1. 痛点问题 2021年12月，生态环境部会同相关部门印发了《“十四五”时期“无废城市”建设工作方案》，指出将在100个左右地级及以上城市开展“无废城市”建设，对提升城市固体废物的全过程管理水平提出了更高的要求。然而，当前我国许多城市固体废物产生量持续加大，无害化处置能力尚未得到有效保障，处理设施布局零散，固体废物精细化、信息化管理水平较低，在构建先进的城市固体废物管理模式中面临顶层设计、基础设施、管理体系等软硬件条件的不足，显著影响“无废城市”建设成效及固废管理领域碳减排目标的实现。亟需改进传统碎片式、分种类、智能化水平较低的固体废物管理模式，依托物联网和智慧支撑技术形成多种类型固体废物分类-收运-协同处置全链条系统性方案，充分发挥固废处置中的减污降碳协同增效作用，提升城市固体废物处理在全环节规划设计、工艺技术集成优化、工程及园区的可持续运营等方面的综合实力。 2. 解决方案 针对城市固体废物全过程管理问题，本项成果发挥清华大学环境学院循环经济产业研究中心在城市固体废物管理理论研究、工艺优化调控和规划决策应用等领域的长期积累，开发“无废城市”建设顶层系统规划工具，研发全链条工艺模拟与优化技术，搭建基于物联网和大数据的城市固废智慧化管理平台，形成能够有效服务于“无废城市”建设的城市固废分类-收运-协同处置全链条系统性解决方案。具体包括： （1）针对城市固体废物处理处置系统存在的现实问题，在整个城市层面构建从源头分类减量到末端处理处置、处理设施协同共生的工程技术体系和管理运营模式，打造处理设施协同共生、碳减排和二次污染集中控制效果显著、实现物质有序循环和能量梯级利用的多源固废协同处置园区，构建无害化、资源化、可持续的城市循环代谢链网； （2）开展多源固废处理处置工艺机理模拟，揭示固废-水-能耦合代谢路径与减污降碳潜力空间，实现工艺参数优化；模拟不同固废管理路径对物流、能流的影响，支撑不同应用场景下涵盖源头分类及减量化、污染处理处置、残余物集中控制全过程的工程技术体系优化； （3）基于物联网、智能监控、在线仿真技术等，构建城市固废管理多源异构大数据系统，形成原创性固废智慧管控技术，支撑建立集固废监测、溯源、预报、应急、调控等功能于一体的可视化管理平台，提供多场景、多效能、智慧化城市固废系统性解决方案。 合作需求 （1）与从事城市固废处理、再生资源回收利用、静脉产业园建设等领域的企业以及绿色金融机构开展业务合作； （2）项目孵化需办公场地500平米，天使轮融资需求约3000~5000万。

本发明公开了一种人流量统计系统中分类器的自动选择方法，属于视频监控及模式识别技术领域。本发明包括：预先设定多个成像视角，分别离线训练一个分类器；在线学习时，针对当前输入图像，对各分类器分别执行下述操作：检测目标，将当前检测出的行人目标与已有的跟踪目标进行关联，对未关联的跟踪目标采用跟踪算法进行跟踪，将未关联的检测目标加入跟踪目标队列中；对跟踪目标队列中符合条件的目标进行计数；若所有分类器所计目标数均未超过阈值，

本成果提出的基于超像素样本扩充的空谱全卷积高光谱图像分类方法有效的利用高光谱图像的超像素分割结果指导伪样本扩充增加了训练集样本数量，解决了高光谱图像有标记样本的稀缺问题，同时空谱的全卷积分类网络也充分利用了多尺度的空间特征和光谱特征实现了较高的分类精度。 成果非涉密，专利申请已经提交。 实验采用反射光学系统成像光谱仪（ROSIS）传感器获取意大利北部帕维亚大学（Pavia  University）的高光谱图像数据。该数据集由 103 个光谱带组成，共 610×340 像素，光谱覆盖范围从 430nm 到 860nm，空间分辨率为 1.3m。该数据集一共含有 9 个类别的 42776个有标记样本，选取每类 30 个有标记样本作为训练集，其余作为测试集。 由下表可以看出，在每类选取 30 个样本的情况下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 数 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表证明了使用了伪标签样本扩充的空谱全卷积网络的本方法在小样本情况下每个类的分类准确性均优于 DFFN 和 CNN，达到了较好的分类效果。 表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果

该成果提出了一种基于空谱差分辅助核联合稀疏表示分类的高光谱图像分类方法。本章方法的主要创新性在于：1）能够将光谱的差分辅助信息和原光谱特征信息有效结合。2）能够考虑不同光谱属性间的高阶空间相关信息。3）原空谱和差分空谱核特征字典的信息通过具有混合正则的核联合稀疏表示分类方法得到充分利用。通过在真实高光谱图像数据上的实验表明，该成果提出的方法能够有效地提高高光谱遥感图像的分类效果。 主要技术指标 不同数据集下的训练样本与测试样本数参阅表 1. 在该训练样本集数量下的分类结果表现参见表 2. 相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 20%；相比于 SOMP，OA 提高了约20%。 该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果，同时在较少训练样本条件下仍能得到较好的分类精度和分类效果。 表 1. 不同数据集下的训练样本选取数量 表 2. PaviaU 大学数据下不同方法的正确率比较

本发明公开了一种基于可穿戴生理设备的睡眠阶段分类检测算法，包括以下步骤：获取多模态脑电生理信号；对多模态脑电生理信号依次执行滤波去除噪声和Z‑score归一化处理，得到预处理信号数据；对预处理后的信号数据通过反向传播算法和梯度下降优化实现，以交叉熵损失函数衡量生成信号与真实信号的差异，不断调整参数使生成信号更接近真实睡眠信号；构建一个与生成器具有相同的卷积单元形式的判别器，判别器与生成器构成生成对抗网络模型，自动调整调节参数，输出不同睡眠阶段的分类结果。本发明通过合理整合EEG和EOG等信号和GAN模型的应用，使模型能够学习到真实睡眠信号的分布并进行准确分类；提高分类的准确性和稳定。

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远苏精电 实验室快速钻铣雕一体PCB线路板雕刻机 电路板雕刻机 一、技术参数1.加工范围：单面板/双面板2.加工面积：350×300mm3.最小加工线径：3mil4.最小加工线距：5mil5.分辨率：0.03mil6.工作速度：100mm/s7.主轴转速：0～60000r/min，无级调速，软件自动优化转速8.主轴功率：90W9.直线导轨：进口直线导轨10.传动方式：进口滚珠丝杆11.钻孔孔径：0.3～3.175MM12.钻孔深度：0.02-3.5mm13.钻孔速度：150(孔/min)14.控制方式：电脑控制15.通信方式：RS-232/USB16.操作系统：Windons 98/2000/XP/Vista/Win7/1017.最小内存配置：256MB18.体积：750mm（L）×650mm（W）×660mm（H）19.重量：110kg20.消耗功率：250 W21.电源：200V/50HZ22.支持软件：支持Protel99se、Altium Designer、CAD等常用EDA软件（支持所有pcb及gerber格式的文件）23.选配：可选配立式底柜，方便移动，可存储耗材24.选配：可选配电脑25.选配：可选配视觉定位系统 二、产品亮点（1）自动原点定位：可以从任意位置自动回到设定的零点，拥有原点记忆功能。（2）双面板定位技术：保证了定位的精确性与正确性。（3）断点续雕：从任意百分比开始雕刻，或雕刻到某一百分比结束。（4）模拟运行：根据设定的参数，仿真显示实际加工过程。（5）实时显示加工路径：加工前首先显示所有加工路径，在加工过程中实时显示当前位置。（6）任意区域选择雕刻：选择任意区域，进行雕刻。（7）组合雕刻/自动选择刀具：选择两把雕刻刀，自动分配雕刻区域。在不影响雕刻精度的情况下选择一把大雕刻刀，快速铣掉大块的空白区域。（8）万能钻孔：使用固定铣刀挖出任意孔，减少了换钻头的次数。（9）外形铣割：板子雕刻完成后进行外形铣割。（10）智能主轴转速优化功能：根据刀具自动优化主轴转速，从而提高雕刻精度。（11）强兼容性：兼容目前市面上所有EDA软件。（12）操作简单：简单易学，只需20分钟即可熟练上手操作。（13）自动关机：长时间无操作指令则自动关机，保护设备。（14）LED照明：机器自带照明功能，方便运行过程中清晰的观察pcb制板情况。（15）超限保护：当人为操作不当触发X、Y、Z极限保护装置时，机器自动暂停，按复位按钮即可恢复运行。（16）配有自主开发的PCB快速线路板刻制系统软件，一键引导式软件设置及操作界面。（17）采用自主研发高速小跳径自冷主轴电机，非水冷主轴电机：可在0~60000rpm内设置转速，加工时可设置七档转速，软件自动优化转速。（18）机器配有软件限位及硬件限位双重限位保护：当X、Y、Z硬件超限保护后，软件限位会自动开启防止撞机发生。减少超限对精度的影响。（19）加工工作日志：具有远程升级、远程诊断与维护、远程控制、定时预约开关机等功能。（20）自动选择刀具：软件自动选择适合的刀具，无需转换及设置刀路，免除人工选择刀具参数的繁琐。（21）挖孔钻孔：对于孔径大于0.8的孔，直接用铣刀挖孔，无需频繁更换刀具。（22）区域选择雕刻：可选择内、外区域，进行局部雕刻。（23）组合雕刻：选择粗、细两把雕刻刀，软件自动分配雕刻区域。在不影响雕刻精度的情况下，用粗雕刻刀，快速铣掉大块铜箔区域，用细雕刻刀，雕刻出细微线路。加工时间缩短50%。

产品特点： 5.0寸高清彩色触摸屏，操作简单，灵敏度高； 集成三路水质在线监控，实时在线监测进水、RO和UP三路水质传感器和五路开关信号的接入； 定时、定质（1-18.25MΩ.cm）、定量（1-9999ml）取水。纯水/超纯水取水量自由设定，精确度±2ml，同时显示当前取水流量和累计取水量； 耗材寿命管理，系统缺水报警、水箱水满报警、水质超标报警等自动检测报警功能。 卡接式预处理滤芯，更换更便捷； 配备USB接口，支持历史告警记录和历史取水记录的数据导出功能； 系统具备密码设置保护功能，多级权限设定； 全自动RO膜防垢冲洗程序，手动、自动冲洗功能，可延长RO膜使用寿命，保持低细菌污染状态； 超纯水循环系统可自由启动、关闭，保持低细菌污染状态。 超大容量一体化两柱超纯化柱组模块。 采用德国贺利氏（Heraeus)185/254nm双波长紫外杀菌。 采用低压24VDC为主电源供电，水电分离布局，符合安全规范，高强度工程塑料机箱，杜绝腐蚀生锈； 采用先进的电磁兼容设计，具有抗干扰能力强，噪音小等特点。   技术参数 产品名称 基础型 除热源型 超低有机物型 超强组合型 产品型号 Biosafer Pro-TA Biosafer Pro-TB Biosafer Pro-TC Biosafer Pro-TD 工作条件 源水城市市政自来水（TDS≥300时增配强化前处理单元）；温度5～45℃；源水压力：1-5Kg/cm²；电源：220V  50Hz；功率：30～80W 制水量 台式：5L/H、10L/H、15L/H、20L/H、30L/H、40L/H；落地式：40-150L/h 产水水质标准 水质符合中国国家实验室用水规格（GB6682-2008）Ⅲ、Ⅰ级标准，美国ASTM、NCCLS、CAP标准；吸光度（254nm，1cm）≤0.001； 纯水水质 电导率≤1μS/cm@25℃,电子截留率：96-99%，有机物截留率：＞99%，双级反渗透电导率≤1μS/cm@25℃，水质标准优于中国国家实验室用水（GB6682-2008）三级水标准 超纯水水质 电导率≤0.055μS/cm@25℃；电阻率18.25ΜΩ·cm@25℃，水质标准优于中国国家实验室用水（GB6682-2008）一级水标准 取水流速 RO纯水2L/min UP  超纯水：1.8L/min 热源 / ﹤0.001Eu/ml ﹤0.02Eu/ml ﹤0.001Eu/ml TOC ﹤10ppb ﹤5ppb ﹤3ppb ﹤3ppb RNA酶 / / / ﹤0.01Eu/ml DNA酶 / / / ﹤4pg/ml 微生物 ﹤0.01cfu/ml 微颗粒 （大于0.2μm）含量﹤1/ml 应用领域 适用于标准级实验、高纯标准溶液配制、定量分析、血液检测、毒性检测、缓冲溶液配制、原子吸收/发射光谱、液相色谱、气象色谱等 适用于分子生物学及生命科学、动物细胞及植物细胞培养，组织培养，电泳凝胶分析，生物工程，培养基设备等 适用于痕量分析，高效液相色谱，离子色谱，气质相联，总有机碳(TOC)分析，有机物分析，毛细管电泳，微电子部件清洗，毒理学研究，环保实验分析等 适用于环境分析实验，物理学电化学及界面研究，各种高精度仪器分析，分子生物学及生命科学，试管婴儿，组织培养，动物及植物细胞培养，双向电泳实验，蛋白质纯化，氨基酸分析基因研究

一种基于非监督特征学习的高分辨率遥感影像场景分类方法，包括对输入的原始高分辨率遥感图像 进行划分得到场景，从每个场景中随机地提取若干个训练图像块，将训练图像块聚集起来做预处理操作; 计算所有训练图像块的低维流形表示，聚类得到一组聚类中心;对每一幅场景密集采样得到局部图像块， 对每个局部图像块做预处理操作后映射到相同的低维流形空间中，然后进行编码获得场景的所有局部特 征;将所有场景的局部特征集合起来进行特征量化，统计每一幅场景的局部特征直方图，得到场景的全 局特征表达;随机挑选若干幅场景作为训练样本，由分类器得到每一幅场景的预测类别标号，完成原始 高分辨率遥感场景的标注任务。

本发明属于风功率爬坡预测领域，涉及一种基于大风气象分类的风功率爬坡预测模型切换方法，按 以下步骤进行：首先根据指定地理范围内的历史大风波动天气提取出可以明显表征大风天气的特征量和 特征指数，并形成判别表达式。进而采用 Fisher 判别法中的判别准则计算出判定范围以及特征量和特征 指数的加权系数，得出判别结果，并通过统计检验进行验证分析。通过判别法进一步得出大风天气分类 结果，依据不同大风天气的时空尺度的特征，最后形成对不同统计预测模型之间的切换机制。本发明将 数值天气预报的结果进行爬坡天气判别研究，在风功率爬坡的综合预测方法上为不同的统计预测方法提 供了更准确的切换机制。