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冶金工业钢包精炼炉系统先进控制系统研究与应用
本成果为先进控制在钢包精炼炉电极控制中的应用。钢包精炼炉先进控制系统包括钢包精炼炉电极对象、数据采集通道、神经网络PFC-PID控制器、电极调节装置，上位机，如图1所示。数据采集通道主要实现信号的采集和转换，采集的信号包括变压器一次侧电压、电流信号，二次侧电压、电流信号；神经网络PFC-PID控制器根据采集和计算的信号，利用控制模型计算出电电极调节器的输入信号输出给电极调节装置；电极调节装置实现信号的转换，控制执行机构实现电极的升降。控制系统采用“恒阻抗”策略，实现了基于神经网络的预测控制（PFD
常州大学
2021-04-14
存储系统中基于溯源信息的文件元数据查询方法与系统
本发明公开了存储系统中基于溯源信息的文件元数据查询方法。 在系统客户端收集溯源信息，通过分析得到文件相关性信息并传递给 元数据服务器；元数据服务器根据文件之间的关系信息实时维护关系 图；建立基于关联感知的元数据索引树；接收到查询请求后，先在索 引树中查找到种子结果集，然后在关系图中查找，得到初始结果集， 最后对初始结果集根据查询条件进行排序和精简得到最终结果发送给 客户。本发明还提供了相应的文件元数据查询系统。本发明
华中科技大学
2021-04-14
天津大学助力空间站环控生保系统通风子系统研制
神舟十二号载人飞船于6月17日从酒泉卫星发射中心发射升空，随后与天和核心舱对接形成组合体，3名航天员进驻核心舱，进行了为期3个月的驻留，开展了一系列空间科学实验和技术试验。神舟十二号载人飞行任务的圆满成功，为后续空间站建造运营奠定了更加坚实的基础。
天津大学
2021-09-23
一种电液伺服系统有限时间精确跟踪控制方法及系统
本发明公开了一种电液伺服系统有限时间精确跟踪控制方法及系统，具体为：建立单出杆电液位置伺服系统的数学模型；基于多层前馈神经网络，构建有限时间神经网络扩张状态观测器，对单出杆电液伺服系统受到的匹配以及非匹配未知函数扰动和系统状态进行估计；接着构建面向模型不确定性补偿的单出杆电液伺服系统有限时间精确跟踪控制算法，设计带分数阶的有限时间多层神经网络自适应律；选取神经网络权值参数的初始值及自适应律矩阵以及控制器参数，实现系统模型不确定性的补偿，使系统的输出跟踪期望的控制目标。本发明在有限时间内降低了单出杆电液伺服系统控制器的稳态跟踪误差，提高了模型不确定性补偿能力，提高了单出杆电液伺服系统的跟踪精度和跟踪速度。
南京工业大学
2021-01-12
ClassIn在线教学系统,首款从教学场景出发设计的在线教学系统。
ClassIn在线教学系统，首款从教学需求出发设计的在线教学系统: 1、系统支持班课、大直播、一对一答疑等各种班型； 2、支持视频互动与分组教学等丰富的线上教学形态； 3、提供高效实用的教学工具，PBL教学不可或缺的互动电子黑板，全课件云盘轻松调取，课堂板书知识，扫码即可带走，实现数字化教学； 4、完备的教务监课管理功能，便于教学管理老师实时进行巡课，督查； 最大化还原实际课堂的体验，实现高校教学要求的实质等效。
北京翼鸥教育科技有限公司
2021-12-08
海南省科学技术厅关于开展海南省省级产业创新服务综合体认定的通知
为贯彻落实《海南自由贸易港建设总体方案》《海南省以超常规手段打赢科技创新翻身仗三年行动计划（2021-2023）》精神，深入实施创新驱动发展战略，打造更有活力的产业创新生态系统，根据《海南省省级产业创新服务综合体认定管理办法（试行）》，现将2023年海南省省级产业创新服务综合体认定申报有关事项工作通知如下
省科学技术厅
2023-07-21
一种新的猪繁殖与呼吸综合征病毒变异株GP5蛋白及其制备方法及应用
本发明公开了一种新的猪繁殖与呼吸综合征病毒变异株GP5蛋白及其制备方法及应用，所述新的猪繁殖与呼吸综合征病毒变异株GP5蛋白为可溶性表达PRRSV GP5完整蛋白或者可溶性表达融合TAT的PRRSV GP5蛋白，选用pCold TF DNA高效可溶性表达了PRRSV变异株GP5蛋白及TAT‑GP5融合蛋白，保证了重组蛋白的生物学功能，解决了现有的技术难以表达
青岛农业大学
2021-01-12
国务院关于《支持北京深化国家服务业 扩大开放综合示范区建设工作方案》的批复
为贯彻落实党中央、国务院关于支持北京深化国家服务业扩大开放综合示范区（以下简称综合示范区）建设的决策部署，促进服务业高水平开放、高质量发展，特制定本工作方案。
国务院
2023-11-29
新华社专访教育部党组书记、部长怀进鹏：深化教育综合改革，办好人民满意的教育
在高等教育领域，我们将完善科教融汇、产教融合机制，畅通教育、科技、人才的良性循环，突出聚焦三大类改革。
新华社
2024-08-02
多属性文本自适应标注系统
成果描述：多属性文本自适应系 统主要实现对每个未 知属性的通信实体进 行属性标注的功能。 主要分为两个过程， 即训练过程和预测过 程。 在训练过程中，系统 根据用户提供的已经 具有属性的数据集、 用户选择的分类算法 所对应的参数进行训 练，得到训练模型。 在预测过程中，系统 根据用户选择的训练 模型对未知属性的数 据集中的每个实体进 行属性标注，并得到 标注过属性的数据集 。（注：在训练过程 中，用户可以使用在 训练数据集上进行交 叉验证的方法获得在 固定参数和分类算法 下模型对未知样本预 测的性能的大致估计 。）市场前景分析：随着互联网的迅速发 展，Web页面上的信 息量呈指数级急剧增 长，如何快速、准确 地从海量数据中抽取 出用户真正需要的信 息已经成为互联网对 科研工作者提出的严 峻挑战。 属性标注能够将网页 非结构化文本内容转 化为结构化的属性数 据，方便用户查询和 进一步分析使用；其 作为信息抽取的关键 一步，对提高信息抽 取的性能方面也具有 重要意义。与同类成果相比的优势分析：包括训练和预测两个 过程，实现对不同数 据集的自适应性属性 标注； 特征选择功能，可以 在训练模型时，选择 出对区分数据类别更 有用的特征词，这样 ，可以降低实体所对 应属性的维度，从而 ，减少占用的内容空 间，提高计算效率； 交叉验证功能，帮助 我们在训练阶段，就 可以了解参数和算法 的选择，对属性标注 时准确性的影响； 生成报告功能，可以 在训练阶段的交叉验 证结束后，产生一个 训练阶段的报告，帮 助用户更好地记录实 验数据、参数、时间 和准确性等信息； 评估功能，比较模型 标注结果与样本真实 标签的一致性、差异 性，以评价一个模型 的好坏。
电子科技大学
2021-04-10