目前国内由于电费、废钢昂贵，电炉一般需要添加铁水才能保证其经济性，添加铁水量受到铁水供应的影响，较难保证铁水兑入比例的稳定性。采用全废钢冶炼时，各个钢厂都有固定的供氧、供电、造渣制度，冶炼节奏稳定。但添加铁水，尤其是铁水兑入比例不稳定，导致冶炼工艺不容易掌握，电炉炉长对工艺的理解不够，全凭经验操作，冶炼指标受到极大影响。主要体现在：冶炼周期长、电耗高，石灰、氧气、天然气等辅料消耗高。以某厂 110t 超高功率电炉为例：在工艺优化前，电炉兑入铁水比例在 40%

为提升石油资源高效利用的科技水平，从分子炼油出发，变“馏分管理的宜烯则烯、宜芳则芳、宜油则油”为基于“分子管理的宜烯则烯、宜芳则芳、宜油则油”的石脑油资源优化利用研究，以分子管理为策略，通过将石脑油中的正、异构烃分离，富含正构烷烃的脱附油作为乙烯裂解原料，富含非正构烃的吸余油作为催化重整原料或高辛烷值清洁汽油调和组分，乙烯收率和芳烃收率均可提高约十个百分点，汽油辛烷值可提高十五个单位左右，可以在宜烯则烯、宜芳则芳、宜油则油基础上进一步集成优化炼厂的石脑油资源，实现对石脑油资源的分子尺度管理。

在离心风机的许多应用场合都会遇到叶轮积灰问题，比如在水泥、炼钢以及化工等行业。叶轮积灰粘附容易破坏叶轮的动平衡，引起风机的剧烈振动，甚至损坏轴承，给用户造成较大的损失。由于叶轮积灰粘附的原因，使得风机需要更换叶轮甚至更换整机的例子也不在少数，如某公司生产的风机，叶轮粉尘粘附非常严重，风机运行3小时左右就会出现剧烈的振动，停机清洁粘附的粉尘后，再次运行3小时左右又会出现剧烈的振动，严重影响了用户的正常生产。最后只好更换了风机，才勉强解决了叶轮的粘附问题，但是大幅降低了风机的效率。 我们设计开发的离心风机叶轮，采用遗传算法结合神经网络预测模型和聚类分析等先进的现代优化算法，可高效快速地在大范围的离心叶轮参数范围内寻优，迅速设计出具有良好防积灰效果的离心风机叶轮，为企业的高效长期安全运行提供技术支撑。

1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

申请人自2002年8月开始在医学低剂量CT图像成像、处理等方向开展学习和研究工作，从理论探索和应用拓展两个方面同时开展科学研究，先后提出了“基于区别性稀疏表示的低剂量CT成像”，“基于大尺度平均的低剂量CT图像后处理”，“基于深度学习的低剂量CT成像”等一系列创新算法，其中“基于区别性稀疏表示的低剂量CT成像”算法已通过专利形式转让到国内龙头大型医疗设备商上海联影医疗设备有限公司，目前已经在其即将推出的最新的U780 CT机上得到了应用。

本发明公开了一种面向超光谱数据库的小波去噪算法，属于超光谱数据的处理方法，用于对带有噪 声的超光谱曲线进行降噪。本发明顺序包括小波降噪参数选择、小波降噪。本发明在小波降噪参数学习 过程中充分考虑了超光谱数据库中各种物质超光谱曲线的特性，快速的选择适合超光谱数据库绝大多数 光谱曲线的小波降噪参数，然后使用选择得到的参数对测量到的超光谱曲线进行降噪。该方法能快速的 针对各种不同应用场景的超光谱数据库选择与之适应小波降噪参数，提高了降噪的效果，提高光谱匹配 的准确率。

本发明公开了一种基于分裂算法的湖泊三维水动力-水温-水质模拟预测方法。构建湖泊三维水动力-水温-水质模型，将湖泊离散成若干网格单元，并对网格采用 Arakawa-C 模式布置变量，基于分裂算法将湖泊三维水动力-水温-水质模型中各算子按照其物理波动过程的波频快慢特性进行分类，对低频慢过程算子采用显式处理，对高频快过程算子采用隐式处理，运用分裂算法分步离散求解模型，得到湖泊水域内不同位置和时间的三维流场、水温和水质指标浓度。本发明提出的基于分裂算法的湖泊三维水动力-水温-水质模拟预测方法能较准确地反映湖

本发明公开了一种基于光谱拟合与差分算法的光纤传感动态信 号解调方法，包括：扫描得到光谱纹波；对光谱纹波进行拟合获得静 态光谱；将光谱纹波与静态光谱进行差分处理获得差值信号；对光谱 纹波的极值点进行拟合获得上下边缘包络曲线；对上下边缘包络曲线 进行差分处理获得光谱变化函数，将差值信号与光谱变化函数进行归 一化处理，获得去包络后差值信号，根据扫描速度和初始波长将波长 换算为时间，获得去包络后时域动态信号。本方法对纹波光谱及其拟 合曲线进行差分获得动态信号，可以消除诸如温度、湿度等环境干扰， 且恢复的动态

本发明公开了一种基于模糊 PI 算法的微电网并网逆变器的控制 方法。该方法包括：（1）采样当前电网电压、当前并网逆变器的输出 电流和当前滤波器的电容电流；（2）确定并网电流指令值；（3）调 整 PI 控制器的比例系数和积分系数；（4）通过修正后的 PI 控制器得 到滤波器的电容电流指令值；（5）通过 P 控制器得到并网逆变器的输出电压指令值；（6）产生控制信号控制并网逆变器开关管的通断，在 并网逆变器的功率输出端产生期望的输出电压；（7）重复（1）～（6）， 使并网逆变器的输出电流始终跟踪指令值。本