本发明公开了一种基于聚丙烯酸钠-阳离子表面活性剂复合物渗透汽化优先透醇膜的制备方法。首先制备聚丙烯酸钠-阳离子表面活性剂复合物，后将其溶解在有机溶剂中，采用溶液涂覆法制备均质渗透汽化透醇膜。聚丙烯酸钠-阳离子表面活性剂复合物内部的离子交联结构能够有效抑制该均质渗透汽化透醇膜在醇/水料液中溶胀，保持膜的稳定性；同时，疏水长链和聚电解质的疏水主链，能提供膜对醇的优先选择吸附。通过调控聚丙烯酸钠的分子量和离子化程度，表面活性剂的种类以及分子链结构和聚集形态，能够制备不同的复合物和复合物膜。采用本发明所用的方法可以大大提高渗透汽化膜的渗透性，且该类优先透醇膜制膜方法简单易行、成本低廉。

本发明公开了季铵盐型阳离子聚电解质-阴离子表面活性剂复合物的制备方法及用途。首先采用溶液滴定络合的方式制备季铵盐型阳离子聚电解质-阴离子表面活性剂复合物，后将其溶解在有机溶剂中，将其涂覆在支撑层上，烘干得到季铵盐型阳离子聚电解质-阴离子表面活性剂复合物渗透汽化优先透醇膜。季铵盐型阳离子聚电解质-阴离子表面活性剂复合物内部的离子交联结构能够有效抑制该渗透汽化透醇膜在醇/水料液中的过度溶胀，保持膜的稳定性；同时，表面活性剂的疏水长链和聚电解质的疏水主链，能提供膜对醇的优先选择吸附。因此，该类优先透醇膜制膜方法简单易行、成本低廉，具有良好的工业化应用前景。

研究团队全面对比了现有的河流障碍物检测方法（记录、计数和分类），包括实地调查、建模模拟、自动化检测等。研究表明，不完整的障碍物数据库，特别是当大量的小型障碍物数据缺乏时，会导致水资源管理不可靠和低效的生态修复效率。

目前的纺纱技术，有传统的环锭纺和气流纺、摩擦纺、涡流纺、喷气纺等形式。环锭纺纱方法纱线质量好，但由于三大件(锭子、纲领、钢丝圈)的回转运动导致其速度产量不能大幅度提闻。而气流纺、摩擦纺、喷气纺和润流纺基于其成纱的基本原理，有速度闻、广量闻的优势，但其纺纱质量一直不能达到令人满意的水平。要实现高速、高产、高质量纺纱，前提就是要在纺纱机上一方面去除高速回转部件，另一方面还要在纺纱机上实现须条的牵伸、纤维的伸直、纤维的顺向排列、纤维流的并合等目标，才能真正获得高速、高产、高效、高质量的纺纱机。本发明是针对现有环锭纺纱低速低产、消耗大，而现有新型纺纱不能实现高支、高质纺纱的现状，提供一种顺向聚捻一步纺纱机，输送管道及加捻器的合理设计，使纤维在一道设备上实现纤维充分分离、伸直、平行、并合均匀，其结构合理、紧凑，成本较低；还提供一种顺向聚捻一步纺纱方法通过纤维在纺纱机上的顺向凝聚、顺向加捻，使纺纱机实现高速、闻广、闻效、闻质量的目标。

本发明公开了一种利用锡须生长制备一维纳米线的方法，在基片上沉积金属层，利用光刻工艺形成条纹状的纳米级金属细线；将金属细线的两端接电极，通电，促使金属层加速生长晶须得到一维纳米线。本发明能够有效控制纳米级细线的直径大小和长度，生长出来的一维纳米线直径均匀，并直接在基底上生成，有利于三维封装的连接。

视频剪辑是一项简单却繁琐的工作，需要投入大量的人力。而且人力完成的视频剪辑，剪辑结果有着很强的主观色彩。通过采集大量各类体育赛事数据进行模型训练，利用深度神经网络良好的自主学习能力，采用Centernet作为多目标检测能力的实现框架，同时利用Transformer重构目标检测进行连锁，二次捕捉目标检测的准确性。CenterNet和Transformer的融合，实现了端到端的目标检测，在准确性提升的基础上满足实时处理视频的要求。综合应用多目标检测跟踪以及多模式识别技术，实现短视频的智能化剪辑，极大程度减少了人工工作量，同时也增加了短视频剪辑的客观性，在大数据时代背景下有着重要的现实意义。

该项目主要应用于车辆安全辅助驾驶领域，可以在车辆有危险趋势时及时向驾驶员提供警告信息，减少或避免可能发生的交通事故，也可以应用于车辆的辅助驾驶和智能自动导航领域。该项目利用灰度图像中道路边缘处存在的灰度特征、梯度特征作为识别道路的特征，运用群智能算法实现对道路边界的快速识别，最终得到车辆行驶道路信息。根据道路识别结果，利用前方车辆在图像中底部边缘存在灰度特征、方差特征和梯度特征，运用鱼群算法实现对前方多车的快速识别。项目采用转向动力学连续模型，车辆前轮转角和道路曲率作为系统输入，根据系统的采样频率将连续模型离散化，运用Kalman滤波理论设计状态观察器，实时观测前方车辆侧向速度和横摆角速度，从而获得车辆运动轨迹，为安全辅助驾驶系统提供准确信息。     该项目对车辆安全辅助驾驶系统提供信息的频率在5Hz之内。在复杂情况下通过使用本项目研究的系统进行车道识别，其准确率大于95%。该项技术于2009年初成功应用于新疆冰雪灾害防护系统的养护车辆智能辅助驾驶系统中，该系统由北京中交国通智能交通系统技术有限公司负责建设，采用该技术大大提高了复杂冰雪环境下道路识别和前方车辆识别的可靠性和实时性，同时增强了在不同光照等复杂环境下的适应性。该技术应用后，有利于避免和减少道路交通事故发生的可能性，保障车辆行驶安全，取得了良好的社会效益。

本项目将研制一套软硬件一体化的医学图像处理与三维重建系统产品，该产品由三大部分组成，包括： 高性能、大容量、适合处理医学图像的硬件平台； 针对医学图像处理裁剪后的专用Linux操作系统；综合医学图像处理与三维重建的医疗专业应用系统。 成果性能：三维重建速度快、重建的图像真实、精细，操作方便。 应用范围：CT、MRI等医学图像处理与三维重建虚拟手术

成果描述：通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析：发掘网络中重要性节点 （边）一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起，特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络，表现出了与 以往图理论不同的特性， 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下，发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题， 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络，更可 以有针对性地分析其性 质，制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析：本系统提供了更多的中 心性算法，分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据，从而得出更 为准确的分析结果； 本系统提供了数据可视 化的展示方式，并且将 重要的节点突出展示； 本系统提供了不同算法 的对比分析表，方便分 析人员对比分析； 本系统提供重要节点的 进一步分析思路，提供 节点的详细分析页面。

多PC多核分布式并行计算系统是一个通用的分布式并行计算平台，易于使用且扩展能力强，适用于海量数据的数据分析、数据统计、数据挖掘、科学计算等领域的快速处理。 图1多PC多核分布式并行计算系统布局图 系统实现了任务提交、任务管理、任务分配、任务调度、负载均衡、结果融合、容错处理等功能。用户只需要通过C、C++、Fortran等编程语言，按照串行思路编写数据处理和数据融合函数，就可实现中小集群环境下的多PC多核分布式并行计算。 主要性能： ？ 系统可扩展性好，可适应几个到100个计算节点，可适应一个或多个磁盘； ？ 在网络带宽和磁盘读写速度等能保证的情况下，处理速度与计算节点数目基本呈线性变化； ？ 动态加载不同的计算函数和处理函数，实现不同的数据处理。