一、所属领域 人工智能，精密自动化，生物分析与检测，环境微生物检测，工业微生物检测，细胞组织分析检测。 二、项目介绍 1. 痛点问题 微生物的识别、计数和定性分析一直是食品、医药和生物行业的重要一环。传统的人工检测方式劳动强度比较大，且检测主观性强，标准难以统一，计数和检测结果不准确；在对环境的微生物监测中，人工方法只能做到抽样检测，无法做到持续性检测。 近两年行业巨头们（如GE，安捷伦，赛默飞等）开始推出图像识别技术的微生物检测设备，其结果来自直观影像，分辨率高，操作难度低。但是这些设备目前采用的光学显微镜倍数都在800倍以下，只能进行计数，如果要完成相关定性分析，需要在800倍以上的放大倍数获得单细胞微生物的清晰图像（如酵母菌，大肠杆菌）。但800倍放大倍数对应的有效视场只有200微米*200微米，对计数和活性统计分析又不具备足够的采样数量。目前国内外设备均没有解决好这个问题，对微生物进行定性分析的准确率低，无法满足市场需求。 2. 解决方案 本项目针对微生物和细胞活体检测中缺乏有效参照物的技术难点，根据显微扫描设备的结构，将全景化视域重构技术和微米级电机结合，解决了镜头大幅平移过程中的自动对焦难题和微生物溶液动态环境中的影像拼接难题，在保证1000倍放大的基础上，获得的有效视场增加到10毫米*10毫米的范围；再通过自动化图像采集和拼接，得到完整的微生物图像；然后结合传统的图像分割以及深度学习图像识别的优势，小样本高精度动态完成微生物的类型识别，计数，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 竞争优势分析 与国内外的主流检测设备对比，本项目技术优势主要体现在： 1）独创的微生物影像全景化视域重构技术，实现0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大视角； 2） 解决微生物影像领域小样本智能识别和智能检测的难题； 3） 检测目标、检测内容、检测流程和逻辑可通过自然语言定制，提高设备功能通用性； 4）计数准确率超过人工计数，准确率超过国内细胞计数仪器一个数量级； 5）第一台按照国家微生物计数检测标准开发研制的微生物计数仪。 本项目的第一代产品样机与国内外同类产品对比，主要性能优势和技术优势如下： 在食品行业，本项目获得了青岛啤酒北京密云分厂的啤酒原液和相关酵母菌种，针对生产用酵母菌采集了大量实拍图像数据，优化后的酵母菌计数和出芽率算法识别率均在95%以上。 4. 发展规划 按照三步走的方式来设定发展规划： 1）基于全景化视域重构技术，构建第一代检测仪器，首先进入门槛最低的食品微生物检测市场，对啤酒和发酵乳企业提供酵母菌检测计数技术和设备； 2） 利用已有技术积累，进入环境微生物检测和高校实验室市场； 3）最后以食品和环境检测市场为根据地，进入门槛最高的生物医药检测市场，提供微生物检测和组织检测的相关设备。 5. 知识产权情况 已申请3项专利。 三、合作需求 1）寻求500-800万元天使投资； 2）寻找高校研究所，食品工业和环境检测领域的客户、渠道伙伴； 3）寻找生物医药，医学临床领域的客户、渠道伙伴和产品测试环境。 四、团队介绍 科研团队： 1）周悦芝 博士 清华大学计算机系研究员，项目负责人，在边缘计算和深度学习等领域有丰富的开发经验和杰出的研究成果，在面向医学影像的AI图像分析方面曾发表多篇论文，申请或获得多项国家发明专利。 2）黄权伟 清华大学计算机系硕士，负责图像分割及细胞识别等相关算法研发。 3）梁志伟 清华大学计算机系硕士，负责深度学习算法加速研究和实现。 五、联系方式 E-mail：ott@tsinghua.edu.cn 成果编号：20230055

本发明公开了一种基于全双工多中继系统的通信方法，属于无线协作通信技术领域。本发明在信源和信宿之间部署多个全双工中继节点对信源信号进行接收并解码，从能够正确解码的中继节点中选择一个最优中继节点将已解码的信源信号转发给信宿；同时，信源发送一个新的信号。由于工作于全双工模式，最优中继节点会受到环路自干扰影响；而其余中继节点会受到中继间干扰影响，鉴于此，本发明设计了相应的干扰消除技术并分析了在不同剩余环路自干扰强度下的系统性能。本发明通过实验仿真分析结果显示，在正常传输速率和信噪比情况下，本发明具有信号中断概率低，系统的频谱效率高，系统鲁棒性强的综合表现。

本发明公开了一种基于带宽感知的 Hadoop 调度方法，包括：对Hadoop 任务调度建立一个作业时间完成模型，为 Hadoop 调度系统建立一个数学模型，将 Hadoop 的任务调度问题转化为一个为待调度的作业寻找一个使得该作业的作业完成时间最短的任务调度方法的问题；利用 SDN 提供的实时网络管理与流量控制功能，提出了一种基于时隙的网络带宽分配机制，将每一条链路的剩余带宽的占用期划分为相等的时隙，在作业完成时间模型和网络时隙带宽分配机制的基础之上；在为某个任务分配计算节点之前，综合考虑任务的本地性与实时网络带宽情况，为每一个任务分配一个能够提供最早完成时间的计算节点。本发明解决了现有方法中不能同时从全局视角和实际网络可用带宽两方面进行任务调度的问题。

本发明公开了一种基于对数差值点集模板的图像配准方法，包 括：（1）分别确定基准图像和待配准图像的搜索区域；（2）计算搜索区域的像素灰度值对数差值矩阵；（3）将基准图像搜索区域的对数 差值矩阵中绝对值最大的若干个点进行平均分组，每一组点的集合构 成一个基准模板；（4）在待配准图像搜索区域的对数差值矩阵中搜索 各基准模板的最佳匹配模板；（5）根据各基准模板及其最佳匹配模板 得到最终配准结果，实现配准。本发明的对数差值点集模板方法在配 准显微图像时计算操作主要为查表和减法等简单运算，计算速度快。 同时，在保证配准速度的前提下可以评价配准结果的可信度，从而提 高配准结果的可靠性。

本发明公开了一种基于功率及电流特性的电吹风非侵入辨识方法，包括如下步骤： (1)在一定采样频率范围内，对总电源进线的电压和电流信号进行采样； (2)计算实时平均有功功率序列P(i)和实时平均无功功率序列Q(i)； (3)提取第j个时间窗口的电流最大值Imax(j)、电流最小值Imin(j)，构造新的电流信号序列I(j)＝Imax(j)+Imin(j)； (4)判定电吹风运行状态，并计算该档位电吹风的额定功率。本发明解决了目前家用电器中间断运行的负荷较多，电吹风的稳态特性与其他电器相似，无明显的暂态特性等难题，可准确感知电吹风的运行及所处状态，并提供电吹风的近似额定功率，为实现电吹风的非侵入辨识。

本发明属于生物电化学检测技术领域，具体为一种基于同轴结构的柔性纤维传感电极及其制备方法。本发明柔性纤维传感电极包括银/氯化银参比电极，工作电极，碳材料对电极，聚合物绝缘层；四者关于纤维的几何对称轴为同轴关系，并且同轴结构可以有多种形式；同轴结构可以提高空间利用率，简化电极识别与电路连接工作；电极模量与生物软组织相匹配，有助于形成稳定的器件/组织界面，实现对体内信号的长期监测；纤维形状和电极排布的体积微型化，对外膜的稳定性友好，与生物组织的界面更稳定，可增加使用寿命，具有良好的应用前景。

一种基于切削激励的机床结构模态比例因子获取方法，包括：选择脉冲切削方式，脉冲切削方式包括铣削、车削和镗削凸台，建立与脉冲切削方式对应的切削力模型，根据切削力模型生成切削参数，并随机生成凸台参数，根据切削参数和凸台参数计算切削力的自功率谱，并判断自功率谱的频宽是否覆盖期望的频带范围，判断自功率谱的能量是否大于一阈值能量，若能量大于阈值能量，则根据所选的切削参数生成数控指令代码，以控制机床加工待切削试件，测量机床的响应信号，并计算响应信号的互功率谱矩阵，根据响应信号的互功率谱矩阵利用最小二乘复频域法计算系统极点以及模态振型向量。本发明能够估计激励力的能量大小，继而从互功率谱矩阵中获取模态比例因子。

本发明涉及通信感知一体化技术领域，具体为一种基于固定翼无人机能耗最小的优化方法。本发明中，固定翼无人机和基站共同构成了双基地合成孔径雷达，无人机依次收集感知目标反射的基站下行信号，并回传至基站端进行目标识别与成像。通过对系统模型的分析，构建了相应的优化问题。提出的方法采用了连续凸近似、引入辅助变量和凸差规划等技术手段，将原本难以求解的非凸问题转化成易于求解的凸问题，实现了无人机三维飞行轨迹和回传通信功率的联合设计与优化。与现有方法相比，本发明显著降低了无人机执行通信感知一体化任务的能量消耗，提升了系统能效。同时，对不同距离的目标均能得到良好的成像质量，充分体现了该方法的普适性与实用性。

本发明所提供了一种基于超像素分割的图像语义标注方法，首先将基于图像超像素分割提取的特征图块输入卷积神经网络，再将卷积神经网络训练得到的特征向量进行扩展和加权处理，最后构建条件随机场模型进行语义类别标注预测。由于采用本发明的技术方案，该方法将超像素块作为研究对象，简化了用于基于图像超像素分割提取的特征图块的复杂度，提高了语义标注的计算效率；另外，采用多层的超像素块进行语义分析，并将其标注结果进行综合，提高了语义标注的准确率和鲁棒性。

本发明公开了一种基于大数据分析的小基站开关控制方法，包括：采集场景信息步骤；数据预处理步骤；提取特征步骤；选择并训练模型步骤；预测步骤。本发明利用特殊场景下时刻表以及小基站接入人数的历史记录，建立数学模型，预测未来小基站内的待服务人数，根据待服务人数去控制小基站的开关，达到节能、减少基站间干扰的目的。 在建立数学模型的过程中，本方法结合数据挖掘和机器学习，提高了预测的准确率和系统的实用性。