技术成熟度：理论突破 反应器采用一体式生物流化床，好氧区，投加了悬浮载体果核活性炭，形成活性污泥及生物膜的有机结合体；缺氧区，安装三相分离器及搅拌片，使泥水混合均匀，能够及时排出反硝化所产生的氮气，进而提高脱氮效率。 设备所有结构均在同一壳体内，工艺运行方式灵活，由于其运行过程中不需额外投加碳源和絮凝剂，其运行费用较低。针对我国农村污水处理面临的不易聚集处理的问题，这种单体新型污水处理设备对我国农村污水处理有着较大的实用潜力。 运用一体式生物流化床处理村镇小区生活污水，为该工艺的应用推广提供科学的运行控制参数。 针对我国农村污水处理面临的不易聚集处理的问题，这种单体新型污水处理设备对我国农村污水处理有着较大的实用潜力。

本发明介绍了一种基于无线信道特征量化私有不对称密钥的信息传输方法。由通信双方测量无线信道特征，提取出各自的私有密钥。通信的一方使用私有密钥对需要传输的信息先进行信道编码后再进行异或操作，实现对传输信息的加密。接收方使用其私有密钥对接收的信息进行异或操作，实现对传输信息的解密。由于无线信道和设备特征的影响，通信双方的私有密钥可能不对称，即有一定的差异。接收方解密的信息需要再使用信道纠错译码，解出正确的传输信息。使用该方法可以不需要通过额外的信息调和和隐私放大过程，实现共享无线信道特征的安全信息传输。

本发明属于机器视觉领域，具体为一种基于 Delaunay 三角剖分的特征点坐标自动对应方法。该方法包括以下步骤：（1）二值分割，筛选有效特征点图像区域；（2）最小二乘椭圆拟合计算特征点的像素坐标；（3）对特征点集进行 Delaunay 三角剖分；（4）筛选有效剖分三角形；（5）遍历有效剖分三角形的非最长边，建立特征点集合的四邻域信息表；（6）查询四邻域信息表，四邻域递归搜索遍历特征点集合，在遍历过程中计算每个特征点的世界坐标，完成其像素坐标与世界坐标的对应。当图像存在拍摄倾角、畸变以及特征点缺失时，本发明提出的方法仍可有效运行，特别适合 IC 封装视觉定位系统的在线标定。

持久性有机污染物（POPs）是《斯德哥尔摩公约》的控制对象，是全球关注的环境污染物，其环境污染特征和去除控制原理是环境学科重要的基础科学问题。该项目紧紧围绕卤代POPs 污染水平和存在形态、脱卤机理和降解原理、吸附特性和去除机理三个关键科学问题，通过深入剖析典型受污染环境，揭示了传统POPs 和新增列POPs 的污染水平和赋存状态等环境污染特征；针对卤代POPs 难降解特点，突破了高效催化脱卤降解和吸附去除等物化技术原理，持续研究15 年，成果得到国内外同行的高度认可。

本发明公开了一种融合反射强度和几何特征的铁路轨道半自动检测方法，包括步骤：步骤 1，分别 计算激光扫描数据中各激光脚点的局部几何特征，所述的局部几何特征包括激光脚点的邻域点分布的主 方向和法向量；步骤 2，利用反射强度和局部几何特征进行点云聚类，提取铁路轨道点云。采用本发明 可快捷稳健地实现铁路轨道点云数据的半自动化提取，提高了铁路轨道点云数据提取的精度、效率和自 动化程度，且方法简单、容易实现。 

本发明属于精密加工与测量技术领域，并公开了一种可有效保留边界和局部特征的复杂曲面零件点云精简方法，包括:对复杂曲面 零件生成扫描点云;针对点云中的各个点获得多个邻域点并计算得出 法线向量;继续以各个点为球心找出最短半径范围内的 m 个点，然后 求出点云中各个点的法线向量与这 m 个点的法线向量之间夹角的平均 值;基于夹角平均值来设定阈值，然后执行特征粗分类;进行二次细 分以完成第一个精简子集的选取，然后基于定向Hausdorff距离来完成 第二个精简子集的选取

本发明属于精密加工与测量技术领域，并公开了一种可有效保留边界和局部特征的复杂曲面零件点云精简方法，包括：对复杂曲面 零件生成扫描点云；针对点云中的各个点获得多个邻域点并计算得出 法线向量；继续以各个点为球心找出最短半径范围内的 m 个点，然后 求出点云中各个点的法线向量与这 m个点的法线向量之间夹角的平均 值；基于夹角平均值来设定阈值，然后执行特征粗分类；进行二次细 分以完成第一个精简子集的选取，然后基于定向 Hausdorff 距离来完成 第二个精简子集的选取；最后对两个精简子集进行合并，由此获得

降雨型滑坡是世界范围内频发的一种严重自然灾害，常给人类生命财产造成重大损失。降雨事件中降雨强度的动态变化特征影响边坡水文过程和土体力学响应，进而影响滑坡的发生时间和空间分布。目前相关研究多聚焦于降雨事件的平均降雨强度和降雨持续时间对滑坡的控制作用，鲜有降雨强度时间序列的动态变化特征对滑坡的影响机制的相关研究。因此，研究团队主要针对“降雨强度时间序列

本发明涉及生理信号处理技术领域，具体为一种脑电和心电相结合的特征解纠缠情感解码系统，系统包括特征解纠缠模块、三向动态交互模块、特征语义映射模块、异常特征校验模块、特征修复模块。本发明中，通过对脑电与心电信号进行多阶段分解以识别并区分公共特征与无效私有特征，实现了信号维度与语义维度的同步解析，通过特征语义偏差、稳定性及异常分布情况的统计分析，动态检测与任务目标不一致的特征项，并明确其语义状态演变趋势，推动特征层面的语义质量控制，实现特征替换与建模更新，使得多模态生理信号在情感识别任务中的表现具备敏感性、准确性及适应性，并对情绪状态识别提供结构清晰、语义明确且动态可调的生理特征表达体系。

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵