本发明公开了一种电液伺服系统有限时间精确跟踪控制方法及系统，具体为：建立单出杆电液位置伺服系统的数学模型；基于多层前馈神经网络，构建有限时间神经网络扩张状态观测器，对单出杆电液伺服系统受到的匹配以及非匹配未知函数扰动和系统状态进行估计；接着构建面向模型不确定性补偿的单出杆电液伺服系统有限时间精确跟踪控制算法，设计带分数阶的有限时间多层神经网络自适应律；选取神经网络权值参数的初始值及自适应律矩阵以及控制器参数，实现系统模型不确定性的补偿，使系统的输出跟踪期望的控制目标。本发明在有限时间内降低了单出杆电液伺服系统控制器的稳态跟踪误差，提高了模型不确定性补偿能力，提高了单出杆电液伺服系统的跟踪精度和跟踪速度。

ClassIn在线教学系统，首款从教学需求出发设计的在线教学系统: 1、系统支持班课、大直播、一对一答疑等各种班型； 2、支持视频互动与分组教学等丰富的线上教学形态； 3、提供高效实用的教学工具，PBL教学不可或缺的互动电子黑板，全课件云盘轻松调取，课堂板书知识，扫码即可带走，实现数字化教学； 4、完备的教务监课管理功能，便于教学管理老师实时进行巡课，督查； 最大化还原实际课堂的体验，实现高校教学要求的实质等效。

产品详细介绍   HD-SDI数字高清音视频矩阵主要特性    HD-SDI系列数字高清矩阵内部采用专用的1.5Gb/s高速开关芯片，图像清晰无误码；输入端采用了自适应均衡专用芯片，提高了输入信号的适应能力；输出带驱动设计，有效增强了输出能力。    机箱全部采用EMI的结构设计，有效的防止电磁辐射及电磁波的干扰，性能更加稳定。    内嵌智能控制，采用了独特的处理方式，大大提高了设备的切换速度，实现了指令之间不需等待的快速控制；具备掉电状态存储保护、开机自动恢复记忆的功能。    除面板键盘和红外遥控（选配）操作外，还提供RS232控制接口，方便用户与各种集中控制设备（如MSEER、快思聪、AMX等）配合使用；通过随机提供的软件，可方便设定设备编号，便于多台同型设备共联控制。    HD-SDI系列数字高清矩阵主要应用于高清广播电视工程、高清可视会议厅、大屏幕显示工程、高清电视教学、指挥控制中心等高清应用场所。产品参数SDI/HD-SDI特性兼容码流 ：143Mbps～1.5Gbps均衡能力 ：100m @1.5G（Belden 1694A）时钟恢复 ：可选SDI/HD-SDI输入信号输入 ：SDI/HD-SDI信号接口形式 ：BNC阻    抗 ：75Ω反射损耗 ：>18dB 5MHz-1.5GHzSDI/HD-SDI输出信号输出 ：SDI/HD-SDI信号接    口 ：BNC输出幅度 ：1500mv±5%直流偏移 ：0V±0.5V信号过冲 ：0V±0.5V信号抖动 ：< 0.2 UI per SMPTE阻    抗 ：75Ω音频特性增率 ：0dB频率响应 ：20Hz~20kHz总谐波失真+噪声 ：0.05% @1kHz（额定电压下）共模抑制比（CMRR）：（CMRR）>75dB@：20Hz~20kHz音频输入信号类型 ：立体声，平衡/非平衡接口形式 ：5PIN接口阻抗 ：>10kΩ最大电平 ：>+21dBu音频输出信号类型 ：立体声，平衡/非平衡接口形式 ：5PIN接口阻抗 ：>470kΩ最大电平 ：>+21dBu控制类型     停止位：1位，无奇偶校验位串行控制口结构：2=TX，3=RX，5=GND规格     电源：100VAC ~ 240VAC, 50/60 Hz, 国际自适应电源     功率：≤40W     存储环境温度：-20°C ~ +150°C     工作环境温度：-10°C ~ +55°C     相对湿度：20% ~ 95%     平均无故障时间：30，000小时

成果描述：多属性文本自适应系 统主要实现对每个未 知属性的通信实体进 行属性标注的功能。 主要分为两个过程， 即训练过程和预测过 程。 在训练过程中，系统 根据用户提供的已经 具有属性的数据集、 用户选择的分类算法 所对应的参数进行训 练，得到训练模型。 在预测过程中，系统 根据用户选择的训练 模型对未知属性的数 据集中的每个实体进 行属性标注，并得到 标注过属性的数据集 。（注：在训练过程 中，用户可以使用在 训练数据集上进行交 叉验证的方法获得在 固定参数和分类算法 下模型对未知样本预 测的性能的大致估计 。）市场前景分析：随着互联网的迅速发 展，Web页面上的信 息量呈指数级急剧增 长，如何快速、准确 地从海量数据中抽取 出用户真正需要的信 息已经成为互联网对 科研工作者提出的严 峻挑战。 属性标注能够将网页 非结构化文本内容转 化为结构化的属性数 据，方便用户查询和 进一步分析使用；其 作为信息抽取的关键 一步，对提高信息抽 取的性能方面也具有 重要意义。与同类成果相比的优势分析：包括训练和预测两个 过程，实现对不同数 据集的自适应性属性 标注； 特征选择功能，可以 在训练模型时，选择 出对区分数据类别更 有用的特征词，这样 ，可以降低实体所对 应属性的维度，从而 ，减少占用的内容空 间，提高计算效率； 交叉验证功能，帮助 我们在训练阶段，就 可以了解参数和算法 的选择，对属性标注 时准确性的影响； 生成报告功能，可以 在训练阶段的交叉验 证结束后，产生一个 训练阶段的报告，帮 助用户更好地记录实 验数据、参数、时间 和准确性等信息； 评估功能，比较模型 标注结果与样本真实 标签的一致性、差异 性，以评价一个模型 的好坏。

由于卫星信号采用扩频通信的机制，信号功率到达地球表面时的功率极低（一般认为SNR=-30dB）,因此非常容易受到有意或者无意的干扰，传统北斗接收机如果不采取特别措施，在干扰环境中会大大降低导航定位的精度，甚至完全丧失定位能力。 抗干扰数字板基于阵列信号数字波束形成的基本原理，自适应地在强干扰方向形成波束零陷，提高输出信号的信干噪比，使得导航定位接收机在强干扰环境下也能够有足够的导航定位能力和定位精度，提升了整个导航定位系统的稳健性。 本系统指标在国内领先，性能稳健。抑制单个宽带干扰最大干信比：95 dB；抑制两个宽带干扰最大干信比：88dB；抑制三个宽带干扰最大干噪比：78 dB。 信号处理板通过4个射频通道与射频天线端相连，并通过16位AD采集模拟信号送至FPGA进行抗干扰处理，把干扰抑制之后通过DA把数字信号转换为模拟信号送至射频天线前端进行模拟上变频以送至标准解码器，最后标准解码器进行导航信息解码并送至PC机显示，如图1。 针对实际空载应用，设计的面积更小的数字处理板尺寸为60mm×90mm，满足空载空间有限的应用。输入为4路AD信号和时钟信号，输出为模拟中频信号，经过上变频后采用标准接收机进行解码，如图2. 图1 圆形干扰抑制数字板 图2 小型长方形干扰抑制数字板及天线

成果描述：本发明涉及交通系统，特别涉及一种高架桥系统。针对目前高架桥存在对噪音污染、空气污染、光污染的控制存在缺陷的问题，本发明公开了一种高架桥系统，包括高架桥桥墩，该高架桥系统还包括封闭支撑系统和提供能源的发电系统，所述的封闭支撑系统设置为隧道式封闭结构，该封闭支撑系统包括顶部和侧部，该封闭支撑系统设置有降噪系统和除霾系统，所述的降噪系统包括设置于该封闭支撑系统顶部的吸声材料层和侧部的隔音屏，所述的除霾系统包括除霾装置和风机。通过使用本发明所述的高架桥系统，周围居民受到噪音污染将更小。所述的发电系统是通过温差发电原理，将太阳能转化为电能，供给路灯使用。本系统的功能体现环境友好型。市场前景分析：轨道交通基础设施建设领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。

2020年2月15日，同济大学牵头建设的上海自主智能无人系统科学中心新冠肺炎疫情防控科研攻关团队研发的第一套疫情防控智能识别系统（Tongji NCP-AIS），在同济大学四平路校区大门口开始试运行，可快速识别人流中个体感染者的风险。 科研团队利用人工智能、大数据、人脸识别、温度识别、动作识别等技术，可实现人脸识别、心率监测、呼吸监检测、门禁联动、门禁数据智能更新、咳嗽检测和语音播报，让人工智能技术在疫情防控期间发挥更大的作用，减轻学校相关管理人员的工作，实现疫情期间高效的校园安全管理。系统针对大规模人群，可以自动发现体温不正常个体，实现拍照和跟踪，以及提醒功能。

西安交通大学数学与统计学院医学人工智能团队为西安交大第二附属医院紧急开发出一套免费在线健康咨询、问诊与新冠风险筛查系统。患者可通过该系统直连二附院相关科室资深医生，进行远程咨询与筛查。作为一款综合的医疗在线服务平台，此系统打通了医疗环节中的各参与者、各系统、各终端，实现互联互通，促进信息数据充分流动，为患者提供疾病问诊、健康答疑、病情跟踪、实时监护等一站式医疗服务。系统已于2020年2月1日零时正式上线，截止2月3日24时，该系统已向5500余人次提供咨询、问诊及筛查服务。为实现“一平台多终端”的访问方式，平台摒弃传统native APP,采用Html5技术并已适配了各类手机、PC及微信的无障碍访问。平台后端基于大规模容器技术及分布式异步消息处理技术，可以满足百万用户在线实时沟通。平台利用大数据和人工智能技术为病人和医生提供更加精准、可靠的信息筛选和信息推送。平台可提供基于SaaS的服务模式，也可提供私有化部署，依托实体医院建立互联网问诊区，促进线上线下结合与医疗门诊闭环，最大化提升医疗资源利用率与医院协同效率，打造医疗服务新模式打破时空限制共享优质医疗资源。