本发明公开了一种用于继电保护的数智化运维系统及方法，涉及运维管理技术领域，通过预测继电保护装置未来是否存在故障；若存在，则根据故障的类型合集确定可进行运维的机器人集合；并根据继电保护装置的预设重要值，确定可进行运维的机器人集合中派往继电保护装置进行运维的机器人数量；并计算可进行运维的机器人集合各机器人被派遣至继电保护装置进行运维的优先值，并根据优先值从大到小的顺序从可进行运维的机器人集合筛选对应数量的机器人进行运维；使得能有效地完成维护任务，减缓故障修复时间的延误，从而减小对电网稳定性的影响，确保不会导致大规模停电或设备损坏，确保设备的可靠性和整体运营效率。

品 名：四阶段直线式自动化样品制备系统 型 号:LAS402 品 牌：essa 产 地：澳大利亚 简单、结实、经济适用的自动化解决方案 4阶段直线式自动化样品制备系统：大致流程为1.精细破碎——2.缩分——3.精细研磨——4.缩分，可靠的全自动化系统，制备高品质有代表性的样品。 我公司的直线式自动化系统将高性能的样品制备设备与经过认证的机械取样装置相结合，使用了可靠的样品输送装置。可以很便捷的将干燥后的样品装入破碎机中，从系统最终端收集用于实验分析的样品，同时弃样部分弃掉废弃样品。 直线式自动化系统可与更灵活的机械手的自动化单元结合使用，能为用户带来更多方便。自动化样品制备系统所带来好处包括：更强的样品均一性、提高样品可追溯性、保证样品的代表性，减少人为参与与降低劳动强度，避免由于人员素质的不同而引起的制样波动。 该系统符合中型产量矿石实验室样品制备系统的要求，是处理金、镍和铁矿石等的理想选择。 系统特征 ●进样：重量达15kg的块矿等样品 ●出样：可将样品快速从110mm破碎到2mm ●系统出样尺寸为75um，可选择残渣重量及收集部分数量 ●初步弃样自动通过皮带机去掉 ●内置的气喷清洗降低了污染 ●占地面积小 ●方便输送及偏远山区作业 ●安装简单，快速 ●大大减少了人工处理 ●降低了人工错误-不需要技术劳动力 ●所有的设备元件都在地面平面上，便于维修 ●采用模块化设计，结合已经过认证的爱莎设备。 操作方式： 该系统由单人控制即可，操作人员将样品称重后，倒入进料口。可采用单一模式及连续模式进行操作。 通常将样品倒入系统后破碎至2mm后，自动进入下一个流程，再倒入初步分离出部分样品进行研磨，研磨至75um，再精细分离为可配置份额。 ▲单一模式：在单一模式下，只有一种样品在整套系统中进行处理。 ▲连续模式：最多可以有三种样品同时在系统内进行处理，使用系统的此种模式可以大大提高系统的生产能力。 典型处理能力及系统效用 该系统性能可靠，每天可工作22小时，每小时可制备10个样品。建议每天利用2个小时进行设备清洗与维护。 安全特征 该系统最大的好处在于提高了操作人员的安全系数。 该系统有消音机柜及内置除尘装置，可防止操作人员受到噪音和灰尘的危害。 机械提升机将样品在设备之间运输，弃样则通过皮带机弃掉。人工参与的工作减少，只需卸载破碎机以及收集1.2千克精细研磨样品。 该套系统上有安全防护装置及急停按钮。为确保操作人员的安全，所有可移动的防护装置门上有安装了编码安全开关。 为方便操作人员使用，进样和出样都位于使操作人员舒服的高度上。 所有的设备都置于地面，大大提高了操作人员和维护人员人体工学效率，这一点是市场上其他设备不具备的。

本发明公开了一种不相关并行机混合流水车间调度的建模方法， 该建模方法以最小化最大完工时间为目标。针对不相关并行机混合流 水车间调度自身的特点，基于机床位置关系、同一机器两工件先后关 系、同一机器两相邻工件间先后关系、同一加工阶段两工件先后关系、 加工阶段位置关系等 5 种建模思想，提出了多个混合整数线性规划模 型。接着，对所提出模型从建模过程、模型尺寸复杂度、计算复杂度 等方面进行了详细的对比评估。使用CPLEX求解器对HFSP调度实例 进行求解，验证了本文 MILP&

本发明公开了一种螺旋立铣刀正交车铣加工三维稳定性建模方 法，包括以下步骤:(1)将机床-刀具-工件系统简化为质块-弹簧-阻尼器 连接的振动系统，建立坐标系 xFyFzF，建立振动系统动力学方程;(2) 利用锤击法模态试验分别得到振动系统分别在 xF，yF，zF 每个方向的 频响函数，辨识出振动系统的模态质量、刚度和阻尼，计算振动系统的惯性力、弹簧力、阻尼力;(3)计算螺旋立铣刀的动态切削力;(4)求 解振动系统动力学方程得到振动系统的稳定性叶瓣图。本发明考虑了

西湖大学李子青团队与厦门大学、德睿智药合作，首创研发了能够刻画蛋白质构象变化与亲和力预测的AI模型ProtMD。这是第一个尝试解析蛋白质动态构象的AI方法，可辅助药物化学专家更加精准的筛选出高活性小分子，从而加速临床前药物研发。

本发明公开了一种带漂移干扰的模型预测控制器的建模质量监控方法,包括如下步骤：建立闭环控制系统的干扰模型；根据闭环控制系统的实际情况以及给定的控制目标，设计过程的动态模型 MPC 控制器；采用干扰模型及 MPC 控制器控制闭环控制系统，并采集闭环控制系统运行所得的过程数据；根据闭环控制系统结构，对过程输出及过程输入数据进行正交投影，获得过程估计干扰更新；根据闭环控制系统既定参考信号和过程实际输出，获取闭环控制系统的实际

本发明公开了一种基于 XML 建模的印刷出版中多元组合符号自动生成方法，包括步骤 1：根据定 义的组合符号模型，在数据采集端使用可视化的符号输入方式自动采集符号；步骤 2：在数据库系统中 添加相应的符号数据字段，根据组合符号模型进行数据采集；步骤 3：按照所需发布信息内容，抽取符 号信息生成符号 XML 模型；步骤 4：通过对符号 XML 模型解析，进行出版显示。本发明基于 XML 描 述语言，对组合符号进行组合设计。使用本方法的模型，可以生成动态的自适应符号，有助于符号发布 的自动化、标准化。而这种模型不仅可用于出版印刷，也可用于网页显示以及其他显示系统。而使用符 号编码调用基本的符号库，可使用 TrueType 字体或 Cad，这又保证了在不同的平台上的兼容性。

AI多模态情绪分析系统，是人工智能与心理学、计算机视觉、听觉感知等学科深度融合的前沿方向。它不再局限于传统的问卷答题，而是像一位敏锐的观察者，通过分析你的面部微表情、语音语调、肢体语言，甚至生理信号，来实时、客观地"读懂"你的情绪状态。这种技术正在心理健康、教育、人机交互等领域开启全新的可能性。 这套系统的核心在于"多模态"和"融合"。它模拟了人类如何综合视觉、听觉信息来理解对方情绪的过程。 多源数据采集：系统通过摄像头、麦克风等设备，同步采集个体的面部视频、语音音频，甚至可接入可穿戴设备获取心率等生理信号。 单模态特征提取：针对每种数据，用不同的AI模型提取情感特征。 视觉：分析面部肌肉运动（如嘴角上扬、眉毛紧蹙）、头部姿势、眼神等。先进的技术甚至能捕捉难以伪装的微表情（持续仅1/25至1/5秒），或通过分析面部血流图谱（rPPG）来感知生理唤醒水平。 听觉：提取语调、语速、音高、能量（MFCC梅尔频率倒谱系数）等声学特征，判断声音中的情绪色彩。 文本/语义：如果涉及对话，系统还会分析说话内容的语义，理解话语背后的真实意图和情感倾向。 多模态融合与情感解码：这是最关键的一步。系统通过复杂的深度学习算法（如Transformer、自监督多任务学习框架等），将来自不同模态的特征信息进行时空对齐和深度融合。例如，一句愤怒的"我没事"，配上闪躲的眼神和紧绷的嘴角，才会被准确识别为"掩饰性的愤怒"，而非字面意思的"没事"。