产品详细介绍　　显微图像分析系统是将精锐的光学显微镜技术、先进的光电转换技术、尖端的计算机图像处理技术完美地结合在一起而开发研制成功的一项高科技产品。从此，我们对微观领域的研究和探索可以从传统的观察研究、定性分析和粗略测量跨越到精细测量、定量分析、准确评价的科技新境界。 　　微观目标（如细胞、粉尘、芯片等）首先经过显微镜（生物显微镜或体视显微镜）进行光学放大后，再经摄像机进行电子放大并送入计算机，由计算机对图像进行调节、处理、编辑、测量、数据管理、统计分析、打印、存储、再现等一系列的操作。 规格说明：影像感应器 进口彩色CCD放大倍数：5X--550X高分辨率影像解析度：580TV（1024X768--640X480 ）曝光：Automatic压缩：Flxed Data Rate  Hardware interface Compression  Ration of 4:1 6:1 8:1影像资料格式：RGB24电源供给方式：USB Interface Supplies Power电脑界面：USB上下左右旋转速度：Pan 360° Tilt 360°影像传输速度：30fps@CIF，25fps@VGA(640X480)快照按扭：Hardware

本发明公开了一种针对含有模糊信息历史洪水的 L-moment?估参方法，通过对含有模糊信息的历史 洪水，在合理范围内对它可能的量值进行离散，然后求得含有模糊信息的历史洪水在不同离散值下，频 率估计结果的离差平方和，通过随机动态规划法求解得到使离差平方和最小时的离散值组合，则在该离 散值组合下计算得到的频率分布线型的参数为最优解，该方法既不增加冗余信息，又不提高历史洪水的 误差，还能够得到使估计结果最优的参数，拓展了 L-moment?方法的适用

本发明针对模糊多领航无人机系统的容错编队控制问题。提出基于降阶观测器的模糊无人机系统容错编队控制方法，包括：使用T‑S模糊模型多领航无人机系统进行建模；将原系统先转化为降阶形式，再导出增广形式；基于中间变量为降阶增广系统设计降阶故障观测器，估计跟随无人机的状态、过程故障和系统不确定性；利用相对状态信息设计跟踪容错编队控制器，以过程故障和系统不确定性的估计作为补偿项；为降阶故障观测器和跟踪容错编队控制器设计自适应参数；验证降阶故障观测器和跟踪容错编队控制器性能；本发明能更突出地处理非线性、不确定的控制问题，同时减少计算量、提高分布式决策效率。

  整个PQM电能质量监测管理系统设计为两级管理模式：在供电公司设立一级监测站，配置一台三位一体的服务器（数据库/通讯/WEB服务器），与所属各变电站上位机通过电话线、网线或光纤等进行通讯与传输数据；各变电站设立一台上位机，通过RS232/以太网与各监测装置进行通讯与传输数据。主要功能：1、测试依据标准及评判标准     PQM电能质量在线监测系统的监测功能包括：电压偏差、频率偏差、三相不平衡度、谐波、电压波动和闪变、暂态分量等。     功能及精度符合以下国家标准：     GB12325－90 《电能质量　供电电压允许偏差》     GB/T15945－1995 《电能质量　电力系统频率允许偏差》     GB/T14549－93 《电能质量　公用电网谐波》     GB12326－2000 《电能质量　电压波动和闪变》     GB/T15543－1995 《电能质量　三相电压允许不平衡度》     GB/T18481－2001  《暂时过电压和瞬时过电压》     （PQM谐波最高次数为50次）2、现场显示、查询、设置功能      当地监测单元能够就地液晶屏显示实时曲线，各项主要电能质量实时参数及其频谱图等；l通过单元的面板键盘，可现场查询所有被监测的参数并显示波形，并方便的设置系统参数；l显示屏在现场无任何面板操作时，3分钟内可以自动转入黑屏，保护液晶显示屏。3、强大的通讯接口功能     监测单元具有RS232、以太网接口，能够通过电话线、网线或光纤进行远距离数据传输及通讯、设置。     变电站级可按基于IEC61850标准通信接口协议设计；供电公司监测中心可按基于IEC61970标准通信接口协议设计。4、采样频率：     采样频率为12800次/秒。5、工作电源：     交流220V±20％。6、测量回路：     额定交流电流：     0～5A（接CT二次侧）；     额定交流电压：     0～100V（接PT二次侧）；     频率：47-53Hz。7、环境温度：     环境温度：－20○C～55○C；     环境湿度：<90%（25○C）。8、安装地点：     监测单元、组屏柜安装在指定变电站。监测中心可设在在省级电力公司或供电公司。

科氏质量流量计采用自主设计的高灵敏度测量管型，具有较高的测量灵敏度和较大的量程比，配合高精度全数字信号解算单元，实现了流体质量流量和密度的精确计量。项技术已达到工程化的实用要求，在石油、化工、轻工、医药、国防等领域具有广泛的应用前景。该技术获航空工业总公司和北京市科技进步二等奖，

产品质量已经成为市场竞争中决定胜负的最关键的要素。建立生产质量模型无论是对生产过程的本质特性研究还是对实际生产过程的控制、预测、优化、仿真和质量诊断都具有重要的现实意义。 本系统重点实现对生产过程相关因素进行实时监测，解决产品生产过程中各项指标的变化与产品质量之间的模型关系，基于统计模型，运用偏最小二乘法、具有优化结构的神经网络、多变量统计过程控制等方法，对从实际生产过程中得到的统计数据进行分析和建模，消除、避免生产过程的异常波动，使过程处于正常波动状态。研究影响产品质量的关键因素，给出调整的策略，科学指导生产。 以钢铁制造流程为代表的大型流程工业是一类由不同功能但又相互关联、相关支撑、相互制约的多种工序和多种装置及相关设施构成的、工序串联并集成运行的复杂过程系统。针对大型流程工业的特点，解析多流程、多尺度、多装置间的相互关系，建立有效的质量控制模型，寻求最优的质量控制策略，监控产品的生产质量状态，确保产品的质量成为一个重大的研究课题。 生产质量建模和过程监控可以应用于钢铁冶金生产等流程型工业中，也可以广泛应用于石油、化工和机械制造等其他领域中。本系统的应用案例有：宝钢股份有限公司条钢部高线生产中的轧件尺寸精度评估与SPC控制系统，鞍钢股份有限公司冷轧热镀锌生产质量建模与分析系统。

1 成果简介发音质量评价（ Pronunciation Scoring）是使机器自动评价目标语言语音的发音质量，它可广泛用于口语教学和口语考试系统。 2003 年清华大学出版社推出的《新时代交互英语》丛书和教学软件采用了本课题组研发的口语发音质量评分技术，该产品曾获得第五届国家级教学成果一等奖，目前已有多家高校使用该系统进行英语口语教学，这也是国内第一个得到实际应用的自动英语口语教学评测系统。如图 1 所示。  图 1 《新时代交互英语》的演示界面 2005 年 7 月北京市科技计划研发攻关计划正式设立了项目“嵌入式智能英语、汉语教学机及课件制作系统的研发”，本课题组承担了该项目研发工作，与德国英飞凌公司合作，开发了具有世界先进水平的具有双核结构的嵌入式语音处理专用芯片，并以此芯片为核心完成该课题的硬件平台，在此基础上完成的嵌入式智能英语、汉语教学机及课件制作系统通过了国家广播电视产品质量监督检验中心的检验。在项目结题验收中，专家组一致认为： A）该课题研发嵌入式智能英语、汉语教学机及课件制作系统具有自主知识产权，能够有效地、互动地协助外语学习者的口语学习； B）创新成果“式发音评价及语音识别技术”当前世界先进、国内领先水平。 2008 年 3 月，教育部“大学英语四、六级网络考试系统研发与服务体系建设”项目启动了自动口语发音评测的预研计划，目标是在大学英语四、六级网络考试（机考）中实现自动发音质量评测，本课题组是该计划唯一的发音评测技术提供方。 2008 年，本课题组与教育部中央教育科学研究所联合承担了中国教育学会教育实验研究分会“十一五”规划课题—“英汉口语教学评测信息系统智能化的实验研究”，探索口语发音评价技术对口语教学和评测方式和方法的影响，探索更为公正、客观的口语能力评价标准。2 应用说明清华大学自 2003 年以来，一直专注于口语发音质量评价技术，积累了丰富的经验，在限定内容的发音质量评价领域取得了丰硕的成果，已开始从实验室走向产业化，解决面向大规模的产业应用的关键问题，如环境噪声和通道差异对评测性能的影响、学习者的口音问题、评测技术与不同口语考核目标的关系、不限定内容的发音质量评价方法等。利用四、六级口语测试累积的海量数据，探索以上问题的理论根源，提出新的口语发音质量评价方法，形成口语评价的主客观标准，推进口语教学/评测方法迈上一个新的台阶。 总结该技术的主要特点如下：支持英语、汉语等国际上应用最为广泛的语种；发音质量评价性能好，大规模数据实验（ 5000 人测试）表明该技术与主观评价的相关性达到了 0.8，已逼近主观评价之间的相关性（ 0.85）；支持小学、中学、大学以及社会培训等不同层次的口语教学与评测；对环境噪声和通道差异具有很好的鲁棒性，可用于不同的环境和系统；程序可根据应用目标进行裁剪，既可移植到学习机、手机等嵌入式平台，又可用于个人计算机、网络服务器等。该项技术已经获得大学英语四、六级考委会、清华大学出版社、北京市科委的实际使用认可，具备了大规模产业化应用的条件。3 应用范围该项技术适用于英语、汉语的口语评测系统，英语、汉语的口语培训软件和系统，英语、汉语的口语教学辅助系统，可在嵌入式、个人计算机和网络平台上实现。4 合作方式投、融资或技术许可。

教学质量监测与评价系统是集“教、学、管、测、评、存、用”于一体的中小学智慧教育管理与监控评价系统。系统主要基于网络阅卷系统、小测评卷管理系统、智慧课堂得出的基础数据，生成各种统计数据，让用户简单科学地完成考试质量分析、教学质量跟踪、试题质量分析、教学质量评估、高考分析等，从而解决教育信息隐形化、决策粗放化、资源缺失等难题，提高教学质量与综合竞争力。