离线数 据库，初始化系统相关参数，然后根据当前时刻新采集的输入和输出 数据进行数据库的更新，接着根据相似度准则函数进行相似数据队列 的选择，之后进行分数阶控制器阶次的选取，最后采用粒子群优化算 法对分数阶 IP 控制器参数进行自校正。

本发明公开了一种用于一氧化氮氧化的催化剂，其特征在于， 所述催化剂为莫来石型复合氧化物，化学通式为 A1-xA'xB2-yB'yO5， 其中，A 和 A'各自独立地为稀土金属或碱土金属元素中的一种，B 和 B'各自独立地为过渡族金属元素中的一种，且 0≤x≤1，0≤y≤2。该 催化剂可以在较宽的温度范围内高效地将一氧化氮催化氧化为二氧化 氮，且成本低，具有很好的热稳定性，能长时间保持较高的催化活性， 明显提高汽车尾气

本发明提供了一种通过牙颌石膏模型CT数据和牙颌的全景透视图重建全牙的三维模型方法，它采用以下技术方案：使用口腔专用锥形束CT(CBCT)扫描牙颌石膏模型，获得石膏牙模CT数据；对石膏牙模CT数据进行三维重建，获得牙颌的三维几何模型；提取牙冠的三维几何模型；提取全景透视图上牙齿侧面轮廓信息，结合牙冠模型生成牙根的三维几何模型；组合牙冠和牙根的三维几何模型为全牙三维模型。本发明可以在全景透视图只有牙齿侧面轮廓的二维信息的基础上，根据CT数据中牙冠部分的三维几何信息，生成全牙的三维几何数字化模型。本发明能应用于全景透视图中的每一颗牙齿，生成带有精确牙列的牙颌模型，可以应用于牙颌正畸矫正、计算机模拟排牙。

基于身份证开锁的物联网电子锁系统，主要由物联网电子锁、云服务器、后台管理软件、客户端软件组成。整个系统是基于无线以太网通信技术，可实现远程无线对电子锁的监控管理，通过RFID射频识别技术识别身份证信息。该系统解决了可用二代身份证刷卡开锁的问题，实现开锁过程实名制，以及利用无线以太网络传输开锁密码、开锁身份证号、门锁状态等信息的问题。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。