1. 痛点问题 工业时序数据具有应用领域广、数据规模大、经济价值高的特点，蕴含的巨大商业价值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻击等技术手段以及雇佣商业间谍等非技术手段的威胁。数据所有者通常会采用前效方法对数据库中的数据加以保护，但是这些方法只能有效防止外部人员进行非法盗窃，对于内部人员盗窃等途径并不能有效遏制。数字水印是解决数据在传播过程中安全问题的一个主流分支，通常的数字水印采用分组多数投票方法来提升算法的鲁棒性，但时序数据通常有较多的噪声，高价值数据点相对集中，因而一个未经加权的投票算法可能会因为大范围的噪声干扰而导致水印判定失效。此外，常见时序数字水印算法基于时间戳进行水印嵌入计算，容易受到更改时间戳或频率变换的攻击，一旦时间戳序列大幅度改变，水印提取算法将受到很大影响，很可能导致水印提取完全失效。 2. 解决方案 工业物联网数据是工业大数据规模迅速扩张的主要来源。各类物联网传感器以极高的频率采集其所在设备的工作状态数据，通常为一系列包含数据产生时间戳（Timestamp）和采集数据（Data）形式为(Timestamp, Data) 的元组序列，称为时间序列。工业时序数据具有应用领域广、数据规模大、经济价值高的特点，蕴含的巨大商业价值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻击等技术手段以及雇佣商业间谍等非技术手段的威胁。 数据所有者通常会采用前效方法对数据库中的数据加以保护，包括但不限于：数据加密、用户权限划分等等。但是，这些方法只能有效防止外部人员进行非法盗窃，对于内部人员盗窃等途径并不能有效遏制。数字水印是解决数据在传播过程中安全问题的一个主流分支，常见时序数字水印算法基于时间戳进行水印嵌入计算，容易受到更改时间戳或频率变换的攻击，一旦时间戳序列大幅度改变，水印提取算法将受到很大影响，很可能导致水印提取完全失效。此外，数字水印通常采用分组多数投票方法来提升算法的鲁棒性，但时序数据通常有较多的噪声，高价值数据点相对集中，因而一个未经加权的投票算法可能会因为大范围的噪声干扰而导致水印判定失效。 本项目针对常见的水印失效场景进行了分析，提出了能够有效提示水印鲁棒性的技术，更好的确保数据安全的管理能力。 3.合作需求 在全国范围内工业互联网/工业大数据相关领域寻求应用场景，希望能与能源/装备制造行业的大中型企业开展这方面的合作研究和落地实施；并针对上述企业开展包括二次开发在内的各类实际应用，助力企业降本增效、转型升级。

产品详细介绍 机械臂运动算法STEAM主题课程 项目背景 随着工业 4.0 科技革命的到来，工业机器人已成为工业化程度的重要标志。机械臂是最为典型也是最早出现的工业机器人，它可以代替人的繁重劳动以实现生产的机械化和自动化，提高生产效率的同时避免人身事故的发生。机械臂课程的学习可以培养学生将科学技术应用于日常生活、社会实践的意识。 在本项目中，学生可借助机械臂运动算法套件与人工智能与编程教学系统，了解关节机械臂和伸缩机械臂的原理及特点，搭建不同类型机械臂并通过编程实现智能控制。 课程性质 这是一门以项目式教学开展的跨学科课程，以基于建构主义理论的 5E 教学模式作为指导，结合了 中小学信息技术课程标准与编程教学特色。 课程目标 1.知识与技能 ⚫  了解机械臂的类型及其在现实生活中的应用。 ⚫  掌握关节机械臂和伸缩机械臂的结构特点，设计并制作相应模型。 ⚫  学习图形化编程或 C++代码编程的基础知识，使模型完成实际任务。 ⚫  掌握机械臂运动算法的设计、编写及调试。 2.过程与方法 ⚫  通过观察、查阅相关资料等活动，培养对信息的有效性、客观性做出判断的意识，发展分析概括能力。 ⚫  通过机械臂模型的搭建和编程，发展编程思维和工程思维能力。 ⚫  在完成模型设计和算法设计过程中，提高分析问题和解决问题能力，养成自学能力。 3.情感态度与价值观 ⚫  了解机械臂在日常生活中的实际应用，萌发将科学技术应用于日常生活、社会实践的意识。 ⚫  养成实事求是，尊重自然规律的科学态度。 ⚫  关注科学技术对社会发展、自然环境及人类生活的影响。

DWELT系统（动态加权进化的路径追踪技术）首先基于环境的地磁信号、无线信号、视觉信号等，应用机器学习算法进行特征学习与分类，从而实现对于位置、行为、网络、环境的认知；系统基于手机所收集的地磁信号、无线信号、传感器信号、用户状态信息等，结合机器学习算法与认知模型进行多维融合，进而获得用户的准确位置。 系统对硬件依赖性极低，不需部署额外设备，可直接利用场景内的固有信息进行定位。 根据微软室内定位技术大赛和 EvAAL 定位大赛两大权威大赛2011-2018年公开评测数据，DWELT技术全球领先。

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成果与项目的背景及主要用途： 基于最大整体相似性的超像素网格，随着当今拍照设备像素不断提高，同时 照片数量成几何级数增长，在图像中进行语义级别的快速目标定位已是当下热门 问题。 技术原理与工艺流程简介： 快速的在输入图像里找到事先定义的目标物体，也是当今图像检索领域里面 的一个核心技术。 如下图所示： (a) 图中人偶为用户定义的查询目标 (b) 图为待查询图像 (e)~(h) 目前现有方法的目标定位的结果及所用时间 (i) 我们的技术的图像定位效果和所用时间 （注：红色框出的部分为算法定位并分割出的结果） 算法在图像快速目标定位上：快！准！狠！ 

在工厂中工作台最常用的分度角度为180°和90°，用以保证零件孔加工的同轴度（如掉头镗孔）垂直度，平面间的平行度，垂直度以及键槽加工的对称度等，具有高定位精度的机床如坐标镗床，加工中心等的分度工作台在2×180°，4×90°位置的定位精度一般都比其他位置的定位精度要高，且直径稍大（如1m）并在2×180°，4×90°位置达到秒级（5″左右）的工作转台价格十分昂贵。 本系列技术从原理上区别于传统的分度方法，它是利用多个小范围高精度传感器进行分度定位，其定位精度仅取决于小范围高精度传感器的精度，即本技术是将小范围测量的高精度沿展至整个大范围测量，从而使分度系统的绝对测量精度得以极大地提高。 本系列技术在理论研究阶段得到了包括国家自然科学基金、北京市自然科学基金在内的多项基金资助，研发推广过程中，获得了多项国家发明专利。

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NB-IoT无线数据终端是山东卡尔电气股份有限公司自主研发拥有完全自主知识产权的一款宠物定位设备。 采用GPS+BD，NB，三重定位技术，实现快速准确定位；采用NB低功耗机制，实现超长待机；整机采用防水设计，防水等级IPX7；通过研究狗狗的运动状态及生理特整，编写运动算法

项目成果/简介:本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.

本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.