本发明公开了一种非接触式煤种自动识别及示踪系统及方法， 该系统包括煤质检测装置、标签、读写器、煤种数据库、燃烧控制策 略数据库和系统控制器，煤质检测装置用于检测原煤的煤质信息并编 号，煤质信息及编号录入煤种数据库；标签用于记载原煤的编号信息； 读写器用于读取编号信息，并将编号信息传输至系统控制器；系统控 制器获得燃烧控制策略，并将其发送给 DCS 燃烧器控制器。所述方法 利用所述非接触式煤种自动识别及示踪系统进行煤种的自动识别及示 踪。本发明可提前预知入炉煤的煤质，协助调节锅炉燃烧及温度，实 现自动优化控制燃烧，适用于火力发电厂用煤的煤种识别和示踪。

本发明提供一种HVDC系统换流母线外部故障的人工智能识别方法。其特点是该方法利用小波变换多尺度分解算法，把系统故障信号分解到不同频段，以不同频段信号小波能量偏度作为故障诊断特征向量，再结合BP神经网络实现交流系统故障类型的准确识别。该方法与以往交流系统故障类型识别方法相比较，从能量分布的角度，只需对一个故障信号进行特征提取，不受系统运行方式的影响，操作简单，准确性好，可性度高。

产品概述： 中医推拿实训教学系统：包含真实成人大小背部推拿模型与中医推拿实训教学系统，模型采用硅胶外皮，手感逼真，解剖标志明显，可多次重复进行推拿手法练习。背部模型内置精密压力传感装置，实时与电脑进行互联通信，结合最新的计算机三维技术，通过虚拟仿真技术，将推拿学的手法、力度、频率参数等进行呈现，并可进行穴位学习，加深穴位认知，还可通过考试考核检验学习成果，方便对比教学。 一、实训功能 *1.1、推拿力度：通过平滑模糊的热力色块展示推拿区域推拿力度的大小；柱形图实时体现推拿练习的力度值大小，可与标准值对比学习。 1.2、标准频率：动态实时波形图反馈推拿标准频率、力度等内容，方便对比。 *1.3、操作频率：动态实时波形图实时反馈推拿力度的变化，同时数据显示单位时间内推拿的次数。 *1.4、实时视频：可以通过自带摄像设备实时录制影像，方便学生查漏补缺，及时纠正错误。 *1.5、实时实训：在仿真背部模型上进行推拿练习，获取推拿的部位、力度、区域边界，同时软件上3D虚拟人体同步显示此次推拿手法的各项数据。 1.6、手法展示：推拿操作时可在虚拟仿真软件里面实时反馈。 1.7、推拿部位：在仿真模型背部施力或力度变化时，虚拟仿真软件的三维部位实时反馈。 *1.8、区域边界：对按摩区域的认知，通过实时实训检测对比区域边界。 1.9、推拿手法：包含多种推拿手法的视频教学，可调节视频倍速与音量。 *1.10、范例录制：教师端自定义范例并储存，学生端以此作为练习和考核标准。 1.11、实训考核：推拿手法配合仿真背部模型进行推拿实训考核。 二、软件功能 *2.1、推拿手法：包含①基本手法：一指禅推法、一指禅偏锋推法、㨰法、揉法、摩法、推法、按法、点法、拿法、拨法、抖法、屈伸法、背法、擦法、抹法、指压法、捏法、搓法、拍法、击法、弹法、振法、摇法、拔伸法、扳法（脊柱扳法）、其他扳法等视频教学；②复式和特殊手法：拿揉法、牵抖法、推摩法、扫散法、捏脊法、踩蹻法等视频教学；每种手法都详细注解了该手法的定义、术式、要领、应用、按语等内容； *2.2、穴位认知包含十四经络和经外奇穴及其所属穴位≥800个（包含双侧），点击穴位可直观了解穴位所在位置。针对每条经络及穴位的点位、解剖位置、主治病症、异常情况均有详细释义，并可以利用三维虚拟数字人体交互操作使用。 2.3、经络循行：通过三维动效形式展示，可直观了解人体经络循行。 *2.4、可对数字模型进行放大，缩小，平移，一键初始状态，一键返回主页面，一键从前、后、左、右、上、下六视图切换等多种操作。 2.5、系统设有多种背景颜色适配多种场景。 2.6、语音功能：针对详细注解内容，进行对应的语音讲解。 2.7、透明功能：可一键透明皮肤，肌肉，骨骼，也可以调节不同层级的透明度，利于学习针灸腧穴对应的内部解剖结构。 *2.8、身体层级：可对皮肤、肌肉、骨骼、脏器、血管、神经等解剖系统进行隐藏和显示。 2.9、文字介绍：点击任意腧穴都可以显示其名称，介绍等信息。 2.10、即触即显：任意点击某个腧穴，系统立即显示其名称及对应结构注释。 2.11、骨度分寸：以《灵枢·骨度》里的人体各部的分寸为基础，用于腧穴定位的方法。根据当前学习的穴位，一键获得根据骨度折量定位法得出的位置信息，更方便腧穴认知。 2.12、对称穴位：不仅可以学习单侧的经络穴位，更方便进行对侧穴位的认知学习。 2.13、截图：可对系统界面进行截图保存。 *2.14、常见的危险穴位具有特殊标记，详细信息包含针刺异常情况表现及情况处理。 三、考试管理功能参数 *3.1、教师端功能 试卷管理：可以调用内置试题库，编辑试题组成试卷。 学生管理：学生信息的导入和编辑管理。 考试结果：实时查看考核结果。 智能分析：通过对考试结果的分析，方便教师掌握学生实际状况。 *3.2、学生端 考试模式设置：可以实时接收试题库，实时进行考试。 实时提交：实时显示考核结果并记录进个人中心，方便查看。 实时视频：通过自带摄像设备进行推拿实训视频实时录制。 3.3、个人中心 个人考试记录：可以查看推拿练习记录、考核记录详情，也可删除相关记录，方便进行针对性的练习。 记录详情：可以查看操作记录回放及各项具体操作数值变化。 个人注册登录：登录个人账号查看个人相关信息。 个人设置：可以针对性的进行个性化设置。 四、智能化教学管理系统 1、可将教师机的屏幕信息实时分享到学生机上，此过程中，学生机无法进行其他操作。 2、可将某一学生机的屏幕信息分享到其他学生机或教师机上。 3、教师机可给学生机分发文件、图像和视频。 4、教师机可单独给某个学生机发送文本消息。 5、教师机可远程控制学生机界面。 6、教师机可截取任意学生机屏幕界面。 7、教师机可锁定学生机操作。 8、教师机可对学生机进行远程的开关机。 9、教师机可远程打开学生机的网站和启动程序。 五、配置清单 1、多功能一体台车：符合人体工程学设计的一体台车。 2、电脑一键开机，启动带有灯光提示，可旋转屏幕支架。 3、电脑配置：intel i5处理器、 8G 内存、 SSD高速固态硬盘、独立显卡支持高清输出、24寸高清显示器。 4、人体高仿真硅胶背部模型一个，硅胶材质，手感真实，可触及脊椎等骨性标志。 5、仿真背部设备随电脑主机的供电情况而开启与关闭。 六、中医推拿实训仿真系统V1.0 一套

一种基于字典渐近更新的人脸图像超分辨率方法:在训练阶段，采用去一法对低分辨率人脸图像训 练集的每张低分辨率人脸图像进行超分辨率重构，得到一层低分辨率中间字典;以此低分辨率中间字典 作为新的低分辨率人脸图像训练集输入，重构得到新一层的低分辨率中间字典;重复上述过程，最终得 到多层低分辨率中间字典。在测试阶段，根据输入的低分辨率人脸图像，上一层低分辨率中间字典和高 分辨率人脸图像训练集，对输入低分辨率人脸图像进行超分辨率重构，得到预估高分辨率人脸图像;重 复上述过程，最终重构出高分辨率人脸图像。本发明可得到更高质量、与真实情况更为接近的重建效果。

一种基于数据驱动局部特征转换的噪声人脸超分辨率重建方法，包括对待重建的输入低分辨率人脸 图像和高、低分辨率训练集相应划分相互重叠的图像块;对于输入低分辨率人脸图像的每一个位置上的 图像块，分别从低分辨率人脸样本图像对应位置的图像块中找出 K 个最近邻的图像块，并对应找出相应 高分辨率人脸样本图像中的图像块，进行去均值化;利用映射系数计算出各图像块相应的高分辨率人脸 图像块，重构出高分辨率人脸图像，进行迭代后处理。本发明解决了主成分分析无法捕获处于高维流形 空间人脸特征的问题，利用局部流形的线性特性有效的进行了噪声人脸图像的超分辨率重建，同时进行 高分辨率图像后处理，进一步提高了重建结果的主、客观图像质量。

产品概述： 中医脉诊实训教学系统采用仿生手臂来模拟真实的手臂结构，模型包含桡骨、尺骨、肘关节等骨性结构和标志。根据真实的成人上肢高仿真建模，采用硅胶外皮，手感逼真。内部含有智能控制电路，采用独有传感器模拟脉搏跳动，配合专业的三维虚拟仿真软件，为脉诊的实训提供了一种全新的实训方法。 一、软件功能： 1.1、认脉识脉：系统内置7大类模拟脉象，包含沉脉、迟脉、促脉、大脉、代脉、动脉、短脉、伏脉、浮脉、革脉、洪脉、滑脉、缓脉、疾脉、结脉、紧脉、芤脉、牢脉、平脉、平脉Ⅱ、濡脉、弱脉、散脉、涩脉、实脉、数脉等30余种单脉，还包含了浮脉相兼、沉脉相兼、迟脉相兼、实脉相兼等70余种复合脉象。 *1.2、脉诊认知：详细介绍了各个脉象的定义、鉴别、主病、脉机、应用举例、歌诀等知识。 1.3、脉象模式图：每种脉象都配备对应的脉象模式图和脉图以及脉象搏动周期、形态、浮中沉位置等，直观、形象展示脉象搏动情况。 1.4、一键返回：系统架构简洁明了，点击可返回主界面。 1.5、语音功能：针对详细注解内容，可以选取语音播报方式。 二、脉诊实训 2.1、开机检测：开机后系统可自动检测脉象设备的连接与故障情况。 2.2、脉诊原理的展示：通过模拟尺骨桡动脉的血液流动产生波动，在仿真手臂上动态形象的模拟脉搏形态。 2.3、脉诊部位：仿真手臂具有明显的桡骨茎突、肌腱等标志，可直接定位寸、关、尺的具体位置。 *2.4、正确脉诊部位的感知：手指放到正确的寸、关、尺的位置，系统可实时进行反馈感知，便于正确识别脉诊的位置。 *2.5、取脉力度：通过柱状图动态展示仿真手臂寸、关、尺三个部位取脉力度的大小，并可通过浮、中、沉、重沉四个取脉力度进行区分。 *2.6、系统可自动采集并获取用户当前取脉力度的大小。 *2.7、色块堆积：系统检测寸关尺三个部位的取脉力度，通过色块堆积的方式精准反应瞬间力度的变化。 *2.8、可对不同取脉力度的参数进行调节，可调范围为0-255。 *2.9、可自定义脉象的脉压、脉幅、频率，并配合仿真手臂来实现脉象的变化。 2.10、切脉周期：通过计算机控制脉搏的周期，详细模拟整个脉诊切脉时的时间和周期，同时脉象模式图与脉象保持同步、同频。 2.11、手臂解剖结构：可隐藏、显示三维手臂的皮肤、肌肉、神经、血管系统，以便了解手臂的解剖结构。 *2.12、三维透明功能：可调节三维手臂皮肤不同层次的透明度。 2.13、单臂硬件模型可实现左臂、右臂模式，可在系统中一键切换。 *2.14、系统内置理论试题与脉象实训试题，实训试题结合脉象模拟进行实训考核。 2.15、系统包含学生端、教师端、后台管理端。 三、考试管理功能参数 *3.1、教师端 考试管理：可以组织任意时间段的考试，设置考试时间并发布。 试卷管理：可以调用内置试题库系统自动组织生成试卷，也可以手动编辑试题组成试卷。 试题管理：可添加、删除试题，设置试题形式与分数。 学生管理：学生信息的导入和编辑管理。 考试结果：可实时记录每位考生的考试记录与信息。 智能分析：通过对考试结果的分析，方便教师掌握医学生实际学习状况。 *3.2、学生端 考试模式设置：可以接收考试提醒，实时进行考试。 实时提交：分主动提交和自动提交两种形式，实时显示考核结果并记录进个人中心，方便查看。 实训考核：基于计算机互联技术配合仿真手臂模拟脉象进行脉诊考核。 3.3、个人中心 个人考试记录：可查看脉诊理论考核与脉象考核记录详情，方便进行针对性的练习。 个人注册登录：登录个人账号可通过日历进行个人相关信息查询或学习。 个人设置：可以针对性的进行个性化设置。 四、硬件参数 4.1、多功能一体台车：符合人体工程学设计的一体台车，台车尺寸（长宽高）:110CM*60CM*77CM。 4.2、电脑一键进行开机，启动带有灯光提示，可旋转屏幕支架。 4.3、电脑配置：intel i5处理器、 8G 内存、 SSD高速固态硬盘、支持高清输出、双频WiFi网卡、24寸高清显示器。 4.4、高仿真脉诊模型一个。采用高仿真材质一体成型，手感真实，有尺骨、桡骨、肌腱、腕横纹、掌纹等骨性和体表标志。 4.5、脉枕一个。 4.6、仿真皮肤护理粉一盒。

本实用新型涉及一种气电编码识别装置，包括一组至少一个码轴(2)、一 组至少一个微型气缸(1)和一 组至少一个识别开关(8)，所述码轴(2)通过 本体(3)安装在工件随行托盘上，所述微型气缸(1)安装在装料 工位，所述 识别开关(8)安装在各工作工位，码轴(2)上设有轴向位置调整结构，当托 盘在工件安装工位 定位后，微型气缸(1)与码轴(2)在托盘输送方向开放式 连接，微型气缸(1)、码轴(2)和识别开关(8)在托 盘输送方向位置一致。 本实用新型采用气动操作，码轴编码，开关识别的方式，可以对混流加工零件 进 行在线自动编码识别，技术简单可靠，工作稳定，环境适应性好，成本低， 整体性能价格比高。 

该研究首次鉴定到定位于线粒体的dsRNA受体ZNFX1，发现其通过与线粒体上的接头分子MAVS相互作用，在病毒感染的早期诱导I型干扰素（type I IFN）等ISGs的产生，从而正调控RIG-I介导的抗病毒免疫应答。该研究不仅为抗病毒免疫复杂性的理解提供了新的见解，也为病毒感染性疾病的诊断和治疗提供全新的分子靶点。另外，由于ZNFX1属于RNA解旋酶SF1家族的分子，该研究有望开启对SF1家族分子天然免疫功能的全面探索。 在此基础上，课题组进一步对IVT-SAPAS的测序数据进行深度挖掘，并利用siRNA筛选了数十个在病毒感染后发生表达量显著变化的基因，发现RNA解旋酶SF1家族成员ZNFX1具有显著抑制RNA病毒复制的功能。进一步功能分析表明，ZNFX1是一个干扰素诱导基因（interferon stimulated gene, ISG），定位于线粒体外膜上。病毒感染后，ZNFX1通过ARM和P-loop结构域结合病毒的dsRNA，并与定于线粒体的接头分子MAVS相互作用，激活I型干扰素信号通路，发挥抑制RNA病毒复制的功能。由于在静息状态下，ZNFX1具有较高本底蛋白表达，提示ZNFX1在RNA病毒感染早期阶段，即可通过诱导IFNs和ISGs表达形成对RLRs信号通路的正反馈调节。       值得一提的是，徐安龙教授课题组本年度还通过文昌鱼免疫学研究，发现了另一个进化上高度保守的dsRNA识别受体DDX23。通过回溯到哺乳动物中开展比较免疫学研究，发现DDX23主要定位于细胞核内。在病毒感染早期，DDX23可从细胞核转位到细胞质，通过识别病毒来源的dsRNA并激活type I IFN等ISGs的表达，正反馈调节RIG-I介导的抗病毒信号通路。

成果介绍在微瓦级极低功耗的情况下，芯片可以应用至智能手机、可穿戴智能设备、小家电、大家电、玩具及车载等众多场景中。技术创新点及参数神经网络拓扑/计算精度动态自适应的系统架构，基于事件驱动的精度可控数模混合近似计算电路，实现面向各种背景噪声的场景自适应低功耗智能计算。基于22nm工艺，实现微瓦级(< 10uW)极低功耗下的高精度关键词语音识别样片验证，相比目前最新研究成果，硬件能效提高近3倍，且支持各种噪声下的高精度识别(Noise-robust recognition)，相关研究成果已发表在电路与系统领域顶刊IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers。市场前景可集成和使用在对手机、可穿戴设备、智能家居等多种应用场景的智能终端产品。产品当前已经在实验室完成样品测试，各项功能都处于行业优秀水平；芯片目前技术参数可以达到支持离线语音唤醒功能，支持5个唤醒词和10个命令词，还支持声纹识别。它支持3-5m的远场语音唤醒和识别，工作频率为50MHz，延迟不到10ms。

本成果来自国家科技计划项目，为获得发明专利授权的专利成果。该成果能识别高速/普速电气化铁路接触网支柱标示的信息，可应用于接触网定位、检测、识别等应用场合。本成果包括：软件著作权“基于图像的高速铁路接触网支柱定位识别”、授权专利“一种基于图像的铁路接触网杆柱标示信息的识别方法”。