项目简介： 缸体轻量化是发动机轻

可以量产/n成果简介：马铃薯试管薯是利用试管苗的腋芽在组织培养条件下形成的微型薯块，它的生产需要严格的光照、温度和营养条件。不同的马铃薯品种，它们试管块茎的生产条件也不同，这是受遗传控制的。通过对试管块茎生长发育影响因素的研究，以谢从华教授为首的研究团队已研制出了一套高产、高效、低成本的试管薯周年生产产业化技术体系，每5平方米实验室一年可生产20万粒左右的试管薯，这一指标处于国内外同类研究的领先水平。该技术2005年获中国发明专利授权，2007年获湖北省技术发明一等奖，2008年开始产业化。应用前景

食品生产过程中，经常会遇到各种配料在初步混合阶段不宜直接接触的情况， 如焙烤制品生产时的山梨酸钾与柠檬酸（柠檬酸会作用于山梨酸钾生成山梨酸， 抑制酵母的生长而影响产品的体积、松软度及口感）、肉制品生产时用到的转谷 酰胺酶和食盐（食盐会降低转谷酰胺酶对肉的黏结作用），此时如果对其中的一 种配料进行包埋处理，就可以防止配料间的直接接触，避免他们相互作用。而在 食品加工过程中，当预期的作用已经发挥（如前述例子中的酵母发酵、转谷酰胺 酶粘合碎肉）、食品在烹制过程中温度升高到一定程度后，壁材（一般为粉末油脂）液化，被包埋的配料释放出来，继续发挥其应有的作用（如前述例子中柠檬酸会作用于山梨酸钾生成山梨酸，可以抑制面包中微生物的生长，延长产品保质 期；肉制品生产中的食盐释放出来，赋予制品适宜的咸味）。 创新要点 实现了食用配料（如有机酸、食盐等）胶囊化包埋/温度控制释放这一难题， 制备出了芯材含量达 90-92%、颗粒细度为 40-80 目的胶囊化产品，具有良好的流动性，使用方便，性质稳定。 

一种基于纵向堆叠的重参数化结构模型的图像分割方法，步骤包括：1)采集处处理图像；2)把待处理图像作为图像分割模型的输入，图像分割模型的输出即为分割后的图像。图像分割模型是基于纵向叠加结构重参数化的图像分割模型，即在图像分割模型的训练阶段，多3×3卷积纵向叠加结构替换图像分割模型中3×3卷积，有利于模型更好地学习特征；在推理阶段，多3×3卷积纵向叠加结构改为单个3×3卷积后对输入数据进行推理，以加快推理速度，减少资源占用。

设计两个硅纳米棒作为超构表面的基本相干像素结构单元，从而实现光场透射的有效调控。通过独立控制两个纳米棒的转角，可以实现单层结构对振幅和相位的独立调控，从而能够在单层纳米结构上实现任意全息与平面图像的集成。更进一步，针对于彩色平面图像，可以通过硅纳米棒的尺寸（即单根纳米棒的长和宽）以及纳米棒之间的转角差的控制，实现对颜色HSB三参数的按需调控，从而将超构表面结构色的调控能力从二维的色度-饱和度平面，真正拓展到三维的色度-饱和度-强度空间 以上研究成果将丰富和拓展超构表面在图像器件方面的应用，比如实现有阴影信息的彩色图像打印，开发新型全彩平面与彩色全息图像的集成显示技术，研制基于平面和全息图像集成的纳米隐写信息安全技术等。同时，该工作中体现的相干像素设计理念也将对复杂光场调控问题提供新的解决思路和方案

设计了一种基于金属材料(金、银等)的三重旋转对称C3超构单元的超薄非线性光学超构表面。金属纳米结构的厚度仅为30纳米厚，像素单元为500纳米 x 500 纳米。这类光学超构表面包含具有旋转对称性的单元结构，因而在可见光或近红外照明下看上去均匀。然而，如果通过一对存在夹角的C3超构单元上倍频信号的干涉相消、相长原理，可将非线性倍频强度不同的图案或文字加密于其中。然后，采用飞秒激光照明（波长为1200nm-1400nm），隐藏的图像可通过二次谐波（SHG）成像过程被读取出来。这种新型的基于空间变化的光学干涉的非线性光学超构表面为多维度图像加密、防伪和无背景图像重建开辟了新的途径和思路。

AICheck图像智能处理平台是企业级一站式AI服务平台，集数据采集、在线样本标注、一键模型训练、任务管理、在线检测和结果输出于一体，使企业可以快速应用海量的成熟算法，降低AI算法应用与管理成本，实现端到端服务。核心技术涉及人工智能、2D/3D视觉和云计算，核心功能包括目标识别、OCR识别、瑕疵检测和目标测量。

Ø 基于内容的图像检索是近年来兴起的新技术，与传统的基于文字的检索相比，其直观、高效、通用等特点，受到了越来越多的重视。基于内容的图像检索的基本思想是通过分析图像的视觉特征和上下文联系来进行检索。通常图像的特征分为低层物理特征（如：颜色、纹理、形状、轮廓、图像内容的空间关系等）和高层语义特征（是人们对图像内容概念级的反映，一般是对图像内容的文字性描述）。基于内容的图像检索突破了传统的基于关键字的表达方式检索局限，直接对图像内容进行分析和特征提取，利用这些描述图像内容的特征建立索引。目前已经

该系统是与北大医学部物理教研室联合研制。涵盖了脉搏、语音等非电量的信号采集、频谱分析、分解与合成等功能；结合数字图像处理技术，进行傅里叶光学实验模拟。系统可完成多个设计性、创新性、趣味性的实验内容。 《脉搏语音图像分析系统》是与北京大学医学部物理教研室联合研制开发。 该系统涵盖了脉搏、语音等非电量的信号采集、频谱分析、分解与合成等功能；并结合数字图像处理技术，进行傅里叶光学实验模拟。 仪器可应用于开设“压力传感器测量脉搏”、“语音形态观测”、“数字图像的离散傅里叶变换”等多个实验，更能够让学生自主设计各类频谱滤波器，完成多个设计性、创新性、趣味性的实验内容。 系统特色： 1.  直观地展现语音、脉搏等生活中常见的信号,实现脉搏信号和语音信号的可视化； 2.  快捷地分析脉搏、语音信号的频谱构成、选频、重建； 3.  轻松地完成阿贝成像空间滤波物理研究性实验内容，以及数字图像的二维频谱分析、滤波、重建等功能； 4.  高灵敏度的采集探头对脉搏信号进行真实呈现，精确分析脉搏强度，实现科学定量地脉搏诊断。 功能模块 一、脉搏语音实验仪 二、信号分析软件 1. 脉搏信号测量分析测量脉搏波，并对脉搏信号作傅里叶频谱分析；并根据信号频谱图，进行原信号的分解以及合成还原。 教学应用： 可用于研究脉搏波的不同频率构成，通过任意分解和还原脉搏信号，分析不同频率对于脉搏图像的影响程度和变化规律。 2.  语音信号观察测量语音，并对语音信号作傅里叶频谱分析；在此基础上对原信号分解、合成、还原。 (1) 不同语音图像和频谱对比； (2) 分析同一实验者的不同音节，并进行信号的傅里叶变换，对比两段语音的时域差别和频域差别；(3) 分析不同实验者语音频谱，理解和掌握语音识别的原理； (4) 长时动态傅里叶频谱观察，进行长时间动态观察语音信号的时域图像和频域图像。教学应用：(1) 方便学生观察不同音节的语音形态，分析语音结构的细节特征；(2) 直观地反映语音信号在短时间内重复的周期变化，对不同类周期信号进行分析，研究类周期信号之间的异同点；(3) 对语音进行时-频分析，观察不同人、不同声音的频谱特征。 3.  多通道信号叠加分析 将多通道信号进行叠加,频谱分析、信号分解、分离和还原。将实验中多种信号通过传感器转换为电信号，接入外接通道，进行信号观察、检测和时-频分析。 教学应用： (1) 用标准信号进行实验分析，并与理论计算公式作对比，对傅里叶变换公式进行实验验证； (2) 根据实际需要，可以让学生设计测量各种物理量的传感器，直接输入到实验仪的外接通道，进行待测信号的测量。 4.  数字图像处理与光学实验模拟 观察黑白图片的二维傅里叶频谱，使用不同形状和参数的滤波器，对图像频谱进行低通、高通以及带通处理，对比处理后图像与原图的异同。 教学应用： (1) 将数字图像作为二维函数，通过傅立叶变换转换到频率域上，让学生根据具体需要，对频谱进行各种滤波处理，并将滤波后的频谱反变换，得到特定增强滤波处理后的图像； (2) 使用不同的图片模拟光学实验，进行空间滤波。无需到实验室搭建实际光路，就能够让学生观察到复杂的光学成像结果。 典型应用 教学中可开展的实验内容  1.压力传感器测量脉搏 压力的测量是各种测量技术中最常见的一种测量。本实验采用压电晶体式压力传感器测量脉搏波的波形及脉搏频率。 2.  语音形态观测实验由话筒采集语音信号，信号放大后输入计算机由数/模转换器转换为数字信号，经软件处理后显示在监视器上。实验中可通过观察同一人发不同音、不同人发相同音，理解语音识别的基本原理。 3.  傅里叶光学的空间频谱与空间滤波实验滤波器：低通滤波，高通滤波，带通滤波，自定义滤波器滤波 物屏：一维光栅滤波，二维光栅滤波， “光”字屏滤波。

产品详细介绍 多人面部识别 采用多人面部识别技术，可实现学生定位、教师跟踪和板书识别等多种教学场景的拍摄。 无需定位摄像头 高集成一体化，无需采用任何定位摄像头，识别率高出市场同类产品30%以上。 身高自适应系统 可以根据师生的身高，使用人脸检测技术，达到身高自适应。 板书伴随式跟踪 可根据教师书写板书位置，板书摄像机进行伴随式跟踪。突出教师书写重点，并且自动适应长黑板及推拉式黑板；采用肤色识别算法，自动屏蔽因转身等因素造成的板书识别，提高板书跟踪的鲁棒性。 景别全自动切换 配合导播规则，可实现教学过程全自动五机位景别智能切换。无限接近专业人工拍摄手法，杜绝摄像机的转动、变焦等垃圾镜头。 零配件自动跟踪 整套系统无需借助其他配件来实现跟踪效果，环境光源自适应，教师在授课时候始终处在图像跟踪定位范围内，保证图像跟踪。