一种面部表情识别装置，包括架体，所述架体由框架和外壳组成，所述框架中间形成空腔，所述外壳为中空柱形体，内部形成通道，外壳一端与框架中的空腔连通，另一端为封闭端，通道内靠近所述封闭端安装第一电机，第一电机通过丝杆与第二电机末端连接，第一电机带动第二电机沿通道轴线方向运动，第二电机通过转轴与镜头模块连接，第二电机带动镜头模块转动，镜头模块上沿中心对称设置一对镜头。通过在外壳通道内设置第一电机、第二电机，实现了镜头模块在轴线方向上的移动和转动，从而从多角度对面部图像数据进行采集，使得采集到的数据更为精准，

01. 成果简介 随着移动计算、传感器网络和科学观测设备等新技术在经济社会各领域的广泛应用，特别是监控、遥感、定位等技术的崛起，人们获得了海量的时空数据。时空数据分布于连续空间，并且随着时间动态变化，具有十分复杂的模式规律。例如，卫星遥感数据和雷达回波数据是广泛应用于气象观测和军事侦察的时空数据，在连续的卫星扫描或雷达观测过程中，形成时间轴上的一系列遥感图像或回波影像，反映三维地理空间中某种观测物理量的变化规律。视频监控、医学影像、气象预报、环境监测等很多应用领域都涉及时空数据预测和识别任务，在问题求解过程中需要同时考察时间和空间两方面因素，存在时间上的非平稳性和空间上的高维相关性两大技术难题。 本成果创新大数据深度学习技术，从复杂、海量、高维、非平稳的时空数据中识别重要的时空模式，挖掘在时间和空间上的变化规律，并对未来的时空演变趋势进行预测，形成了时空数据预测和识别的深度学习技术（如图1所示）。具体包括：·        提出卷积结构与循环结构深度融合的统一建模方法，学习高维度、非线性时空特征表示，挖掘空间关联结构与时间动态信息；·        提出时空记忆单元和回忆机制，对时空非线性、非平稳性变化进行预测学习；·        提出时空数据的迁移学习技术，降低时空分布差异，实现知识的跨时空迁移。 该技术尤其擅长捕捉高维度、非平稳时空数据的非线性变化规律，例如多物体对象在空间和时间上的“产生、消亡、运动、形变“等复杂时空数据场景。与同类技术相比，运行时间短，预测和识别精度高，在国际上处于整体先进、部分领先的水平。  图1. 用于时空数据预测和识别的循环神经网络架构及其时空记忆单元图2. 本成果技术（时空数据预测与识别）在北京交通流量预测任务上的效果02. 应用前景 该技术成熟度高，部分成果已经以线上系统的形态成功应用于中国气象部门强对流天气预报业务中，与国内现有极端天气预报业务系统相比，该技术将雷达回波外推预报准确率平均提高了45%，其中高强度雷达回波外推预报准确率提高了353%，处于国际先进水平。气象灾害中70%以上是由雷暴大风、下击暴流等强对流天气导致，致死人数占自然灾害死亡人数的93%，因此该技术在避免人员伤亡、实现财产保全、减少农业损失方面产生显著的社会经济效益。同时，该技术还可广泛应用于时空数据的预测和识别场景，在关系国计民生的气象、环保、交通等领域可以发挥重要作用，应用前景广阔。例如，采用该技术可实现未来交通流量时空分布的精准预测（如图2）。该项成果还入选了2018年首届数字中国建设峰会，为杭州G20峰会、厦门金砖会晤、中国国际进口博览会等提供了精准预报支持，获得2018年教育部技术发明一等奖和2018年中国气象学会科技进步奖一等奖。03. 知识产权 本项成果已获得发明专利授权6项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究大数据管理与分析技术，包括分布式数据存储与查询、深度学习与迁移学习、业务过程挖掘、数据质量治理等方向。团队负责人为王建民教授、软件学院院长，机器学习小组组长为龙明盛副教授。团队在本领域发表国际学术论文100余篇，申请专利100余项，授权专利60余项。相关成果获2018年教育部技术发明一等奖、2018年中国气象学会科技进步一等奖、2014年国家科技进步二等奖、2013年中国电子学会科技进步一等奖、2012年教育部科技进步一等奖等奖励。05. 合作方式 技术许可 / 软件服务。

通过X-ray解析了kindlin家族中分布最广，最重要的分子kindlin2的单体和二聚体两种构象及kindlin结合β1- and β3-integrin的复合物结构，揭示了Kindlin2的结构跟Talin-FERM的线性结构截然不同，呈现紧密堆积的三叶草形态；复合物结构进一步表明kindlin是通过两个特异的结合位点识别integrin细胞内β-tail的远膜端，这对激活integrin及其信号传导有重要作用。值得关注的是，本项研究意外地发现kindlin2存在着构象变化，kindlin单体可以通过F2 domain-swapping形成同源二聚体，打破二聚体的形成会影响到kindlin介导的integrin的完全活化。 该项研究成果综合运用了结构生物学、生物化学及细胞生物学的方法，解决了相关领域长期存在的一个重要问题，系统地揭示了kindlin与integrin相互作用的结构基础，提出了kindlin在integrin活化过程中发挥作用的新的机理。同时，蛋白三维结构信息也帮助人们理解kindlin的突变在众多遗传疾病的机理，为今后相关疾病及癌症的治疗提供基础。该项研究标志着南科大在本研究领域处于国际前沿，获得相关领域研究者的高度重视。本文编辑，美国科学院院士、integrin研究领域的专家Richard Hynes特别邀请德国马普研究所Reinhard Fässler教授为本文撰写专题评论。实验室将继续在此基础上，进一步研究相关领域的重要问题。

在信息时代，机器视觉在实现智能社会方面发挥着重要作用。视觉特征提取是机器视觉的一项关键技术，该技术可以提取图像中具有鲜明特征的信息，诸如边缘、角点、圆以及图像形状等特征，这些特征是标定机器视觉系统模型参数和运用机器视觉技术进行实际应用的前提和基础。视觉特征提取技术广泛应用于自主移动智能机器人、无人驾驶和无人机等场景，这些应用场景对视觉特征提取算法的鲁棒性和帧率提出了巨大挑战。 具体来说，视觉特征提取算法包括SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征转换算法）、SURF（Speeded-Up Robust Features，加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF，快速特征点提取描述）、HOG（Histogram of Oriented Gradient，方向梯度直方图）、LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）等。在SURF、ORB、HOG、LBP这些经典的特征提取算法中，SURF的鲁棒性相对较高，但是过于依赖主方向的选取，使得其方向变化鲁棒性不足。SIFT算法可以从图像中提取具有不变性的鲁棒局部特征，对方向变化、光照变化、噪声、杂物场景及遮挡影响等方面的鲁棒性最强，满足无人驾驶技术的需求。SIFT算法的运算量大从而导致的系统帧率低、功耗高的问题可以通过设计具有高并行度的专用硬件加速器芯片来解决。

成果简介现代物流中货物传输登记的现代化具有非常重要的现实意义。 目前， 物流货物的登记主要依靠人工实现， 具有费时、 繁琐、 容易出错等缺点。 货物标签制作和识别系统的应用可以解决这些问题。 该系统可以实现货物信息的标签（自动化）制作、 货物识别信息的远距离传输、 货物信息的集中式管理、 货物信息的汉字化写入和识别， 降低对人员的要求， 以及提高货物传输的效率， 降低劳动强度以及信息登记的繁琐性等优点。成熟程度和所需建设条件本项目的产业化需结合具体需求进行定

本成果为获得省部（或学会）级三等以上奖励的重点纵向成果。

1．本外观设计产品的名称：带树叶识别 APP 界面的手机。2．本外观设计产品的用途：本外观设 计产品用于运行程序及通讯。3．本外观设计产品的设计要点：主视图和使用状态图 1-9 的用户界面内 动态展示的树叶识别的界面内容。4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片：主视图。 

产品详细介绍1.可识别非带电电缆和带电电缆；2.独创柔性卡钳，不受电缆线径和位置约束；3.按键简单，易操作。

成都信息工程大学是四川省和中国气象局共建、四川省重点发展的省属普通本科院校。学校创建于1951年，前身为中国人民解放军西南空军气象干部训练大队；1954年转为地方建制，更名为中央气象局成都气象干部学校；1956年，学校改制为中央气象局成都气象学校；1978年，学校升格为本科院校——成都气象学院；2000年，学校由中国气象局划转四川省，更名为成都信息工程学院；2001年，原隶属国家统计局的四川统计学校整体并入；2015年，学校更名为成都信息工程大学。学校是国家中西部基础能力建设工程高校、国家首批“卓越工程师教育培养计划”试点院校、四川省首批“一流学科建设”高校、四川省新增博士学位授予单位建设高校。 学校现有航空港、龙泉两个校区，占地面积2000余亩。学校拥有馆藏丰富的图书馆和设施齐备的现代化体育场馆，校园环境幽雅，景色宜人，是读书治学的理想场所。 学校致力于为国家培养具有健康心智体魄、良好人文素质、系统理论知识、扎实实践能力的高素质应用型高级专门人才，人才培养成效显著。现设有17个学院，55个本科专业，有20000余名全日制在校本科生和2000余名研究生，有6个国家级和省级教学团队、13名省级优秀教师和教学名师，有8个教育部“卓越工程师教育培养计划”试点专业和9个省级“卓越工程师教育培养计划”试点专业。近两届获得国家级教学成果二等奖2项、省级教学成果一等奖13项。学校借鉴国际CDIO工程教育理念，大力推进教育教学改革，是中国西部高校唯一的国际CDIO组织正式成员。 学校全面加强学科建设，学科特色与优势日益凸显。学校以信息学科和大气学科为重点，以学科交叉为特色，以工学、理学、管理学为主要学科门类，工、理、管、经、文、法、艺多学科协调融合发展。现有5个省级重点学科，11个硕士学位授权一级学科，6个硕士专业学位授权类别，形成了大气、信息、经济管理三大学科群。 学校面向世界科技前沿和国家重大需求开展科学研究，科研水平和服务社会能力持续攀升。现有博士后科研工作站1个、省部级重点实验室12个（含省工程技术研究中心、哲社重点研究基地、协同创新中心）、省高校重点实验室和人文社科重点研究基地11个。近五年学校承担了国家科技计划、国家自然科学基金、国家社会科学基金等国家级项目171项；获省部级及以上科研奖76项，其中国家科技进步二等奖5项。 学校大力加强师资队伍建设，师资力量不断壮大。现有专任教师1200余人，其中博士42０余人，高级职称5５0余人，有全国“百千万人才工程”、国家有突出贡献中青年专家、享受国务院政府特殊津贴专家、四川省学术和技术带头人、四川省有突出贡献的优秀专家等80余人，聘有100余名院士、长江、杰青等高层次专家为我校兼职教授。本校教师担任校外兼职博士生导师20余人，比较有影响力的主要学术兼职46项。 学校认真贯彻国家新时期教育对外开放工作及“一带一路”对教育国际化的要求，坚持开放办学。与美国、英国、德国、澳大利亚、新加坡等国的40余所知名高校和科研机构签署合作协议，与美国科罗拉多州立大学等国外知名高校合作建立国际联合实验室（联合研究院），在教学、科研以及人才培养等领域开展全方位、多层次的国际交流与合作，学校教育国际化水平不断提高。 面向未来，学校将继续秉承“成于大气，信达天下”的大学精神，以人为本，追求卓越，努力为服务国家战略需求和区域经济社会发展做出更多更大贡献。航空港校区地址：成都市西南航空港经济开发区学府路一段24号；邮编：610225；电话：028-85966502；传真：028-85966503。 龙泉校区地址：成都市龙泉驿区阳光城幸福路10号；邮编：610103；电话：028-84833333；传真：028-84833333。

成果描述：本系统已经能实现校园信息的共享和发布，基本覆盖了校园所有活动的信息，受到学生和老师的欢迎。市场前景分析：大学校园课余活动丰富多彩，形式多样，但缺少一定的导向性，很容易造成学生选择上的犹豫或是盲目，从而致使学校资源和自己有限的时间没能得到有效利用。除此之外，海报张贴的方式并未能及时地将信息传递给学生，许多学生并不清楚当天或最近学校所进行的一些活动，错过了参与的机会。 许多相同兴趣爱好者之间缺乏一个更有效的交流平台，致使个人能力与兴趣无法得到充分发挥。随着教育改革和教育信息化战略的实施，智慧校园建设已逐步成为学校的基础建设项目，更成为衡量一个学校教育信息化、现代化的重要标志。与同类成果相比的优势分析：本软件立足于将校园的各种资源进行整合，以交流平台的方式向所有用户进行开放，作为移动教育资源项目的资源共享和用户交流部分。