本发明公开了一种适用于单级式并网光伏逆变器的最大功率跟 踪方法。所述最大功率跟踪方法特征在于周期性执行如下步骤：(1)采 样光伏阵列输出电压，判断光伏阵列输出电压是否降低到设置的临界 值以下，是则跳过步骤(2)、(3)、(4)执行步骤(5)，否则执行步骤(2)；(2) 判断光伏阵列电压是否增加，若是则执行步骤(3)，否则跳过步骤(3)执 行步骤(4)；(3)记录当前光伏阵列电压和并网电流指令；(4)增加并网电 流指令并限幅，限幅值为步骤(5)中的记录值；(5)记录当前并网电流指 令，并减小并网电流指

作为一种新型分布式驱动方式，轮毂电机驱动技术颠覆了汽车传动产业，使得轮毂电机驱动成为纯电动汽车领域的一个重要研究方向。与传统集中式驱动汽车相比，轮毂电机分布式驱动电动汽车具有传动效率高、车内空间布置灵活、轴荷分布合理、驱动/制动系统独立可控、底盘结构简化、行驶稳定性强、车辆噪声低、再生制动回收率高等特点。轮毂电机驱动电动汽车能够体现出节能、安全、环保的汽车设计理念，代表着未来电动汽车发展的重要方向。  

本发明公开了一种基于分布式多光源的可见光多载波通信系统发射机设计方法，包括如下步骤：(1)调制装置；(2)波束成形；(3)IFFT处理；(4)削波处理；(5)直流偏置；(6)数模转换；(7)LED阵列。本发明的有益效果为：(1)多光源可以同时为通信和照明系统提供无所不在的覆盖，在阻碍和遮蔽影响下更加鲁棒，可以提高数据速率和服务质量，增加调光灵敏度；(

近日，中国移动天津分公司携手华为，在天津市新天钢钢铁集团公司冷轧车间完成全球首个面向钢铁行业的5G8T分布式MassiveMIMO解决方案商用部署。

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。

东南大学化学化工学院落地式高速冷冻离心机采购招标项目的潜在投标人应在东南大学采购中心网（https://dnzb.seu.edu.cn/）获取招标文件，并于2022年06月16日14点30分（北京时间）前递交投标文件。

成果描述：本发明公开了一种应用于地形模型风场特性风洞试验的三维渐变式边界过渡装置。所述边界过渡装置主要由多个节段串联拼接而成，每一节段包括两块侧板以及面层；每块侧板具有竖边、底边和曲边；两块侧板的曲边上固定铺设所述面层；所述侧板的竖边高度等于地形模型边界对应位置处的高度；所述侧板的底边长度为风洞宽度的5%-8%，且所述侧板的竖边与底边所形成的坡度在20°-40°；所述侧板的曲边线形由方程确定，其中x代表曲边的径向位置，y代表曲边的竖向位置，参数r与m由方程组确定，式中h0为竖边的高度，k0为竖边高度与底边长度之比。本发明能使气流过渡后其风场特性满足要求的前提下，对风洞空间要求低，适用性强。市场前景分析：轨道交通基础设施建设领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。

用合金钢整体铸造破碎机齿辊和大型刮板输送机的刮板，链轮,是破碎机的重要部件。 目前公知的破碎机齿辊，一般都是分体组合方式。这种方式的破碎齿、齿板、齿套、用螺栓固定，存在容易掉齿、断齿的缺陷。 为了克服现有技术的不足之处，本发明提供一种高强度、耐冲击、耐磨损可加工成型的整体铸造破碎机齿辊技术，并又可运用于大型刮板输送机的刮板链轮上。本发明的技术方案是：自主研发的一种材料，控制成分的合理配比，并添加稀有元素，提高了材料的综合性能，效果明显。整体铸造的齿辊和大型刮板链轮，一个最大的难点是齿根部位要有极大的抗断、和耐磨损的能力。而通常的铸造工艺，很难克服这一矛盾，本技术采用了网格式内冷铁，材料易取，制作简单，经试验是有效的。热处理淬火工艺，本发明采用的是铸件的加热按整体淬火的通常工艺，而冷却采用连续冷却齿部，达到齿端最硬耐磨损，从齿根往里硬度逐渐降低，达到既可加工又提高了韧性。本发明与现有技术相比其有益效果是：综合性能好： 经试验比较：其高强度耐磨损优于世界第一的ＭＭＤ公司。大型链轮的使用寿命，超过进口产品，曾对单边达600mm的石料破碎，在同一台设备中进口的Ｍ13钢齿环整体折断，而本发明的齿辊能抗断整体铸造的破碎机齿辊和大型刮板链轮的生产制造工艺简而易行，尤其是大型链轮，生产所需的超大型锻压设备和昂贵的链窝加工设备都被本发明的成型铸造工艺所取代，因而大幅度的降低了生产成本，同时也降低了在使用中的维修成本。由于本技术生产的产品具有高强度、耐磨损、又可加工的特点，使设备性能有了明显的提高。具有广泛的应用范围：如水泥毛料、矿石等硬物料的破碎设备，装配产业中的耐磨损、不断裂的大型零件都可被应用，故本发明有很大的推广应用价值。