本发明公开了一种适用于低用户密度小区上行链路的能效优化方法，具体为：首先基站初始化计算用户密度临界值λ0(α)，根据用户发送的导频信号确定当前路径损耗因子α0，然后基站根据已经使用的信道个数计算当前小区用户密度λ′，最后判断如果当前小区用户密度λ′小于λ0(α0)时，则调用等功率控制算法，否则调用信道反转功率控制算法。本发明适用于用户端配备单天线，基站端配备任意天线的小区场景，能够提高低用户密度小区上行链路的能量效率，从而提升整个网络上行链路的能效。

成果的背景及主要用途： 该成果属于高端装备制造业领域，内容涉及数控技术创新与自主数控系统及其产业化应用，是在已完成天津市数控系统技术重点攻关项目成果的基础上，通过进一步深化研究取得的。实施期限为 5 年，自 2006 年 10 月至 2011 年 12 月。该成果针对复杂数控装备的集成监控、可重构数控系统流水线架构和三级加工自优化与控制等方面进行系统的研究。 技术原理与工艺流程简介： （1）针对数控系统内多任务调度及实时并行化执行的特点，提出基于可重构的数控流水线架构。该架构由数控主控流水线线程、驱动程序和数控微代码实时执行单元构成数控流水线体系，可实现软件乃至于硬件的多重可重构。 （2）针对数控系统因功能集成造成的核心运动控制实时性差、结构复杂等问题，提出一种新的多层次集成监控数控的系统架构。该监控系统架构通过底层数控系统监控层、监控管理层、远程诊断监控层进行分级式地故障分析与诊断，实现数控装备的监控与维护。 （3）提出一种具有三级加工自优化功能的智能控制方法，实现通过数控系统对数控机床的智能控制。 技术水平及专利与获奖情况： 该成果在国内外首次提出并研究基于可重构、多层次集成监控和三级加工自优化的数控流水线架构，并开发了全新的 2-6 轴联动控制可重构数控系统，已获得三项国家发明专利和两项软件著作权，并发表重要论文 12 篇。经专家组鉴定，达到了国际领先的水平。 应用前景分析及效益预测： 鉴于该成果的独特技术特征及数控产业的国家需求和巨大市场潜力，依托该成果的“天大精益数字化制造产业园”项目已于 2011 年在天津海河科技园区奠基建设，占地面积 100 亩，可实现年产值 10 亿元以上的规模。 应用领域：高端装备制造业 技术转化条件： 该成果已实现产业化运作，并推广到福建威诺数控、鑫菱机床厂、威海东云数控机床、天地股份有限公司等企业，取得了很好的经济社会效益。 合作方式及条件：根据具体情况面议

一种ＬＬＣ全桥变换器同步整流的数字优化控制方法及其系统，对全桥ＬＬＣ副边的同步整流管关断之前和关断之后的漏端电压分别进行采样，将两次采样结果通过比较器进行逻辑比较，根据逻辑比较结果由微控制器对全桥ＬＬＣ副边同步整流管的关断时间进行调整并利用微控制器的中断配合，实现ＬＬＣ副边同步整流管关断前后漏端电压的精确采样，通过实时比较由微控制器给出的需要调整的时间命令，实现全桥ＬＬＣ副边同步整流管在最佳时刻关断，提高全桥ＬＬＣ电路的整体效率。

本发明属于超材料设计相关技术领域，其公开了一种适用于具有功能梯度及拉胀属性的超材料的拓扑优化方法，其包括以下步骤：(1)采用加权法建立每层的、同时考虑微观结构拉胀属性及宏观结构刚度属性的多目标优化模型；(2)控制所述超材料结构整体在一个方向上的拉胀属性及刚度属性呈梯度形式分布；(3)计算每层设计域上的微观位移、宏观位移、以及每层微结构的等效弹性属性；(4)基于计算获得的敏度，采用优化准则法更新设计变量，进而判断所述目标函数是否收敛。上述拓扑优化方法采用加权法建立同时考虑微观结构拉胀属性及宏观结构刚度属性的多目标优化模型继而进行优化，使得优化后的超材料同时具备拉胀属性及足够的刚度。

主要技术要点（创新点） ： 设计一种基于柔顺机构仿生物尺蠖运动规律设计的微动机器人。 设计了一种能夹持不同大小和形状不规则物体的新型空间微夹持器。 针对微夹持器在夹持微小物体过程中的粘着问题，提出了一种基于压电振动控制的释放操作方法。项目背景：该成果来源于胡俊峰副教授主持的国家自然科学基金项目《基于柔顺机构的智能微操作机器人动力学与控制研究》。微操作机器人广泛应用于微机电系统、生物医学、航空航天等前沿领域。成果主要研究微操作机器人的力学建模、设计和控制。 

日前，国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队同四川大学、电子科技大学一起，组建新冠病毒大数据交叉学科研究平台，助力新型流行病研究和防控，给多个省份和国家有关部委等提供了8份数据分析报告和决策建议报告，为防控和战胜疫情贡献出了科学智慧。国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队基于新冠病毒大数据交叉学科研究平台，利用海量多源异构大数据，结合疫情发生发展规律，对人群流动及传播风险进行了综合建模和分析，为政府决策提供了参考依据。特别是团队通过分析春运期间人口流动大数据，建立起疾病传播模型，测算出了疫情扩散蔓延阶段武汉市向全国各地区的输出人口状况和新冠病毒感染的风险指数。还有许多研究人员尝试通过客运数据，研判各个地区及城市的感染风险。也有学者采用“百度迁移”所提供的人口流动数据，通过春运期间从武汉流向全国各省市的人口规模(不包含港澳台数据)和全国感染病毒人数的可视化分布，直观解读两者间的联系。同时加以推断，武汉封城之后，二次传染所造成的病毒传播将日趋占主导地位，传播程度和各省市的人口密度以及管控措施等密切相关。

该成果是全行业第一款面向医患纠纷的专业化调解平台，已从简单的类案推荐系统演变为面向医患纠纷人民调解的一体化、专业性、共享的在线办案平台，主要具有以下功能：1、在线申请、远程受理；2、在线审批、实时监管；3、在线流转、智能调解；4、分层统计、自动归档。其作为当事人、调解员、专家、中心主任、行政指导人员一个共享平台，在提供各种便捷、规范、智能服务的同时，实现医患纠纷调解信息由事后的补录到在线实时、精准、智能的采集、监控和统计，为进一步智能化大数据分析奠定坚实基础。平台的应用情况已在江苏省13个地市医调中心系统试运行；作为一款专业化调解平台，已受到江苏高院的重视，现已正式与其非诉大平台完成对接，进入试运行阶段。

成果介绍主要研究方向为人工智能、知识图谱、自然语言处理、社交网络、大数据、信息检索等。作为项目负责人主持完成2项国家自然科学基金，1项中国博士后基金一等资助项目，5项省部级重点实验室开放课题项目，10余项企业联合研发项目等。作为主要负责人参与国家重大研发计划子课题、总装预研、863课题等项目。研究成果已应用于国防、科技情报、医疗、智慧司法、智能制造等行业。担任数十个重要国际会议和国内外重要期刊的程序委员或审稿人。已在国内外重要学术期刊和会议上发表学术论文90余篇。研究工作被60多个国家和地区的学者引用1500余次。技术创新点及参数面向多源异构数据的知识图谱构建技术；大规模知识图谱的高效融合技术；面向跨媒体异构数据的知识表示技术；基于语义关联和知识驱动的信息汇聚技术；面向复杂问题智能问答技术；基于知识和机器学习和问题推理和分析技术。

综合利用GNSS、UWB、INS、LiDAR、相机等传感器，通过对顾及GNSS系统偏差的GNSS RTK/INS紧组合定位方法、GNSS/UWB/INS高精度室内外一体化定位方法、GNSS/INS/LiDAR同步定位与构图方法、基于单目视觉SLAM/INS组合定位方法等一系列核心算法的研究，搭建完成基于多传感器数据融合的室内外一体化高精度定位平台。该平台由硬件平台和数据处理软件两部分组成，硬件平台实现各类传感器的固定、时空基准统一以及原始观测数据采集与解析等功能，数据处理软件实现多传感器数据融合、组合定位定姿、三维构图等功能。大量的实验结果表明，该平台在室外复杂环境、室内外交互区域以及室内环境下的定位精度可达20cm以内。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片