自然场景下的文字识别更加贴近于生活和生产中的需要，可以运用到许多领域： 1.    将自然场景下的文字识别应用到试卷批阅与作业批改的过程中。通过自然场景下的文字识别技术，将试卷和作业中的答案提取出来，然后依据语义分析等技术实现对整份作业试卷的批阅，使老师有更多的精力和时间投入到日常教学任务中。 2.    将自然场景下的

本系统已经能实现校园信息的共享和发布，基本覆盖了校园所有活动的信息，受到学生和老师的欢迎。

校园信息发布系统     近年来随着教育信息化的发展，大量的校园资讯与社会信息需要健康、规范、严谨、高效地从信息平台传递到学生群体，单纯依靠传统的网站宣传及校园黏贴画的方式已经远远不能满足信息及时传递和分区域、分内容管理需求，校园信息发布系统为校园信息发布和信息交流提供了平台。 更多资讯及相关产品讯息可点击登录信昇达教育官网www.eduxsd.com进一步了解!

　　采用进口实芯理化板台面，具有防静电、防水、防火、耐刮、耐磨、抗击使用寿命长等特点。铝木框架结构，壁厚1.4㎜，表面采用环氧树脂粉末喷涂，由教师统一控制电源，并设有电教数字信息采集等功能。

研究利用天然植物多酚化合物木犀草素与微量营养元素金属锰离子成功合成了一种具有类酶活性的材料（Lu-Mn纳米酶），该材料具有良好的生物相容性和生物安全性，在微酸性条件下（肿瘤微环境）可高效地将H2O2转化为具有肿瘤细胞清除能力的·OH，能够有效杀死肿瘤细胞，抑制肿瘤生长，为癌症治疗提供了一种新的策略。

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

电力变压器是电力系统的核心设备之一，承担着电能传输、变换等重要职能。随着先进传感和信息融合技术的发展，将其应用于电力变压器运行状态的实时监测、评估诊断与在线预警，实现电力变压器的智能化是智能电网建设的重要组成部分。 本成果围绕“基于多信息融合的电力变压器智能化关键技术研究与应用”问题，深入研究了变压器关键状态劣化故障的发生机理与特征信号的传播规律，发明了适用于电力变压器状态信息探测的多种新型传感装置，研制了变压器状态信息监测智能组件（IED）、变压器冷却智能控制单元及充氮灭火等装置，开发了集智能监测与传输、智能评估与诊断、智能决策与调控的变压器智能化监控系统，并进行了推广应用。 授权发明专利11项，实用新型15项；发表SCI/EI论文35篇；本项目可有效实现电力变压器的智能化监控，提高变压器面对未来智能电网复杂工况的应对能力，支撑河北省输变电装备产品升级和产业发展；获2016年河北省科技进步一等奖。

为了攻克平安城市建设中视频监控系统存在的若干技术瓶颈，推动我 国安防行业标准化建设，提升视频监控行业整体发展水平，保障城市安全和 国家边海防安全。本成果在国家“863计划”项目、国防“十一五”基础科研 专项、国家重点新产品计划、国家火炬计划等20余个项目的支持下，历经十 余年，开展了平安城市建设中的突发事件智能感知、视频图像目标分类识别、 视频图像质量优化提升、海量视频联网共享等重大关键问题的理论研究和技术攻 关，突破了若干重大理论技术的关键问题和实际应用的瓶颈问题，取得了一系列 国际先进、国内领先的理论和技术成果。 本成果基于创新性的项目成果所研制的具有国际国内竞争力的应用装置、 系统和综合平台，不仅在2008年北京奥运会、2009年建国六十周年国庆阅兵、 2010年上海世博会等重大安保工程，重庆等14个省市自治区的70多个省市县公 安（分）局的平安城市应急联动防控体系建设，“XX”等4个军用机场和重 庆民用机场的内部或周界安全防护，以及上海市等省市的边防工作中做出突出 贡献，创造了巨大的社会效益和重大的军事效益。市场及经济效益分析： 本成果也实现了销售收入、利润、纳税额、创汇额的快速增长，为企业、 地方和国家创造了显著的经济效益。自2007年以来，本成果已陆续转化并应用 到项目完成单位的视频监控产品中，优化了产品结构，增加了视频监控系列产品 的附加值。一系列具有行业领先水平和国际市场竞争力的产品不断推出，为企业 创造了显著的经济效益。截至2012年，运用项目成果研制生产的海康威视智能视 频分析系统、网络硬盘录像机等产品，销售额连续三年保持高速增长，累计实现 销售收入近5.1亿元，利润近1.7亿元，创汇近0.13亿美元。杭州海康威视数字技 术股份有限公司亦因此获得“中国安防十大品牌”和“安防行业十大民族品牌” 评选第一名，成功入选“全球安防50强"并于2012年跻身全球前五名。根据世 界著名电子行业研究机构IMS最新调查结果显示，2012年海康威视在视频监控产 品领域全球市场占有率第一，数字录像机全球市场占有率第一。本成果的实施由重庆大学、杭州海康威视数字技术股份有限公司、中 国航天科工集团第二研究院、中国兵器工业第五八研究所组成的项目团队 共同完成。历经近十年，在国家“863”计划、国防“十一五”基础科研专 项、国家重点新产品计划等20余个项目的支持下，以“产学研”的合作形式， 通过联合攻关，突破了若干重大理论技术的关键问题和实际应用的瓶颈问题，取 得了一系列国际先进、国内领先的理论和技术成果。联合参与制定了国家、行业 和地方标准17项；获授权国家发明专利41项、软件著作权3项；荣获省部级科技 奖励9项；联合开发了以“多场景下目标监控接力追踪"等为代表的综合视频监 控系统，以及以国家重点新产品“矩阵式综合视频监控系统"为代表的多项具有 国际国内市场竞争力的视频监控产品；联合参与了重庆等多个地市的平安城市应 急联动防控体系顶层设计。

本发明公开一种基于鸽群智能反向学习的无人机集群多目标控制优化方法，其实现步骤为：步骤一：搭建无人机动力学模型；步骤二：搭建具有感知能力无人机传感器模型；步骤三：搭建无人机目标搜索图模型；步骤四：建立无人机目标搜索代价函数模型；步骤五：设计多目标鸽群优化算法；步骤六：设计基于鸽群智能反向学习的多目标鸽群优化算法；步骤七：输出无人机目标搜索仿真轨迹图。