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一种利用行波固有频率和原子分解能量熵的故障选相法
本发明涉及一种输电线路故障选相方法，尤其是涉及利用行波固有频率和原子分解能量熵的故障选 相法。本发明利用原子分解算法处理三相电流，根据迭代产生的原子确定电流信号中的主导频率成分的 频率值和能量熵值信息，结合三相电流的主导成分频率值与能量熵值特征，对多相故障与多相接地故障 情况下的故障类型进行判别;针对单相故障，则根据不同基准相下解耦得到β模量来寻找故障相。该方 法准确有效，能快速辨别所发生的故障类型。
武汉大学
2021-04-13
一种检测内核模块在原子上下文中休眠错误的方法
1.痛点问题
原子上下文休眠是操作系统中一类非常危险并且难以发现的缺陷，可以导致偶发的系统死锁和崩溃。实践证明，现有的主流开源操作系统存在不少该类缺陷，会引起实际的安全问题。随着系统软件自主化和物联网技术的发展，越来越多的国产操作系统诞生并被广泛使用，而这些国产操作系统中也会存在原子上下文休眠的缺陷，严重影响系统可靠性和安全性。由于操作系统具有代码量大、逻辑复杂和并发程度高等特点，对其进行代码分析和缺陷检测是比较困难的。
2.解决方案
本技术提出了一种检测原子上下文休眠缺陷的方法，包含了两个创新点：
1)自适应流敏感分析算法，能够较为准确高效地找出在原子上下文中被调用的函数；
2)函数调用图的检查算法，能够较为准确地判断函数是否可以休眠。
本技术还综合采用了流敏感分析、过程间分析、基于约束求解的路径检查和别名分析等，能够有效降低误报和漏报，并提升分析效率。
本技术的工作流程是自动的，不需要开发者和测试者手动分析和修改被测操作系统的源代码。因此，本发明可以应用于原子上下文休眠缺陷的检测，提高操作系统的安全性和可靠性。
合作需求
寻求对系统软件缺陷检测有需求的科技企业和科研单位，开展成果落地转化，以及探索服务模式。
清华大学
2022-05-20
中国科大在基于里德堡原子的多频率微波无线传感方面取得重要进展
有效地解码了一个含噪声QR码的FDM相移键控信号，准确率高达99.32%,研究成果表明，基于深度学习增强的里德堡微波接收器可允许一次直接解码20路频分复用(FDM)信号，不需要多个带通滤波器和其他复杂电路。
中国科学技术大学
2022-06-02
数字技术对大学生在线学习效果的影响
本研究使用疫情期间对334所高校在线教育的调查数据,将数字技术分为技术环境、技术知识和技术技能三类,采用多元排序Logit模型检验数字技术对大学生在线学习效果的影响。实证分析发现:(1)三类在线学习的教学技术均显著促进学生有效学习;(2)技术环境、技术知识和技术技能三者具有显著的依存关系;(3)大学生在线学习的技术支持存在"数字鸿沟"和"数字代沟"问题,而"数字学沟"问题并不明显;(4)在线教学互动中存在数字"反哺"行为,即在线教学情境下的学生对教师、高技术对低技术学生群体存在带动作用。最后,本文提出要实现"三个转变",即提升学生在线学习数字化生存素养、加强对弱势院校学生在线学习保障,以及促进师生和生生在线教学互动互助。
西南财经大学
2021-02-01
一种行人重识别的度量学习方法和系统
本发明公开了一种行人重识别的度量学习方法和系统，其中方法的实现包括：收集两个摄像头下行人目标的特征向量，建立正样本对特征向量集合和负样本对特征向量集合，计算正、负样本对特征向量的距离，对正样本对特征向量进行单阈值约束，对负样本对特征向量采用双阈值进行约束，在正、负样本对特征向量的距离约束条件下建立基于度量矩阵的损失函数，以损失函数值最小为目标迭代更新度量矩阵，这种方法可以有效的减轻图像背景、噪声等无关变量对矩阵
华中科技大学
2021-04-14
一种基于深度学习的多目标抓取方法及系统
本发明公开一种基于深度学习的多目标抓取方法及系统，属于计算机视觉与机器人控制技术领域，方法包括获取待抓取目标的图像以及深度信息，基于目标抓取检测模型得到抓取点的坐标，输入机械臂生成抓取指令抓取至少一个目标；其中，通过相机标定算法建立映射模型，改进YOLOv5网络和GRCNN网络构建目标检测模型和抓取点预测模型；目标抓取检测模型的数据处理方法包括将待抓取目标的图像以及深度信息，输入目标检测模型检测目标和抓取点预测模型确定抓取点，得到图像采集设备坐标系下的抓取点坐标，并基于映射模型转换为机械臂坐标系下的抓取点坐标。本发明解决了现有技术中存在的目标识别精度不足、抓取点计算不准确以及缺乏实时性的问题。
南京工程学院
2021-01-12
基于迭代学习的多机械臂变批次协同阻抗控制方法
本发明公开了基于迭代学习的多机械臂变批次协同阻抗控制方法，包括以下步骤：步骤1，构建多机械臂动力学模型，并根据机械臂的性质和假设将多机械臂变批次协同阻抗控制问题描述为期望轨迹、期望相对配置和交互力之间的动态关系，得到目标阻抗模型；步骤2，基于所述目标阻抗模型得到多机械臂变批次协同阻抗控制目标；步骤3，针对所述阻抗控制目标设计分布式的迭代学习阻抗控制律，使每个机械臂仅通过邻域的阻抗信息来获得期望的阻抗。本发明使得每个机械臂能够通过与邻居的交互来调整阻抗参数，从而在不确定的动态环境中实现更好的协作和性能提升。
南京工业大学
2021-01-12
ST STM32F103 CORTEX-M3 ARM学习板
上海皮赛电子有限公司
上海皮赛电子有限公司
2021-02-01
ST STM32F407 CORTEX-M4 ARM学习板
2020年8月25日上午，由上海皮赛电子有限公司研发、设计与生产的“学而精”系列ST STM32F407 CORTEX-M4 ARM 实验箱在中国科学技术大学通过了《嵌入式与微机原理》课程组的验收，标志着该门课程的教学与实验的内容成功地从X86架构转向了ARM架构，以适应市场的变化与人才培养的需求。
ST STM32F407 CORTEX-M4 ARM实验箱是由上海皮赛电子有限公司自主研发、设计与生产的，基于ST公司CORTEX-M4 ARM内核的处理器STM32F407ZGT6，配合独立按键、矩阵键盘、拨码开关、红外线遥控器等输入设备，和数码管、LED发光二极管、128*64 LCD液晶屏等显示设备，I2C/SPI/SD卡存储设备，DS18B20数字温度采集/ADC&DAC模拟信号采集/光强信号采集等传感设备、MIC/LINEIN/LINEOUT音频接口，RS232/RS422/USB/CAN通信接口等，使得学生们可以在该实验箱上完整地进行《嵌入式与微机原理》课程所需的所有实验。
中科大嵌入式与微机原理实验室
ST STM32F407 CORTEX-M4 ARM 实验箱运抵现场
我司技术工程师李工在给实验室管理老师们进行设备的现场演示与培训
GPS&北斗EMOD扩展模块定位功能现场演示
验收过程中，我司技术工程师为验收组做了详细的操作演示与技术讲解，获得了一致好评。验收组全体成员对“学而精”系列ST STM32F407 CORTEX-M4 ARM 实验箱从硬件功能设计、防静电处理、USB端口取电、板载J-Link8下载器以及箱体上、下盖结构设计等各方面均给予了高度的评价，希望今后继续与上海皮赛电子有限公司合作，为在中国科学技术大学打造高度集成化、现代化和新颖化的实验室而努力！
中科大何力老师、梁晓雯老师、杨晓宇老师与我司朱哲勇经理合影
上海皮赛电子有限公司
2021-02-01
XILINX 3S500E SPARTAN-3E FPGA学习板
上海皮赛电子有限公司生成XILINX 3S500E SPARTAN-3E FPGA学习板。
上海皮赛电子有限公司
2021-02-01