发展了基于头表脑电技术的光标控制系统，该系统利用信息技术对残疾人的大脑信息进行解码，然后对其意图进行识别，然后将识别结果作为控制命令输出，达到对计算机光标或者外界轮椅的控制，建立残疾人和外界的一条通道，为残疾人和外界的交流以及运动的辅助提供了帮助。该系统融合了多种信号模式，可以针对不同的被试及应用目的提供相应的控制方式。

发展了基于头表脑电技术的光标控制系统，该系统利用信息技术对残疾人的大脑信息进行解码，然后对其意图进行识别，然后将识别结果作为控制命令输出，达到对计算机光标或者外界轮椅的控制，建立残疾人和外界的一条通道，为残疾人和外界的交流以及运动的辅助提供了帮助。

小功率风力机及风光互补发电系统广泛适用于广大农村地区，特别是风力资源比较丰富的内蒙古、青海、甘肃等边远地区和中西部地区。采用风力和太阳能两种能源供电，供电可靠性和可持续性较高，系统造价低廉，适用性强，可移动性强。 北京交通大学新能源研究所开发的小功率风力机发电控制器及风光互补系统发电控制器，是独立风力发电系统中科技含量最高的核心部件，担负着系统供用电管理职能。采用先进技术，良好的控制器设计可以优化外部系统组件的设计和安装，提高系统效率，降低系统成本。可应用于风光互补供电路灯、信号灯，农牧民用电及小型风光互补发电站。目前开发的产品已经在农村路灯项目中推广使用。  对于典型的600瓦风光互补控制器参数如下，其供电能力足够一户农牧民的日常用电需求，如照明用电，基础家电用电等，主要技术参数如下： 直流输入额定电压(V) 24 交流额定输出电压（V） 220 最大光伏输入功率( Wp ) 400 风机最大输入机功率( Wp ) 600 过放保护电压 21 过放恢复电压 23 负荷过压保护 30 负荷过压恢复 29 操作环境温度 -10℃~55℃ 空载电流 <20 卸荷保护 有

成果简介： 发展了基于头表脑电技术的光标控制系统，该系统利用信息技术对残疾人的大脑信息进行解码，然后对其意图进行识别，然后将识别结果作为控制命令输出，达到对计算机光标或者外界轮椅的控制，建立残疾人和外界的一条通道，为残疾人和外界的交流以及运动的辅助提供了帮助。该系统融合了多种信号模式，可以针对不同的被试及应用目的提供相应的控制方式。

本发明公开了一种具有能量回馈功能的挖掘机液压系统，包括系统主泵、主要执行元件：行走马达、回转马达、动臂油缸、斗杆油缸和铲斗油缸及相应用于控制执行元件的动作的多路阀。液压系统接入能量回馈模块，所述能量回馈模块包含了两个子模块子模块Ⅰ、子模块Ⅱ；本发明针对液压系统，尤其是针对车体和作业装置的运动、节流调速控制方面提出一种新型的液压装置，该装置作为模块，可以安装到挖掘机系统并独立于挖掘机系统，形成一种新的独立的能量回馈作业模式。模式根据负载的载荷和速度需求情况，能够自动调整工作点，最大限度回收了无用能量，并自动反馈到液压系统中，模块通用性强。

本项目基于通用微机的数字减影血管造影图象处理系统，与X线机配合，可实现国际上典型DSA系统的各种功能与指标，且操作使用更适合国人。本项目的特点是真正实现了与进口大型X线机的联接，实现脉冲工作方式下的实时数字减影血管造影，样机在第四军医大学唐都医院替代进口西门子公司的Digitron-2数字减影系统已临床使用2年多，实施诊疗5000余例次，收到了非常好的社会

本系统为在线监测系统，主要对船舶柴油机在运行中的性能参数进行监测。如柴油机的振动、噪声、油温、输出扭矩、输出转速、缸压、输入扭矩、输入功率、曲轴箱及螺旋桨的变速箱等多个性能指标进行实时多通道采集分析。系统自行对相应的变化做出反应，自动报警。并对测试结果自动打印测试报告。该系统具有黑匣子功能，对故障信号能够自动存储、分析和诊断。

本发明公开了一种基于虚拟上位机的数控系统，包括设置在远 程服务器上的虚拟上位机、位于本地的数控系统下位机、以及用于人 机交互的人机交互设备，其中人机交互设备用于提供人机交互输入/输 出接口；虚拟上位机上集成有人机交互模块、非实时/半实时性任务执 行单元、以及下位机控制单元，上位机接收数控加工指令并通过非实 时/半实时任务执行单元进行处理以形成机床控制指令，进而通过下位 机控制单元将控制数据利用网络传输至本地下位机；本地下位机控制机床执行实时性的运动控制和逻辑控制。本发明基于虚拟化技术实现 对数控系统上下位机架构的全新设计，解决目前数控系统存在的数据 处理能力、HMI 功能扩展以及远程加工受限的问题。 

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我校量子信息技术研究所王琴教授团队在量子密码领域取得新突破，该团队首次提出将人工智能领域的长短期记忆神经网络(LSTM)应用到量子密码控制系统之中, 实现了对量子密码系统的主动反馈与控制, 在不引入任何额外硬件和辅助稳定设备的条件下，将系统传输效率提升接近百分之二十。该成果近期发表在美国物理学会权威学术期刊《PhysicalReview Applied》上。 　　量子密码作为量子信息技术领域发展最为成熟的技术，正逐渐从实验室阶段走向商用化，有望在未来大规模网络加密通信中发挥重要作用，因而得到学术界和工业界的广泛关注。自第一个BB84协议提出以来，量子密码无论是在理论上还是在实验上均取得了巨大进展。现有量子密码系统包括相位、偏振、时间-能量编码等编码方式，其中相位编码方式应用最为广泛。该类系统在运行过程中不可避免地存在相位漂移问题，因而需要不断对发送端和接收端的相位进行实时校准。目前主流系统通过采用扫描+传输的方法来解决。该方法虽然可以实现相位补偿，但会导致量子密码系统传输效率降低。针对该缺点，我校王琴教授团队首次提出将人工智能与量子密码控制系统相结合，利用LSTM网络主动预测系统相位漂移大小，进而实现主动反馈与控制；同时通过固定时间间隔对网络细胞状态进行更新，使量子密码系统始终保持稳定的高效率运行状态。该方法在不提高系统硬件复杂度的前提下大幅提升了量子密码系统传输效率。此外值得提出，该方法的适用范围不依赖于某种协议或编码方式，原则上同样适用于其他任意量子密码协议和任意编码系统，为未来开展大规模量子通信网络应用提供新的研究思路与应用方法。 该项工作的第一作者是我校通信与信息工程学院硕士研究生刘靖阳，量子信息技术研究所的王琴教授和江苏省图像处理与图像通信重点实验室的谢世朋副教授是该工作的共同通讯作者。该工作得到了安徽问天量子科技有限公司的技术支持。此项工作受到国家重点研发计划、国家自然科学基金以及江苏省研究生科研实践创新等项目的支持。