一种基于多相位小波变换和 MTFC 的真彩色图像融合方法，包括将彩色影像从 RGB 色彩空间转换 到 IHS 色彩空间;将彩色图像的亮度分量以及全色影像分别采用两种初始相位参数 I、II 进行小波分解; 根据自适应融合准则，对彩色图像的亮度分量以及全色影像采用初始相位参数 I 进行小波分解的结果进 行融合处理，对彩色图像的亮度分量以及全色影像采用初始相位参数 II 进行小波分解的结果进行融合处 理;进行灰度畸变替换处理;基于 MTFC 复原方法，对经过去畸变处理的亮度成分进行影像复原处理， 得到复原后的亮度分量;对复原后的亮度分量以及彩色影像的色度分量与饱和度分量进行 IHS 反变换， 获取融合后的影像。

本发明公开了一种雷达视觉融合扭矩测控系统曲线质量自动判断方法，包括如下步骤：步骤S1：进行拐点识别；步骤S2：进行疑问图形判断；步骤S3：进行特殊扣型与普通扣型判断；步骤S4：矩阵公式应用。本发明的方法显著提高了石油器械作业效率，减少了人工操作时间，降低了人为因素对判断结果的干扰，确保了判断结果的一致性和可重复性。同时，通过实时、准确地识别和分类扭矩曲线，本发明能够及时发现不合格图形并报警，避免不合格连接进入后续作业环节，从而有效保障套管连接质量，为石油开采和钻井作业提供更加可靠的技术支持。

本技术整合了土地复垦学、土壤学、生物学、地质学、化学和信息技术科学等相关学科，采用物理模拟实验与数学模型相结合、理论分析与实际观测相结合的研究方法，通过模型建立、GIS 完全结合和系统开发，实现不同重构措施下的不同年限的复垦农田作物动态预报，揭示重构措施-复垦年限-复垦质量（作物产量）的动态响应机制，为矿山土地资源可持续利用提供技术支撑。 （1）建立复垦土壤水氮运移和作物生长联合模型。联合模型包括作物生长发育、土壤水分运移、土壤氮素运移三个子模块； （2）在 GIS 的基础上进行二次开发，确定数据库管理的结构、数据调运和追加的程序，编写用计算机程序。开发能与 GIS 完全结合的水氮运移和作物生长模拟联合模型组件及其配套的数据库，构建基于 GIS 和模型的复垦农田土壤作物产量预测系统； （3）采用智能化土壤作物系统模型和 GIS 结合的耦合模型，实现不同重构措施下的不同年限的复垦农田作物动态预报，揭示重构措施-复垦年限-复垦质量（作物产量）的动态响应机制。

本发明涉及显示技术与人机交互交叉领域，提供基于多模态融合模型的平板显示视觉舒适度预测方法、系统，其中方法包括：步骤一、采集原始图像集，针对每一原始图像，运用生成对抗网络模型将输入的随机序列转换为增强素材，再将增强素材和原始图像按预设比例融合，获得若干新图像；步骤二、采集生理特征和物理特征，获得训练样本；步骤三、基于堆叠集成框架训练多模态融合模型；步骤四、输入测试数据，获得视觉舒适度预测结果。本发明旨在解决平板显示视觉舒适度预测领域高质量标注样本稀缺、单一模态分析耦合关系缺失、场景适配性差的问题。

本发明成功将EAMM蛋白和抗原HspX在基因水平进行融合构建了新的融合蛋白EAMMH，并将该不带标签的融合蛋白成功进行表达和纯化。EAMMH融合蛋白以可溶形式表达，明显改善了EAMM以包涵体进行表达的状况。此外，EAMMH蛋白融合了结核分枝杆菌主要的生长期抗原和休眠期抗原，并可诱导较强的针对各期抗原的特异性细胞免疫和体液免疫应答。

多年来东北大学与华为公司在人才、科研、教学、竞赛等方面保持着紧密合作。 6月29日，东北大学与华为技术有限公司在主楼824室举行教育部—华为“智能基座”产教融合协同育人基地签约仪式。东北大学副校长王建华教授，华为云副总裁、华为云全球Marketing与销售服务部总裁、东北大学校友石冀琳出席签约仪式。东北大学团委、教务处、人事处、对外联络与合作处等职能部门和相关学院负责人以及参与智能基座课程优化的部分教师代表，华为北京研究所、辽宁代表处、2012实验室、计算产品线的专家参加签约仪式。 王建华代表学校致辞，对石冀琳一行的来访表示热烈欢迎。王建华表示，教育部—华为“智能基座”产教融合协同育人基地项目由未来技术学院承担，项目的签约落地必将进一步深化双方在信息技术领域的全方位合作，构筑更为紧密、可持续发展的合作机制与人才培养模式，合作培养更多适应国家战略、产业需求、未来发展的创新型人才。 王建华对于基地的建设提出了三点希望，一是学校要和一流企业共同瞄准未来技术难题，以育人为本，推动多学科、产学研多方位的融合，培养社会人才；二是在协同育人的基础上，以华为科技精神和东大信息学科作为纽带，探索在学术研究、企业价值等方面进行更加深入的切合双方特点的合作机制；三是基地建设要着眼于交叉化、全球化、未来化，希望双方以“智能基座”基地为育人基石，面向全球、着眼未来，建设具有突出特色的“智能基座”育人基地，推动产教融合协同育人的新发展。 石冀琳表示，多年来东北大学与华为公司在人才、科研、教学、竞赛等方面保持着紧密合作。双方合作建设了“未来技术学院”，共同探索面向未来技术、未来科技所需要的专业人才的培养之路。“智能基座”是教育部高教司与华为共同设立的产教融合协同育人基地项目，首期覆盖东北大学在内的全国72所信息领域领先高校，将华为在华为云、鲲鹏、昇腾等技术领域知识与高校信息类专业课程相结合，为新计算产业创新培养新生力量。 东北大学未来技术学院院长付俊与华为辽宁代表处云与计算总经理王伟签署合作协议。王建华与石冀琳为“智能基座”产教融合协同育人基地揭牌。石冀琳和王伟为云与计算先锋教师和云与计算培训的教师代表颁发了聘书和奖牌。 会上，未来技术学院汇报了“智能基座”产教融合协同育人基地的建设情况，华为公司计算产品线高校科研及人才发展部汇报了2021年“智能基座”工作计划。 据悉，教育部—华为“智能基座”产教融合协同育人基地是东北大学与华为技术有限公司在共建未来技术学院战略合作协议下深化人才培养的重要内容。双方将聚焦鲲鹏、昇腾及华为云等技术领域，首批联合开展22门共建课程，融入华为鲲鹏、昇腾、华为云的知识体系，并在未来技术学院Hero奇点俱乐部、学生创新创业、课外实习实践等方面开展紧密合作，为培养引领未来技术发展的创新型人才注入新动能。

本发明公开了一种光伏光热一体化装置，包括光伏模块、温控箱、预热水储水箱和太阳能热水器；其中，光伏模块包括光伏电池和水流通道，水流通道的进水口与外界自来水管路连通，水流通道的出水口连通温控箱，温控箱通过虹吸管与预热水储水箱连通；预热水储水箱底部设有冷水进口和冷水出口，预热水储水箱冷水出口通过出水管路与太阳能热水器连通，预热水储水箱冷水入口连通外界自来水管路；太阳能热水器底部安装有热水出水管道。本发明光伏光热一体化装置利用自来水冷却光伏电池，一方面提高了光伏电池的发电效率，另一方面也有效回收利用了光伏电池的热能，将升温的冷却水储存，使用时通入太阳能热水器，利用了废热，减少了加热时间，实现了节能。

太阳能光伏发电绿色无污染，而且我国太阳能资源丰富，水平面总辐射约 1680 吉瓦（1 吉瓦=1000 兆瓦=109瓦），大部分可以用于太阳能光伏发电。随着光伏材料以及相关技术的发展，光伏发电成本已经大幅度降低，光伏能源作为一种新型清洁能源在我国的应用规模迅速增长。光伏发电已经跨越了示范应用阶段，进入了大规模推广的阶 段。近年来，光伏发电产业规模迅速增长。截止到 2015 年 6 月底，中国光伏发电累计装机容量达到了 35.78 吉瓦，其中光伏电站 30.07吉瓦，分布式光伏 5.71 吉瓦。根据美国 IHS 咨询公司预计，2015 年全球光伏装机量增长 16%~25%，达到 53-57 吉瓦之间。

太阳能光伏发电绿色无污染，而且我国太阳能资源丰富，水平面 总辐射约 1680 吉瓦（1 吉瓦=1000 兆瓦=109 瓦），大部分可以用于太 阳能光伏发电。随着光伏材料以及相关技术的发展，光伏发电成本已 经大幅度降低，光伏能源作为一种新型清洁能源在我国的应用规模迅 速增长。光伏发电已经跨越了示范应用阶段，进入了大规模推广的阶 段。近年来，光伏发电产业规模迅速增长。截止到 2015 年 6 月底， 中国光伏发电累计装机容量达到了 35.78 吉瓦，其中光伏电站 30.07 吉瓦，分布式光伏 5.71 吉瓦。根据美国 IHS 咨询公司预计，2015 年 全球光伏装机量增长 16%~25%，达到 53-57 吉瓦之间。 项目特色和创新之处： 分布式光伏系统便于实施，是受到各级政府鼓励的分布式电源模 式，但是由于在设计、管理和评价机制等方面的制约，特别是过高的 后期维护费用，使其推广过程遇到一些障碍。高效率的分布式光伏云 基于物联网技术，对电站中光伏组件的输出性能进行实时的监测，并 对形成的运行数据进行实时的大数据分析，从而获得电站运行的性能 评价指标，以及可能影响电站性能的因素，并给出进行电站性能优化 的建议，提高电站产出。由于采用了高可靠性的无线数据采集技术， 可进行无人化的值守和远程监控，大大降低运维费用。 相比国内产品，具有通信速率高、系统可靠稳定等优势，达到国 际先进水平。本项目方案综合成本低，有利于增加光伏电站的透明度。 与国外同类产品相比，成本只有其 1/4 左右，具有很强的市场竞争力。 组件级的光伏电站数据采集模块。每块太阳能组件对应一个电压监测模块，方阵中每个组串串联电流监测模块都通过本地通讯链路将 数据上报至数据中继模块，将数据通过电站路由器上传至云数据服务 器，传输过程中进行了数据加密，保证数据的可靠性和安全性，所有 的数据在云数据服务器内进行存储与处理，用户可通过 PC 或移动终 端进行数据的调取和查看。 主要技术指标及条件 组件级的电站数据采集系统具有速度快，可靠性高等特点，具体 的技术指标如下： 最大采集频率：120 次/分钟 自身平均功耗：5mA 峰值功耗：150mW 环境温度：-20~80℃ 最大电站规模：1GWp 应用前景及社会价值： 该技术可以在已建或新建光伏电站上应用，大幅提升光伏电站的 运行质量和发电量，降低运维成本,最终实现光伏发电系统的智能管 理、智能运维、智能监控，使得光伏电站也真正进入“智能化”时代。 该项技术能够大幅提升国内光伏电站的技术水平，从而为节能降耗做 贡献。