本发明涉及一种用于锂离子电池、超级电容器的高能量密度的碳纳米球/NiCo2O4 复合材料及其制备 方法与应用，所述的碳纳米球/NiCo2O4 复合材料是粒径为 100-300nm 的核壳结构纳米微球，其内层是粒 径为 50-200nm 的碳纳米球，外层是厚度为 20～100nm 的 NiCo2O4 包覆层。其制备方法为：先将粒径为 50-200nm 的碳纳米球与油酸钠混合后超声分散均匀；然后加入弱碱、Co2+和 Ni2+，混合均匀后水热处 理得

我国拥有幅员辽阔的内陆水域，如何安全、高效的完成特定水域的巡逻和水 文信息监测工作一直是我国水文水利建设的重要组成部分。 水面无人船是一种无人操作的水面舰船平台，配备先进的控制系统、传感器 系统、通信系统和武器系统，可以最大程度上填补水域测量领域载人船无法到达或不易到达的危险、浅滩、近岸等空白区域，真正做到高精度、自动化、高效益，可广泛应用于常规测绘、水利水文、航道、环保和灾害应急等行业及其他相关部门。 本项目的产品，是在“制造强国”国家战略指导下，符合国家和地方政府政策重点鼓励发展的高技术、智能装备、高附加值项目，符合国家经济结构和产业结构调整的相关政策和导向。本研发团队联合上海交通大学和上海市船舶自动化工程研究中心，共发表 SCI 论文 200 篇以上，拥有授权发明专利 40 项。

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

北京师范大学生物多样性大数据存储系统采购项目 招标项目的潜在投标人应在线上邮箱报名获取招标文件，并于2022年06月22日 09点00分（北京时间）前递交投标文件。

成果介绍本发明公开了一种基于道路路段中心线长度及道路面积评估城市中心区道路利用效率的方法，具体步骤为：首先获取城市各中心区矢量地形图资料，并在现状实测的基础上对其进行校核及调整；然后通过AUTOCAD软件计算，获取各指标数据；将获得的数据输入评估模型，得到城市中心区道路利用效率指数，在此基础上，以AUTOCAD软件为工作平台，通过不断的调整?评价?提升中心区道路利用效率。本发明以精确、宜度量的数据为基础，通过直接的可视化方式进行调整，提升城市中心区道路利用效率。技术创新点及参数针对现有技术中存在的不足，本发明针对城市中心区道路过于宽敞或窄小的现状问题，认为城市中心区这一特定地域范围内的道路利用效率，应更多的考虑其为周边用地开发所带来的影响，以提高其运行的效益，增加中心区优势区位可经营用地面积，进而增加中心区经济效益，并能形成良好的城市中心区的土地利用效率的评估—反馈方法。市场前景本发明提供的一种基于道路路段中心线长度及道路面积评估城市中心区道路利用效率的方法，一方面针对土地价值最高的城市中心区，提出道路利用效率的评估及提升方法，更具现实意义及使用价值；另一方面简化了道路利用效率评估指标体系，构筑了较为简捷直观的模型，数据更易获得，也更为准确，且数据客观性较强，并能直接用于指导中心区道路的调整优化。

本项目在国家973计划项目等课题资助下，围绕针刺胃肠调节效应及其中枢机制，以功能性消化不良（Functional Dyspepsia，FD）为研究对象，在客观评价针刺治疗FD临床疗效的基础上，采用多模态神经影像技术探讨针刺治疗FD的中枢机制；并从针刺得气、穴位配伍、机体状态和针刺疗程四个方面探讨针刺效应的影响因素及中枢机制，以期为证实针刺治疗FD的有效性和胃经穴位胃肠调节效应的相对特异性，客观阐释针刺治疗FD的科学内涵提供高质量的研究证据，为指导针灸临床选穴治疗，提高临床疗效提供参考。 经过12年的研究，项目取得了如下创新性成果：①通过多中心、大样本的随机对照试验证实了针刺治疗FD的有效性，明确了其治疗优势，肯定了经穴效应特异性的客观存在；②在采用多模态神经影像学研究明确FD患者的中枢病理变化特征的基础上，从多个层次阐释了针刺治疗FD的中枢机制；③从针刺得气、穴位配伍、针刺疗程、机体状态等角度发现了针刺治疗FD中枢整合的靶向性、网络性和动态性特征。 项目的实施取得了显著的社会效益。项目共发表研究论文52篇，其中SCI 收录论文34篇，总引用次数540次，国际针灸和胃肠领域研究同行在《BMJ》、《Nature Reviews Gastroenterology & Hepatology》、《Brain》等期刊上对项目研究给予了正面的评价，扩大了中国针灸研究的国际影响。项目的研究成果对于提高针灸临床疗效，提升针灸机理研究水平，推动针刺神经影像交叉学科的形成，开阔学生视野、促进教学相长均具有积极的作用。项目培养了一支高水平创新团队，成为了国际上针刺胃肠调节效应神经影像研究领域最重要的研究力量。

本发明公开了一种基于多重漏磁检测信号特征值的缺陷评价方 法，包括以下步骤:1)将样件磁化，用探头分别在样件的盲孔和所有 矩形槽上方进行扫查，得到信号曲线计算获得各个 MFL 信号特征值; 2)在数据处理装置中得到 MFL 信号特征值分别与偏离值、提离值的线性方程;3)在数据处理装置中得到 MFL 信号特征值与矩形槽上同一方 向尺寸的线性方程;4)用探头对待测铁磁件进行检测，扫查得到 MFL漏磁信号特征值，根据步骤&nbs

本发明公开了一种用电阻率进行膨胀土膨胀性能现场评价的方法，属于岩土力学与工程技术领域。首先，现场采用电阻率静力触探技术测试目标膨胀土地区的电阻率值；然后，通过现场取样测出目标膨胀土地区的含水率值和密度值，并依此计算出土体的孔隙率和饱和度；最后根据电阻率自由膨胀率预测公式，计算目标膨胀土地区的自由膨胀率，并按照ＧＢＪ１１２?８７膨胀土地区建筑技术规范，确定膨胀岩土的等级。本方法简便实用，操作容易，快速准确，特别适用于工程现场，对于工程设计和施工具有十分重要的意义。

本发明公开了一种基于车辆视频识别的混合式主线收费站交通冲突评价方法，包括如下步骤： 1、在收费站的收费广场布置摄像头，采集车辆在收费广场的行驶视频； 2、对采集到的车辆行驶视频进行车辆识别和跟踪，获取每一帧图像中车辆的位置坐标； 3、利用车辆的M帧图像数据，计算车辆在每一帧图像中的速度和减速度指标如果发生跟驰冲突，计算车辆跟驰模型的时间指标TTCk；如果发生变道冲突，计算车辆转向模型时间指标Tpet； 4、将TTCk和Tpet进行同级化处理，统一为交通冲突评价指标STC，根据STC的值判断交通冲突的严重程度。 该方法可以对收费站交通冲突的严重程度进行量化，对收费站道路安全性评价、管理运营、道路引流措施等决策有重要的应用价值。