成果与项目的背景及主要用途： 随着环境监测技术和管理需求的不断发展，海洋环境监测已经逐步从费时费力的现场观测往自动在线连续监测的方向发展，我国海洋环境的在线自动监测系统也不断得到管理部门的重视和认可。与此同时，由于海洋环境水质评价自身的缺陷以及污染物的不断增加，海洋和环境管理对于环境评价也由原来的水质评价往生态系统健康等环境综合评价方向发展。 技术简介： 本技术已应用于国家海洋局秦皇岛海洋环境监测中心站“浮标配套及管理系统”项目，在河北省秦皇岛海域投放了 3 个海洋自动监测浮标，在秦皇岛北戴河浴场的海洋环境保障工作中发挥了重要的监测预警作用。通过浮标监测与实时无线传输预警系统联合监测水质数据保障入海排污口污染物达标排放，该系统可推广至近海、河流、水库、水源地等各排污口监测保障水环境安全。 应用领域： 针对不同的水环境研发相应的自动监测与预警系统，主要可应用于水质污染物监测（海水、地表水、废水、饮用水）、赤潮灾害预警、海上石油泄漏及钻井施工安全等领域。

本发明公开了一种基于 SD-RAN 的跨层协作内容缓存系统，属于无线通信技术领域。该系统由一个提供控制覆盖的宏蜂窝基站及其覆盖范围内的若干个互不重叠且无缝连接的小蜂窝基站构成，宏蜂窝基站和小蜂窝基站共同提供数据服务功能，系统通过将流行度最高的内容缓存在小蜂窝缓存节点，次流行的内容缓存在宏蜂窝缓存节点，可以降低用户反复从远端内容服务器调取相同内容带来的系统开销，本发明还实现了一种基于 SD-RAN 的跨层协作内容缓存方法；本发明充分利用软件定义网络和跨层协作缓存的优点，通过优化宏蜂窝基站和小蜂窝基站的内容存储空间分配系数，能够显著降低系统的平均内容获取开销。

一种基于物联网技术的轨道异物入侵自动检测与预警方法，具体实施步骤如下：A.搭建路面视频监控系统及车载视频监控系统；B.路网实时监控、视频信号无线传输及自适应反馈；C.云端数据、车载数据处理及异物入侵检测、识别与预警；D.全路网信息共享、异物入侵行车控制及相关路网行车调度。

产品详细介绍 资深结构设计工程师；专做3D打印模型设计、模型评估；逆向工程 成功案例：

产品详细介绍请登录 中国科学软件网 了解更多Decisiontools软件信息和报价。每个人都想知道诸如此类问题的答案。掌握了此类信息，您就可以在作出重大决策时大胆猜测并能有把握地规划策略。使用 DecisionTools Suite，您可以在 Excel 电子表格中解答诸如此类的更多问题。DecisionTools Suite 中文版是一套在 Microsoft Excel 量身定制集成程序，从而使用户可以在一个软件包中针对不确定因素完成风险优化及决策分析的操作。DecisionTools Suite 中文版包括使用蒙特卡罗模拟执行风险分析的 @RISK、执行决策分析的 PrecisionTree 和执行自动“假设”灵敏度分析的 TopRank。此外，Suite 还包括执行预测、数据分析和最优化的 StatTools、NeuralTools 和 Evolver。所有程序的设计和开发均旨在使其易于配合使用。第 6 版新增功能 — 项目管理改进及其他功能全新 DecisionTools Suite 第 6 版包含多项改进，包括功能强大的 @RISK 与 Microsoft Project 的新型集成，借助该集成，您可以对 Microsoft Project 进度表上执行风险分析和蒙特卡罗模拟，而所有这一切都来自 @RISK for Excel 平台！@RISK 还添加了时间序列模型模拟、易于理解的用于确定风险推动因素的龙卷风图、更佳的制图选项、改进后的分布拟合及新的分布函数。但 DecisionTools Suite 6 绝非只包含 @RISK。PrecisionTree 6 添加了功能强大的贝叶斯修正功能，以及可在决策树任意位置插入节点的功能。RISKOptimizer 和 Evolver 6 目前含有 OptQuest 解法引擎，可在众多类型的模型中更快速地提供解法。RISKOptimizer 之前便一直与 @RISK 共享函数，而目前出于无缝建模的目的再次提高了与 @RISK 的集成度。同时，StatTools 和 NeuralTools 也已向神经网络测试中添加了多项散点图和灵敏度分析改进。新增功能：Office 2013/Windows 8 兼容性 DecisionTools Suite 内含的所有产品均与 Excel 2013、Project 2013 和 Windows 8（32 和 64 位），以及 Office 和 Windows 的先前版本（如 Office 2003/Windows XP）兼容。支持简体中文DecisionTools Suite 6 已完全翻译为中文。所有菜单、对话框、帮助文件和示例文件都是以中文显示。DecisionTools Suite 还提供英文版、西班牙语版、德语版、法语版、葡萄牙语版和日语版。 此外，DecisionTools 6.1 版的所有产品均支持您随意切换语言，仅需一个安装程序即可，绝对是跨国公司的完美之选。新的中文版示例现在，所有 DecisionTools 产品都加入了经修正和更新的示例文件，还有各行各业的示例。所有示例都采用有条理的方式加以编排，方便导览。视频提供中文版，并以中文演示 DecisionTools 软件。这些示例是由印第安纳大学的 MBA 教授兼作者 Chris Albright 博士设计和撰写。它们提供循序渐进的指引，从设置到运行模型，详细列举了在多个行业中的应用情况。Excel 易于使用 DecisionTools Suite 与您的电子表格完全集成。浏览、定义和分析 — 全部在 Excel 中完成。所有 DecisionTools Suite 函数均是真正的 Excel 函数，并且与 Excel 基本函数的行为方式完全一样。窗口全部与电子表格中的单元格直接链接，因此在某一位置进行更改，其他位置会相应进行更改。图表通过调用窗口指向其单元格。方便的拖放操作、上下文相关的右键菜单和直观的工具栏使您可以快速学习和使用 DecisionTools。组合的威力更强DecisionTools套装的每个组成部分都可以单独的执行强大的分析。当您把这些产品组合起来，执行分析就能够得到比任何单个的程序可以提供的更完整的结果。对您电子表单中的模型的组合分析通过使用PrecisionTree创建一个决策树开始，然后通过TopRank执行擶hat-it?#20998;析来识别在模型中的关键变量。然后把它带入到@RISK中进行分析，这时主要分析您的PrecisionTree模型中固有的机会事件和不确定收益分险。使用BestFit和RISKview来量化在您的@RISK，PrecisionTree，和TopRank模型中的分险.使用@RISK来执行不确定因子分险分析，然后使用RISKOptimizer来帮助您指定您可以控制的变量。DecisionTools套装包括下列工具：@risk- 流行的分险分析Excel插件,帮助您识别隐藏的机会和避免缺陷。增加蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟功能到Excel电子表单中。通过@RISK分布函数和模拟来替换您工作表中的不确定值，并使用历史数据来选择合适的@RISK函数，得到那些可能的输出和那些输出发生的概率值，最后使用高质量的图像和图表来向其他人展示您的发现。PrecisionTree-适用Excel的决策分析插件，让您可以向其他人描绘什么是我们应该做的及为什么要这么做。在电子表单中创建决策树和影响图解，使用决策树来可视化模型制定事件的顺序。结果包括一份完整的统计报表，敏感度图表，和分析剖面图。TopRank 在 Microsoft Excel 电子表格自动“假设”灵敏度分析。您可以定义任何输出项或“结果”单元格，而且 TopRank 将自动找到并更改影响您的输出项的所有输入单元格。最终结果是确定影响您的结果的所有输入因素，并对这些因素进行排名。RISKOptimizer-解决各类顽固组合问题的Excel功能插件。使用遗传算法来找到可以达到预期结果的可控制因子的最佳可能组合，然后在特定的情况下运行蒙特卡罗(Monte Carlo)模拟来查看不可控变量的效果。RISKOptimizer自动组合这些分析。在DecisionTools工业版套装中包含该模块.

基于图像处理和机器学习进行人眼特征提取与分析，建 立基于特征模型与外观模型融合的智能视觉感知机制，并通过 海量大数据分析和建模计算，提出了智能视觉感知驱动的眼动 注视点计算方法，解决了跨设备坐标系空间无缝转换和多用户 标定模型共享等关键“卡脖子”技术问题。此外，提出基于深 度学习的运动想象脑电分类方法，面向人-机器人交互开发了 智能脑机接口与应用系统。 ：

"自然场景视觉感知与理解是人工智能的前沿热点，其主要任务是对场景中的视觉要素进行认知，进而推断出其中包含的场景语义。 IMAGINE实验室近年来相继从场景构成分析、场景内容推理、场景结构建模等角度对这一问题展开了系统研究，着重探索了融合先验建模与深度学习的自然场景视觉理解这一问题。"

微创机器人外科及触觉感知国家自然科学基金课题 微创外科(MIS)与开放外科手术相比，具有切口小、疼痛轻、出血少和恢复快等优点，广泛应用于胸腹、脊柱、心血管和泌尿外科等领域 微创机器人外科(MIRS)由机器人替代医生操控手术器械，克服医生人为因素带来的风险，提高手术的安全性和灵巧性，改善手术精度和质量 触觉力信息缺失导致过大的操作力和器官组织创伤，是当前微创机器人外科面临的共同问题。项目利用光纤技术，研究微型触觉力传感器及其在器官组织类型和边界鉴定、机器人反馈控制应用中涉及到的一系列挑战性问题。获得的相关理论与技术，有望消除触觉缺失引起的手术风险，提高微创机器人外科手术的精度、稳定性和质量。

本技术采用大数据智能分析算法，处理高速列车运行过程中产生的大量数据，智能辨识高速列车运行状态。以高速列车外部受流装备为对象，从受电弓状态实时感知与能耗分项统计两个角度，展示非侵入式智能感知技术在高速列车的最新应用。 1.受电弓状态实时感知 获取受电弓的原始信号并进行预处理，获取多个原始数据向量；对原始数据向量进行多尺度分解，从每个子频带提取特征量并构建时序特征向量；将特征向量和受电弓故障的分类标记作为特征映射数据，训练故障识别预判机制；以原始数据向量和故障类型分别作为输入输出数据，训练故障识别模型。对受电弓的实时电流信号进行处理，得到原始数据向量和特征向量，故障识别预判模型根据特征向量对受电弓进行故障预判，若有故障，故障识别模型根据原始数据向量对受电弓的故障类型进行识别。实现列车运行状态下，对受电弓进行实时在线监测与故障类型识别，且无需在列车外部及路网沿线另外加装硬件设备。 2.列车能耗分项统计 通过大数据智能分析方法，结合位于电路关键位置部分传感器提供的实时数据，可对动力系统、空调系统、照明系统、厨卫系统、用户交互系统等不同功能模块，提供非侵入式能耗分项统计。统计结果能为铁路管理部门提供参考，优化列车运行管理模式，改进各系统的运行机制，降低高速列车运行能耗。 图1 高速列车受电装置 图2 受流装置故障特征映射及辨识方法 图3 不同功能模块设备的提取特征 图4 不同设备的分项能耗统计