本发明公开了面向大规模图像视觉特征的多维倒排索引与快速检索算法，包括：利用图像的视觉特征训练增强型残差量化所需的多层码书，并利用所训练的码书构建多维倒排索引；根据已训练完成的码书，对图像视觉特征进行量化和编码，同时根据计算得到的编码将其插入到倒排索引中对应的倒排列表；利用查询图像视觉特征对所构建的多维倒排索引进行查询，获得查询候选集；利用自适应超球体过滤对查询候选集进行优化，对过滤后的查询结果排序，从而完成图像视觉特征的检索。本发明的方法通过对图像特征进行量化和编码，提高图像特征的量化效率；利用所生

1.痛点问题 协作机器人与人类共享工作空间，通过直接（即物理上）或间接地与人类交互共同开展操作任务。相比传统工业机器人，协作机器人有更高的安全性和更易于编程的特点，能够通过人类示教部署于各种不同的任务并灵活地与人类配合。随着传统工业机器人带来的效率提升趋于饱和，能够安全配合人类的协作机器人能够进一步提高制造业的生产效率，带来可观的经济效益。然而，现有的协作机器人存在以下两大痛点问题。 问题一：安全和效率之间的权衡一直是人机交互中未系统解决的开放性问题。当存在人机直接接触时，为了保证人的安全，现有的协作机器人是通过中止正在进行的任务、顺从人的干预以保证安全；然而，不论人是有意地干预（即工人直接抓取机械臂来引导其任务）还是无意地接触机器人，都将造成机器人暂停手头工作；直到人类停止干预，机器人才能继续执行它的任务。虽然这种人机协作方式能够保证机器人与工人合作的安全，但因为机器人需要在不同的工作模式之间切换，其工作效率将会受到影响。 问题二：如何提高人的示教效率为协作机器人的另一大痛点问题。协同机器人多用于能够灵活拆装的生产线，以适应新的任务，因此新任务的编程效率很大程度上决定了工作效率。基于人类示教的编程方式具有自然、本能的优势，能够直接传递人类的操作技巧与经验。其中，将示教轨迹参数化为可以编辑修改、适应不同任务的形式是提高效率的核心问题。该示教轨迹不光应该包含机器人末端的运动数据，而且应该包含同时调整的冗余关节运动数据，从而同时完成末端主任务与关节避障任务，以适应工作环境。现有的示教方式未能结合离线示教与在线介入，因此无法适用于需要同时记录机器人末端和关节的示教任务。 2.解决方案 本项成果基于增强现实-触觉感知技术，开发了混合交互接口与人机互补操作算法，以解决上述痛点问题。 ①对于问题一，本项成果提出了自适应视觉控制与零空间阻尼控制的协作框架：在有限视场、未校正相机、关节奇异的情况下，保证了机器人在整个工作空间内的全局稳定性；在不影响机器人末端任务的前提下，允许人类专家随时、安全地介入以改变机器人关节姿态，以应对环境动态变化或突发事件，从而实现了安全与效率并重的人机协作方式。 ②对于问题二，本项成果构建了增强现实-触觉感知的混合接口，让人类专家可以在任务和冗余联合空间进行双手演示，同时记录机器人末端与机器人关节的数据。示教轨迹基于DMP方法进行参数化，能够根据不同任务所需的末端位置、关节角度、运动速度进行自适应调整，在保证末端任务精度的同时完成关节的避障任务。 技术核心： ①基于增强现实-触觉感知的混合交互接口; ②用于双手示教的机器人轨迹学习方法; ③自适应全局稳定控制算法。 预期产品：用于人机互补协同操作的设备与软件 3.合作需求 1)资金需求：本项成果开发的人机互补协作平台，在硬件与软件研发阶段需要资金投入，需约250-500万元人民币； 2)孵化资源：公司研发所需办公及研发场地、实验室、分析与测试实验室等； 3)团队：协作平台开发团队、商务开发与合作团队、财务、法务等支持团队； 4)生产制造企业合作：提供人机协同操作的场景与需求，开展工厂真实环境的测试与部署； 5)基础研究合作：与协作机器人、增强现实、触觉感知方向的国内外基础研究团队合作，开发新的交互设备与算法。

中国科学技术大学生命科学与医学部瞿昆教授课题组通过设计一整套分析流程，系统性评估了16种空间转录组和单细胞转录组数据整合算法在预测基因或细胞类型空间分布方面的性能。

本项目在三维荧光光谱技术的基础上，建立光谱数据矩阵计算模型和处理方法，建立了基于荧光光谱和智能算法的食品安全检测新技术。应用于白酒检测，实现了白酒品种和年份酒年份的科学化、仪器化和智能化鉴别和测定；应用于食品添加剂检测，实现了目标物的种类和含量的方便、快捷、灵敏、准确测定。

1、项目简介 本项目在三维荧光光谱技术的基础上，建立光谱数据矩阵计算模型和处理方法，建立了基于荧光光谱和智能算法的食品安全检测新技术。应用于白酒检测，实现了白酒品种和年份酒年份的科学化、仪器化和智能化鉴别和测定；应用于食品添加剂检测，实现了目标物的种类和含量的方便、快捷、灵敏、准确测定。 2、创新要点 本项目研发用于复杂混合物体系检测的高分辨率荧光光谱技术，结合数学建模方法和智能计算技术，以三维荧光光谱获得更多信息，以三维数阵校正智能算法进行混合物光谱特征信息的提取和处理，在处理复杂混合物体系光谱信息方面发挥优势，实现了以“数学分离”代替“化学分离”、以“计算识别”代替“人工判别”，解决了复杂混合物荧光光谱特征指向问题，建立了新的食品安全检测技术。 3、效益分析 “白酒年份酒的荧光光谱检测技术及鉴别系统”可实现对所建库中不同品牌白酒及不同年份白酒进行准确鉴别，可应用于白酒企业的生产管理和年份白酒消费市场的监督管理，将促进我国白酒年份酒的产生和销售的规范和发展，推动品牌白酒鉴别工作的技术进步，为打击假冒伪劣、保护名牌提供技术支持，具有直接的经济效益和良好的社会效益。 4、推广情况 建立的白酒荧光光谱检测技术对“中国白酒 169 计划”和“白酒 3C”计划的家白酒企业的产品进行了应用。在“山西杏花村汾酒厂股份有限公司”，本项目成果已应用于公司的生产管理和市场的监督管理.本项目成果已在“无锡市凯得灵糖果食品有限公司”得到应用，应用于公司生产原料和成品的检测。为本公司确保产品质量，提供了有效的技术支持，促进了产品质量的稳定和提高，应用二年多时间以来，糖果的产销量有了显著的增长。

面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。

用于中低速风洞动态流速测量，是湍流研究，风洞试验的必备设备。 功能特点： 1.操作极简单，无需平衡消振荡调节； 2.流速全范围一次标定，任意测量； 3.动态响应极好，贫响宽； 4.全计算机控制处理，高速 A/D，软件包内含基本流体测量，研究算法。 应用领域： 风洞试验，环境现场流场测量分析等

可有效用于对CPS进行系统建模、属性规约和属性验证。

西安科技大学自 2007 年开始就对煤田火区动态演化规律及控制新技术着手开始研究，目前此项技术已经成熟并在全国开始推广应用。该成果于 2011 年 12 月 29 日由中国煤炭工业协会经会议鉴定，达到国际先进水平；成果于 2012 年 9 月获陕西省科学技术进步一等奖，该项目申请专利 6 项。煤田火区识别、控制及治理技术与开发的装备在四川省攀枝花市宝鼎矿区 4# 煤层露头火灾治理工程、新疆温宿博孜敦 4# 煤层火区综合治理工程、中煤平朔一号井工矿上窑火区治理工程和内蒙古古拉本煤田火区灭火工程等多项防灭火项目中应用。  

随着国家交通建设的日益发展，在山区修建高速公路越来越多，隧道开挖是山区修 建高速公路时常常会遇到的课题。实时监测对于保证隧道的安全施工具有十分重要的意 义。本系统可对海量极的现场监测数据进行建库管理，实现方便、快速、直观的图形断 面交互查询（包括三维交互式查询及二维图形断面二种模式），程序能够根据监测数据 进行智能预测并预警，并以一种全新的三维可视效果来表达隧道施工的安全级别，可为 隧道安全施工进行全程三维动态监控。