本发明公开了一种用于体视三维显示图像生成系统及方法。配合光场重建和视场拼接的显示原理获取现有大部分体视三维显示系统的图像源。生成系统包括二维显示单元阵列、透镜阵列、孔阑阵列、定向散射屏、精密导轨、图像采集系统及计算机。生成方法步骤包括：循环扫描显示点；图像采集系统捕获识别；获取映射坐标关系；视角图像源变换；移动图像采集系统重复操作；对各图像进行叠加获取最终显示所需的图像源。本发明视具体的三维显示装置不同而采用灵活且操作性强图像处理方法，优点在于可用于基于平板显示器或多投影的体视三维显示系统中获取图像源。该系统及方法综合考虑了系统成像像差与系统精度问题，可在较低的计算复杂度下获得校正过的图像。

项目简介：《选矿厂生产统计计算机管理系统研究》通过湖北省科技厅组织的鉴定，其科研成果处于国内领先水平。 技术特点：本课题以大冶铁矿厂为实例，利用当前流行的Microsoft Visual Basic6.0开发选矿厂生产统计计算机管理系统软件，该系统解决了多金属选厂报表金属量不易平衡的问题，具有创新性。用户只需一次性输入原始数据，相互关联的生产日报表、周报表、月报表和年报表将自动生成，生产日报表可当天上报。企业领导、工程技术人员、管理工作者和统计分析人员可根据工作需要任意浏览、调用、打印各种报表，有利于正确指导现场操作、生产调度、组织管理和领导决策。应用领域：该系统既针对性，又有通用性，便于计算机管理网络化。可在全国同类矿山企业中推广使用，具有广阔的应用前景和良好的社会、经济效益。

随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。

手感质量的评估是当今纺织工业中非带重要的环节，但是感官评定涉及到人体复杂的生理和心理因素，所以即使是同一块织品，对于不同的人也会得到不同的评价。因而把感官评估客观化、用相对客观的方法和稳定的尺度来评价织物的手感质量是非常必要的。 本系统把智能技术、数据库技术、网络技术和纺织品感官评估技术结合起来，实现了基于Internet的智能化纺织品感官评估。通过Internet这个服务平台，了解到顾客的喜好，以及某时斯市场需求趋势，生产者与消费者之间的互动架起桥梁，对整个纺织行业系统的革新有着积极的作用。本系统的成功实施还能积极的促进感官评估在其它工业领域中的广泛应用。

随着国民经济的持续发展，我国的电力系统正在向超高压、大电网、大容量、自动化的方向发展，对输变电设备进行在线监测与故障诊断，可有效提高电气设备的运行可靠性，具有重要的意义。该系统能够联网实时监测和远程管理变压器、GIS、电容型设备等输变电一次设备，及时发现输变电设备内部的各种短路、局部放电、绝缘受潮和老化等故障，并实时诊断预警，为输变电设备正常运行提供必要的指导数据，大大提高了输变电设备的运行可靠性。该系统是总结十多年来高电压与绝缘技术研究所关于绝缘泄漏电流测量、介质损耗测量、局部放电测量、振动特征测量和故障诊断技术等领域的研究结果，结合现场实际检测和处理经验，采用最新的传感器技术、信号处理技术、计算机技术等手段和最新诊断理论、算法实现的新一代高性能智能化、综合化的在线监测系统。采用多元信息融合技术进行故障综合诊断，诊断效率和准确度大大提高，达到了国内领先水平。

动物门类在前寒武纪至寒武纪过渡时期(约5.6-5.2亿年前)首次在地球上大量出现，这一重大生命演化事件被称为寒武纪大爆发：在不到地球历史1%的时间里，诞生了绝大多数动物门类。早在达尔文时代，科学家们就已经认识到动物门类在寒武纪突然出现的现象，1948年P.E. Cloud将之定性为爆发式演化事件，直至今天，寒武纪大爆发仍然是自然科学领域的前沿课题。2015年，英国经济学人杂志发表重大科学难题系列文章，将寒武纪大爆发列为6大自然科学难题之一。为什么动物门类在这个时候大规模爆发式出现？寒武纪大爆发的原因到底是什么？围绕这个问题，过去主要做了两方面工作：一方面古生物学家发现化石，研究寒武纪大爆发时期动物门类的多样性，揭示它们之间的演化关系；另一方面，古环境科学家，主要利用地球化学手段研究海洋氧化还原条件的变化，探讨寒武纪大爆发的原因。 然而，海洋生态系统是由生物和环境构成的统一整体，具有复杂的物质和能量流动途径。在这个统一整体中，生物之间、生物与环境之间相互影响、相互制约，并在一定时期内处于相对稳定的动态平衡状态。以往主要关注生态系统内的消费者动物门类起源演化和环境变化（氧）两个方面，没有将生物与环境作为统一整体来研究生态系统的演化。生态系统内的生产者和分解者的构成、物质循环等研究还未开展。环境变化研究不够全面，对氧之外的其它环境因素研究不够充分。可见，目前对寒武纪大爆发的研究存在严重的局限性。要解决这一重大科学问题，需要考虑生态系统的整体演化，组建涵盖古生物学、地层学、地质微生物学、地球化学和沉积学等多学科人才团队，开展全面系统的研究，揭示寒武纪大爆发时期生态系统的时空变化规律。 科学目标 以寒武纪大爆发时期（埃迪卡拉纪晚期至寒武纪早期）不同沉积相区、环境、生物演化阶段的代表性生物群和岩性段为研究对象，以生物化石带为时间标尺，揭示生态系统的结构、环境演化特征和生物地球化学过程，探讨寒武纪大爆发时期生态系统在时间和空间上的差异性，重建演化过程。

基于专利（2）中“阵元随机分布方法”开发的 256 阵元 HIFU 经颅治疗相控换能器，可通过专利（3）达到颅内精准聚焦并消除颅骨处热点，通过专利（4）提升靶区聚焦效果并降低颅骨处温升，通过专利（5）抑制驻波，进一步提升焦域能量聚集并降低颅骨前的能量损耗，通过专利（6）和（7）实现焦域内温度均匀分布并调控焦域形状和体积，通过专利（8）可随机激励部分阵元实现球冠状形换能器和半球形换能器的聚集性能，基于（1）可实现焦域处能量的环状分布。 256 阵元 HIFU 经颅治疗相控换能器系统主要包括相位控制模块、驱动放大电路模块、半球形换能器和测试系统 PC 软件。

源头防治是实施大气污染防治行动、打赢蓝天保卫战的基本保障。针对大气污染主要固定排放源的火力发电厂，研发的电厂烟气污染物浓度平面分布智能传感系统，解决了环保脱硝要求和过量喷氨的核心矛盾，实现了SCR系统动态分区喷氨和精细化运行调整。 1、巡检间隔≤20 s，两侧烟道总巡检周期≤20 min，可实现三种巡检模式； 2、网格式混合平均值测量时间≤2 min，控制氨逃逸量≤3ppm 3、防腐设计，高压反吹防堵，高效制冷、排水，零点自动校正，长期稳定运行。 以600MW煤电机组为例： 减少总喷氨量10%~15%，节约成本30~50万元/年；控制氨逃逸量≤3ppm，降低空预器堵塞的风险，减少送引风机电耗和空预器维护费用，年经济效益200万元；减少空预器堵塞维护时切换清洗引起的降负荷发电量损失约300万元；减少喷氨格栅优化试验，年减少试验费用约30万元。 取样系统现场安装图 智能巡险柜与烟气分析柜

一、技术背景 东海近岸海域易受台风和风暴潮等不利天气的影响，故建设海洋牧场时需充分考虑人工鱼礁的安全性。该海域传统的人工鱼礁投放以沉底式为主，在以软相泥地为主的区域设置后往往会出现滑移、倾覆和掩埋的现象从而影响鱼礁稳定性和功能的持续发挥。此外，东海区海洋牧场基本以资源养护型为代表，几乎没有产业带动能力。 在此背景下，设计一套既能抵抗强台风又能保证效能的鱼礁系统显得颇为重要，而融入产业服务功能又是维持海域海洋牧场活力的必由之路。为此，上海海洋大学海洋牧场工程研究中心设计团队经过多年酝酿和探索性试验，研发了一套抗风浪全水层平台礁系统构建技术。 二、技术要素组成 抗风浪全水层平台礁系统由锚礁系统和台礁系统两部分组成。锚礁系统通过高强度缆绳连接底部鱼礁和上层筏式构件（图1），形成浮式藻场的着生介质系统。由表层大型天然海藻、养殖海藻和浮游植物共同构成强大的固能传质网络，为海洋牧场资源增殖打下基础。   图1 每20个锚礁构成一个锚礁群（225m×25m）  锚礁系统中形成的能量和物质将通过牧食和碎屑食物链从表层传向底层，发挥海洋生物泵和表底层耦合的综合效应。在锚礁系统区形成的资源增量将通过大型平台礁系统进行回收利用（图2）。 平台礁由高强度钢桩、鱼礁底座、多层圆盘礁、柔性鱼礁和上层镂空廊道五大要素构成（图2）。首先根据地质调查情况确定打桩的数量和深度。钢桩设置好之后，在其上套入鱼礁底座和圆盘礁，使底部周围形成三型鱼类活动的主要生息场。上层柔性鱼礁可作为大型海藻附着基而用，从而增加上层水体空间异质性，丰富微生境格局，为中上层附着生物和游泳生物提供栖息和摄食场所。最后设置上层廊道，为休闲海钓和海上观光等产业活动的融入提供平台。休闲海钓是牧场区鱼类资源回收的主要方式，而企业承包锚礁系统是拓展其海水养殖的重要方式。由此，构建出一套在东海区具有极大推广价值的海洋牧场构建模式（图3）。   图2 大型平台礁系统的结构要素   图3 锚礁系统和台礁系统组合布置后的效果示意图 三、技术创新点 （1）新的鱼礁系统是以初级生产力调控为核心目标，强化表层水体生物群落稳定性、提升生物多样性为重要目标的全水层锚礁系统。该系统通过功能型环保构件的有机结合，营造大规模浮式藻场，形成饵料生物聚集区、幼鱼庇护区、成鱼育肥区和附着生物生长区；并通过生物泵作用影响调控底层水体的能流和物质循环，为增殖底栖鱼类和大型无脊椎动物、优化其群落结构创造条件。 （2）沉底鱼礁的设计根据表层浮礁系统的物理特性和生态功能辐射效能，选用抗沉陷锚式鱼礁和大型平台礁。这两种鱼礁结构均为首创，前者在发挥礁体本身对三型鱼类聚集效果的基础上，同时起到固定上层浮礁构件的锚系作用；后者以钢桩打底、嵌套分层固体构件并环绕柔性构件的方式，在中下层水体形成较大规模的底鱼礁系统。这两种鱼礁系统的设计在工程上以安全和效率为核心，生态上以环保性和可持续性为原则，社会效益上以产业需求为导向，综合构建出适合东海区等高海况海域的全新海洋牧场建设模式。该模式的一大优点是将鱼礁易在淤泥底下陷的缺陷变为功能性优势，以台礁方式避免礁体偏移走位，确保人工生境系统的稳定性，无需进行鱼礁抗滑移倾覆方面的工程核算，提高了工程效率。 （3）以整体打桩方式进行台面立柱布局，礁体穿孔套入钢桩，用热铸法固定圆形钢板控制鱼礁位置，两层钢板相隔1m，可控制组合鱼礁底部的台礁支脚插入底泥层1m左右。这种组合下可实现鱼礁系统抵抗几十年一遇的强台风，使之长时间发挥渔业资源养护和产业服务的功能。

该项目针对装备智能化改造、智能个体自治技术、多智能体协商规则和自组织生产策略进行了深入研究，开发了相应原型系统——基于物联技术的自组织智能制造实验系统，形成了一套以物联技术为基础，通过自治与协商方式，实现车间自组织实时生产的“智能工厂”模式。 技术优势 该系统具备自组织、自决策、自适应、自学习的功能特征，可适应目前动态多变的制造环境，满足多品种、变小批量、高度定制化的生产需求。通过提供模块化热插拔的智能接口装置，可以帮助企业快速实现智能化改造升级。该智能制造系统可以高效柔性自治的应对加工、装配、检测等作业任务。