本发明公开了一种基于化学和物理交联的双网络纤维素凝胶系材料，该材料包括水凝胶、气凝胶和 生物塑料。在纤维素溶液中加入定量的交联剂并搅拌后先形成部分化学交联的纤维素凝胶，然后将该凝 胶置于纤维素的非溶剂中进行物理交联，经过水洗后得到双网络纤维素水凝胶。由双网络纤维素水凝胶 干燥制备双网络纤维素气凝胶;将双网络纤维素气凝胶在 150?oC 以上热处理后得到碳气凝胶;将双网 络纤维素水凝胶或气凝胶热压制备双网络纤维素生物塑料。本发明制备的双网络纤维素材料具有优良的 力学性能、高的比表面

本发明公开一种基于 B-P 神经网络判断照明场景的自动曝光方 法，包括以下步骤，S1 通过视频采集系统获得原始图像；S2 将原始图 像划分为多个区域；S3 求每个区域的图像亮度平均值，获得亮度矢量； S4 设计 B-P 神经网络，将亮度矢量作为神经网络的输入，对照明场景 进行判断；S5 根据神经网络的判断结果，计算图像的理想亮度；S6 将 原始图像的实际亮度与理想亮度的偏差作为 PID 算法的初始输入，利 用 PID 算法获取理想亮度对应的理想可控量；S7 依据理想可控量，获 得曝光时间 t 和模拟

悬赏金额：95万元 发榜企业：百盛（广州）生物制品有限公司  需求领域：环医疗器械及设备及医学专用软件；临床医学-肿瘤 产业集群：生物医药与健康产业集群 技术关键词：人工智能；病理学；组织形态学

本发明公开了一种基于多尺度池化的卷积神经网络人脸识别方法。该方法利用多尺度池化的卷积神经网络来提取人脸图像的特征以实现人脸识别。在构建卷积神经网络的过程中，采用卷积和最大值采样交替的方法对特征进行深度提取，另外对每层卷积层采用了多尺度池化的策略和步骤，一并输入到全连接层，使其具有多尺度的、固定大小的特征列向量。本发明不需要对输入的人脸图像做截取或调整尺寸，不同尺寸的图像都能使用同一个网络进行训练和识别。基于多尺度池化的卷积神经网络不但解决了输入图像尺寸可以不固定的问题，使得网络能够提取多尺度的人脸特征，而且对网络性能带来极大的提升，将会促进多尺度池化的卷积神经网络在人脸识别中的广泛应用。

本发明设计了一种集成宽带小型化和差相位比较网络的单脉冲天线阵列，包括小型化宽带平面和差相位比较网络和平面八木阵列天线；小型化宽带平面和差相位比较网络由双面平行带线构成，包括第一级网络和第二级网络，第一级网络包括第一级环形耦合器，第二级网络包括两个第二级环形耦合器，耦合器环形部分设置有反相器，反相器上下两层之间通过金属化通孔形成电连接。 本发明增加了和差相位比较网络的带宽，并具有更小的结构尺寸，比一般的T型功分馈电网络的尺寸还小，同时不需要馈电网络到天线间的过渡结构；采用平面结构大大简化了整体构造，加工难度低，易于大规模生产，且易于同其它平面电路集成，尤其适合集成在雷达系统中，安装调试极为方便。

本发明属于集成电路技术领域，具体为一种面向手势识别的稀疏二值网络激活图像编解码硬件加速器。本发明的硬件加速器包括：激活图像编码单元，编码图像存储单元，编码图像解码单元。该加速器针对稀疏二值网络的激活图像中存在大量相同向量进行压缩，这些相同的向量是由于二值化的手势边缘作为输入所产生的，压缩激活图像可以有效地降低片上存储容量，降低数据搬运功耗，进而降低芯片功耗；该加速器能够对压缩后的激活图进行译码，在译码过程中跳过重复的计算，从而减少计算次数，提升计算速度，有效地提升硬件性能。本发明具有低功耗，低延时的特性，有效地降低硬件资源，提升硬件的能效比。

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1. 项目概述机械产品性能预测技术是在虚拟样机技术基础上，结合产品的特点和要求，在产品的设计阶段就对产品的性能进行预测。南京工业大学现有成熟的产品性能预测技术有：① 刚度，强度及承载能力预测；② 疲劳性能预测；③ 固有频率，模态及动态响应分析； ④ 撞击性能预测；⑤ 温度场，热应力场分析；⑥ 汽车整车性能分析；⑦ 汽车液压制动系统设计（各类盘式、鼓式制动器等）；⑧ 建模造型技术。2. 技术优势仿真计算精度达到物理样机测试数据的95%左右。通过对产品性能进行预测，可以大大减少样机及试验次数，缩短产品开发周期，减少开发成本。3. 技术水平：国内先进

项目团队在印刷制造领域有多年的研究基础，形成“基础研究-关键技术-应用突破”的全链条研究方式，构建了印刷电子低成本制造技术及应用集成模式，发展了系列先进防伪功能油墨、高性能导电油墨和活性储能功能油墨，并实现了其在光学防伪、智能服装以及智能包装等领域的应用推广。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 项目团队在印刷制造领域有多年的研究基础，形成“基础研究-关键技术-应用突破”的全链条研究方式，构建了印刷电子低成本制造技术及应用集成模式，发展了系列先进防伪功能油墨、高性能导电油墨和活性储能功能油墨，并实现了其在光学防伪、智能服装以及智能包装等领域的应用推广，成果达到国际领先水平。发表SCI论文80余篇，出版专著4部，授权专利23项（发明专利20项）。本成果的关键技术与创新点主要体现在四个方面： （1）基于上/下转换多模式光学功能油墨化策略，发展了新型长效功能防伪油墨，将传统的单一颜色印刷光学防伪图案升级为全彩色防伪图像，在国际上率先实现了特定波长防伪和机密印刷图文信息隐藏与编码。实现了一系列包括近红外激发的多色可见上转换发光防伪功能油墨、紫外光激发多色下转换发光防伪油墨以及兼具上/下转换发光特性的防伪功能油墨的配制，能够满足多种印刷方式（丝网印刷、喷墨印刷以及R2R印刷），在多种包装基底材料上（PET、纸张、织物等）具有良好的印刷效果和防伪应用。 （2）创新的采用同时从电极结构内部和功能油墨外部优化的双重策略，利用大面积丝网印刷技术实现了柔性超级电容器的全印刷工艺制备，率先揭示了印刷工艺对器件性能影响的关键决定机制和内在工作机理。实现了多种高性能储能材料，如金属氧化物，导电聚合物，MOF类功能材料及其复合材料的制备与油墨化处理，所制备的印刷柔性超级电容器的比电容可达到16.8 mF cm-2（0.1 mA cm-2），同时具有长的循环稳定性（＞5000次），优异的能量密度和功率密度（0.5 mW cm-2）。本项目提出的印刷电子技术代表了超级电容器制造业的一种范式转变，它为柔性超级电容器提供了一系列简单、低成本、省时、多功能和环保的制造技术，在未来电子产品中具有巨大的应用潜力。 （3）发展了系列功能传感油墨，实现了高度灵敏和循环稳定的柔性传感器的全印刷制造，揭示了功能导电油墨组分与配比对传感性能的影响规律以及印刷柔性传感器的传感机理，系统评估了印刷柔性传感器的传感性能，所制备的印刷传感器的应力传感范围可达到155%，最大灵敏度为6.3×104，最快响应速度可达到18 ms，循环稳定性＞1000次，并且成功应用于运动、健康监测和智能包装中。 （4）完善了全印刷制造相关理论，解决了印刷制造薄膜类电子器件结构精度低共性问题，利用多种印刷技术实现了高性能柔性/可拉伸电极和柔性加热器件的图案化制造，研究并揭示了其运行工作机理，实现了部分印刷电子器件的集成与成果转化。