光学领域顶尖期刊《自然·光子学》报道了浙江大学信息与电子工程学院陈红胜教授课题组的一项最新研究：在国际上率先实现基于深度学习的新一代智能隐身器件。在不依赖任何人为操控的情况下，快速地动态适应变化的背景环境，从而与背景电磁环境特征融为一体，实现自适应隐身。论文审稿专家认为：“这是一项激动人心的、及时而杰出的工作，它连接了变换光学、电磁超材料和人工智能等领域，为智能光子材料和器件这个新兴领域树立了很好的标杆，也将大大促进其他智能电磁器件的发展。”自然界存在两种“隐身”策略。一种是在变色龙和章鱼生物中常见的拟态隐身，使自己融于周边环境；另一种是透明隐身，即光透过物体时不产生任何散射，例如海樽和水母。科学家近年来提出的变换光学隐身方法则区别于上述两种策略，它利用坐标变换的方法来控制电磁波，使其绕过被隐身的区域，按照原来的方向传播，从而使物体完全隐形。与自然界的“隐身衣”相比，人类的“隐身衣”多数只能工作在单一的环境背景和既定的入射波条件。如果稍加改变外界环境或者入射波，隐身效果便会大幅度降低。“理想的隐身衣应该和章鱼和变色龙一样，能够快速自动地适应于变化的外界刺激和背景环境。”陈红胜说。如何才能实现这一点？“章鱼有色素细胞，我们有可重构的新型人工电磁材料单元；章鱼有中枢神经，我们有深度学习方法；章鱼有光敏细胞，我们可以搭建电磁波和环境探测器。”论文第一作者、课题组成员钱超说。当前，深度学习已经开始渗入电磁材料领域，但是主要偏重于理论上设计优化人工电磁材料。如何在实验上实现新型的智能电磁材料、构建新一代智能隐身系统并实现快速有效的自适应隐身，是一个极具挑战的课题，在此之前还未见成功实验的报道。经过三年多的不懈努力，陈红胜研究团队组在充分研究隐身领域关键技术瓶颈的基础上，在微波段成功实现了智能自适应隐身器件。研究团队设计了一项小车智能隐身实验——小车身披一层超薄的可重构的超表面隐身材料，这件“隐身衣”由智能芯片控制，集成了训练好的深度学习模型，能够根据输入的电磁信息快速做出决策，改变“隐身衣”的电磁响应。探测雷达随机改变着入射波的频率、极化和入射角，而小车的任务就是动态适应变化的探测信号，对雷达“隐身”。当环境发生变化，变色龙大约需要6秒时间过度到环境色；而当电磁环境发生变化时，披着智能隐身衣的小车只需要15毫秒就能自动地实时“换装”。陈红胜教授表示，智能隐身成功地融合了新型电磁材料和人工智能等领域，其采用硬件手段实现用于隐身调控的深度学习模型，在应用中只需单次前向计算即可做出合理的决策，大大地缩短了响应时间，这一方法对于实时性要求很高的其他应用也有很好的借鉴意义

基于大数据和 AI 的应用，可实现复杂场景下的网络问题识别、多场景优化方案的协同策略方案的动态和自动化执行。可以构建智能网络规划及运维平台，以实现极致性能和极简运维，使能新业务的自动化覆盖优化、移动性优化、负载均衡优化、节能优化、故障分析与定位。同样可以基于无线数据和视频数据融合的用户个体及群体行为在多场景应用下，充分发挥5G的优势，创造巨大的社会效益。

本发明提供一种基于细胞荧光图像的药物活性组分筛选方法，通过控制荧光倒置显微镜上的高精度可控电动平台精确走位，应用荧光探针特异性标记细胞、细胞显微图像自动获取、荧光图像识别及数据生成，通过分析图像信息来获取心肌细胞保护作用的相关指标筛选和评价活性组分。本发明能够在活细胞内通过标记线粒体荧光强度来测量心肌细胞的活力状态从而对活性物质的保护效果进行评估，并能够对细胞的形态结构和分布进行实时监测，具有快速、经济、高通量的特征，可在定量筛选评价心血管疾病治疗药物中的应用。

本发明公开了一种基于色彩不变参数的背景减除方法，该方法通过定义针对RGB图像的色彩不变参数作为区分背景像素和前景运动目标的主要依据，解决了在背景减除技术中因色彩相近造成的前景目标孔洞问题；同时本发明的方法运行高效，占用计算内存小，耗费时间少，适合嵌入式应用，且能够实现实时视频监控。

针对森林火灾、建筑火灾、居家环境安全等当前关系到社会安全稳定的关键问题，在天津市中小企业与国家中小企业创新基金的支持下，本项目在研究了当前消防报警系统的不足之处后，将多层次无线传感器网络技术引入到火灾与居家安全监测中来。构建了基于无线传感器网络的分布式火灾与居家安全监测定位系统，研制分布式无线消防传感器数据传输网络，结合无线传感器网络协议的层次结构，研究数据采集和传输、组网、路由及定位算法，保证了系统的低功耗、实时性和稳定性。将系统实时监测的有关参数数据（例如温度、相对湿度、位置、入侵、煤气等）发送给监控中心进行分析处理，结合检测环境气象条件、地形条件、可燃物条件等多项参数，通过模糊数学算法融合处理传感器参数，采用人工智能的的方法设置各项参数适当的预警线。并与相应参数的预警线进行比对，判断是否具有火灾及其他危害发生的潜在危险，为有关部门采取相应的措施提供决策依据。本项目在森林防火、临时建筑消防监测、展会消防监测、学校宿舍与实验室消防监测以及居家安全等方面都有较好的应用前景，因此市场广大。

本发明公开了一种基于无人艇应用的水面目标快速检测方法，属于数字图像处理和控制系统交叉技术领域。本发明通过目标性分析得到目标候选区域，由于候选区域中会存在一定虚警，因此利用显著性分析得到显著区域，并将目标性与显著性相结合，剔除虚警，得到目标准确位置

本发明针对现有推荐技术的不足提供了一种基于本体的电子商务推荐方法，用于解决在用户数据采集量小的情况下，造成系统无法准确计算用户或者待推荐对象之间的相似度从而导致系统难于准确向用户推荐正确结果的问题。为实现上述目的，本发明采用的技术方案为： 一种基于本体的电子商务推荐方法，其特征在于，如下步骤： (1)分析所需业务所涉及到的领域的各项知识，再根据分析的结果有针对性的去获取知识，对知识进行提取，利用提取的知识，使用传统本体库构建方法构建本体知识库； (2)获取用户输入的关键词，使用传统分词算法对用户输入的关键词进行分词处理，并将停用词去除； (3)将已进行分词和去除停用词的关键词，在本体知识库中查询出相关联的待推荐对像； (4)根据关键词得到待推荐对象后，获取用户对待推荐对象的评分数据； (5)根据用户对待推荐对象的评分数据，利用传统关联推荐算法计算产生的用户-项评分矩阵，基于用户-项评分矩阵使用传统关联推荐算法，计算待推荐对象之间的相似度； (6)使用传统本体库构建方法构建本体知识库后，基于本体知识库计算待推荐对象之间的相似度； (7)使用步骤(6)中基于本体知识库计算的待推荐对象之间的

本发明公开了一种基于光图案的室内定位方法，包括以下步骤： (1)设置光图案发射装置；(2)对所述待定位目标的光信号进行检测；(3) 定位所述待定位目标的位置，得到该待定位目标距扇叶旋转轴的距离 ρ，以及该待定位目标相对基准线的偏转角度θ。本发明通过对光图 案发射装置的组成及设置、以及相应的基于光图案的室内定位方法的 测量参数等进行改进，与现有技术相比能够有效解决室内定位精度不 高的问题，该室内定位方法可实现厘米级定位精度，并且定位目标数 量多，定位范围广；此外，该室内定位方法对定位目标的硬件功能要 求不高，可大大扩展应用范围。 

项目成果/简介:吸附床由6个吸附单元组成,吸附单元为壳管式换热器,吸附工质对是活性炭-氨.利用多孔介质中流体流动的概念,建立一个吸附单元的数学模型,模拟结果与实验结果显示出很好的一致性.同时得出了吸附床内某种平均温度和平均压力的分布规律.