本发明提出了一种基于时间-能耗重要性比重的并行任务调度算 法，在满足时间和能耗的双重限制下，实现异构并行系统下任务所用 时间和能耗的权衡优化。本发明考虑到实际情况中任务受各种因素的 影响，执行时间不是固定且确定的，而是近似于正态分布，因此在确 定任务调度顺序时，不采用以往技术中使用执行时间平均值的方法， 而是将执行时间的平均值和方差同时考虑进来使用近似权重。在任务 分配阶段，同时考虑时间和能耗这两个性能指标，并能根据

以人性化自助服务为设计理念，面向高校师生提供7X24小时服务，以在线业务系统为支撑具有多种登录认证机制、自助信息查询、自助打印成绩单及证明文件、校园卡或微信自助缴费、微信验证信息真伪、短信智能预警、终端远程管理、参数动态设置等功能，可实现多校区、多部门自助服务一体化管理，推动学校治理理念转变，使学校更多地从"管理"师生向”服务"师生转变，改善工作作风和治理方法，提高学校管理效益和社会效益。 ■线下智能服务终端自助打印输出能力一赋能一取材料场景 ●应用一：成绩单/证明文件材料自助打印 自助打印终端集查询、缴费、打印功能于一体，提供“一站式”服务，可为高校师生提供成绩单、在读证明、学籍证明等各种证明文件的“7*24小时不打烊”自助打印，不受时间、空间限制，提升学校校务管理行政效能。 ●应用二：固定资产标签自助打印 系统对接学校现有资产管理系统，为师生提供稳定、可靠、便捷、7*24小时的固定(无形)资产和低值耐用品等资产的入账单、资产标、申请单、签自助打印服务;资产标签含有唯一二维码，可以通过扫码查看设备基本信息，方便入库。 ●应用三：证件一体化自助办理 系统对接人事系统，实现按照学校、学院(系)、专业、学生等(公司、部门、个人)配置证件卡模板;模板能够实现卡面的不同以及字段位置的不同，卡面上字段能够从系统直接带出，师生(员工)直接能够在自助服务终端免费(付款)打印证件卡。 ■线下智能服务终端自助打印输出能力一赋能一交材料场景 ●应用一：智慧财务报账 智慧财务报账终端告别手动报账的繁琐与不便，开启“人机协作，智慧报账”的全新报账模式。实现智能设备与业务系统深度融合，改变传统报账交单方式，克服时间和空间上的局限性，向广大师生提供全方位、全天候的财务服务，方便快捷，实现报账管理的信息化、智能化。 ●应用二：学生证自助补办 学生证自助补办终端为提供便捷、高效的补办服务。通过身份验证、费用支付、学生证打印、学生证回收盖章、学生证领取等功能，学生可快速完成补办申请。操作简单、安全可靠，支持24小时使用，适用于学生证遗失、损坏或信息变更等场景，极大提升了补办效率，节省排队时间。 ■线下智能服务终端自助打印输出能力一赋能一强身份认证场景 学籍电子注册身份验证基于图像或视频输入进行检测，与注册库比对，实现1:N的人脸比对，或与证件比对，实现1:1的人脸比对。适用于人脸登录、VIP人脸识别、人脸通关等无需刷卡验证的场景。 ■线下智能服务终端自助打印输出能力一赋能一咨询问答场景 学校管理员可通过“问答知识库FAQ管理”，整理录入师生办事过程遇到的常见问题，师生可直接在自助服务终端上通过语音进行咨询问答的服务;师生在操作过程中，系统自动通过语音方式提醒用户操作每一个步骤，完成操作后，可通过语音方式提醒学生注销退出系统、取卡等事项。  

本发明公开了一种基于改进差分进化(IDE)算法的电力系统无功优化方法。包括以下步骤：建立电力系统无功优化模型；输入电网参数，形成初始种群，计算种群所有个体的适应度；对种群个体按适应度从大到小排序，设定前Ns个个体为优良群体；以优良群体为基向量，引导群体变异操作；提取优良群体信息，以此确定个体各维变量的交叉概率，指导种群的交叉操作，生成试验向量；比较试验向量与目标个体的适应度，优者成为下一代个体，从而生出新一代群体。本发明的方法收敛速度快、计算精度高、稳定性好、能有效地求解电力系统无功优化问题，可用于电力系统提高电力系统输电效率、降低网络损耗配置实时性运行控制中。

技术原理： 智能可视化优化技术综合应用智能建模与优化算法、可视化方法和计算机信息技术，将多维空间的数据降维映射在二维平面上，并生产目标函数的等值线，据此，可从二维平面上直观看到整个数据空间的超几何特性，并看出最优点和最优区域。 智能可视化优化技术是一种全新的基于数据驱动的优化技术，它具有其它技术不可比拟的独特优势。（智能可视化优化软件IVOS，中国软件著作权No.2011SR013087）。  功能与特性： （1）单目标和多目标优化： 对单目标优化问题，可确定出平稳的优化区域或最优点； 对于多目标的优化问题，可以确定出兼顾多个目标的满意区域； 对有指标控制（或约束）的优化问题，可确定出满足控制指标的优化区域。 （2）确定优化方向： 当最优点不在数据集空间时，可从映射平面上直观看出最优方向，并确定出沿此方向上推进时哪些变量在起主要作用。 （3）利用优化区域调整优化点：当某些优化参数对优化目标有重要影响，但它们的值又不可控时，可通过调节其它可控参数，使优化点在优化区域内移动到另一点。这种特性对于原料性质时常变化的反应过程的优化非常有用。 （4）特别适用于复杂反应单元（如催化裂化、加氢裂化、焦化、加氢精制、乙烯裂解、以及其它装置的反应单元）的反应产物的分布优化。 该技术是武汉理工大学鄢烈祥教授创立，研究团队近10多年来的研发成果。凝结了国家863计划课题、国家自然科学基金项目、科技部项目、湖北省自然科学基金项目、企业合作项目的研究成果，以及多位博士和硕士研究生的学术论文研究成果。

与传统图片级分类标注方法相比，Visionome技术可多产生12倍标签，而这些标签训练出来的算法显示了更好的诊断性能。基于此技术，团队训练出可准确识别多种眼前段病变的裂隙灯图像智能评估系统，可应用于大规模筛查、综合分诊、专家级评估、多路径诊疗建议等多个临床场景。不仅在回顾性数据集中表现出眼科专家级别的诊断水平，在前瞻性数据集中也表现出色。使用者通过在Visionome诊断系统中上传眼前段图像，即能一次获得多个部位的全方位诊断，与传统的人工智能算法相比，Visionome系统可生成更加全面、精细、具体的报告，真正让医学人工智能应用揭开神秘的面纱，成为一个接地气的“医生”。

成果简介转炉钢水冶炼过程中会产生大量含氧化铁粉尘的高温烟气， 其主要成分为一氧化碳， 是一种热值较高的工业燃料， 如不进行有效回收处理和控制排放， 不仅污染大气环境， 还会造成能源浪费。 转炉煤气回收是把转炉生产过程中的副产品CO 进行回收再利用的生产工艺， 它将高温烟气通过汽化烟道进行冷却、 净化处理后， 得到可回收的转炉煤气， 其经济价值和社会效益不言而喻。目前国内炼钢企业的转炉煤气回收系统由于部分技术装备及控制方法比较落后， 煤气回收和烟气减排效果差。 本项目采用滑

【可信·智能·签章一体化平台】集线上:可信应用服务（可信电子凭证/电子证照应用、在线签署应用、电子签章集成应用、可信身份核验）、线下：智能服务系统、支撑：电子签章系统、一体化智能管理为一体，赋能高校师生办事服务线上线下一体化应用。 平台聚焦高校师生办事服务高频事项，推动校务服务“高效办成一件事”，通过“线上+线下”融合升级，推进线下办事“只进一门”，线上办事“一网通办”，让数据多跑路、师生少跑腿成为常态。实现校务服务方式多元化、办事流程最优化、办事材料最简化、办事成本最小化，最大限度提升师生办事满意度、获得感。 ◆赋能全校师生办事基于“统一数据、统一样式、统一印章、统一验证”的“线上/线下、电子版/纸质版、校外/校内”办理需求。 ◆实现高校“多校区、多部门、多场景、多种类”的师生办事一体化智能运维管理。 ◆实现高校“一次建设，全校通用”，打造线上/线下“一体化、智能化、统一化、集成化”的师生办事智联网。 一、平台架构 融合“线上可信应用+线下智能自助+底层电子签章"为一体 打造高校多场景用章、多维度管章、多模式验章的服务体系 实现高校业务全场景签章应用 二、平台核心能力

本发明公开了一种基于改进麻雀优化算法的光伏电池模型参数辨识方法，具体步骤如下：1)获取光伏电池的实测电流和实测电压；2)建立光伏电池模型，并将模型估计输出与实际输出的均方根误差作为目标函数；3)将levy飞行和螺旋搜索机制融入到标准的麻雀优化算法中，形成改进的麻雀优化算法；4)使用改进的麻雀优化算法最小化目标函数，对光伏电池模型的未知参数进行辨识，获取最佳参数并建立数学模型；5)基于获取的最佳参数及模型进行外电路i‑v特性预测；本发明具有快速收敛、能够有效避免陷入局部最优解以及较高搜索精度的特点，能够显著提高对光伏电池模型参数辨识的准确性。

针对目前智能服务系统在服务过程中存在的人机交互语 义理解不够深入、服务适配实时性差、以及智能化优化不足 等问题，利用深度学习、强化学习、知识图谱等技术手段， 重点研究：1）高效低成本的服务数据获取方法，为各类基 于机器学习的服务模型提供高质量训练数据；2）面向服务 过程的深度语义理解，包括服务意图识别、服务过程抽取、 事件检测等；3）面向复杂服务需求的服务任务智能调度， 结合具体服务场景展开基于多目标多约束的智能优化。

科研领域及方向        热能与动力工程 / 先进控制策略在热工过程自动控制方面的应用研究项目概况    本项目主要针对众多热电联产机组在实施自动控制时所存在的问题，采用先进的智能优化控制理论，研究能较好地解决热、电负荷优化控制问题的先进控制系统，具体包括：热电联产机组热电负荷协调优化控制；锅炉母管蒸汽压力的优化控制；机组主汽温度的优化控制等。主要特点 传统控制和现代控制在提高热工对象的控制品质上已作了大量的努力，但对于一些复杂对象的控制效果仍欠佳。本项目对人工免疫系统这一新的智能理论进行了研究，并与传统的PID控制、模糊控制、预测控制等方法相结合，将新的思想与传统及成熟的控制理论有机结合，应用于解决实际复杂热工过程的优化控制，以期取得良好控制效果。技术指标     着眼于热电厂母管制机组实现热、电负荷整体优化控制需要解决的的一些关键问题，针对现有控制系统的不足，研究更为有效的基于免疫算法、多Agent技术和预测控制方法等的智能优化控制系统。市场前景本项目研究成果对改善中小电厂锅炉燃烧自动控制的现状，提高其锅炉自动投入率和经济效益，以及节约能源都具有重要意义。此外，还将有力地促进人工免疫技术的发展及其在热工过程控制中的应用，并为类似分布式复杂系统的控制提供借鉴。