本成果属于高光谱图像信息处理技术，为高光谱遥感图像分类方法。首先对高维高光谱图像提取第一主成分特征图，并利用结构元素对主成分特征图进行多维的空间结构特征提取，结合提取的形态学特征与原始光谱特征，利用联合稀疏表示算法将同一空间区域中的像元联合进行稀疏系数矩阵的求解，最终通过最小残差判断准则确定像元类别。这种方法有效地并且充分的挖掘了高光谱遥感图像中的空间信息、形态信息和光谱信息。考虑到稀疏表示方法在迭代求解稀疏向量时的耗时性与对非线性数据的不可分性，进一步提出了基于差分形态学核协同表示的高光谱遥感图像分类算法。该成果方法通过核化的协同表示分类算法避免了优化求解的耗时性，同时克服了高维特征空间下数据的线性不可分性。算法首先通过差分形态学方法在高光谱遥感图像的主成分分析图上进行空间特征提取，并通过核变换方法将新特征字典投影到高维的线性核特征空间，最后利用核化协同表示算法的高效性对高光谱图像进行分类。 主要技术指标 University of Pavia 通过 ROSIS-03 传感器记录，该图像捕获了意大利帕维亚的帕维亚大学周围的市区。图像尺寸为 610×340×103，空间分辨率为 1.3 m / 像素，光谱覆盖范围为 0.43 至 0.86μm。该图像考虑了九个类别。其具有 42776 个标记样本。每类取 50 个有标记样本共 450 个样本作为训练样本。 请参阅表 1，本方法提出的高光谱图像分类方法，相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 18%；相比于 JSRC，OA 提高了约 5%；同时参阅表 2，展示了本成果方法的时间运行效率与相关方法的比较。该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果。 表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果 表 2 不同数据集上时间运行对比实验结果

本发明公开了一种基于纹理基元的遥感图像分类方法，包括：·741·选取典型地物的遥感图像作为第一训练集和第二训练集；提取第一训练集中同类地物图像的邻域特征向量并聚类形成纹理基元，不同地物的纹理基元组成纹理基元字典；利用纹理基元字典对第二训练集中图像的邻域特征向量进行标记，并对中心像素进行分箱，统计各个图像的中心像素-纹理基元二维联合分布，形成纹理模型库；将待分类的图像划分成超像素，经拉普拉斯校准后统计各超

本发明公开了一种基于分类的社会化推荐方法，包括：构造用 户对分类的评分矩阵：根据用户对项目的评分数据和项目的分类信息， ·957·构造初始用户分类矩阵；对初始用户分类矩阵做归一化处理，并使用 矩阵分解方法重构用户分类矩阵；由用户的好友信息构造用户好友之 间的信任度；根据用户分类矩阵中用户对项目所属分类的评分、使用 社会化模型预测得到的用户对项目的评分以及用户好友之间的信任 度，使用随机梯度下降法学习得到模型的参数，从

本发明公开了一种分类应变限制的动态服装仿真方法，应变限制的方法应用到动态服装仿真，预防仿真中的失真现象。该方法采用的主要步骤包括应用动力学知识计算服装仿真动画、振荡形变过度区域的标识；对标识区域用我们改进的应变限制方法进行处理；碰撞检测及响应。本发明采用改进的应变限制方法处理了动态服装仿真中会出现的振荡和形变过度的问题，解决了动态服装仿真中的振荡和形变过度造成的服装视觉效果上的失真，也没有使用额外阻尼力时产生的服装形变粘滞感和服装在人体皮肤上悬浮的现象。

一种面向云存储的数据分类加密方法，属于计算机存储安全领 域，解决现有数据加密方法不识别数据内容，对所有数据采用单一加 密算法，导致存在的计算量大，效率低下的问题。本发明顺序包括： (1)构建安全特征库步骤、(2)数据分类步骤、(3)数据按类加密步骤和(4) 数据存储步骤。本发明只对涉及隐私需要高安全保护的那部分数据采 用高安全性的加密算法，而对于占大部分的一般数据采用安全性较低、 计算复杂度较低的加密算法，在对隐私数

本发明属于公共卫生技术领域，具体为一种基于脑电信号的意识障碍状态分类系统。本发明系统主要用于分类两种不同的意识障碍状态，即微意识状态和植物态。系统包括：脑电信号预处理模块，负责对脑电信号按照30分钟的时间间隔进行分段，同时进行去噪和滤波等操作，确保信号的质量；特征提取模块，根据临床常用指标从脑电信号中提取特征，并构建特征矩阵；脑电信号片段的意识障碍状态分类模块，利用EasyEnsemble算法对特征进行分类，识别出个体中各片段对应的意识障碍状态；整段脑电信号的意识障碍状态分类模块，根据片段分类的结果，分类整段信号的意识障碍状态。本发明为意识障碍状态的分析提供了一种有效的自动化辅助手段。

南京师范大学课程资源研究所是专门从事省地市级、社区科普教育资源、中小学、幼儿园和大学课程教学资源研究、开发与应用的研究机构。下设科普教育资源研究室、自动测量与控制工作室、物理课程资源研究室、化学课程资源研究室、生命科学课程资源研究室和教育科学课程资源研究室，并有17000平方米的研制生产基地。研究所有一支由南京师范大学的专家教授带领的50多人的技术研发团队，先后承担了教育部“高等师范教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划”和 “新世纪教育教学改革工程”等各类教育教学改革研究项目30多项，30多位老师参加了新课程标准的制定和新教材的编写工作。研究所成立以来，累计已经获得了50多项教育技术产品发明专利，在科普教育资源和课程教学资源研究、开发与应用等研究领域形成了明显的优势。 　　南京师范大学课程资源研究所可提供的系列教育产品有：科技馆、科普馆、科技创新实验室、科学探究实验室、数字化实验室、通用技术实验室、机器人实验室、航天航空科普馆、航天航空科技馆、地震科普馆、地震科技馆、安全教育科普馆、安全教育科技馆、交通安全科普馆、交通安全科技馆、消防科普馆、消防科技馆、幼儿园科学发现室、农业科普馆、社区科普馆、社区科技馆、壁挂式科技馆、科普大篷车、示范性综合实践基地、综合实践活动室、生命健康科普馆、低碳环保科普馆、军事教育科普馆、儿童乐园。 　　研究所研制的系列教育产品已推广应用到了全国各省市5000多家学校和科普场馆，建立了广泛的用户群。南师大系列产品以其卓越的性能成为同类品牌中的佼佼者，正受到越来越多的学校和科普场馆的关注。 　　序号仪器名称单位数量 　　1一度电的意义套1 　　2雾霾的形成与危害套1 　　3都江堰水利工程套1 　　4沼气的利用模型套1 　　5水处理演示系统套1 　　6PM2.5模拟与检测体验套1 　　7健身发电,脚踏发电套1 　　8墙体保温套1 　　9我要低碳套1 　　10生存危机套1 　　11温室气体套1 　　12水土保持演示仪套1 　　13新能源小屋套1 　　14大自然的眼睛套1 　　15地球碳库套1 　　16环保知识互动抢答系统套1 　　17垃圾分类实验仪套1 　　18旧衣物处理套1 　　19把太阳光引到家套1 　　20抽水储能套1 　　21食品巧加工套1 　　22节能用水方法.套1 　　23节能灯PK普通灯套1 　　24环境监测与保护系统套1 　　25垃圾填埋处理场模型套1 　　26环保低碳小屋套1 　　27雨水收集与湿地保护模型套1 　　28地球村的“碳”危机套1 　　29自然界的“碳”循环套1 　　30新能源综合展示模型套1 　　31发电塔套1 　　32飞轮储能套1 　　33废弃物分类与回收套1 　　34风光互补发电套1 　　35太阳能热水器套1 　　36污水源地源热泵原理套1 　　37旋转屋套1 　　38压缩空气储能套1 　　39合理利用清洁能源套1 　　40丰富的含碳化合物套1 　　41碳的迁移套1 　　42碳循环套1 　　43身边的污染套1 　　44了解雾霾机套1 　　45气候辨辨辨套1 　　46绿色之树套1 　　47立柱式智能蔬菜种植机套1 　　48寻找低碳排放物套1 　　49碳失衡世界套1 　　50我的低碳生活妙招套1 　　51美丽的星球套1 　　52碳原子套1 　　53身边有碳套1 　　54测你呼出的二氧化碳套1 　　55地球也发烧套1 　　56百年高碳套1

技术实力与产品优势 高精密清洗技术‌：其超声波清洗机采用数字化电路设计，频率控制精度达±1kHz，可清除0.01mm盲孔残留，清洁度达99.9%，适配医疗器械、汽车零部件等高精密领域 专利成果‌：2025年3月取得“截止阀专用清洗生产线”专利（CN222607428U），通过机械手与自动化生产线结合提升生产效率 核心配件‌：采用欧美日进口零配件，与ABB、SIEMENS等企业建立OEM合作，设备故障率低至0.5% 行业地位与认证 在2025年全国超声波清洗机品牌评选中位列高精密清洗领域榜首，综合得分48.5分，客户覆盖二汽、奇瑞等大型企业 通过ISO9001:2015质量管理体系认证，每台设备出厂前均经过3次全性能检测 拥有27项专利技术，其中“截止阀专用清洗生产线”采用机械手、清洗篮及自动化流水线设计，实现高效闭环清洗，劳动强度降低且生产效率提升 其螺栓专用清洗烘干线结合改进超声波技术与数字化电路控制，油污去除率达99%以上，关键部件采用欧美日进口配件，符合ISO9001:2015标准 行业地位 在2025年全国紧固件清洗设备品牌排名中位列第一，综合评分9.8/10，设备性能适配性、质量可靠性和售后响应速度均获行业认可

本项目采用自主研制的含污废热回收装备（耐污垢可清洗组合式栅板换热器），实现了高效节能换热器激光焊接（无模具）工艺制造技术，使换热器快速成型制造产业化。以高端节能创新技术，设计体积小的组合式栅板换热器，适应高耗能行业不同节能工艺和场地的需求，实现换热器的高效和可清洗功能；促进高耗能行业节能技术更新、设备和生产工艺的改造，显著地提高高耗能行业的能源效率，实现节能降耗的目标。耐污垢可清洗组合式栅板换热器可以使换热器传热能力增加10％～20％，壳程阻力下降50～70%，将大幅度提高换热器的节能潜力，实现节能25～35%。该换热器利用污垢形成机理，在线适时清洗，使换热器始终处于高效工作状态。该设备是适用于钢铁厂冲渣水余热回收、造纸厂黑液余热回收、 烟气余热回收等余热利用以及其它类似场所的通用换热器。

在湿法聚氨酯合成革生产过程中，产生大量的合成革废水，其中含有约10～15%的二甲基 甲酰胺（DMF）。目前国内大都采用精馏法回收废水中的DMF，即以蒸发大量的水分的方法回收DMF。采用精馏法回收DMF耗能高，以精馏15m3/h的处理量，需耗标准煤约1.1吨。由于耗煤量高，由此产生的二氧化碳及二氧化硫的排放量也大，同时在回收过程中，由于DMF的水解会产生二甲氨臭味。 从合成革废水回收DMF技术采用萃取-精馏以及吸附-热解析方法，并采用高效新型的萃取设备，常压萃取，精馏分离溶剂及DMF，并以吸附-热解析处理使水得到重新利用。选择了具有较低汽化潜热的溶剂作为萃取剂，设计高效新型的涡轮萃取塔，使DMF的回收率达到98%以上，DMF的纯度达到99.5%；采用吸附-热解析使废水重新得到利用。 技术先进性： 1、萃取-精馏法能耗低，仅为单塔精馏的25%。可大大减少煤耗、二氧化碳及二氧化硫的排放； 2、萃取-精馏法不产生二甲氨臭味； 3、废水充分得到循环利用； 4、不产生新的污染。 技术创新点： 1、采用高效新型的萃取设备，使萃取效率大大提高，且能耗可降低60%以上； 2、回收的DMF纯度高，可循环使用； 3、废水经处理后可回收利用。 该技术可广泛用于湿法聚氨酯生产合成革领域。