本发明公开了一种用于网络虚拟手术的网络数据传输方法及系统，包括：获得网络虚拟手术的工作在线特征，将工作在线特征输入至预训练后的反向传播神经网络获得四个监测输出特征；根据四个监测输出特征计算获得数据压缩率、预测补偿窗口大小、冗余重传次数以及本地插值平滑因子；按照数据压缩率对网络虚拟手术的工作数据压缩后执行数据传输；在网络虚拟手术的数据传输过程中，基于预测补偿窗口大小的卡尔曼预测器补偿延迟，根据冗余重传次数触发冗余重传对抗丢包，将本地插值平滑因子代入插值滤波器平滑网络抖动；将反向传播神经网络与虚拟手术力反馈系统相结合，实现了对网络化虚拟手术中延迟、抖动和丢包问题的自适应调节。

本发明公开了一种基于拉曼光谱技术的藻种分类识别方法，包括：取相同藻种的多个样本，每个样本均为当前藻种的活体藻液，采用拉曼光谱仪获取各个样本的拉曼光谱原始信息；对采集的拉曼光谱原始信息进行预处理，得到对应的预处理谱图，然后采用偏最小二乘法从各预处理谱图中提取主因子；更换藻种，获得与不同藻种相对应的主因子；以所有藻种的主因子作为输入，以与各主因子相对应的藻种分类为输出，建立BP神经网络模型；取待鉴别活体藻液，获得该待鉴别活体藻液的主因子并输入所述BP神经网络模型，获得待鉴别活体藻液中所包含的藻种分类。本发明实现了基于拉曼光谱技术的藻种快速准确分类，大大简化了操作步骤，缩短了检测时间。

本发明公开了一种基于被动毫米波极化成像的材料分类方法； 首先利用毫米波辐射计成像系统在无极化照射环境中获取给定入射角 下场景的水平极化图和垂直极化图；再根据水平极化图和垂直极化图 计算得到“线极化比”图像；然后统计分析“线极化比”的分布规律， 利用阈值估计公式估计“线极化比”阈值；最后根据分类准则，实现 对场景中的金属材料和非金属材料的分类。本发明能非接触、被动地 对金属材料和介质材料的进行有效分类，并且不受环境辐射变化的影 响，具有很好的鲁棒性，可用于金属目标的遥感与探测、金属危险品 的安全检测与预警等领域。

本发明提供了一种基于音频信号特性分类的无参考音频质量评价方法和系统，包括步骤：步骤 1， 基于有参考音频质量评价模型建立训练模型，采用机器学习获取不同类型音频信号的音频质量与网络参 数的关系，即无参考音频质量评价模型；步骤 2，在音频信号网络传输中，将当前丢包率、当前延迟时 间和当前丢包数据的音频信号类型输入无参考音频质量评价模型，获得当前音频质量。本发明对不同类 型信号采用不同的质量评价关系式进行质量评价，能更真实地反映用户体验。

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。

本项目响应工业生产过程对节能传热设备需求量日益增长的发展机会，充分利用我们在高效节能设备研制和产业化方面的成功经验，自主研制新型扭曲管换热器，并实现扭曲管换热器制造产业化。本项目通过采用扭曲管可以使换热器传热能力增加10％-20％，壳程阻力下降50-70%，将大幅度提高扭曲管换热器的节能潜力，实现节能25-35%。扭曲管换热器提升了我国新型高效节能设备的整体技术水平和市场竞争力。在扭曲管换热器内，由于壳程为螺旋流，大大增强了壳程的湍流度，从而强化了壳程传热；由于扭曲管的结构特点，即使管程为高粘度流体或流速较低时，也会获得很高的湍流度。由于管子之间的多点自支撑结构，省去了折流板，实现了流体纵向流，流动分布和流速比较均匀，消除了换热管振动问题。由于壳程采用无折流板结构，实现了全程纵向流，使得壳程压降大大降低；同时由于分布均匀，没有流动死区，有效传热面积大大增加。这些结构特点，大大强化了换热器的传热系数。由于流速均匀、无死区，而且管壁温度比较均匀，大大降低了结垢的可能性。无振动、少结垢，从而延长了维修周期，降低了维修费用。该技术不改变换热器的外形结构，保留了管壳式换热器的特点，具有易于推广的特点，具备较好的工业应用前景。目前已做了大量的前期开发准备及示范工程。