本发明公开了一种基于单纯形法的泥石流次声定位方法，采用（1）放置泥石流次声检测装置；（2）设定信息空间，确定信息空间各未知量类型，这些未知量为：泥石流发生地点坐标（，，）；泥石流发生时间；次声波传播速度，组成五维信息空间（，，，，）。再经（3）初始化顶点、（4）计算顶点误差、（5）顶点排序；（6）执行单纯形操作步骤。实现泥石流发生地点的定位，经过有限次数的单纯形操作之后，将误差最小的那个顶点坐标作为泥石流发生地点的位置，从而实现泥石流的定位。本发明非线性定位，定位精度高，且基于单纯形操作，实现容易，计算量小。可以满足实时泥石流定位的需要。

一种用于承载芯片的定位平台的旋转中心标定方法本发明公开了一种基于 LED 芯片扫描的旋转中心标定方法，具 体包括以下步骤:步骤一，芯片扫描，获取同一次装夹后不同旋转角 度下的两组扫描坐标数据;步骤二，扫描数据预处理，去除两组数据 中仅被识别一次的芯片坐标;步骤三，获取初步旋转中心;步骤四， 以旋转中心为参考，规划两个的区域 A、B，旋转前其芯片序列为 PA、 PB，旋转后为 P′A、P′B;步骤五，求 PAP′A，P

本实用新型公开了一种单目三维实时在线跟踪与定位系统。该系统包括激光测距装置、望远镜、CCD、 三角架、标靶及计算机。激光测距装置固定在望远镜的上方，望远镜被固定在三角架上，CCD 安装在望 远镜成像面上，用于获取标靶的二维图像，与激光测距装置一起通过 USB 数据线将获取的图像传输到 计算机中，并将测量的结果在计算机上显示出来。本实用新型能对目标进行在线跟踪，实时监测目标的 三维微小移动，系统组成简单，应用成本不高，适合在工程建筑变形观测领域推

本发明公开了一种基于水体分层滤波的水下热源探测定位方法，属于海洋科学、热物理学和模式识别的交叉领域，意在于对水体进行分层滤波处理，通过最优准则确定滤除深度，准确反应水下热源的具体位置。本发明包括水体中水下热源的热辐射仿真步骤、实测获取水下目标红外图象步骤、水体分层滤波步骤、水下热源探测定位步骤。本发明构建分层的海洋水体的热场模型，进一步建立简化的水下热源包括水下航行器的热场模型，利用水下热源在水体中热场模型的结果

本项目将在目前硬件条件下，通过信号处理手段充分发挥硬件能力提高探地雷达的探测性能，使探地雷达能够高精度确定分层媒质中的层位、层厚及参数，对非层状目标能高精度地确定目标位置、几何形状和尺寸及其电性质，并给出根据目标特征辨识目标。本项目跨电磁学、地学、信号及图像处理等学科，涉及强相干干扰抑制、时域逆散射、图象处理、成象技术及目标识别等，是一项有理论意义并能使探

 本技术涉及一种轮式车辆惯导系统的自动标定、运动对准即自主定位方法，即如何在不借助参考路标点和其他外部传感器如GPS的条件下，实现实际路况下的惯导系统与车体间安装关系和里程计标度因数的自动标定，以及车辆行驶中的惯导系统运动对准与自主定位，抑制环境因素对里程计辅助效果的影响，提升陆用车辆导航系统的自主性、快速性、可维护性、环境适应性和精度指标。 惯性/里程计组合导航系统通常采用两种组合方式：航迹推算方式和反馈组合方式。航迹推算方式是一种简单的次优组合，它以惯性导航系统提供姿态基准，以里程计提供行程增量并在参考坐标系中投影累加得到当前位置；反馈组合方式则将里程计输出作为惯导系统的独立外部观测，反馈校正惯导系统的导航参数误差以及部分惯性器件误差，同时利用惯导系统的短期稳定性修正里程计标度因数误差。下表给出了两种组合方式的优缺点对比。反馈组合方式具有航迹推算方式所不具有的很多潜在优势，如在信息空间配准的前提下，反馈组合方式能够抑制环境因素对惯性器件精度和里程计精度的影响，如不依赖外部路标点实现惯性器件误差和里程计标度因数误差的自我修正，并缓解车轮的短时打滑问题等。

本发明属于网络安全技术领域，具体为一种基于贝叶斯优化的漏洞补丁定位方法。本发明针对PatchScout工具的漏洞‑代码提交关联度排序算法作出改进，以提升其在开源软件漏洞安全补丁定位方面能力。本发明在PatchScout漏洞信息提取与特征生成、RankNet排序生成初始概率的基础上，通过贝叶斯优化动态调整RankNet模型的超参数；使用高斯过程模型进行超参数优化，以最小化损失函数；在反复迭代与参数调整之后，最终获得性能优秀的排序模型。本发明方法显著提高了模型的精确度与召回率，有效缩小了搜索范围，对收敛速率有明显改善，在安全补丁识别的不平衡数据集问题中体现出良好的性能，为开源漏洞补丁定位提供了可靠的技术支持。

产品详细介绍高压智能电桥和跨步电压双重定位

移动互联网将移动通信和互联网二者结合起来，成为当今世界发展最快、市场潜力最大、前景最诱人的产业发展方向。最新数据统计，中国移动互联网用户已达到 4.64 亿。各大应 用市场如 Google Play 有百万种应用，国内机锋市场、天翼等平台也具有大量的安卓应用。 这些应用在给人们带来巨大便利的同时，也带来巨大的信息安全隐患和风险。据统计，超过 九成的应用软件涉嫌窃取用户隐私、恶意扣费、恶意推广、恶意捆绑植入病毒/木马等恶意 行为。这些恶意行为不仅给用户带来经济损失，甚至涉及人身安全问题。因此迫切需要快速、 准确地自动化检测如此庞大的应用程序的恶意行为。传统手机杀毒软件基于 PC 时代检测特征序列的方式识别恶意软件/恶意行为，虽然这种 方式高效、易于同步检测，但是存在只能查杀已知威胁、反馈周期长、易于绕过等诸多问题。 为了解决上述问题，我们设计并实现一个 Android 应用恶意行为自动化检测系统。本系统提 供一个基于行为查杀的完整解决方案，可服务于第三方管控部门、高级大型企业(如电信运 营商)、Android 工程师与普通用户等三大类用户。本系统结合静态分析、动态追踪、网络 流量定位三种方法实现“数据流、控制流、网络流”三流融合分析技术，可提供自动化应用 软件爬取、自动化检测分析、自动化特征库更新、自动化恶意行为挖掘、恶意攻击训练、证 据留存等多项服务，达到爬取自动化、处理高效化、分析智能化、信息安全化的设计目标。 本系统主要的特点如下: 全平台部署更实用:跨平台语言设计，多重角度防护，可部署于 Windows XP/WIN7/WIN8 以及 Linux 主流版本。 自学习、更新更方便: 应用图论分析技术、自动化行为特征挖掘等技术，挖掘具有通用性的恶意行为链，无需频繁升级模型库。 智能网络爬虫更高效:针对第三方监控需求，本系统提供自动化网络爬取功能，可实现最优监控部署、最优更 新策略。 “3x3”立体更高维:“静态分析、动态追踪、网络流量三维度”，“数据流、控制流、网流”三层面，智能立 体分析模式，无懈可击的安全检测。 11类41种恶意行为检测更全面:可有效对隐私窃取、系统破坏、信息破坏等 41 种恶意行为进行检测，分类图如下图所示。 层级分析更迅速:系统依据层级分析结构，快速定位，快速甄别，快速分析。 “三流融合”更细致:本系统结合底层 API HOOK、动态污染分析、静态行为链识别、网络流量检测等方式，可分析恶意软件的函数调用关系、数据传播定位、恶意行为网络数据包。  恶意特征自动统计挖掘更可靠: 特征自动挖掘更节省人力与计算资源，标准处理流程无死角分析。  恶意攻击模拟更实战: 对官方发布系统与软件攻击模拟，自动化挖掘存在漏洞和风险。 分析数据更可观:行为统计、时间轴建模、应用权限分析、敏感函数展示、敏感数据分析、行为记录、运 行截图等多项数据展示，并支持数据导出功能。 测试项目更全面:课题组具有大量软件自动化测试经验，可支持适配测试、功能测试、可靠性测试、安全 性测试、环境测试、安全测试需求。性能参数: 准确性高，超过 97%的正确识别率; 完成一次普通测试任务不足30分钟，测量时间短，重现性好。

本实用新型提供了一种支撑智能设备的移动机器人，包括带有智能设备安装位置的机身以及运动机构，其特征在于，所述运动机构包括：四个弧形支撑腿，分为两组，对称分布在机身两侧，每个弧形支撑腿的弧形凸起面朝下作为支撑面，所述弧形支撑腿的主体采用柔性材料，所述弧形支撑腿远离支撑面的一端通过转轴与机身连接，同一侧的两个弧形支撑腿的转动面相互平行；转动动力源，安装在机身上驱动四个弧形支撑腿绕转轴转动，四个弧形支撑腿共同转动带动机身运动；本实用新型的移动机器人的支撑脚采用弧形的构造，且材料是柔软的，使得机器人在十分崎岖的路面或柔软的平面具有很好的移动能力，并有效减轻智能设备的磨损和运动中受到的振动。