本发明公开了一种六自由度主被动复合定位与隔振平台，该平 台包括基础平台(3)和负载平台(1)，其特征在于:该平台还包括执行器 单元(2)，其通过上柔性铰链(213)与所述负载平台(1)连接，通过下柔性 铰链(201)与所述基础平台(3)连接，所述执行器单元(2)为六个，其轴线 相互垂直，各执行器单元包括初级被动隔振机构和次级隔振机构。本 发明的六自由度主被动复合定位与隔振平台，六个执行器单元在空间 呈现立方体构型，每个执行器具有相同的结构特性和控制特性，可实 现六自由度精确定位和精密隔振，可广泛引用

本发明公开了一种利用双时相探测定位山体中地下建筑的背景滤波方法。包括红外图像滤波预处理、对红外图像取其像素灰度值的低位进行地下建筑的粗检测和“剥洋葱”算法寻优精确检测三步骤，通过获取白天和晚上的双时相红外图，将晚上红外图作为背景场，首先对白天红外图进行双边滤波处理去除噪声，再进行聚类分析，检测出疑似目标区域，对疑似目标区域利用基于邻近像素的截位算法处理粗略检测出地下建筑区域，将粗检测的地下建筑面积作为寻优准则，

本发明公开了一种船舶双曲率外板空间定位标记方法及其标记装置，其方法包括以下步骤：1)在计算机上建立船舶的坐标原点信息；2)将爬行智能车的理论爬行路径以及船舶双曲率外板上需要标记的点的空间坐标输入给爬行智能车；3)爬行智能车吸附在船舶双曲率外板上并在船舶双曲率外板上爬行并做出修正；4)爬行智能车在船舶双曲率外板上做出标记。其装置包括计算机、空间定位装置、爬行智能车、安装在爬行智能车上的吸附机构、标记机构。本发明实现了爬行智能车在复杂双曲率外板上的吸附、爬行、标记功能，依托空间定位技术，实时监控爬行智能车姿态，修正偏差，保证爬行智能车爬行路线不发生较大偏差。

近日，上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台，实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控，对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊），并入选为封面文章，在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者，义理林教授为通信作者。 图说：期刊封面文章 飞秒尺度（1E-15秒）脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程，有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具，在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来，与其相关的研究分别于1999，2005，2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展，越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应，达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化，传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别，结合智能算法对激光器多参数进行全局优化，有望获得理想的飞秒脉冲输出，但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状，光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱，因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题，义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换（TS-DFT）技术，通过时域到光谱的转换，采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法，实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制，光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制，解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制，该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程，发现两者动力学过程具有相似性，提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想，为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说：基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授（欧洲物理学会主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作，认为本工作极具创新性，开拓了研究锁模动力学新的可能性，很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题，2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

随着计算智能方法得到更广泛的应用，其从问题本身学习的能力亟待增强。为此，越来越多研究提出使用机器学习模型来驱动计算智能。通常，这种基于模型的进化算法的性能高度依赖于所采用模型的训练质量。而传统机器学习方法需要大量训练数据进行模型训练，而且受维度灾难的影响，这类方法通常很难解决维度较高的问题，约束了计算智能方法的应用范畴。课题组在IEEE Transactions on Cybernetics上发表了一种由生成对抗网络（GAN）驱动的进化多目标算法。

本发明一种马铃薯定位标记装置和一种马铃薯播种装置，该马铃薯定位标记装置包括机架，机架上设置有漏播检测单元，漏播检测单元的后端设置有定位标记单元，漏播检测单元检测到马铃薯播种过程中漏播，将漏播信号传递到定位标记单元，定位标记单元定位标记以示马铃薯漏播；马铃薯播种装置包括上述的马铃薯定位标记装置。该发明在马铃薯出现漏播情况时可以进行标记，以便于后期补种。

本发明公开了一种基于卷积神经网络的给水管网多点漏损定位方法，包括以下步骤：对供水管网压力数据进行采集，将采集的供水数据分为训练样本和测试样本；将各个样本归一化，归一化后的训练样本输入到卷积神经网络模型中进行训练，得到卷积神经网络模型，归一化后的测试样本对卷积神经网络模型进行测试，保存训练好的卷积神经网络模型；实时数据归一化后输入到训练好的卷积神经网络模型中，通过训练好的卷积神经网络模型来得到预测结果；将预测结果对比标签索引，判断漏损。本发明还公开一种基于卷积神经网络的给水管网多点漏损定位装置。本发明

本发明公开了一种空间多自由度定位装置及其空间位置解算方法。所述装置包括底板平台、第一三维转台、第二三维转台、第一转台底座、第二转台底座、伺服电机、丝杠和导轨，导轨铺设在底板平台上，第一三维转台安设在第一转台底座上，第一转台底座固定在底板平台的一端，第二三维转台安设在第二转台底座上，第二转台底座可以沿导轨做靠近或远离第一转台底座的运动，两个目标物体分别固定在第一三维转台和第二三维转台上。所述空间位置解算方法根据本发明装置的机械结构特点，通过固定在夹具上两物体间期望的空间位置姿态关系解算出装置上每个运动部件的运动量。本发明能够实现空间中两个物体之间的复杂相对位置姿态的定位。

无线通信技术VHF/UHF频段基于OFDM技术的高速数据通信系统   无线通信的突出问题：频率资源严重不足 。   我国无管会允许在这一频段进行数据的传输，如地质矿产、水利、能源、国家地震局、建设部、气象局、军队等部门的专用无线通信系统。

本发明涉及一种自动定位固定舰载直升机起落架的辅助降落系统，本发明旨在解决驱逐舰受风浪载荷作用不平稳时，帮助舰载直升机更稳定快速降落。该系统包括固定底座、旋转底座、下连接杆、上连接杆、摄像头、伸缩杆、机械爪。其机械臂呈三角形排列，可在槽口内360度旋转及移动，以适配不同大小舰载直升机并同时固定其三个部位；通过摄像头自动定位舰载直升机及起落架位置，伸出机械爪固定。系统利用高清摄像头识别测量，中央控制系统处理数据，机械臂依指令精确调整，伸缩杆精准控制机械爪伸出长度，机械爪能有效固定舰载直升机起落架，保障其安全稳定降落。