提出一种基于人工智能技术的电子线路软故障检测方法，采用多个电路进行仿真分析，均能够较好的实现对电路故障特征的提取和分析，实现对电子故障器件的精准定位和故障类型识别。 该技术将人工智能技术与传统的信号处理技术进行结合，运用STFT技术实现电路信号的表征形式变换，再结合人工智能技术中的深度残差网络学习技术分析模拟电路的性能特征，可以实现对元件故障类型的确定，完成电路的软故障分析和诊断。

本发明公开了一种面向智能家居的电子控制系统，具体涉及智能设备联合控制领域，包括：通过故障设备识别模块对设备功率状态进行异常标记并建立故障设备清单；功率缺损计算模块提取设备功能属性参数，计算功率差并构建功率缺损矩阵；功能缺损评估模块基于拟合曲线生成功率缺损与功能缺损度的映射关系；代偿设备识别模块通过功能特征匹配与空间衰减调整识别可用代偿设备；代偿策略构建模块基于多目标优化模型进行功率指标分配与功能代偿策略生成；控制指令下发模块将控制指令集发送至代偿设备进行功率调控；实现智能家居系统的功能补偿与优化，解决了设备缺乏自适应代偿能力的问题，提升了智能家居设备的智能化程度。

产品详细介绍 电压：6V-24V 额定电流：10A(持续工作无需散热器) 额定电流：30A(持续工作需铝散热器) 额定电流：60A(持续工作需铝风扇散热器) 注：固态开关小，安静，没有移动部件，防止击穿和温度过高而熔融。出口商品，出口品质。

3D电子心理沙盘 （一）、软件功能1、3D场景：①提供10个不同样式的沙箱场景，根据沙盘主题进行自由选择，包含草原、沙漠、湖畔、雪地等，沙箱场景与实际沙盘高度逼真。②场景编辑功能：在场景中，可以升降地面，调节水位高度，改变天气状态，比如晴天、多云、阴天、日出、日落、黄昏、黑天。提供60个地表画刷，可以对地面进行背景替换和填充。2、3D沙具①10类沙具，包括人物类，动物类，植物类，建筑物类，景观类，交通运输类……，其他种类。总计不少于1500个3D沙具。②任一沙具不仅可以进行拖动、旋转、移动，还可以删除，同时系统自动记录沙具编号、名称、位置。某些动物类沙具可以设置为动态，如甩尾、踏步、抬头、眨眼等微动作；沙漠或草原可以有明显的刮风、下雨天气。③自定义沙具属性：管理员可以自定义沙具属性，支持沙具的左右、上下、大小、发转等操作，该属性能够为沙具意义分析报告提供参考根据。 3、可外接硬件：具有支持眼动仪的接口。支持眼动追踪功能：系统预留外接眼动仪接口，一旦链接眼动仪即可实时记录游戏者沙盘制作过程中眼动注视情况，回放时可以与沙盘画面同步呈现，给老师提供眼动信息作为咨询参考依据。对于心理沙盘游戏过程中的眼动与心理分析及研究提供客观性数据支持。【眼动仪非标配】 4、沙盘环境操作与设置①通过地形编辑器（地形刷）对场景地形进行上升（凸起造山）、下降（洼陷造湖）、平坦（回填复原）等创造性制作场景，也可以通过控件进行地表切换（变色、草地沙地雪地等地形变换、调整明亮度），进行地形填充与批量化场景创设。②多种天气切换：晴天、多云、阴天、日出、日落、黄昏、黑天等天气与时间设置控件，将选择后的场景更加丰富多彩。③水面设置具有调整水位高低、风吹波浪、水面浑浊、风向角度等4个功能，让场景中的水面更具生气。④根据不同来访者自己的爱好与心理偏向，提供40多种场地颜色切换功能。 5、加载功能。将一次沙盘制作分为若干次，每次均在上次基础上进行沙盘制作，适合多次连续咨询。6、回放功能。系统提供实时回放，将沙盘制作过程重新呈现，可以作为学习资料进行存档留存。 7、报告功能。 ①自动出具心理沙盘分析报告，报告内容分为基本信息、来访者评价、作品截图、移动/摆放列表、沙具使用数量统计图、沙具意义分析、沙具布局热点图、不同象限眼动注视分布图(加载眼动仪则呈现，不加载不呈现)、整体分析记录表等信息。沙盘组织者可以对其中的内容进行编辑。②沙盘报告是根据内部沙具意像智能化出具，是千人千面的智能动态化（非套用静态模板）。

厄尔尼诺现象，是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象，平均每2-5年发生一次，对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化，以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度，对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日，由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上，首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” （即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测），将对厄尔尼诺现象的发生，特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域（Nino 3.4）近海平面空气或海表温度的复杂度（包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性）。利用这一方法，作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系，即一年内（1月1日-12月31日）Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大，那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现，作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小（由该区域 System Sample Entropy 量化）来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份，以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个，特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生，并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件，其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测，而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法，将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动，控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响，将意义重大！ 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 （PIK）樊京芳博士作为通讯作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究，特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。

厄尔尼诺现象，是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象，平均每2-5年发生一次，对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化，以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度，对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日，由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上，首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” （即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测），将对厄尔尼诺现象的发生，特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域（Nino 3.4）近海平面空气或海表温度的复杂度（包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性）。利用这一方法，作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系，即一年内（1月1日-12月31日）Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大，那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现，作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小（由该区域 System Sample Entropy 量化）来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份，以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个，特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生，并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件，其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测，而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法，将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动，控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响，将意义重大！ 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 （PIK）樊京芳博士作为通讯作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究，特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。

中国科大阳丽华副教授课题组首度发现，当把表面带负电荷的纳米球与细菌混合在一起时，纳米球会选择性吸附到球菌表面、却不吸附到杆菌表面，而且这种基于细菌形貌选择的识别机制受熵增驱动、且普适于组成和表面化学不同的多种纳米球。基于这种物理识别机制、以及ROS极度有限的有效活性半径（不足200 nm）（图1上），研究人员猜想如果纳米球具有光动力效应，那么就可能在光照下高效清除球菌、却不干扰杆菌（图1中和底）。这一猜想得到了采用不同光动力纳米球和多种细菌所做抗菌实验的证实。相关研究成果发表在期刊The Journal of Physical Chemistry Letters 上。

相关领域院士。