本发明公开一种基于灰点提取的自动白平衡矫正方法，包括以 下步骤：S1 通过黑电平矫正图像传感器采集的 RAW 数据，去除直流 偏移成分；S2 利用灰点选取标准对经 S1 获得的图像数据进行处理， 检测其中是否存在灰点；S3 当识别出灰点时，通过均值计算法计算其 RGB 三通道的增益，然后跳转到步骤 S7；S4 当没有识别出灰点时， 通过图像熵判断颜色复杂度，去除图像中大色块；S5 通过灰度阴影法 求出经 S4 处理后图像 RGB 三通道颜色亮度的闵可夫斯基范数；S6 根 据 S5 得出闵可夫斯基范数计算图像 RGB 三通道的增益；S7 将计算的 RGB 三通道的增益输入白平衡矫正模块完成白平衡矫正，本发明将灰 点选取标准应用于经典白平衡算法中，减少了失效情况。

本发明公开了一种面向成本的混流双边装配线平衡方法，其采用混合殖民竞争算法，包括以下步骤：初始化帝国、帝国内同化、帝国内更新和殖民竞争、殖民地改革和帝国删除；若理想状态或者设定的迭代次数已达到，则输出成本最小的国家，得到最低成本国家相应的任务分配方式。相比于普通的殖民竞争算法和遗传算法，本发明所获得的成本值较低，可以有效地改进算法搜索性能，得到更优的解。

本发明公开了一种土压平衡盾构机隧道掘进参数智能控制方法， 其特征在于：该方法包括如下步骤：S1：采集数据提取影响盾构机掘 进性能的因素节点，S2：构建影响盾构机掘进性能所述因素节点的拓 扑结构，获取各节点之间的模糊关联矩阵 Wij，S3：构建土压平衡盾 构机掘进模糊控制网络图，根据迭代推理公式动态演化计算各个因素 节点在 t+1 时刻上的状态值，S4：利用所述模糊控制网络图进行多阶 段决策分析，实现对土压平衡盾构机掘进参数的实时分析与纠偏控制。 本发明的方法，通过统筹采用专家先验知识、模糊逻辑、图论

本发明公开了一种用非平衡等离子体处理颗粒和气体物质的装 置，包括前级充电器和等离子体发生器；前级充电器包括直流电源和 谐振充电电路，直流电源用于为谐振充电电路提供直流电压，谐振充 电电路用于为等离子体发生器提供交流脉冲电压；等离子体发生器为 中心设置有反应腔的圆柱状结构，包括外屏蔽层、原方低压绕组、外 绝缘层、副方高压绕组、内绝缘层、内屏蔽层、副方电容、触发极电 阻、气体间隙陡化开关、电极支架、高压电极、直线电极和金属板； 颗粒或气体物质的处理直接在反应腔内进行。该装置放电可以在大气 压开放空气以及

本发明公开一种基于灰点提取的自动白平衡矫正方法，包括以下步骤：S1 通过黑电平矫正图像传感器采集的 RAW 数据，去除直流偏移成分；S2 利用灰点选取标准对经 S1 获得的图像数据进行处理，检测其中是否存在灰点；S3 当识别出灰点时，通过均值计算法计算其RGB 三通道的增益，然后跳转到步骤 S7；S4 当没有识别出灰点时，通过图像熵判断颜色复杂度，去除图像中大色块；S5 通过灰度阴影法求出经 S4 处理后图像 RGB 三通道颜色亮度的闵可夫斯基范数；S6 根据 S5 得出闵可夫斯基范数计算图像 RG

本发明公开了一种面向成本的混流双边装配线平衡方法，其采 用混合殖民竞争算法，包括以下步骤：初始化帝国、帝国内同化、帝 国内更新和殖民竞争、殖民地改革和帝国删除；若理想状态或者设定 的迭代次数已达到，则输出成本最小的国家，得到最低成本国家相应 的任务分配方式。相比于普通的殖民竞争算法和遗传算法，本发明所 获得的成本值较低，可以有效地改进算法搜索性能，得到更优的解。

本发明公开了一种整合生理参数监测的人体平衡功能测评装置及方法。人体平衡功能测评装置包括摆动幅度测量模块、生理参数测量模块和终端模块；摆动幅度测量模块用于测量人体的重心变化；生理参数测量模块用于测量人体的生理参数；终端模块用于综合前两个模块的测量数据来评判人体平衡功能。本发明通过在三维空间内测量人体重心的变化幅度，可以准确得到平衡功能测量结果；通过测量双侧手臂与躯干部位在翻转方向的夹角，得到人体重心在翻转方向的精确变化幅度，提高了测量装置的灵敏性；

本发明公开了一种可伸缩式竖直运动箱体导向机构，包括用于容纳箱体做竖直运动的管道，以及设置于箱体上用于对箱体在所述管道内做竖直运动进行导向的导向装置。该导向装置为可伸缩式结构，包括设置于所述箱体侧壁面的导轨、设置在所述导轨上并可沿着导轨滑动的至少一个楔形滑块、抵靠在所述楔形滑块上与楔形滑块配合形成楔形调整机构的导向球，以及设置于所述导向球外侧用以约束导向球仅沿着垂直于箱体侧壁面的方向移动的导向球约束装置。通过驱动楔形滑块沿导轨滑动，使导向球朝向远离或者靠近箱体侧壁面的方向运动，以在竖直运动时抵靠在管道内壁实现导向，或在箱体进出竖直轨道时收缩远离管道内壁，从而能够避免与管道内壁的齿条形成干涉。

细菌通过多个趋化受体来感受周围不同的化学小分子，主动游动，实现获得更好的生长环境或者实现趋利避害。但不是强的正趋小分子都是很好的可利用营养物质—好闻的不一定有营养，同样，也不是容易代谢的营养就是强的趋化因子—有营养的不一定好闻。细菌在自然界中往往面临多种不同强弱的趋化小分子，多种不同可代谢程度的营养来源的复杂浓度梯度环境中，细菌群落是如何通过趋化行为抉择它们的去向，实现最优化它们的环境适应性与生长速度？细菌在个体与群体的选择上是否有不同？这一基于细菌的生物行为的研究也许对了解复杂的高等生物的群体行为也有所帮助。 北京大学物理学院欧阳颀院士领导的“生物物理”团队的罗春雄研究组在基于微流体细菌趋化分析芯片的实验研究中发现：在反向不同引诱物浓度梯度下，细菌首先趋向聚集于强引诱物而少营养的一端， 但当细胞密度超过一个阈值时，细菌群落部分“逃逸”强引诱物浓度场，游向趋化因子相对弱但可代谢物质富集的一端。这一现象被刻画为细菌群体运动的“逃逸相变行为”。罗春雄研究组通过与美国IBM沃森研究中心的涂豫海教授（北大定量生物学中心资深访问学者）合作，对此现象涉及的趋化受体间的协作行为进行了系统细致的理论分析和实验论证，发现营养物质通过数量较少的Tap趋化受体进行了响应行为，而且在较大的一个趋化响应参数空间均会出现由细菌密度超过临界密度而产生的逃逸条带（“Escape Band”）行为，该行为可以使得细菌群落在复杂的趋化物浓度场中获得更好的生长优势。相关的定量实验与理论研究以“The escape band in Escherichia coli chemotaxis in opposing attractant and nutrient gradients”为题于2019年1月23日在线发表于Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America（PNAS）杂志上。细菌群体趋化运动的“逃逸相变行为” 文章第一作者为北京大学定量生物学中心博士研究生张玄麒,通讯作者为北京大学物理学院/定量生物学中心罗春雄教授及美国IBM沃森研究中心/定量生物学中心的涂豫海教授，参与人包括欧阳颀院士，前沿交叉学科研究院博士研究生司光伟，董一名，物理学院博士研究生陈凯悦。工作得到国家自然科学基金委、物理学院介观物理重点实验室、 北京大学定量生物学中心、北大-清华生命科学联合中心的支持。 工作原文连接: https://www.pnas.org/content/early/2019/01/22/1808200116

动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion Analysis，Vicon，Optitrack等，惯性动捕系统有Xsens，诺亦腾等。 然而，无论是光学动捕还是惯性动捕都需要动作人穿上特定的设备，不可避免地会影响到人体运动的真实性和动捕的使用范围。同时，相应的专业动捕设备往往价格不菲，很多有需求的小型工作室也会望而却步。因此，学术界和工业界都在极力研究“无标记运动捕捉”技术，即不需要任何穿戴设备，仅由相机观测和算法分析，就实现对多人体运动的实时准确捕捉。这种技术有着更加广泛的应用场景，例如无人售货超市、VR/AR游戏、远程全息通讯、数字人创建、虚拟主播、人机交互、全天候医疗监护等。 近几年，随着深度学习技术的广泛普及，无标记动捕领域也诞生了许多革命性技术，例如实时2D多人体关键点检测技术OpenPose等。然而，多目标实时3D运动捕捉仍然是一个极具挑战性的问题，主要挑战因素包括：如何实现实时计算，如何进行高效的多视角关联，如何解决紧密交互带来的观测失真等。举个例子，当两个人拥抱在一起的时候，当前大多数检测或重建算法都会失效。而理论上，多视角的观测信号能够在一定算法设计下互相补充，尽可能解决单视角运动重建的歧义性。如何充分利用多视角的视频信号，实现复杂、紧密交互场景下的多人体运动捕捉是当前无标记运动捕捉领域的核心问题之一。 该项目研究工作提出的多视角人体运动捕捉系统包括相机采集模块，2D姿态检测模块，4D关联图求解模块，三维骨架求解模块及渲染模块。其主要算法贡献在于提出并实现了4D Association算法。 当前的多视角运动捕捉系统大多采用的是序贯地匹配策略，首先对每个视角进行独立的人体检测和连接（例如，OpenPose检测关键点和关键点相互连接的概率，从而对人体进行连接；Mask-RCNN、AlphaPose和HRNet都需要先检测每个人的BoundingBox，然后对每个人进行独立的人体检测），然后对人体进行多视角关联和姿态求解，最后进行时域跟踪。这种常规方法的缺陷在于，当单个视角检测失败以后，后续的算法难以对失败的检测结果进行修正，从而将错误的检测传递到下一个步骤，影响跟踪效果，对于紧密交互（例如前文提到的两人拥抱）的情形，单视角的往往很难给出令人满意的检测结果，因此基于序贯式的算法一般会失效。 相较而言，该研究工作的创新性在于充分利用单图连接(2D)、多视角连接(1D)、和时域连接(1D)之间的相互约束从而进行全局优化，用多视角信息和时域信息来避免单视角连接的歧义性，同时也通过单视角连接结果来优化多视角的匹配，从而使得关联结果更趋向于全局最优。具体地，该研究工作提出了一种4D Graph的图结构，将上一帧的三维人体关键点（在初始帧或者人进入动捕范围的时候可以缺失，不影响算法的运行）和当前每一视角的2D关键点建模在同一个图结构中，用单图连接、多视角连接、时域连接的概率作为边的权值，将人体多视角关联的问题看成提取有效边的过程。为了快速地求解这个问题，进一步提出了一种基于完全子图的近似求解算法，高效地完成了从4D图结构中提出正确的人体连接。 最终，该研究工作实现了紧密交互下人体的三维姿态重建，并展示了实时系统效果。其算法在多个数据集上均表现出了良好的视觉效果，在Shelf数据集上也取得了当前最好的数值结果。