成果描述：本发明涉及互联网技术，公开了一种邮件行为特征库生成方法、垃圾邮件判断方法、垃圾邮件特征库更新方法。本发明实施采用分类已知的垃圾邮件的行为特征库生成方法，并使用生成的特征对分类未知的邮件进行判断。市场前景分析：本发明实施采用分类已知的邮件行为特征库生成方法，并使用生成的特征对分类未知的邮件进行判断。此发明方案，在应对当前不断变化的垃圾邮件具有显著优势，可为垃圾邮件过滤产品采用，具有一定的市场推广前景。与同类成果相比的优势分析：在数据库更新时，用已经识别的垃圾邮件，通过克隆变异算法实现抗体库的更新，更能适应一定时期内垃圾邮件行为特征变化趋势和垃圾邮件变化趋势。

本发明涉及互联网技术，公开了一种邮件行为特征库生成方法、垃圾邮件判断方法、垃圾邮件特征库更新方法。本发明实施采用分类已知的垃圾邮件的行为特征库生成方法，并使用生成的特征对分类未知的邮件进行判断。

传统的邮件处理过程是：称重——查单价——计算邮资——手工开单。为从根本上解决手工操作效率低、易出错的问题，研制了该产品，并通过了海南省技厅组织的产品鉴定。    电脑邮件处理机集称重、根据邮件类型和到达地区查询单价、计算资费、打印收据为一体。工作人员只需将邮件放于称重盘上并操作仪器面板上的按键选择邮件类型及达到地点，即可自动完成邮件的收寄工作。该产品适用于各类城市及农村的邮局营业网点，根据用户需要可以增加联网功能。 单机成本约1200元（不含打印机），预计售价3000元。

已有样品/n可解决的问题：针对云邮件系统，解决邮件在传输与存储阶段的高 安全性问题，解决加密邮件的高效群发和群转发问题。 先进性：与传统技术相比，防范云平台泄露邮件，无需搭建公钥基 础设施，实现邮件的群发和群转发能力，节省邮件发送和转发阶段的通 信开销。主要技术指标：针对恶意云平台，实现加密邮件的语义安全性，通 信开销与邮件接收者数量无关，大幅降低通信开销。 应用范围：安全云数据管理。 配套条件：既可以通过租用云平台减低配套成本，也可以自构建云 平台实现该系统的自主管控。 根据 2017 年国际组织

本课程通过实战开发商店、邮件以及任务系统，分享本人在开发中对unity以及面向对象编程的理解，帮助大家共同学习进步，如有不足之处，也欢迎大家及时交流，及时讨论。希望本课程能够让大家有所收获，对大家有所启示。

环卫设备油缸 型号 品名 缸径 杆径 行程 安装距 安装孔 工作压力 工作温度 分体站 位移油缸 100 70 3200 620 50 18 常温 　 抱钩油缸 80 45 125 430 35 16 常温 　 主推头油缸 160 110 2700 1000 60 16 常温 　 锁箱油缸 63 32 140 420 25 16 常温 　 推拉箱油缸 63 32 240 108 25 16 常温 　 提门油缸 63 35 1010 92 25 16 常温 　 翻转油缸 100 70 560 890 50 16 常温 　 推头油缸 125 90 1625 2120 50 16 常温

本发明公开了一种自监督混合域适应的多垃圾分类装置、控制及识别方法，该多垃圾分类装置包括框架主体、多级传送单元、压缩单元、旋转存储单元及识别显示单元，多级传送单元、压缩单元及旋转存储单元从上至下依次设置在框架主体内部，且多级传送单元位于框架主体中轴线的一侧，压缩单元位于框架主体中轴线的另一侧；框架主体顶端位于多级传送单元的上方设置有投放口，框架主体底端的四角均固定设置有滚珠，框架主体的中部设置有中部支撑板，框架主体的底部设置有下部底板，框架主体的一侧设置有控制单元。本发明通过混合域适应技术提升了垃圾分离成功率与压缩效率，能够满足社区、学校等复杂场景的智能化垃圾分类需求。

本专利公布了一种垃圾回收系统，包括垃圾桶和垃圾回收车， 垃圾桶底座上安装有骨架，垃圾桶外壳通过转轴和骨架相连，垃圾桶外壳可绕 转轴转动，垃圾桶桶体上设置有托盘系统、翻转装置、垃圾检测装置、垃圾桶 识别装置、垃圾桶站点太阳能发电系统和垃圾桶控制柜；垃圾回收车包括差分 GPS 天线、垃圾回收车控制柜、垃圾识别装置、垃圾桶识别装置，垃圾收集装置、 垃圾回收车托盘系统、路况摄像系统和太阳能发电系统。垃圾桶具有溢满指示 功能，垃圾回收车可实现路面的自动清扫，还可实现与溢满垃圾桶的自动搜寻， 对垃圾桶内垃圾进行自动清理。 应用领域及前景：城市垃圾回收系统通常包括遍布设置于城市中的垃圾桶青岛农业大学科技成果介绍 2017 －70－ 和对垃圾桶内垃圾进行回收的垃圾车，垃圾桶用于垃圾暂时的存放，垃圾车再 对垃圾桶内的垃圾进行集中清理。

AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集：人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含：情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论，结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术，检测人心理情绪状态，提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术，可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术，结合心理学，通过对被测试人员 60秒的测试，能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况，并且引起人们重视心理健康，从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试，能够获取个体、准确的进行心理危机预警，显示被测人员心理危机测试报告，提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后，根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮，调整好站立位置，脸部朝向屏幕，人脸录入即可完成测试，测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析，测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”，其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据，包含正面情绪（平衡、自信心、活力、调节水平），负面情绪（攻击性、压力、紧张、可疑），生理参数（抑制、神经质、消沉、幸福指数），以及综合状态指标：专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析：系统自带数据中心的统计功能，可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告，检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等，以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能：管理员可通过多条件查询功能，只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息，以及该测试者的历史测试记录，并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比，综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端：以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告，以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能，可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能，通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示，同时具有人脸检测判别功能，比如面部不全、距离较远等识别功能