一种基于IPv6的移动互联网络接入方法，基于IPv6，利用单向信道、ICMPv6和隧道技术的AD-HOC接入互联网技术方案，含有移动AD-HOC节点的接入网关发现方法和AD-HOC节点与互联网通信的方法。有益效果是不仅有效的解决了AD-HOC网络接入到互联网的问题，降低了接入网关发现的时延和给AD-HOC网络带来的通信开销，消除了接入网关在协议转换和地址转换方面的开销等；而且将移动IPv6和移动网络等先进技术与AD-HOC网络结合在一起。

本发明公开了一种基于网络 KPI 的移动 Web 网页访问用户体验 感知评测方法，属于移动端 Web 网页访问技术领域。本发明包括：在 端到端的网页访问过程中，通过抓包采集并计算 HTTP 业务的各种关 键性 KPI 指标；根据采集到的各种 KPI 指标综合计算 KQI 指标；根据 得到的 KQI 指标在 Web网页访问业务中所占的重要程度的不同对其进 行加权求和，得到此业务的整体 QoE 指标。本发明的步骤简单，易于 实现，评估过程没有对正常 Web 网页访问业务网络传输产生任何影响。 本发明能够很好的体现 Web 网页访问业务的整体质量，也能根据每个 KQI 指标的得分来针对 Web 网页访问业务中的不同环节进行评估，对 那些评分较低的指标对应的模块进行有针对性的优化。

本发明公开了一种用于确定叶片的最大厚度的方法，包括：为待测量的叶片获得多个截面并分别生成相应的点云数据；提取点云数据以获得凸包，通过拟合方式获得叶片截面的前后缘图形，并获得反映叶片截面叶盆、截面叶背两个区域的数据点；通过迭代算法获得有关叶片最大厚度的初始位置；在所获得的初始位置点附近通过移动最小二乘法进行拟合，由此在叶盆、叶背区域分别获得更密集的相关数据点；利用所获得的相关数据点，再次执行迭代算法，由此最终确定叶片的最大厚度。本发明还公开了相应的凸包优化提取方式。通过本发明，可较大程度地提高所获得的叶片最大厚度的准确性，并在减少计算步骤的同时保证最终测量结果的精确性。

一、 项目简介本项目通过仿生学方法模拟生物听觉系统，建立机器人实时性、鲁棒性强，并具有较高适用性的环境感知新方法，充分利用机器人感知信息，实现其在复杂环境下基于听觉的目标定位。二、 技术指标（包括鉴定、知识产权专利、获奖等情况）已授权发明专利1项:《一种声源定位装置》（201010191634.1）三、 市场前景（应用领域、市场分析等）听觉感知机器人技术可在军事上和民用上得到十分广泛的应用，例如：智能雷弹系统对目标的定位与跟踪；护理机器人可通过语音识别完成患者指定的任务；地震救灾任务中利用被困者发出的声音来判断其具体位置的；在危险气（液）体泄漏时，可通过听觉传感器对声音场强度大小的判断找到其泄漏源，从而避免搜索人员的伤亡。四、 项目具体联系人及联系方式（包括电子邮箱）联系人：杨鹏 教授/博导，控制科学与工程学院 院长通讯地址：天津市红桥区河北工业大学东院358信箱办公地址：河北工业大学东院七教1024电子邮箱：yphebut@aliyun.com手机：13602051146五、高清成果图片2-3张

本发明公开了一种面向移动云计算的节能传输方法及相应的中 间件系统，利用云端托管请求管理模块接收并处理移动端的镜像托管 请求，云端应用镜像数据管理模块管理移动应用镜像的数据更新与删 除，云端-移动端数据传输模块实现云平台和移动端之间的节能数据传 输，移动端数据存储与分发模块保存云端传输的数据并且分发给不同 移动应用，移动端应用请求分析模块分析移动应用的数据请求，并且 从存储模块返回相应的数据。本发明能很好地降低无线网络

"一种高速移动环境下基于协作多点传输的车地通信小区切换方法，它适用于LTE及其演进系统，其作法主要是：根据上报的列车实时速度信息和位置信息判断列车是否进入重叠区；同时，根据测量信息判断当前信号质量是否低于设定阈值，任一条件满足，均激活当前基站与前方目标基站间的多点协作传输(CoMP)：车载台的数据面下行数据通过CoMP技术在相邻两基站进行共享，然后再发给车载台；车载台的数据面上行数据也通过CoMP技术，由相邻两基站的通信链路汇聚到源基站；在此过程中，如果满足切换触发条件，则将控制面的数据切换到目标基站。该方法的切换成功率高，中断概率低、频谱利用率高，并且不需对基站和车载台进行硬件改动，容易实现。 "

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

主要技术要点（创新点） ： 设计一种基于柔顺机构仿生物尺蠖运动规律设计的微动机器人。 设计了一种能夹持不同大小和形状不规则物体的新型空间微夹持器。 针对微夹持器在夹持微小物体过程中的粘着问题，提出了一种基于压电振动控制的释放操作方法。项目背景：该成果来源于胡俊峰副教授主持的国家自然科学基金项目《基于柔顺机构的智能微操作机器人动力学与控制研究》。微操作机器人广泛应用于微机电系统、生物医学、航空航天等前沿领域。成果主要研究微操作机器人的力学建模、设计和控制。 

成果介绍主要研究方向为人工智能、知识图谱、自然语言处理、社交网络、大数据、信息检索等。作为项目负责人主持完成2项国家自然科学基金，1项中国博士后基金一等资助项目，5项省部级重点实验室开放课题项目，10余项企业联合研发项目等。作为主要负责人参与国家重大研发计划子课题、总装预研、863课题等项目。研究成果已应用于国防、科技情报、医疗、智慧司法、智能制造等行业。担任数十个重要国际会议和国内外重要期刊的程序委员或审稿人。已在国内外重要学术期刊和会议上发表学术论文90余篇。研究工作被60多个国家和地区的学者引用1500余次。技术创新点及参数面向多源异构数据的知识图谱构建技术；大规模知识图谱的高效融合技术；面向跨媒体异构数据的知识表示技术；基于语义关联和知识驱动的信息汇聚技术；面向复杂问题智能问答技术；基于知识和机器学习和问题推理和分析技术。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片