空间信息网络是天、空、地一体化领域的国际 研究热点，以中继卫星组成的天基骨干网是空间信息网络的重 要组成部分，满足国家战略需求，同时可带来巨大的社会、经 济效益。然而，我国尚处在天基骨干网建设的初级阶段，组网 关键技术亟需深入研究。 主要功能：为一套天基骨干网关键技术的仿真和演示验证 系统，硬件部分由地面若干通信节点、服务器节点组成，软件 部分由天基骨干网应用承载能力分析子系统、用户按需任务编

内容介绍： 采用软化学工艺合成了不同成分，不同配比的精细电子陶瓷、光电陶 瓷粉体，其粒度可控，成份可调，尺寸分布窄，粉体分散性好，可广泛 用于生产压电陶瓷、多层陶瓷电容器、新型光电透明陶瓷的原始粉料， 以及陶瓷换能器、滤波器、谐振器、电容器、变压器、存储器、声表面 波滤波器等方面，也可用于单晶生长原料和多元氧化物功能薄膜靶材， 及供高校、科研单位研究使用。

应用领域：生物质资源化利用领域。 功能介绍：1）通过添加廉价矿物调整沼气池内的微生物群 落结构，从根本上提高功能微生物密度，增强沼气产生速率及 产量；2）将沼气化之后的沼渣通过化学处理和生物发酵相结合， 使之转化为生物基产品，为秸秆沼气化过程提供额外效益。有 利于帮助解决目前沼气化工程中产气速率低、气体产量低以及 沼渣的处理难等严重制约

电磁兼容及抗电磁干扰技术是保障电子电气产品安全可靠运行的关键技术，是新一代电子信息、航空航天、高端装备、新能源汽车等产业所急盂的共性技术。这是因为：一方面，如果产品不满足电磁兼容性能，将遭受干扰致无法正常工作；另一方面，根据相关法规，产品在取得国内或国际市场准入资格前，必须符合电磁兼容国家标准或国际标准的技术要求。但是目前市场上电磁兼容技术难度大，研发费用高，企业难以承担；电磁兼容设计水平低，产品开发周期长、成本高，企业竞争力下降；产品性能难以提升，产品有被淘汰的风险，企业生存困难；产品的正常功能失效，引发安全和可靠性问题，危害行业的健康发展。浙江大学在电磁兼容技术领域有雄厚的科研实力，形成了一支具有国际顶级水平的研究团队，团队在集成电路和射频系统的电磁兼容技术、电子信息系统的电磁干扰防护技术、以及电力电子系统的电磁兼容技术等领域取得了一批丰硕的科技成果和发明专利，在电子电气相关行业具有广阔的应用前景。 为促进科技成果转化和解决市场痛点，浙江大学寻求与地方政府合作，共建电磁兼容技术创新服务平台，重点为新能源汽车、轨道交通车辆、智能电网和新能源发电、家用电器、无线通讯、航空航天、医疗仪器、机器人、以及国防军工等产业提供电磁兼容技术服务。

高温煤焦油是煤焦化过程中得到的一种黑色或黑褐色粘稠状液体，其组分非常复杂，估计上万种，已被鉴定五百多种，并且高温煤焦油是很多稠环化合物和含氧、氮及硫的杂环化合物的重要来源。目前，煤焦油很大一部分作为燃料油直接燃烧，这样既是对资源的极大浪费，又会造成环境的污染。高温煤焦油馏分较宽，同时加氢需要按最苛刻的反应条件设计，而按馏分加氢可根据原料中各馏分含量设计反应条件，这样既降低设备的及节省催化剂投资，又能降低过程的能耗。各馏分经过加工可得到萘、α-甲基萘、β-甲基萘、喹啉、异喹啉、吲哚、联苯、苊、芴、蒽、咔唑、芘等多种产品，这些产品都是重要原料，用途广泛。

提出一种基于人工智能技术的电子线路软故障检测方法，采用多个电路进行仿真分析，均能够较好的实现对电路故障特征的提取和分析，实现对电子故障器件的精准定位和故障类型识别。 该技术将人工智能技术与传统的信号处理技术进行结合，运用STFT技术实现电路信号的表征形式变换，再结合人工智能技术中的深度残差网络学习技术分析模拟电路的性能特征，可以实现对元件故障类型的确定，完成电路的软故障分析和诊断。

该检测技术目前主要能力有烟丝宽度检测、烟丝结构检测、烟叶霉变检测、污损图文识别、雾化效果检测、烟气成团性检测等，并且实现了在线检测防潮、多频次、样本复杂等检测难点；解决了目前行业内容人工取样检测效率低下、人工观察不及时、无法实现人工检测等难题，在行业创新性上具有重要意义。

成果简介： 针对珍稀的植物材料，通过体细胞克隆技术进行高效繁育，获得优良性状并固定，提高珍稀资源植物生长效率、成活率和活性成分含量，为实现规范化、大规模种植和深度开发珍稀资源植物提供种源保障，是现代农业和高新医药企业GAP基地建设所需的高品质种源解决方案之一。 植物的繁殖方式有无性繁殖和有性繁殖两种。无性繁殖通常是种植散户自己留种繁殖，没有优选更新，种质易退化，影响资源植物的质量和产量。同时还存在着繁殖周期长，效率低，耗种量大等问题，很难满足高效率的大规模种植的需要。有性繁殖过程中，一是种子能繁育的，可以育苗后移栽，但没有经过优选的品种种苗的质量会存在着不稳定，品质差异较大的问题。另一种是种子无胚乳，在自然状况下萌发率极低，甚至不萌发，因此，种子繁育存在着十分困难的技术障碍。 体细胞克隆技术在无菌环境下，用少量的珍稀植物活体材料在优化的培养基上进行扩大培养、繁殖，快速生产出优质、稳定、大量的种苗，可以实现珍稀资源植物的规模化生产，解决现代农业和高新医药企业GAP基地建设中种源问题，为珍稀资源植物的深度开发奠定坚实的基础。

成果简介： 主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。

一、成果简介 新的环保法实施对各类企业环境质量要求较高，食品企业加工中，尤其是废料及下脚料存储中会产生大量异味，对周围环境造成影响，污染环境。目前各类企业多采用活性炭为主要原料的不同 工艺技术去除相应异味，由于运行成本很高，企业多难以承受。本项目采用自主知识产权的专利技术，即特征生物质原料及特征复合EM工程菌集成工艺技术体系用于企业生产中所产生的各类异味 的去除，工艺相对简单，投资小