本实用新型属于海洋环境清洁技术领域，具体涉及一种漂浮式主动无能耗垃圾回收装置，包括壳体以及设置在壳体底端的垃圾袋固定圈，垃圾袋固定圈上可拆卸连接有带有重物块的沉网垃圾袋，壳体上设有一组浮体及浮式栅栏。壳体侧壁上开设有一组垃圾入口并设置有单向伞型垃圾站门，单向伞型垃圾站门包括竖直杆以及与竖直杆铰接连接的扇门，竖直杆通过水平连接杆与壳体相连，扇门通过支撑杆与套接在水平导杆上的移动环相连，移动环可沿水平导杆滑动并由上位卡环和下位卡环限位。本实用新型有效节约能源，节省人力与清理费用，实现对海漂垃圾的实时回收，效率高，清理效果好。

由于计算机视觉和人类视觉系统统的工作机理不同，研究适合计算机的传感方法和处理方法，是机器视应用的一条切实可行的途径。基于多目人脸识别重建的关键技术研究，采用主动视视频图像重采样技术，实现人脸三维数字化，对立体视觉多CCD传感器数据融合研究。重点研究基于混沌、小波神经网络和遗传算法等经算法实现情感的特征提取与识别技术，构建其数学模型系统，然后对人脸进行三维重建，最后对真实感三维人脸实施编辑，实现原型系统研制。 可获得的成果 1）、基于主动视觉对运动人脸特征与情感进行特征提取与识别技术； 2）、基于混沌、小波神经网络等优化算法实现情感识别技术； 3）、人脸重建关键技术的研究及其真实感三维人脸编辑研究并对实现原型系统研制。

针对传统的信息安全领域老三件(防火墙、VPN、IDS)已无法满足移动互联网 环境、特别是移动云计算环境和云计算环境中的信息安全要求，在系统、全面地 分析了移动互联网环境、移动云计算环境和云计算环境中数据安全保护可能存在 的各种安全隐患之后，立足于“数据主动防止泄漏”的创新理念，认为“当对用 户数据和用户应用数据以密文形式进行存储、传输和访问时，能最大程度地保护 信息安全”。为此，项目组围绕这一理念系统地展开移动云计算环境下数据主动 防止泄漏的关键技术和技术实现架构的研究，围绕密文的存储、传输和访问针对 性地研发出动态透明加密技术、双向双因子认证技术、密文检索调度技术、基于 可信计算的密文存储技术，以及面向数据主动防止泄漏的支撑平台研发。支撑平 台通过在客户端与云端之间架构数据安全管理层，构筑防止数据泄漏的 3 层防御 体系，通过利用所研发的动态透明加密技术对所产生的敏感信息和重要文件实现 可选透明加密和强制透明加密，从而实现从源头上确保信息的安全性，实现“事前‘预防’”；通过利用所研发的双向双因子认证技术、密文的可信存储技术、密 文的透明调度和访问技术以及外发文件的安全控制管理技术，避免越权访问事件 和系统管理人员主动泄密事件的发生，实现“事中‘控制’”；通过综合利用审计 追踪技术，对访问日志、用户操作进行监控跟踪，实现“事后‘追踪’”，最终实 现数据主动防止泄漏的多级、立体化安全防御。这一技术架构能同时兼顾隐私保 护、防止信息泄密的技术要求。 创新要点： (1)动态透明加密技术。在传统强制透明加密技术基础上，实现了可选、动 态透明加密； (2)双向双因子认证技术。面向终端设备的物理特征，实现用户与终端、终 端与终端之间的多重双向认证; (3)密文检索技术； (4)面向云存储的可信程序操作文件备份技术; (5)通过研究创新、现有技术改进和综合应用多项信息安全技术构筑了一个 “事前预防、事中控制、事后追踪”的多级、立体的数据主动防止泄漏安全防御 体系。 效益分析： 该技术适用于信息隐私保护和防止信息泄密的多数应用场合；适用于对传统 信息安全保护软件、信息安全软件产品的升级改造；适用于传统信息管理系统在 向云计算环境、移动互联网环境移植时，同样能保护信息全生命周期的安全。 应用情况： 全部或局部地通过与数家高科技公司合作，改造、升级了若干件软件产品， 为公司创造了一定规模的经济效益

该技术是基于WIFI技术实现的一款主动式电子标签。标签的通信部分 采用802. llb/g无线WIFI标准，可直接与现有无线网络进行互联，降低组 网成本。该技术釆用超低功耗的控制芯片，辅以软、硬件功耗控制方案， 使功耗控制在极低的状态下，休眠电流仅为5uA,极大地延长了网络节点 的寿命，保持了WIFI技术通信距离远（大于100米）,传输速率高（可达 54Mbps）的优点，根本上克服了WIFI技术功耗过大的问题。

本发明公开了一种六自由度主动隔振装置，具有六自由度隔振和定位功能。该装置包括下平台、上平台和六条支腿；六条支腿分别通过固定块与上平台及下平台连接，构成史都华并联机构；在下平台上的三个固定块的位置形成等边三角形，在上平台上的三个固定块的位置也形成等边三角形，六条支腿结构相同，相邻的两支腿互相垂直；各支腿均包括主动执行器和空气弹簧，主动执行器与空气弹簧形成并联结构，其中空气弹簧作为被动隔振部件。本发明采用主动和被动隔振组合方式，可实现超低频的固有频率，能对超过固有频率的振动进行有效的隔离；能够实现对六个

本发明公开了一种基于 Stewart 主动平台的振动抑制方法， Stewart 主动平台包括负载平台、基础平台、控制器、加速度传感器及 压电单腿结构，每个压电单腿结构均包括上柔性铰链、力传感器、压 电致动器和下柔性铰链；力传感器、压电致动器和加速度传感器均与 控制器连接，该方法包括以下步骤：1)控制器得到反馈控制信号；2) 控制器得到前馈控制信号；3)控制器获得前馈与反馈复合控制电压；4) 将复合控制电压输给压电致动器，压电执行器施加作用力在负载平台 上。本方法采用的控制算法利用 PI 力反馈算法不

列车碰撞事故造成的重大人员伤亡触目惊心，世界各国都在致力于研制耐冲击吸能列车来耗散冲击动能，由于受到列车载重、车钩及结构外形的限制，传统设计方法只能被动挨撞。本成果创新性地提出了列车主动式碰撞吸能保护体系，突破了车辆被动安全保护的技术局限，解决了与列车碰撞能量耗散及运行轨迹保持相关的三个关键技术问题。 1.列车碰撞主动式被动保护技术 研发列车碰撞主动式被动保护下，力流/能量流协同控制的能量耗散技术及主被动吸能装置，突破了车钩等装置对吸能结构的限制，拓展了吸能结构变形空间。克服列车碰撞时头车破坏严重的短板效应，挖掘列车的吸能潜力，在不改变车辆主体结构的情况下，仅地铁列车的安全碰撞速度可以达到36km/h，吸能能力比标准提升107%。重联动车组在36km/h碰撞速度下结构依然完整，吸能提升约100%。 2.列车碰撞轨迹自保持技术及装置 构建了碰撞防偏/爬—防脱轨—防掉线三重安全保护系统，包括被动凸凹嵌套动态自适应对心防偏/爬、多点约束防脱轨、结构剪切耗能防掉线三大关键技术，实现碰撞过程中车体自动对心，减少爬车事故的发生；突破了世界范围内没有防脱轨装置的局限，有效避免脱轨、倾覆造成的二次碰撞及列车掉线等后继事故，构建列车碰撞轨迹自保持技术体系。已应用于400km/h高速列车、城轨列车、自适应转向架的碰撞轨迹保持设计。 3.全行程渐进塑变技术及低峰值力吸能结构 针对吸能结构残余行程长、初始峰值力过高、撞击力波动剧烈等致使人员伤亡问题，研发了结构全行程线性渐进塑变吸能、初始撞击力抑制两大技术，发明了撞击力平滑、初始峰值力低、压缩率高的系列吸能结构，吸能结构压缩率和压缩力效率均达90%以上且变形有序，解决了有限空间内高能量耗散难题。

本发明公开了一种主动配电网自适应鲁棒无功优化方法，包括以下步骤：基于传统的潮流模型，构建近似线性的潮流模型，求取节点注入功率向量与节点电压向量之间的近似映射关系，进而获取配电网无功优化的决策变量可行域；基于鲁棒优化理论，构建最优决策与不确定变量之间的自适应函数，进而构建自适应鲁棒无功优化模型；基于自适应鲁棒无功优化模型，提出割平面法的求解策略，将原始问题分解成两个子问题，通过两个子问题的交替迭代获得原始问题的解。本方法引入鲁棒优化的思想，提出割平面法的求解策略，实现高效、快速的求解，确保了不确定性条

本实用新型涉及一种动脉导管未闭的堵闭装置，它能通过内径较小的周围血管，扩 张后其二端能牢固的固定在巨大 PDA 的内壁，阻止血流，其操作简便、安全。

【痛点问题】 最新全球疾病负担研究显示我国总体卒中终生发病风险为39.9％，位居全球首位，这意味着中国人一生中每５个人约有２个人会罹患卒中。此外，卒中也是我国疾病所致寿命损失的第一位病因。每年新发卒中患者超过200万，其中约70%的患者为缺血性中风，而且发生率增长迅速，远高于全球平均水平。对缺血性脑卒中的预防和治疗已成为关系我国人民健康的世界性难题。 缺血性脑卒中的主要病理基础是动脉粥样硬化。医学影像能够直接、客观地观测到斑块的几何和纹理形态，相较于核磁共振和CT，超声是一种无创、经济、快速和实时的成像技术，被广泛应用于颈动脉斑块的筛查中。目前，国内医院超声机是普遍存在的，而且多数都是二维的超声，且现有研究多数是提取二维超声图像中的颈动脉斑块信息特征，只能部分反映投影直线上的特征，不具有空间信息，从而影响了脑卒中风险评估的准确性；同时，我国基层卒中中心影像设备缺乏，无法进行耗时长、价格贵的CT灌注或MR成像，而且影像诊断从业人员经验有限，缺乏决策能力。因此，通过颈动脉三维超声成像系统、结合人工智能和多模态影像学精准辅助诊断，能够更全面地反映颈动脉斑块的特性，对医生预测脑血管事件风险意义重大。 【成果介绍】 面对我国大健康产业发展要求，我们高标准谋划、高位推动。产品模块主要包括：1）颈动脉三维超声成像设备及基于颈动脉三维超声AI影像卒中早期风险预测；2）急性期内基于临床CT影像的卒中AI影像辅助诊断。 本项目在二维超声机的基础上，开发用于颈动脉成像的三维超声机，实现探头扫描机械设备等核心部件国产化；利用采集的序列图像重建颈动脉的三维模型，为医生诊断提供更丰富的数据。该方案能有效地控制医疗成本，具有普适性，容易推广，可用于颈动脉粥样硬化的普查，有效预防心脑血管事件的发生。同时，随着人工智能技术的飞速发展，将人工智能赋能三维超声成像设备，实现三维超声成像以及影像分析的智能化，将进一步提高三维超声成像设备的核心竞争力，从而推动我国超声产业跨越式发展。 本项目建立基于人工智能和多模态影像学的缺血性卒中的精准辅助诊断系统，辅助基层卒中中心医生进行卒中治疗的精准决策。目前我国对卒中采用的是分级诊疗体系，卒中中心收治卒中病人后，根据平扫或造影CT、临床表现、以及发病时间确定是对其进行溶栓治疗，或是将病人转移至具有血管内取栓能力的省市级三甲医院。在这个过程中卒中中心医生需基于有限的CT影像数据作出快速、准确的决策；而三甲医院医疗资源紧张，无法全天候服务，一个准确的辅助诊断工具将极大缓解三甲医院资源压力，并且大幅提高工作效率。本项目拟面对我国卒中分级诊疗体系中的痛点，基于病人前期颈动脉三维超声和临床指标建立中风风险早期预测模型，并结合人工智能和CT影像分析技术，进行缺血性脑卒中早期预测与辅助诊断。 【技术优势】 产品的核心技术包括： 1） 三维超声成像系统探头扫描机械结构，超声图像三维重建软件，基于深度学习的颈动脉斑块分割算法及软件； 2） 脑卒中AI影像风险预测和诊断系统的相关核心算法，如平扫CT中的ASPECTS自动评分算法、大血管栓塞自动检测算法、卒中梗死核心和半暗带的自动量化算法、基于颈动脉斑块三维超声图像的风险预测模型。 主要优势： 1) 所有软、硬件的核心算法或部件完全自主知识产权； 2) 项目通过研究颈动脉三维超声成像系统产品，可广泛应用于特异性与灵敏度高的颈动脉斑块筛查，而且操作简单便利，价格低廉，适于在社区医院、乡镇医院等医院进行大规模颈动脉斑块特征筛查； 3) 在系统的研究生产中，可实现探头扫描机械设备等核心部件国产化，摆脱对外国器件的依赖性； 4) 建立三维颈动脉斑块超声图像库及诊断规范，为相关类型仪器的研究和生产提供临床图像数据库。 颈动脉三维超声系统的研发与生产将为临床提供国产化颈动脉斑块筛查设备，提高国产医疗器械的核心竞争力，推动我国超声产业跨越式发展，有效缓解“看病难、看病贵”问题，提高我国重大疾病的防治水平。 【技术指标】 1） 三维颈动脉斑块超声图像分辨率<0.5mm,成像速度<1min; 2） 开发一套基于人工智能和多模态影像学的缺血性脑卒中精确辅助诊断系统，能在5-10分钟之内提供决策支持，并能达到有2-3年经验的放射科医生的诊断精度。 【技术成熟度】 原理样机/验证。 【发展规划】 发展方向：5年内仍将保持脑卒中智能影像风险预测与诊断为主要产品方向。5年后，逐步向与超声、CT成像系统等结合，实现软、硬件一体化的智能诊疗设备，在心脑血管等临床应用领域，成为世界上具有垄断优势的大型智能诊断以及成像设备制造商。 发展战略：成为一家技术垄断型、哑铃型（重技术和销售），在影像智能分析领域处于国际领先地位的高科技企业。 项目实施方案：（包括总的方案和年度计划任务）