本发明公开了一种基于相似性和不相似性融合排序优化的行人重识别方法，行人重识别是一种针对 特定行人的检索问题，本发明的主要思想是正确检索的行人目标应该跟查询行人的极正样本相似，并且 跟查询行人的极负样本不相似。同时我们将与极正样本相似的那些行人定义为疑正样本，与极负样本相 似的样本为疑负样本，通过提高疑正样本的排名，同时降低疑负样本的排名，来达到通过排序优化的方 式来提升行人重识别的效果。此外，融合多种方法的结果来加强这种相似性和不相似性关系。本

本发明公开了一种激光重熔扫描碳化物弥散增强铝合金的快速 制造方法，包括以下步骤：(1)在计算机上建立零件三维模型，然后将 所述零件三维模型转成 STL 格式并导入到激光选区熔化成形设备中； (2)将铝合金粉末和碳化物粉末混合，然后采用球磨机进行球磨混合均 匀；(3)将球磨后的混合粉末转移到激光选区熔化成形设备里，在惰性 气体保护下，根据三维模型数据对混合粉末进行成形；(4)采用线切割 工艺将成形的零件从所述基板上分离

（专利号：ZL 201510033260.3） 简介：本发明公开了一种高效利用返回渣的电渣重熔精炼渣的使用方法，属于电渣重熔精炼渣技术领域。本发明电渣重熔精炼渣由如下质量百分比的组分组成：电渣重熔返回渣50～80％，萤石16～35％，氧化铝粉4～10％，石灰0～5％。其制备方法为：将以上成分组成的新渣系混匀后在化渣炉内预熔，然后将液态熔渣采用风淬的方法破碎。其使用方法为：将利用返回渣制备的电渣重熔精炼渣进行烘烤，然后采用焦炭作为引弧剂，在

产品详细介绍SC-G型自动考种及千粒重分析仪（含玉米果穗考种）1、货物名称：SC-G型自动考种及千粒重分析仪（含玉米果穗考种）玉米自动考种及千粒重分析仪所配的各种种粒自动考种及千粒重分析仪2、主要用途：SC-G型自动种子考种分析及千粒重仪系统是根据图像识别原理来实现自动分析的。目标照明模式可在背光和普通日光之间切换。可用于各类农作物实粒种子（谷粒、玉米、小麦、油菜籽等）的精确考种、各类粮库的虫口计数分析，以及另加配件后可做发芽率、均匀度分析，可兼做表面光滑的昆虫计数或虫卵计数（如：米象、蚜虫、蚕卵、鱼籽等），以及被当作种子净度工作台用于种子净度检验。内置支持网上在线升级的模块。3、主要性能指标配A3幅面最高分辨率1600dpi × 1600dpi、紫光M1彩色扫描仪。可分析各类种粒的种粒直径1～20mm。扫描仪分析工作区：A3幅面（431.8mm×304.8 mm）。可同时成像分析10个玉米果穗、35个玉米截面、1000粒左右玉米籽粒。配500万像素分辨率的彩色数码拍摄仪，及超薄的背光光源板（大于A4幅面），具有图像调整、观察特性。1）．籽粒数分析速度、精度：自动数粒速度：1500～3000粒/分钟（玉米籽粒），其它籽粒为1200～20000粒/分钟，数粒误差≤±0.1~0.4%，监视修正即达100%正确。具有相机画面畸变、背光板均匀性的自动矫正特性，有效减小尺寸测量误差。对于直径较小的种粒（如油菜籽、蔬菜籽），单批次考种数量在5000-10000粒。可根据实际需求自行创制一键自动分析向导，适用于水稻、小麦、玉米、豆类、油菜籽、瓜子、蔬菜籽等各类农作物的自动精确考种，自动测出籽粒数、各籽粒的粒形参数（长、宽、长宽比、面积、等效直径、周长等），以及其平均值，能精准显示种粒外接矩形，并可自动排序输出，及可输出粒径分布图表。自动千粒重分析的精度误差：≤±0.5%。具有对被分析目标颜色、形状进行自学习和再学习，并实现自动分类的特性，以及品种比对特性。能大批量自动分析成像后的种粒图片。2）．果穗、截面分析速度、精度：同时成像分析玉米果穗：10个/次/分钟、玉米截面：35个/次/分钟。全自动测出各玉米穗长、穗粗、秃尖长、左右穗缘角、穗行角、平均行粒数、粒厚、截面穗行数、穗粗、轴粗，以及其平均值，可自动测出各玉米截面上的平均粒长、平均粒宽等参数。3）．有被测样本条码、电子天平RS232重量数据的自动输入接口，插上电脑条码枪即可刷入样本条码编号；电子天平上的被测样本重量数据可一键送到电脑保存为EXCEL表。4）．分析过程为全程电脑控制，高效、准确、简便易用，真正一键式操作，鼠标一点，结果即现。5）．辅助删补：用鼠标选择增加/删除，或直接用鼠标在屏上手工计数，以确保100%正确。目标区的个性化计数：对工作区视野中任选范围或矩形范围内的计数。6）．分析数据导出：分析图像结果可保存，以及按大小形状排列输出，自动形成总报表，统计分析结果能输出至Excel表，以及，以及按宽度、长度、面积等输出的排列图和测量图。3. 供货配置表：SC-G型自动考种及千粒重分析系统 数量 备注SC-G型自动考种及千粒重分析软件及《简明手册》 1张 光盘，3年免费升级软件锁 1个 1年保换、2年保修SC-G型自动考种及千粒重分析系统软件质量三包卡 1张 光盘电子文档中A3幅面的紫光M1彩色扫描仪 1台 紫光公司全国联保1年USB2.0接口的拍摄仪（彩色500万像素） 1台 非人为损坏，质保1年超薄的背光光源板（A4幅面工作台板） 1个 非人为损坏，质保1年带RS232通讯接口的量程220g电子天平（精度1mg） 1台 生产厂家联保1年RS232接口通讯传输线 1条 非人为损坏，质保1年种粒成像盘、种粒收纳小盘 各1 4. 推荐电脑配置（需另配，由投标的经销商在当地找供应商）品牌电脑（酷睿i5 CPU / 8G内存/ 19.5”彩显/无线网卡，5个以上USB2.0口，运行环境Windows 10完整专业版或旗舰版）

主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型， 实现攻击的全链条威胁分析；研究跨平台内核数据实时可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于 语义恢复技术的关键字段填充；研究多源异构内核数据的重 构方法；研究保持全局依赖的数据压缩方法，实现实时、高 效、普适的数据压缩；研究面向APT网络攻击全链条的智能 检测框架，实现对攻击的全链条高效检测；研究APT网络攻 击的演化模式，实现APT网络攻击的可解释溯源分析。

本发明提供了一种面向轨迹挖掘的数据预处理方法及系统，该方法包括：在原始数据库中提取离散的轨迹点，对轨迹点进行归类提取后形成若干个独立的轨迹段集合；对每一轨迹段集合中的轨迹点进行重复定位点检测，若判断该重复定位点为历史定位点，则删除；对每一轨迹段集合中的轨迹点进行定位异常点检测，若判断为定位异常点，则删除该轨迹点，得到若干条完整的轨迹；对所述完整的轨迹进行简化压缩，得到压缩轨迹；存储所述压缩轨迹；同时对系统运行状态进行监控，保证系统可以持续、稳定运行。本发明提供的方法通过对提取出的轨迹点进行重复定位点以及定位异常点清除，保证了轨迹数据的正确性和完整性，提高了轨迹数据挖掘的准确度。

本实用新型公开了一种苜蓿播种机用开沟器，主要由开沟装置、开沟器架、导肥装置和导种装置组成。开沟装置主要由侧翼铲、滑刀和扩沟板组成，旨在开出适宜苜蓿种子发芽的高质量种沟；导肥装置由导肥管和散肥器组成，用于将肥料导入种沟侧面；导种装置主要由导种管组成，旨在将苜蓿种子导入由开沟装置形成的种沟内。本实用新型能够满足苜蓿播种开沟的要求，可以开出高质量种沟，利于苜蓿种子出苗及第二年返青。本实用新型适用于大部分地区的苜蓿播种，特别是寒冷、干旱地区。

将计算机自然语言处理方法和生物本体学方法结合起来，发展一套面向生物医学文献的数据挖掘技术，建立了一个文献挖掘平台。该平台可以对生物医学文献进行数据挖掘，发现隐含在文献中的生物学实体及其联系，发现深层次的生物医学知识，自动获取大量的第一手生物医学数据。例如，挖掘与人类基因相关的信息，挖掘蛋白质相关信息，发现基因的功能，发现基因与疾病之间，发现蛋白质之间的相互作用等。/line对于一组给定的文献，该平台首先进行句法分析和生物学术语标定，然后进行语义分析，提炼每条语句的生物学含义，提取文献中的生物医学关联特性，以发现文献中的基因、蛋白质、疾病以及它们的关系。

一、项目简介 水下目标检测与识别，是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低，对比度差，存在颜色漂移和边缘模糊等问题；另外，水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性，使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破，提出两种解决方案，一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法，由普通光学图像生成水下图像，构建水下图像目标检测与识别仿真库，该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性，也即场景与目标均具有较大的变化性；另一方面，由于是由普通光学图像迁移获得，因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息，无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统，解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术，可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下，进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1）基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果；b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果；c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无

水是维系生态系统健康的重要因子，具有调节河川经流、发展灌溉、提供工业和饮用水源、繁衍水生生物、沟通航运、改善区域生态环境以及开发矿产等多种功能，在支撑经济社会发展和维持生态环境平衡中发挥了重要作用。水质监测是水资源保护中的基础性工作，对于污染源控制、环境规划具有重要意义和作用。我国一贯主张预防优先于治理的环境保护政策，在《国家中长期科学技术发展规划纲(2006-2020)》确定的16 个重大专项中，水专项是迄今为止我国资金投入总量最大的环境科研项目，投入逾百亿，旨在为中国水体污染控制与治理提供强有力的科技支撑。建立智能水质监测网络，加强水质监测能力，提升河湖管理水平，是水污染防治与水资源可持续利用的重要前提。 二、前期研究基础 项目组与联合环境技术（厦门）有限公司签署了合作课题“水环境远程监测云平台技术服务”，2017.9-2020.8，30万。利用无线网搭建水环境远程监测云平台，通过云端实时收集系统运行的过程数据，并进行统计分析，服务端和APP客户端实现实时查看数据和远程设备运行情况，并能远程控制设备启停等。 三、应用技术成果 项目组开发了膜系统远程监控维护系统（UE-MRTU），并于2017年12月部署应用在云南昆明的一个自来水厂。 四、合作企业 联合环境技术（厦门）有限公司于2006年6月成立，专业从事以膜法技术为核心的中水回用、固液分离、纯水制备、废水等项目的设计、研究与开发应用。作为中国最早的膜系统服务商，提供膜系统的设计、制造、安装；以及膜系统的污染检测、清洗维护、运营管理。联合环境技术公司的膜法水处理技术在工业、民用及商业领域得到广泛应用（如江苏某市政污水处理厂，福建某市政污水处理厂，外蒙古乌兰巴托某饮料厂污水处理项目和江苏某太阳能光电有限公司污水处理项目）。工业应用产品包括外压式中空纤维膜组件和浸入式膜组件，可应用于给水/污水处理、水回用、海水淡化、食品、制药、石油、化工、电力、生物分离及其它分离过程；家用/商用净水设备包括膜净水器或集成水净化系统；集装式一体式应急超滤设备等，成功运用于各个领域的水处理项目；扩展水生态系统综合项目，包括提供水生态修复、水环境监测及水务投资/运营。已获得十几项国家发明和实用新型专利授权，在远程监控方面也获得了多项软件著作权。