广州云歌信息科技有限公司成立于2014年，总部设在国家863软件专业孵化器广东基地广东科学软件园，短短数年时间，已成为国内高校智能互联专业群实验室的领导者。云歌科技是一家专注于教育信息技术输出的高新技术企业，作为粤港澳大湾区创新中心核心枢纽的黄埔经济开发区及广州市人工智能入库企业，公司一直专注于人工智能领域算法的研究，为客户提供一站式的人工智能技术应用服务，技术顾问团队都是来自相关专业博士、硕士及国内外学者。公司成立以来，依托着先进的研发水平及专业的教育行业背景，打造具有自身特色的服务+产品的业务模式，得到全国多所高校的肯定。公司从2018年开始，从专注高校实验室建设的单一输出模型，在数字时代下，通过人工智能技术的沉淀，通过转型技术服务，对教育行业的价值链进行重构，从2019年开始，开始下沉到中小学智慧教育市场，目前也得到客户的一致认可。云歌目前已在四川、重庆、广西、湖北及湖南等地成立了办事处，为全国所有高校提供以人工智能、移动应用开发、移动互联应用技术、智能产品开发、大数据以及机器人等专业为主营业务的专业建设服务整体解决方案。云歌通过自主研发和采用国内外最先进的信息技术，创造了课程定制化开发、专业诊断服务专业、人才评测机制先进、实验资源种类齐全的计算机专业群建设一体化服务模式，目前已取得多项专利及软件著作权，拥有定制化的智能互联网专业群实验室建设方案已被全国200多个高等院校认可。

本发明公开了一种模拟人眼对光环境感知的光学测量系统，利用多种光学测量仪器以及相应的软件处理系统实现人眼对光环境感知的模拟。光学测量仪器包括平面亮度计、光谱仪和动态响应测试仪。本发明还公开了一种模拟人眼对光环境感知的光学测量方法，该光学测量系统亮度测量部分通过平面亮度计获取空间亮度分布，利用该亮度分布计算出当前条件下的瞳孔直径，进而计算出人眼感知到的空间亮度；通过调整光谱仪的测量视角获取人眼视野范围内接收到的光谱辐照度；通过动态响应测试仪测量动态响应信息。本发明提出模拟人眼对光环境感知的测量方法，该方法可对人眼感知空间光环境的特性进行全方位、实时的评价。

1 背景 天然气水合物是继页岩气、致密气、煤层气等之后潜力巨大的接替能源，可分为成岩型和非成岩型两类，其中非成岩型占76.5%以上。国内外天然气水合物开采技术研究和试采工程以降压法为主，但如果采用降压法开采海洋非成岩天然气水合物，水合物将无序分解且不可控，进而面临环境、装备、生产、工程以及地质等风险。为此，中国工程院周守为院士带领团队世界首创提出海洋非成岩天然气水合物固态流化开采技术，利用水合物采掘、碎化、海水引射流化、泥砂分离回填、浆体举升、平台深度分离再回填技术工艺，将非成岩不可控水合物藏转变为密闭管道内可控水合物藏，实现了“顺其自然、变害为利、变不可控为可控”的安全绿色开采。进而，团队针对海底浅表层水合物到中深层泥质粉砂水合物再到深部地层成岩型水合物以及下覆游离气的储层系统，在世界上首次创新提出深海天然气水合物固态流化～降压法一体化开发技术。 2 深海天然气水合物一体化开发模拟实验系统 发明深海天然气水合物一体化开发模拟实验方法及技术，研制成功全球首个具有完全自主知识产权的深海天然气水合物一体化开发大型物理模拟实验系统（压力0～16MPa、温度-10～60℃、可视化），实现了1500m水深固态流化～降压法一体化开发全程模拟。实验系统包括：水合物大样品快速制备、破碎及浆体调制模块，水合物浆体高效管输与分离模块，实时图像捕捉、数据采集及安全控制自动化模块。 水合物大样品快速制备、高效破碎、浆体调制“三位一体”实验方法和技术，20h内可快速制备1062L水合物样品； 水合物浆体保真运移方法和技术； 水平段56m、垂直段30m分段组合、逐点加密、多次循环、多次降压、多次升温的水合物颗粒、泥砂、分解气、配制海水复杂浆体管输模拟实验方法和技术。 首次系统开展深海天然气水合物固态流化～降压法一体化开发实验，创新形成从浅表层水合物到中深层泥质粉砂水合物再到深部地层成岩型水合物以及下覆游离气的全链条、一体化开发理论。 2017年5月，全球首次海洋非成岩天然气水合物固态流化试采在南海神狐海域成功实施。 3 应用范围 依托大型物理模拟实验系统，在全球首次系统开展深海天然气水合物固态流化～降压法一体化开发模拟实验，证明了固态流化～降压法一体化开发技术原理科学可行、开采工艺可行，为指导海洋天然气水合物和油气一体化勘探开发、研制深海天然气水合物高效开发系列装备提供了理论依据和关键参数。 4 前景及经济社会效益 通过攻关为深海泥质粉砂天然气水合物安全、高效开发提供方法与理论创新，为天然气水合物固态流化～降压法一体化高效开发评价提供重大实验系统，促进浅表层、中深层天然气水合物与下覆游离气一体化开发系列重大装备研制，推动集成该方法、理论、技术、装备成为我国引领世界天然气水合物商业开采的前沿技术。

AI多模态情绪分析系统，是人工智能与心理学、计算机视觉、听觉感知等学科深度融合的前沿方向。它不再局限于传统的问卷答题，而是像一位敏锐的观察者，通过分析你的面部微表情、语音语调、肢体语言，甚至生理信号，来实时、客观地"读懂"你的情绪状态。这种技术正在心理健康、教育、人机交互等领域开启全新的可能性。 这套系统的核心在于"多模态"和"融合"。它模拟了人类如何综合视觉、听觉信息来理解对方情绪的过程。 多源数据采集：系统通过摄像头、麦克风等设备，同步采集个体的面部视频、语音音频，甚至可接入可穿戴设备获取心率等生理信号。 单模态特征提取：针对每种数据，用不同的AI模型提取情感特征。 视觉：分析面部肌肉运动（如嘴角上扬、眉毛紧蹙）、头部姿势、眼神等。先进的技术甚至能捕捉难以伪装的微表情（持续仅1/25至1/5秒），或通过分析面部血流图谱（rPPG）来感知生理唤醒水平。 听觉：提取语调、语速、音高、能量（MFCC梅尔频率倒谱系数）等声学特征，判断声音中的情绪色彩。 文本/语义：如果涉及对话，系统还会分析说话内容的语义，理解话语背后的真实意图和情感倾向。 多模态融合与情感解码：这是最关键的一步。系统通过复杂的深度学习算法（如Transformer、自监督多任务学习框架等），将来自不同模态的特征信息进行时空对齐和深度融合。例如，一句愤怒的"我没事"，配上闪躲的眼神和紧绷的嘴角，才会被准确识别为"掩饰性的愤怒"，而非字面意思的"没事"。  

本发明提供了一种用于模拟抽油杆柱扭转变形及弹性恢复的模拟器,包括头部构件,中间连接构件以及尾部构件,头部构件的一端具有方形凸部,头部构件的另一端具有第一内凹套筒,中间连接构件的一端具有用于与第一内凹套筒配合的第一圆柱形部,中间连接构件的另一端具有第二内凹套筒,尾部构件具有与第二内凹套筒配合的第二圆柱形部,第一,二内凹套筒的底部的径向内侧设有第一,二环形滑槽,在第一,二圆柱形部的端部上沿周向方向一体地设有分别连接于第一,二弹性元件的一端的多个第一,二圆柱体,第一,二弹性元件的另一端固定连接于第一,二内凹套筒的底部的螺纹孔中,多个第一,二圆柱体能够在第一,二弹性元件的作用下沿第一,二环形滑槽滑动.

该项成果应用于诸如机动车跟驰、换道和并道的交通仿真模型，目前随着交通管理以及新的交通信息感知技术的发展，交通检测器布设不断增加，交通基础数据规模急剧加大，交通大数据时代已经到来，在这样大数据的时代的背景下，运用新技术手段构建道路交通仿真技术体系，将是我国智能交通发展的一个重要的方向。 项目首先是研究人类行为模式与交通拥堵的关系。其次，建立城市交通网络的数学模型结合人类行为规律和人口分布模型最终建立城市交通拥堵模型。最后，构建基于人类动力学的城市交通仿真平台。交通仿真平台包含交通地图编辑工具和分布式微观交通仿真系统两部分组成，硬件设备要求1台数据库服务器运行交通仿真数据库；1台台式机运行交通仿真平台总控端系统；若干台台式机运行仿真端仿真系统。 运行仿真平台总控端系统的1台机器安置在监控中心；运行仿真平台仿真端系统的若干台机器安置在计算中心；运行仿真数据库服务器的1台机器安置在数据中心。 展示内容如下： 微观交通仿真平台由地图编辑工具、总控端系统和仿真端系统组成； 使用地图编辑工具绘制仿真交通地图，导入总控端系统； 由总控端系统创建仿真任务，并且发送至已经上线的仿真端设备，总控端开始仿真任务，命令发送至仿真端，仿真端推进仿真计算，总控端能够对仿真端的仿真进行控制。能够完成暂停、恢复、停止等操作； 仿真端将每一仿真步计算的数据保存到仿真数据库中； 总控端可以利用仿真数据库中的数据进行交通状况分析。

该项成果应用于诸如机动车跟驰、换道和并道的交通仿真模型，目前随着交通管理以及新的交通信息感知技术的发展，交通检测器布设不断增加，交通基础数据规模急剧加大，交通大数据时代已经到来，在这样大数据的时代的背景下，运用新技术手段构建道路交通仿真技术体系，将是我国智能交通发展的一个重要的方向。项目首先是研究人类行为模式与交通拥堵的关系。其次，建立城市交通网络的数学模型结合人类行为规律和人口分布模型最终建立城市交通拥堵模型。最后，构建基于人类动力学的城市交通仿真平台。交通仿真平台包含交通地图编辑工具和分布式微观交通仿真系统两部分组成，硬件设备要求1台数据库服务器运行交通仿真数据库；1台台式机运行交通仿真平台总控端系统；若干台台式机运行仿真端仿真系统。

一种轨道交通车辆制动能量气动回收再利用装置，属于轨道交通车辆技术领域。本实用新型由安装在 车辆转向架车轴上的凸轮，安装在转向架构架上的其余部件组成。其中凸轮、滚子和气缸活塞杆构成凸轮 机构，将车轴的旋转运动转化为气缸活塞杆的往复运动；排气单向阀、吸气单向阀连接在气缸的无杆侧，在气缸活塞杆的往复运动下，实现排气和吸气功能，将机械能转换为气压能。该装置能够将制动能直接回 收成气压能，以供车辆系统使用。

基于多重路径集的最优交通流预测方法与拥挤收费方法，算法具体步骤如下：步骤0.组织交通调查，确定每个OD对之间不同类别出行者的需求量及其合理路径集合。步骤1.在零流网络上，进行流量加载，得到辅助路径流量令初始路径流量置k＝0。步骤2.计算各路径的广义路径行驶时间向量步骤3.进行流量加载，得到辅助路径流量向量步骤4.如果满足收敛指标要求，则停止迭代，将当前迭代点fk作为系统最优路径流量；否则转步骤5。步骤5.沿方向利用某种线搜索方法，计算迭代步长λk。步骤6.更新路径流量，令k＝k+1，转步骤2。本发明严格证明了该方法的有效性和实用性：即使对不同类型的出行者施加同样的收费，仍然能够达到系统最优状态。

智能交通是关键在于两方面：智能道路与智能车辆。前者主要目的在于规范 交通秩序，提升道路的通行能力；后者的使命是通过发展通过驾驶辅助系统，最 终实现车辆的无人驾驶。 针对智能道路，团队研发了电子警察。通过装配在城市交通路口的智能一体 相机，电子警察自动抓拍车辆闯红灯和变道等违章行为，通过治理违章规范驾驶 行为。其核心技术在于基于计算机视觉的嵌入式车辆运动分析系统。团队与智能 相机厂商合作，开发了基于达芬奇（DaVinci）平台的嵌入式电子警察产品，并 已成功上市销售数百套。 针对智能车辆，团队研发了交通标识自动识别系统。通过车载视觉智能分析 系统，提前主动定位并识别交通标识，规避违章驾驶。团队与国内领先的无人车 研发机构合作，已参加数届中国智能车未来挑战赛（IVFC）,获得了交通标识识 别第一名及总成绩第三名的成绩，并得到了中央电视台等机构的好评。