成果简介：异步电机广泛应用于工业领域，变频器的出现让异步电机的应用 向高性能方向发展。本项目针对无速度传感器的异步电机设计了逆变电路和 矢量控制算法，特别是利用有限反馈算法实现了异步电机转子磁链和速度的 准确估计，提高了异步电机的控制性能，特别是在低速阶段可以输出150% 的额定转矩。 项目来源：自行开发 技术领域：高效节能 应用范围：电机驱动 技术水平：国内先进 现状特点：先进的磁链和速

我国科研团队首次利用机器学习反求设计（machine-learning inverse design）实现三维矢量全息(Three-dimensional vectorial holography)新技术的相关研究成果发表在国际顶级学术刊物《科学进展》上。该杂志为《科学》(Science)刊物旗下子刊，是一个涵盖所有学术领域的开放性、综合性科学刊物。 这项光学全息技术领域的突破性研究，由上海理工大学庄松林院士和顾敏院士领衔的未来光学国际实验室完成。研究中基于机器学习的反求设计，可精准且迅速地产生一个或多个任意三维矢量光场，有望应用在超宽带全息显示、超安全信息加密以及超容量光存储、超精确粒子操控等各个领域。 光是一种电磁波，其在介质中传播的同时伴随着电磁和磁场的振荡，被称为光的矢量特性。研究人员介绍，基于光波的横波特性，光的振荡通常被限制在与其传播方向垂直的二维平面上。近些年，科学家研究发现光的振荡可打破传统二维平面的束缚，通过干涉产生纵向光振荡，即形成第三维光矢量。 但精确产生任意三维矢量光场仍是一个世界性难题。在物理学上，通过求解三维麦克斯韦方程可以正向得到一个三维矢量光场分布，但其不可控。顾敏科研团队利用人工智能的机器学习反求设计，解决了这一难题，率先实现了三维矢量全息，并可精确地控制三维全息图像中每个像素点的任意三维矢量状态。 顾敏介绍，这样的操控是全方位的，包括对每个三维矢量光携带的信息进行编码、传输和解码，因而消除了传统二维偏振光的束缚。“通过人工智能机器学习的新技术，我们首次实现了三维矢量光的操控，并将机器学习的算法延伸到光学全息中去。” 机器学习在光学设计中扮演着越来越重要的作用。文章第一作者任浩然博士说：“我们研究证明训练后的人工神经网络可有效、快速地产生任意三维矢量光场，达到接近百分之百的准确性，极大地提高了光场调控的效率。” 此外，这项发明为光学全息开辟了一条新道路，首次在全息中证明光的三维矢量状态可以作为独立的信息载体，实现信息的编码和复用。顾敏表示，“这项发明不仅为下一代超宽带、超大容量、超快速并行处理的光学全息系统奠定了基础，同时也为人们加深理解光与物质的相互作用（例如粒子操控）提供了一个崭新的平台。”

随着通信产业的发展，物联网技术的普及，在“信息消费 ”主张的引领下， 网络基础设备大量部署。网络设备安装，测试，维护离不开网络测试仪。其主 要功能是： 1. 网线测试功能：线距，线序，开路，短路测试。 2. 网口测试功能：链接建立；单工双工；链接速度识别， 10M/100M/1000M。 3. 网络连通性测试功能： PING、TRACE、ARP SCAN 等。 4. 完全的 RFC2544 测试：吞吐量，延迟，帧丢失率，背靠背。 5. 误码测试、封包测试、流量速率测试功能。 6. 服务功能识别功能：FTP、WEB、EMAIL、DHCP、DNS、IPTV 等。 7. 远程连接测试功能。 8. 参数设置功能。IPV4/1PV6 兼容。

当前网络安全技术发展的主流是向全息安全(Holistic Security)发展。无论是网关与端点的结合即网络准入控制(Network Admission Control)，还是入侵防御与泄露防范 (Information Leakage Prevention)的共生，无论是无线与有线兼容，亦或信息安全与数据安 全的结合，都是安全防护技术一体化和集成化在不同侧面的具体表现。在这一发展潮流之中， 传统的安全网关也从单纯防火墙的边界保护(perimeter protection)门卫角色，发展到统一 威胁管理(UTM)的区域保护(local protection)首领地位，不但监控经过的各类流量，而 且监控邻域以致虚拟邻域的终端、应用和数据。本项目将自主知识产权的专利技术研究与成熟的工程队伍和技术创新机制相结合，研制 了基于软硬件协同的应用系统，具有完善的多层次协议分析与过滤能力;具备细粒度访问控 制、入侵检测和防御、防病毒、VPN、反垃圾邮件、内容过滤、流量监控、安全策略统一部 署等安全能力。由于单台设备能够承受超过 20G 的系统吞吐量、10G 的安全能力、7G 的内容过滤流量，依照电信 2M 上网带宽的标准，可以为电信提供至少 3500 个用户的接入，效益十分可观。 对于企业来说，通过高性能 UTM 的内容过滤，将大大降低遭受病毒、垃圾、钓鱼等攻击的 危险性，为企业良好的网络运行提供了有力的保障。在 UTM 领域，内容过滤的准确度、内容过滤性能提高和协议兼容性是应用层处理所面 临的共同问题。例如 NAI-McAfee 的防病毒网关每秒最多只能处理几十个电子邮件，防垃 圾邮件处理能力性能更低，其他厂家针对性能的提高提出了各种方案，将性能提升到上百封 的处理能力，但是如何解决慢速网络连接下的协议兼容性和流畅性并未得到改善，局部性能 的提高，并不能在整体上带来好的用户体验。再比如，在 http 协议的处理上，传统代理架 构的方式必将被淘汰，就算在内容过滤上能够做到每秒上 G 的性能，但是代理过程的延时 几乎没有用户可以接受，如何在流的方式下提高并行处理能力，如何在协议允许的范围内提 高反馈能力，都是需要值得延伸的技术研究。应用层安全网关功能的发展呼唤着新的软硬件 解决方案，像 Tarari 这样专门从事内容过滤(特别是 XML 处理)芯片设计的厂商将在短期 内增多并大有用武之地。总之，安全功能在 OSI 协议架构单层上的集成正在完成，多层间 的集成未艾，并需要有新的硬件平台和软件实现来突破性能瓶颈。当前最重要的目标是带动国产 UTM 性能上突破 10Gbps，从而推动国产高端 UTM 产品 的成熟和完善，提高国产高端 UTM 产品的市场竞争力，使自主知识产权的国产 UTM 在高 端市场上逐步占据主导地位，满足国内迅速增长的网络安全产品市场需求，为建设我国信息 安全框架提供基础产品，更好地保障我国网络信息安全。

实现客观题自动阅卷，主观题网上评卷和成绩数据的统计分析全部在计算机网上进行，特别是统计分析数据可直接在服务器上发布，既可免去人工阅卷方式逐级汇总及上报的麻烦，又可直接供教学讲评、质量分析使用，最大限度实现成绩数据的资源共享，满足领导，教师、学生及家长的需要。

1.采用“智能识别，无需额外定位技术”，印刷要求低，使用方便 本系统采用国内目前最先进的“智能识别”技术，答卷设计无需增加额外的定位点、定位线或同步头，也不需要以答题区域的边框、转角等作为定位识别符，确保了不因答题区域的线框偏移、变形、模糊或断线等因素影响扫描识别的稳定性及准确率。且系统中设置了自动识别偏移、折角检测、双页进纸等。 2.试卷纸张适应性好，支持超薄、加长纸扫描 本系统支持使用50克以上普通纸，以复印、速印或胶印方式双面印制答卷，2010年安徽中考各科试卷在本系统中均顺利通过扫描。 3.支持任意答题卷或答题卡的扫描、阅卷 由于采用了“智能识别”技术，本系统可做到在预先不知答题卡设计的情况下对任意答题卡或答题卷的顺利扫描和阅卷工作。2010年安徽中考阅卷成功使用本系统即是很好的例证。 4.互联网阅卷优势明显 本系统支持A4、A3及不规则尺寸的答卷扫描识，且A3答题卡在200dpi分辨率下，其双面扫描的影象文件容量不大于250K，这就确保了在当前互联网带宽不是很宽的情况下依然能够流畅的进行互联网阅卷；本系统不仅支持在局域网、广域网或互联网上进行阅卷，并且提供B/S和C/S结构的可选系统，具有支持通过互联网实现教师在家里阅卷或跨地区学校联考远程网上阅卷功能； 5.分布式设计，轻松实现联考 本系统采用C/S结构，支持分点联合阅卷功能，可以轻松实现与其他同样应用本系统的兄弟单位一起进行联考阅卷。 6.答卷扫描与考生考号、客观题涂点识别同步完成，无须行进行二次识别操作 本系统在答卷扫描的同时即完成客观题答案的准确识别，当扫描完成时，客观题的识别工作即全部完成，有利于及时发现扫描过程中出现的异常情况，便于及时进行查错和纠错操作。如果采用严格定位技术设计的产品，扫描与识别分二次进行，先扫描后识别。 7.答题卷设计灵活，支持多种统计与分析 本系统支持单选、多选的客观题任意混排，不限制客观题答案选项的数量（原则上不少于26个）以及不限制答案的组合方式，同时支持客观题的题目和涂点混排。 本系统也支持主客观题部分的选做题（M选N，M≥N，如2选1、3选2等）评卷及数据处理功能，即系统可以自动识别选做的标识并进行处理；同一大题的不同选题应可以交由不同分组的老师独立评阅；且支持公共答题区域和8字码（七段码）识别，以最节省纸张的方式实现选项较多的选做题。 支持A、B卷的答题卡及常用条形码考生考号的自动识别，同时支持题卡合一和题卡分离的模式。 本系统支持评卷题目按照题组分组阅卷以及统计分析功能，从而实现对文综、理综中单个科目（如：政治、历史、物理、化学等）分科单独统计分析。 8.系统适应性强、容错性好 支持试卷印刷异常的特殊情况处理功能，确保在出现例如：试卷页码漏印、试卷印刷有倾斜、客观题涂点印刷不完整、试卷有小幅褶皱等情况下的正常扫描识别功能。 9.可实现与主流高速扫描仪的无缝对接 本系统设计使用底层协议实现与当前主流的高速扫描仪无缝对接，采用本系统不需要增加额外的图形加速卡，即可实现对答卷的扫描识别速度不低于扫描仪的标称值，实时性达到100%（即：正确识别的答卷扫描识别量 ≧ 扫描仪标称速度 X 实际扫描时间）。 10.支持典型试卷、电子化批注，便于课堂讲评 支持在试卷上做类似于人工阅卷评卷给分的给分标记，在标记时完成登分；试卷评阅的痕迹能以图像的方式保存在计算机系统中，并与阅卷过程中的标记及得分进行合成生成电子图像。 在评卷过程中对典型试卷可随时作标记，阅卷完成后方便调阅，使课堂讲解更直观、生动。

网络阅卷系统专为教育局用户设计，主要适用于高厉害考试（中考、高考等）阅卷应用，能与中考、高考真正接轨。系统具有答题卡制作、试卷扫描、阅卷、评卷管理控制、成绩统计分析等功能。从答题卡扫描到阅卷，网络阅卷系统不仅能减轻教师阅卷负担，而且能够助力教师更有效地提高阅卷质量和阅卷效率，提高阅卷的准确度与公平性。网络阅卷远程服务中心网络阅卷远程服务中心由网络阅卷系统和服务中心管理平台组成，是专为网络阅卷系统而增设的远程服务部门。用户在本地完成答题卡扫描工作后，其他工作，如考试定义、答题卡模版制作、裁切、成绩统计等，均可交由网络阅卷远程服务中心来完成，从而优化管理过程，减轻工作负担。为什么要选择远程服务中心？ 专业、高效、简单、方便、快捷降低阅卷考务工作出错率，减轻用户工作负担用户可远程操作、监控，管理更灵活远程服务无地域限制，节约成本

AI多模态情绪分析系统，是人工智能与心理学、计算机视觉、听觉感知等学科深度融合的前沿方向。它不再局限于传统的问卷答题，而是像一位敏锐的观察者，通过分析你的面部微表情、语音语调、肢体语言，甚至生理信号，来实时、客观地"读懂"你的情绪状态。这种技术正在心理健康、教育、人机交互等领域开启全新的可能性。 这套系统的核心在于"多模态"和"融合"。它模拟了人类如何综合视觉、听觉信息来理解对方情绪的过程。 多源数据采集：系统通过摄像头、麦克风等设备，同步采集个体的面部视频、语音音频，甚至可接入可穿戴设备获取心率等生理信号。 单模态特征提取：针对每种数据，用不同的AI模型提取情感特征。 视觉：分析面部肌肉运动（如嘴角上扬、眉毛紧蹙）、头部姿势、眼神等。先进的技术甚至能捕捉难以伪装的微表情（持续仅1/25至1/5秒），或通过分析面部血流图谱（rPPG）来感知生理唤醒水平。 听觉：提取语调、语速、音高、能量（MFCC梅尔频率倒谱系数）等声学特征，判断声音中的情绪色彩。 文本/语义：如果涉及对话，系统还会分析说话内容的语义，理解话语背后的真实意图和情感倾向。 多模态融合与情感解码：这是最关键的一步。系统通过复杂的深度学习算法（如Transformer、自监督多任务学习框架等），将来自不同模态的特征信息进行时空对齐和深度融合。例如，一句愤怒的"我没事"，配上闪躲的眼神和紧绷的嘴角，才会被准确识别为"掩饰性的愤怒"，而非字面意思的"没事"。  

针对目前油气田开发中井网及注采方案设计依赖工程师经验，费时费力且效果不理想的问题，综合考虑储层非均质性和开采的不均匀性，基于矢量化开发和均衡水驱的理念，建立并形成了一套相对完整的水驱油藏矢量化生产优化方法。该方法将各类生产优化问题通过数学描述转换为最优化问题，并利用具有自主知识产权的MCS-CMA-ES优化算法进行高效求解，实现各类油藏生产问题的快速、准确的智能化高效决策。目前方法可用于新井井位、井轨迹、井网加密、抽稀、转注等井网调整方案的定量优化设计，以及各井注采液量/井底压力等注采参数的实时、

本实用新型公开了一种电动向心力定量分析演示仪，其特征在于：由机座（1）、机座上安装有转速可调，转速可测试的微型电动机，竖直向上的电机轴上套装有固定座（7），固定座处于同一轴线的两端各活动固定有一段一端封闭的透明管材，一个第一段管材（8）管内的一端装有压缩弹簧（10），压缩弹簧的自由端接触一推板（11），推板的另一面装设被试验的配重小球（12），推板还与安装在管壁上的弹簧变形量指示装置配合，或一个第二管材（9）的另一端装有轻质垫块（13），所述垫块与一个实验的配重小球配合。本实用新型能对向心力公式F=mω2R中的各个物理量进行准确测量。