本发明属于油菜分子育种技术领域，尤其涉及一种控制甘蓝型油菜种子种皮颜色的基因、甘蓝型油菜黄籽突变体材料的获取方法及其应用。本发明利用CRISPR/Cas9技术靶向BnTT8同源基因，通过遗传转化得到突变体单株，经过自交分离，获得了不含T‑DNA插入的双拷贝纯合突变体。该突变体的种子表现为黄籽，显微观察种子的横切面发现，双纯合突变体的内种皮没有原花色素的积累，而单纯合突变体和野生型的内种皮中均包含有清晰可见的原花色素积累。对这些突变体进行品质分析发现，BnTT8基因的双拷贝纯合突变体含油量显著增加。BnTT8基因对于油菜种子的品质改良具有巨大的应用潜力和前景，为油菜品质育种提供新的种质资源。

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。

高端智能化、高效节能、低耗能的机械设备主要为：履带式的移动破、圆锥破

华中农业大学脉动真空灭菌器项目竞争性磋商

主要技术要点（创新点） ： 采用空间 3-UPU 柔顺并联机构作为结构类型，与传统微力传感器的敏感元件相比，具有高精度、高强度、无累积误差等优点； 3 个支链相互垂直放置，并且每 1 条支链能感受某一方向的力，同时不会影响其他支链的悬臂梁的应变，具有 3 维解耦力传感特点； 采用 3-UPU 柔顺并联结构具有高固有频率，具有频宽范围大的特点； 采用 2 对对称的悬臂梁的应变形成全桥式电路作为输出，具有温度不敏感的特点。项目背景：随着精密工程技术、微机电系统(MEMS)技术及微/纳米技术等的研究，微传感器技术得到极大发展，特别是微力传感器，在各种微操作过程中执行对微接触力的检测，实现力-位移或力-视觉等混合控制，对提高微操作系统的精度起到了重要作用。该成果来源于胡俊峰副教授主持的国家自然科学基金项目《基于柔顺机构的智能微操作机器人动力学与控制研究》。 

本发明提供一种变压器有载分接开关的参数测试方法及装置，该方法包括获取变压器有载分接开关的交流电压波形以及过渡电流波形；通过对过渡电流波形进行派克变换，计算电流幅值，根据电流幅值变化数据通过离线辨识算法，判定变压器有载分接开关切换过程各阶段，得出相应的过渡时间，计算变压器有载分接开关过渡电阻瞬时值。本发明通过对交流过渡电流信号进行派克变换，并设计离线辨识算法，准确计算出过渡电阻瞬时值，作为变压器有载分接开关是否正常的判据。保障了变压器有载分接开关的安全使用。与传统的交流测试法相比较，本发明能够准确辨识有载分接开关过渡过程各个阶段并计算出过渡电阻值，误差小，符合国家电力行业标准。