在光伏发电系统中，光伏组件输出功率-电压（P-V）特性呈现非线性，并具有最大功率点，且其最大功率点随着光照和环境温度等因素变化而变化。然而光伏发电系统周围常常存在建筑物或是树木等遮挡物，其在光伏组件上形成的局部阴影不仅导致光伏组件输出功率降低，而其P-V特性曲线出现多个极值点。常用的扰动观察法和导纳增量法等最大功率跟踪方法容易陷入局部极值点，造成能量损失，效率低下。目前已有全局最大功率点跟踪算法只能被动的搜索光伏组件当前的全局最大功率点，且全局最大功率点的功率远小于当前光伏组件可输出的功率；同时，该算法的参数设计和实现比较复杂。本发明使得光伏组件在局部阴影等恶劣的光照效果下仍然只具有一个最大功率极值点，保障了全局最大功率极值点的实现。同时，可以匹配原有扰动观察法和导纳增量法设备，不会使后级设备增加额外的负担，具有通用性，提高了通用性。

本发明公开了一种大量可再生能源并网的主动配电网自适应鲁棒优化方法，包括：鲁棒可行域估计；构建非线性自适应函数；构建自适应鲁棒有功?无功优化模型；核函数空间映射；割平面法求解和主动配电网优化运行策略；该方法针对可再生能源大规模并网的高不确定性，引入鲁棒优化的思想，保障了最优决策下电力系统的安全运行；引入自适应技术，实现最优决策随不确定变量自适应变化；建立了主动配电网自适应鲁棒有功?无功协调优化模型，确保了最优决策下配电网运行的经济性与高效性；采用核函数法和割平面求解策略实现了原问题的高效、快速求解；确

本项成果对传统的协调控制算法进行了优化研究，可以使城市道路绿波带控制的效果得到改善，使交叉口通行效率获得提升。仿真表明，本项成果的应用可以使延误减小10%~20%。

本发明公开了一种基于 I/O 流水线的失效节点数据重构优化方 法 ， 包 括 ： 从 纠 删 码 存 储 集 群 中 的 存 活 节 点 中 任 选 k 个 节 点 N1,N2,…,Nk，并初始化计数器 i＝0，j＝1，节点 Nj 读取其自身的分块 Blocki,j，并将其发送到 Nj+1，并设置 j＝j+1，节点 Nj 读取其自身的 分块 Blocki,j，并与接收自节点 Nj-1 的分块 Blocki,j-1 进行线性组合计

本发明公开了一种基于相似性和不相似性融合排序优化的行人重识别方法，行人重识别是一种针对 特定行人的检索问题，本发明的主要思想是正确检索的行人目标应该跟查询行人的极正样本相似，并且 跟查询行人的极负样本不相似。同时我们将与极正样本相似的那些行人定义为疑正样本，与极负样本相 似的样本为疑负样本，通过提高疑正样本的排名，同时降低疑负样本的排名，来达到通过排序优化的方 式来提升行人重识别的效果。此外，融合多种方法的结果来加强这种相似性和不相似性关系。本

本发明公开了一种基于动态规划算法的网络数据传输能耗优化 方法，具体步骤为：①统计当前网络传输任务列表及截止时间列表， 挑选出最大截止时间，作为所有任务的结束时间；②若当前有新任务 加入，则根据任务列表、截止时间列表、网络带宽状态，通过本发明 中改进的动态规划算法计算出传输决策方案，以此控制网络传输，时 间推进并执行步骤①；③若当前无新任务到达且任务未完成，则按照 最近一次的传输决策序列控制网络传输，时间推进并执行步骤

本发明属于超材料设计相关技术领域，其公开了一种适用于具 有功能梯度及拉胀属性的超材料的拓扑优化方法，其包括以下步骤: (1)采用加权法建立每层的、同时考虑微观结构拉胀属性及宏观结构刚 度属性的多目标优化模型;(2)控制所述超材料结构整体在一个方向上 的拉胀属性及刚度属性呈梯度形式分布;(3)计算每层设计域上的微观 位移、宏观位移、以及每层微结构的等效弹性属性;(4)基于计算获得 的敏度，采用优化准则法更新设计变量，进而判断所述目标函数是否 收敛。上述拓扑优化方法采用加权法建立同时考虑微观结

本发明公开了一种基于像素空间优化的相机与机器人相对位姿标定方法。本发明采用机器人末端携带标定板在固定相机视野内运动，利用标定板的空间运动约束信息，标定得到最优的相机与机器人基座的相对位姿关系。首先通过利用旋转矩阵的线性不变性求解齐次变换矩阵，得到的初步的标定结果；然后将初步标定结果作为优化初值，在像素空间进行优化，使得重投影误差最小。本发明采用了迭代优化算法，无需精密的外部测量设备，利用图像像素空间的模型约束，结合有效的优化初值获取方法，得到了相对高精度的标定结果，可满足工业应用中视觉伺服机器人完成定位和抓取工作的需求。

本发明公开了一种适用于低用户密度小区上行链路的能效优化方法，具体为：首先基站初始化计算用户密度临界值λ0(α)，根据用户发送的导频信号确定当前路径损耗因子α0，然后基站根据已经使用的信道个数计算当前小区用户密度λ′，最后判断如果当前小区用户密度λ′小于λ0(α0)时，则调用等功率控制算法，否则调用信道反转功率控制算法。本发明适用于用户端配备单天线，基站端配备任意天线的小区场景，能够提高低用户密度小区上行链路的能量效率，从而提升整个网络上行链路的能效。

环境DNA技术是21世纪生态环境领域革新性技术之一,该技术打破了传统生物监测的局限，对生态系统各生态类群物种组成和丰度的准确解析，为生态系统生物多样性评估和生态健康诊断提供了新的方向，也为相关部门落实推进生态文明建设奠定了技术基础。 本项目开发了一系列基于环境DNA的水生态健康监测相关产品及整套污染诊断解决方案。该技术旨在针对饮用水源、受纳水体、景观水体、污水处理厂等，通过新型生物多样性评估技术快速准确计算出生态受损范围和程度，结合环境污染物诊断关键致毒物质，制定针对性环境修复方案。整套解决方案的创新点:1.开发了一种全新的环境DNA生物检测技术工艺包，用于物种多样性调查、入侵物种检测、濒危物种检测等生态环保领域，该技术完全摆脱了当下基于生物形态区分物种的枷锁，利用物种基因序列差异对生态系统内小到微生物，大到鱼类、哺乳动物等进行快速“无创式”健康体检，实现检测过程数字化和物种识别智能化，全面了解生态系统的自然生物资源。该技术和传统方法相比，物种多样性检测效率提高300%，检测成本下降60%，检测准确性提高30%;2.发明了一套新型的生物毒性评估方法和诊断设备，可实时监测并记录水生生物在水体中的生理反应和行为。通过受试生物的行为表现判断水体是否有毒以及致毒物质的种类，真实监测和评估化学污染物进入水体后对水生生物的急慢性影响，最后在实验室中可以对现场富集在吸附柱里的样品进行洗脱准确分析出为何种致毒物质，从而进行更高层次的风险评价及事故责任鉴定。 南京大学生态毒理与健康风险团队在2012年就开始进行DNA宏条形码相关研究，开发了一系列分子生物监测的方法，监测领域涵盖微生物、浮游植物、浮游动物、底栖动物和鱼类等群落，具备深厚的技术积累。目前团队申请国家发明专利19项，授权美国专利1项，软件著作权5项，覆盖涵盖技术方法、物种数据库和 eDNA大数据分析算法3大核心方面。同时，本团队多次承办或联合承办国内环境监测系统的大型培训，包括2019年全国监测系统培训、2020年全国环境监测系统站长培训班、2020年南水北调中线局河南分局培训等多次培训。团队2019年开始带头举办国家年度eDNA会议,目前已成功举办2届会议,邀请领域专家与行业相关人士与会讨论eDNA技术更新与应用推广，获得业内一致好评。项目团队也多次受到主流媒体报道，包括央视新闻联播、南京日报、江苏科技报、紫金山新闻等。团队已在2020年开展了“中国环境科学学会团体标准”的立项工作，将环境DNA技术标准化、流程化，为产品市场化提供重要保障。