本发明公开了一种光刻掩模优化设计方法，该方法首先依据表征掩模的网格格点尺寸大小对掩模进行分级，在粗网格上快速求解掩模，然后对在粗网格上求解得到的掩模进行插值传播到下一级较细网格上进行细化校正，最终实现了掩模的快速优化。

本发明公开了一种适用于云游戏场景的带宽优化方法及系统， 系统包括位于服务器端的指令代理模块、状态管理模块、模型优化模 块和网络传输模块，指令代理模块截取游戏进程中调用的指令及数据； 状态管理模块处理所述指令和数据，若指令为设备相关指令，则对客 户端设备进行状态查询和设置；若指令为模型相关指令，则将指令和 数据放到对应模型的数据结构中，并在模型渲染之前，通过模型优化 模块简化模型；模型优化模块从所述指令和数据中识别场景

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%

一、项目分类 显著效益成果转化 二、成果简介 主要针对密码算法的FPGA实现和加速优化。其特征在于，系统通过软硬件协同实现不同认证机制，系统包括硬件认证模块和软件功能模块。利用FPGA的可编程逻辑电路部分实现认证机制算法的硬件加速。 集成电路中差分对管的失调电压或者带隙电压会随着温度和电源电压的变化而产生漂移，从而恶化前台校正的结果。经过理论分析、模拟仿真和实际电路测试，我们发现这种由温度和电源电压变化而引起的失调漂移呈现一定的线性特征，可以用线性内插或者反馈的方式对失调漂移进行校正，从而无需传统的后台校正电路，具有校正电路简单、对比较器正常工作无干扰、精度高等优点。

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。

1.成果原理：通过图像增强算法优化恶劣天气下导盲犬视野，结合Transformer模型实现环境多模态语音描述，并通过手机平台实现远程监控与交互。 2.创新点：恶劣天气适应性（突破传统导盲设备在雾霾、雨雪等极端场景的视觉限制）；多模态交互(支持语音合成、家人音色定制及实时场景描述，兼顾安全性与情感需求)；轻量化设计(项圈重量适配犬只行动，避免传统穿戴设备的负担)。 3.应用场景：视障人士日常出行、导盲犬训练基地、公共复杂环境。 4.应用案例：与吉林外国语大学、科大讯飞联合开展技术验证，完成实验室原型测试。 5.成果获奖： 2023年“互联网+”大学生创新创业大赛吉林省铜奖 2024年“挑战杯”吉林省大学生创业计划竞赛银奖 6.成果评价：丰富了国内导盲生物辅助设备研究内容，获吉林省大学生创新创业大赛重点支持，技术专利布局中，市场潜力预估超800万视障人群需求，助力东北地区智能装备产业升级与民生福祉提升。