本发明公开了一种兼顾近场和远场性能的三维摄像声纳系统换能器阵列的稀疏优化方法，包括以下步骤：根据三维摄像声纳系统中近场数字波束形成算法的类型，确定三维摄像声纳系统的聚焦距离误差参数；利用聚焦距离误差参数确定近场稀疏优化能量函数；采用全局寻优算法，求解使近场稀疏优化能量函数达到最小的稀疏换能器阵列Q1；对Q1中开启的换能器进行二次稀疏优化，求解使远场稀疏优化能量函数达到最小的稀疏换能器阵列Q2；当声纳系统工作在近场状态时，使用Q1进行聚焦波束形成；当声纳系统工作在远场状态时，使用Q2进行远场波束形成。本发明能够在有效降低系统硬件复杂度的同时，保证系统在不同探测距离下都具备稳定的探测性能。

产品详细介绍  排队机或者排队系统，正式名称为现场客户管理系统，主要为公共服务领域里面的集中办事场所提供客户流管理和统计功能。根据具体的服务内容和现场情况，现场客户管理系统主要分为两个比较大的类型：服务大厅现场客户管理系统和医院现场客户管理系统。   从体系结构来说，服务大厅排队系统要比医院排队系统简单很多，因为服务大厅的排队系统一般情况下不会和具体的服务行业有太多的联系，比较典型如银行排队系统。顾客从发号机上面取一张排队号票，然后在等候区等待柜员呼叫。整个过程没有和银行的业务系统发生联系，流程也非常简单。下面主要说下医院排队系统（诊区现场客户管理、挂号处现场客户管理系统、药房现场客户管理系统）   现在很多厂商因为没有足够的实力开发医院版排队系统，就简单得用大厅版的银行排队机搬到医院使用，其结果很难让医院满意，造成了很多问题，有的直接导致项目无法验收，给项目方和医院都造成了很大的损失。   因为医院系统的多样性，如果系统开发单位的实力不够，在项目施工过程中，会有很多的问题，如HIS对接无法顺利完成，媒体系统显示方式无法按照院方要求实现等等问题会导致项目施工无法完成，或者施工时间拖长，给医院和项目方带来无穷的后遗症，原来想规范就诊排队秩序的，最后反过来影响了医院的就诊秩序。笔者在业内这么多年，看到太多的项目因为功能无法满足要求而导致项目无法验收，不能清款，或者在项目施工完成后，麻烦事情不断，最后都到了医院要求要派一名技术员必须到医院驻扎，随时排除故障的情况。所以项目施工方在选择具体的产品的时候一定要谨慎，尽量选择那些开发实力强大的系统提供方，可以避免很多的麻烦，也别在开始的时候太轻信开发商的承若、保证之类的，很多提供商说的很漂亮，实施起来就是完全另外一回事，或者轻信那些说整个医院排队系统只需要几千元价格就能搞定的软件提供商，他们能提供的就只有银行排队机。到施工后可能连哭都来不及，呵呵，一分钱一分货，当然也有物廉价美的，你能找到5000块价格的一个医院排队系统，10万块卖给医院，呵呵，那就只能说你厉害。       如下图所示，医院现场客户管理系统（医院排队管理系统）和银行排队机有什么区别，一看就知。 朋友您好！青汉科技真诚寻求合作伙伴！！ 当今社会产品同质化严重，竞争异常激烈，排队行业也面临着重新洗牌的格局。如何掌握主动，寻求发展已成为业内企业亟待解决的课题。科技创新，研制新品乃是排队行业制胜之法宝。为顺应时局，应对金融危机，我青汉公司最新推出一款已在湖南国家电网，天津市公安局，厦门南方电网等众多高档营业厅安装使用，市场反响相当不错的高科技新产品-QQH301型壁挂式排队机，该产品系全国首创，独家生产，科技含量高，产品应用范围广，市场竞争排他性强，可操作空间大，系排队设备之换代首选产品。青汉排队机厂家真诚寻求志同道合之行内合作伙伴，解除行业壁垒，互通有无，共同分享排队设备市场需求这块大蛋糕，不知贵司意向如何。 深度挖掘客户潜力，提供科技创新产品，共创你我双赢局面！！"青汉排队"现诚挚邀您合作!!!!!! 全国统一免费热线： 4006-222-119 青汉排队机第三代超薄壁挂式排队机全国招商 招商热线:13488858092   联系人：肖霞 QQ:352616191 http://www.qhkjbj.com   

本技术成果将网络负载均衡与路由技术延生至交通领域中的车流量导航与道路控制，通过基础图论中的关键理论，结合大数据分析与聚类技术，旨在解决现有城市道路路网中存在的潮汐效应与拥堵问题，项目拥有多项自主核心知识产权，涵盖路径规划与搜索算法、数据并行存储与计算。通过仿真表明，项目实施后，能在现有路网规模的基础上，显著提升现有道路的负载通行能力，缓解城市道路因局部负载过大导致的负载不均与交通拥堵，改善出行体验，降低尾气排放，提升智能交通效率。

目前北京理工大学基于神经网络的智能无人机疫情预警监控系统主要由无人机平台、光电载荷、喊话系统和地面控制及图像处理平台组成。 该智能无人机疫情预警监控系统能够自动监控广场、公路、小区等各类环境中的人群，检测人员聚集情况，利用红外热成像技术实时获取人员体温情况，实现在非接触情况下对疑似高危人员的快速区分，并快速形成疫情人员相关数据，还可以提供数据接口，供大数据系统进行分析。该智能无人机疫情预警监控系统可同时提供监控人员及被监控人员交互通道，通过喊话系统，监控人员可以随时疏导或制止被监控人员的异常行为，为疫情监控和预警提供了更为清晰和直接的手段方式。

在中加国际科技合作、自然科学基金中德基金、总装预研基金等的资助下，开展以可穿戴计算、工业无线传感器网络、身体传感网络、感知计算等前沿技术为核心的研究工作，并面向老年健康、工业物联网、移动增强现实等领域研究实用化技术和产品装置，具体包括：1） 工业物联网应用：开发了一系列符合IEEE 802.15.4/Zigbee、Wireless HART等无线传感器网络标准的微型化传感节点、模块、网关，以及相关的协议栈源码。2） 健康应用：主要面向安全、健身、医疗等健康应用，研发超低功耗、无障碍、可长期持续穿戴应用的智能腕带（腕表）、腰带（腰挂、腰带扣）、胸带等各类形态的健康装置，开发运动统计、跌倒预警和检测、睡眠监测、多生理参数监测等产品应用，参见下图。

本技术成果将网络负载均衡与路由技术延生至交通领域中的车流量导航与道路控制，通过基础图论中的关键理论，结合大数据分析与聚类技术，旨在解决现有城市道路路网中存在的潮汐效应与拥堵问题

一、项目简介 随着AlphaGo及其Zero的相继推出，近年来以神经网络计算为基础的深度学习及相关优化算法已成为人们研究AI的热点。深度学习算法在AlphaGo中的成功应用主要是依赖神经网络监督学习的网络层次及神经元数量提升，而其Zero的应用不同则是在于引进了博弈优化的思想，这就给以并行计算为核心的神经网络优化算法理论研究提供新的思路。 鉴于传统神经网络优化算法面临非全局优化的难题，我们基于吉布斯分布采样优化计算，提出一种以脉冲神经元构成的混合网络结构动力学系统来实现的神经网络全局优化算法，引进纳什平衡理论来优化的神经网络计算方案，并设计一款相应的通用神经网络并行处理器芯片，以新型芯片编程架构模拟人脑功能进行感知、行为和思考新型芯。 二、前期研究基础 本团队主要是由厦门大学福建省集成电路设计工程技术研究中心、厦门大学集成电路设计与测试分析福建省高校重点实验室的教师与学生组成的，主要从事人工智能、网络通讯、集成电路设计、纳米单电子器件等方面的研究工作，并积累了深厚的研究基础。团队首席科学家郭东辉教授十多年前曾在美国加州Berkeley 大学非线性电路实验室访问，从事有关细胞神经网络(CNN)有关课题的研究，先后主持国家自然科学基金项目五项，其中与神经网络研究内容相关的有两项，分别是《视觉神经网络光电集成系统的研究》(批准号：69686004)和《混沌神经网络加密算法及其相应集成电路的设计研究》(批准号：60076015)。 本团队同时也是厦门市集成电路设计公共服务平台的主要技术支撑单位。在厦门市科技重大专项经费的支持下，我们配备了开展模拟及数字SOC 芯片设计所需要的各种EDA 工具和IC 测试设备。此外，厦门集成电路设计公共服务平台也是TSMC、SMIC 等芯片制造厂重要合作伙伴，并与厦门联芯、三安集成等芯片制造厂也有长期的合作协议，可以进行包括射频及功率芯片在内各类模拟及数字SOC 芯片的设计流片。同样，在学校211 和985 经费的支持下，本团队也独立配备了8 台IBM 服务器分别运行MATLAB、OPNET、SPW、ANSYS、Silvaco TCAD 等系统设计与器件工艺仿真工具。本团队所在的微电子与集成电路学科也已列入我校“双一流”建设学科，有关类脑芯片设计相关课题研究所需要的科研环境建设将得到重点支持。特别是厦门联芯公司在量产后，已将本团队作为其先导技术开发的重要合作伙伴，也委托我们开发相应的器件模型及电路工艺库。在厦门火炬高新区及厦门市IC 平台的支持下，厦门联芯公司还可以为我们团队提供免费的MPW流片业务。 自2009年，本团队与福建新大陆电脑股份有限公司签署 “共建SoC联合实验室”以来，基于该平台，每年合作项目经费近百万，同时还完成了多项横向合作项目：面向金融、税控的专用信息处理与控制SoC芯片开发、安全密码算法研究、区块链接技术研究等等，培养了大批优秀的硕士毕业生；厦门市美亚柏科信息股份有限公司是本团队的长期合作伙伴之一。 总之，不管从算法理论研究还是从应用技术开发来看，本课题组已具备相当优秀的研究基础和研究经验，以及显著的前沿技术攻关能力。 三、应用技术成果我们的相关研究成果也得到企业界的重视和肯定，课题组先后承担过如深圳 华为公司首歀交换芯片项目的调度算法设计、福建新大陆首款二维码识别芯片的算法及后端版图综合设计、台湾盛群公司首款32 位处理器及专用处理器编译器开发和厦门元顺公司多款电源管理芯片的设计。最近课题组还为我国某研究机构开发28nm 的低功耗设计流程专门设计一款挂载加可重构解密算法协处理器的32 位通用处理器验证芯片。

在中加国际科技合作、自然科学基金中德基金、总装预研基金等的资助下，开展以可穿戴计算、工业无线传感器网络、身体传感网络、感知计算等前沿技术为核心的研究工作，并面向老年健康、工业物联网、移动增强现实等领域研究实用化技术和产品装置，具体包括： 1） 工业物联网应用：开发了一系列符合IEEE 802.15.4/Zigbee、Wireless HART等无线传感器网络标准的微型化传感节点、模块、网关，以及相关的协议栈源码。 图1 工业物联网 2） 健康应用：主要面向安全、健身、医疗等健康应用，研发超低功耗、无障碍、可长期持续穿戴应用的智能腕带（腕表）、腰带（腰挂、腰带扣）、胸带等各类形态的健康装置，开发运动统计、跌倒预警和检测、睡眠监测、多生理参数监测等产品应用

原子核裂变数据的精确测量是很多核物理应用的先决条件，比如核能、国防、辐射防护、核废料处理、产生稀有同位素等。核裂变物理在超重元素合成、反应堆中微子、中子星融合中的r-process等研究中也不可缺少。特别是走向新一代核能-快中子反应堆，急需锕系核区精确的不同能量中子诱发裂变数据。但是目前实验和理论都无法提供可靠及完整的能量相关裂变数据。 由于涉及中子的实验难度较大，国际上主要的核数据库只有几个能量点的裂变数据。理论上基于微观模型去描述裂变过程非常复杂，是一个涉及多维位能面的大幅度、非绝热的量子动力学过程。目前微观理论对裂变可观测量的描述还有较大误差。 此外基于唯象裂变模型对未知核区和未知能区的外推往往不可靠。 北京大学物理学院裴俊琛研究员课题组首次采用贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network）来评估不完整的裂变产物分布。此前贝叶斯神经网络对原子核质量外推有一些成功的应用，并可以得出推断的误差，但是仍有量子壳效应的疑虑。核裂变过程涉及复杂的位能面，裂变产物分布具有统计特征，比较适合神经网络。 贝叶斯神经网络对不完整核裂变产物的评估 目前核裂变产物的实验测量很难给出完整的产物分布，只能结合模型评估给出完整的裂变产物分布。人们通常基于唯象模型、通过调参数来拟合出产物分布。该工作通过对已有裂变数据库的学习，当实验测量给出不完整的裂变数据时能够推断出完整的裂变产物分布。结果表明，随着中子能量增加，裂变模式逐渐从不对称裂变演化成对称裂变。这说明神经网络能成功抓住部分物理图像。当实验数点很少时，唯象评估模型失效，神经网络仍然可以给出有效的评估和合理的置信区间。贝叶斯神经网络对核裂变产物的评估开辟了一个新的方向，展现了机器学习的一个实际应用范例，将对核数据的定量评估产生重要影响，有望更好地提供应用级的精确核数据。 不同能量的裂变模式演化

本专利提出一种动态交互网络环境下网构软件主体系统信任协商构建方法，软件主体根据自己的信任信息建立信任关系，避免了使用证书交换导致信任协商变得复杂繁琐；不需要合作的主体每次交互都重新建立信任关系，软件主体之间不断的信息交互使每个软件主体逐步拥有全局的信任信息。每个软件主体都拥有自己的信任信息，即信任度与合作度，需要合作的两个主体根据合作的方向选择对应的信任度和合作度（契合度）建立信任关系；信任关系建立的成功与否需要与参考值比较，该参考值是按照系统中主体拥有平均信任信息时契合度的计算值；当契合度大于该参考值时建立信任关系，该方法避免了使用证书所带来的麻烦，使得信任关系的建立变得更加简单和清晰。