由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面，因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量，同时在修复层面提高叶片使用寿命，开展叶片高效高精测量研究至关重要。 本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置，并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统，可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复，研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统，可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准，为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据，有效提升修复精度与效率，并降低成本。 本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景，市场规模大。 图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台

杭州冠力智能科技有限公司是建筑增材智能制造全方案提供商和建材智能智慧型试验检测设备研发生产的科技型企业，总部位于杭州，在山西设有机加工基地，山东设有建筑3D打印基地。拥有发明专利3项、实用新型专利17项、外观专利9项、软著8项，专著3部，主参编行业内标准31部。   组建了一支由具有多年土工工程行业背景、全球知名高校硕博毕业高级知识分子构成的研发团队，涵盖建筑结构、建筑材料、算法开发、软件开发、机械设计、电控设计等多专业、多学科融合，主要研发人员包括清华大学、浙江大学、澳大利亚斯威本科技大学等知名高校的6名博士、6名硕士，其中6人具有高级职称，6人具有中国建筑科学研究院、中国建筑技术中心等国内建筑领域知名央企高管从业背景。

不连续变形分析（DDA)是与有限元平行的数值计算方法，由美籍华人石根华博士创立。该方法对于模拟固体材料的大位移、大变形及破坏过程具有独到的优势。本成果来自有重大应用前景的横向项目，项目组历时两年，依据DDA理论独立开发了二维DDA核心计算程序，具有完全的自主知识产权，处于国内领先水平，得到DDA创始人的首肯。宏观方面，程序可以模拟滑坡、滚石等地质灾害现象。微观方面，可以模拟材料的裂纹形成与扩展的全过程。上述两方面仅是举例，程序应用领域不受限制。附图表明，程序已克服DDA中的最大难点，能处理块体间复杂的接触关系。

一种基于非监督特征学习的高分辨率遥感影像场景分类方法，包括对输入的原始高分辨率遥感图像 进行划分得到场景，从每个场景中随机地提取若干个训练图像块，将训练图像块聚集起来做预处理操作; 计算所有训练图像块的低维流形表示，聚类得到一组聚类中心;对每一幅场景密集采样得到局部图像块， 对每个局部图像块做预处理操作后映射到相同的低维流形空间中，然后进行编码获得场景的所有局部特 征;将所有场景的局部特征集合起来进行特征量化，统计每一幅场景的局部特征直方图，得到场景的全 局特征表达;随机挑选若干幅场景作为训练样本，由分类器得到每一幅场景的预测类别标号，完成原始 高分辨率遥感场景的标注任务。

无线缓存技术是一种减轻无线网络负载的技术，其基本原理是将热门文件缓存到网络边缘的缓存节点中，当用户需要下载这些文件的时候，可以直接从缓存节点的本地内存中获取，不需要通过容量有限的无线链路从基站获取这些数据。王锐课题组将缓存文件的传输和放置联合优化，设计了一种基于马尔可夫决策过程和强化学习的低复杂度无线资源调度算法来降低基站传输资源的消耗。 在有限的文件生命周期内，用户访问文件的次数是随

本发明提供了一种基于快速二值编码的高分辨率遥感影像场景分类方法，包括步骤:步骤 1，划分 待分类遥感影像获得场景单元;步骤 2，从场景单元中提取尺寸相同的图像块作为局部图像块训练样本; 步骤 3，采用非监督学习法学习局部图像块训练样本获得滤波器组;步骤 4，将场景单元与滤波器组中 各滤波器分别做卷积获得各场景单元的幅滤波器响应图，采用二值编码法分别融合各场景单元的幅滤波 器响应图获得各场景单元的全局特征描述;步骤 5，基于场景单元的全局特征描述进行场景单元分类。 本发明在保证场景分类精度的前提下，大大降低了非监学习法的计算代价。

随着P2P（Peer-to-Peer，即对等连接）技术的迅速推广和普及，基于P2P技术的文件共享、音视频直播/点播、网络游戏、协同处理和深度搜索等各类应用大量涌现，而其中的安全问题尤为突出，给网络运营商、网络监管部门带来了新的安全问题和管理挑战。 目前，已经存在一些使用P2P特征码的方式对P2P应用进行识别和控制，当前对P2P应用进行识别的方式不少采用X86平台+Linux操作系统，使用纯软件的方式进行识别和控制，但是由于X86平台自身的性能瓶颈，使得在千兆网络环境中很容易形成性能瓶颈，不仅影响网络通信质量，也使得对P2P应用进行识别时达不到应有的效果。网阀项目组通过对目前架构中出现的问题的研究，找到当前X86平台中的缺陷，并针对该缺陷，提出了使用FPGA卡，在硬件级对P2P协议进行识别和控制。这种软硬件相结合的方式，解决了传统的X86平台中的瓶颈问题，使得系统的整体性能得到了很大的提高。 针对目前市场上的需求，我们在对P2P应用进行识别和监控的系统中增加了带宽管理、流量清洗以及日志统计等功能，实现了对网络进行有效管理的功能。另外，通过对多核技术的研究和应用，对操作系统及网络协议栈的优化，使系统更能够满足在高速网络中的性能需求。 1. 支持对多种P2P应用及其传统网络应用的分析、识别 2. 基于P2P应用的网络带宽管理 3. P2P流量统计与分析 4. 远程管理和维护 5. 面向对象的管理机制 6. 多级权限管理功能 7. 账户锁定保护功能 8. 独立、强大的日志功能 9. 快速的P2P协议/应用分析响应机制 10. 智能升级功能 11. 支持两种工作模式 12. 支持ByPass功能 13. 串口控制台功能模块 14. 支持配置参数的导处和导入功能 15. 支持状态监控功能 16. 利用FPGA实现高速协议特征识别； 17. 在高速网络应用识别和控制的系统中增加了带宽优化技术； 18. 使用流量清洗，能够对网络中的异常流量进行清洗过滤； 19. 实现高速网络环境下的各种应用协议的流量统计、排序； 20. 实现基于主机的流量统计、分析，并实现TOP-n排序等功能； 21. 对Linux内核的网络协议栈进行优化； 22. 采用多核技术实现高速网络数据处理。 “P2P应用监控关键技术研究及系统研发”获得2008年度四川省科技进步奖二等奖。 该系统的前一代产品（基于纯软件实现）在取得公安部销售许可证的情况下，已经在学校、政府以及一些高信息化的事业单位进行应用。而软硬件结合的网络监控与带宽管理系统也将一步步替换前一代的纯软件平台，并将进一步的部署在党政、电信、教育、企业等行业。该系统投产条件要求不高，可以根据市场情况调整生产能力。需要的生产能力是装配工业控制计算机及软件（初期可以采用硬件装配外包的形式）。