本发明涉及自适应控制技术领域，具体为一种基于人工智能的运营期建筑节能低碳控制方法及系统，包括以下步骤：收集并分析房间使用情况和光照强度，得到活动类型识别结果。本发明中，基于对房间使用情况和光照强度的实时分析，识别不同区域的使用模式，并结合自然光变化和室内活动需求，动态计算所需照明强度和色温调整参数，实现对照明环境的精准匹配。通过实时监测照明设备的调整状态，结合房间使用模式的变化，建立动态反馈机制，对照明偏差进行自适应修正，避免能源浪费。强化学习的引入使通风策略能够通过历史数据和实时反馈不断优化，实现个性化的空气质量管理，而非基于固定阈值执行单一调节。

本发明涉及一种形貌控制合成链珠状一维碳化硅纳米晶须的方法，所采取的技术方案是：将清洗干燥后的木粉或竹粉 100～200g，于真空炉中在 500～700℃下碳化 1～2h 得到生物质炭粉；将生物质炭粉和 SiO2 凝胶按 C/Si 摩尔比为 1∶1.5～3.0 机械混合均匀，得到预混料；在纯氮气保护下将所述预混料升温到 1450-1600℃，保温 1～4h。保温时间结束后，以 5～20℃/min 的降温速率降温到 800℃，然后关掉加热电源，自然冷却。本发明合成的一维碳化硅纳米晶须为链珠状，晶须长径比大；合成工艺简单，成本低，生产设备简单。

本发明公开了一种基于力/力矩传感器的三维力反馈手柄回复力控制结构及方法，结构包括底板、两侧固定架、三角板筋、Y轴电机、X轴电机、内框、三维力传感器、拉伸弹簧、Z轴电机、配重机构、扭转弹簧、力矩传感器和手柄把手；方法为：三维力传感器和力矩传感器对力反馈手柄三个方向上的回复力实时检测；将用户当前期望的回复力值与当前手柄各自由度回复力输出差值作为PID控制器的输入；在调节过程中，利用各个环节对当前的手柄的回复力输出迅速调整；若当前手柄各自由度回复力输出值与用户当前期望的回复力值一致时，将实现当前手柄各自由度回复力稳定跟踪输入。本发明结构简单，采用PID调节方式实时稳定控制手柄的回复力大小。

本发明涉及一种用于白内障手术的低温等离子体组织消融系统及控制方法，包括：智能能量平台；组织抽吸模块；组织消融电极，用于将生成的等离子体直接作用于目标组织，组织消融电极包括：由内向外依次同轴布置的阴极、绝缘套管、阳极，绝缘套管与阳极之间存在的间隙构成组织抽吸通道，组织抽吸通道与组织抽吸模块连接；设在阳极外围的持握手柄；设在持握手柄上的阴极长度控制滑块，以控制阴极伸出绝缘套管的长度；设在持握手柄内的温度传感器；以及设在智能能量平台的阻抗传感器，温度传感器对电极周围的温度进行检测，阻抗传感器对阴极和阳极之间的阻抗进行检测。本发明提高白内障手术的安全性和有效性，同时有效防止电极腐蚀现象的发生。

XM/ALS900A高级心肺复苏、创伤模拟人 （计算机控制/无线版）   执行标准：执行美国心脏学会(AHA)2015国际心肺复苏(CPR)＆心血管急救(ECC)指南标准。 XM/ALS900A高级心肺复苏创伤模拟人（无线版）由全身模拟人、计算机控制系统、创伤模块组成，可进行CPR训练考核、创伤止血包扎等操作。 一、产品特点： ■ 本模型为成年男性整体人，采用高分子材质，肤质仿真度高。 ■ 解剖标志明显，具有仿真的头颈部，头部可水平转动，有利于清除异物。 ■ 胸部体表标志明显（胸骨角、乳头、剑突等），便于胸外按压的操作定位。 ■ 可触及颈动脉搏动，死亡状态下，颈动脉搏动消失，抢救成功后，颈动脉搏动恢复，颈动脉搏动与有效按压相关联。 ■ 心肺复苏术：仰卧位，头可后仰，便于清除呼吸道异物，可进行胸外按压。 ■ 可进行口对口人工呼吸或者使用简易呼吸器辅助呼吸，有效人工呼吸可见胸廓起伏。 ■ 瞳孔示教：死亡状态下，模拟人瞳孔散大，抢救成功后，双侧瞳孔由散大变为正常。 ■ 模拟人和计算机之间通信方式：蓝牙无线通信。 ■ 模拟人手臂关节灵活，可进行搬运练习。 二、软件功能： ■ 软件依据《美国心脏学会2015国际心肺复苏心血管急救指南标准》的操作标准对心肺复苏操作进行评价。 ■ 软件形象的展示了心肺复苏急救流程，图文并茂的介绍了急救链中的每项操作要点。 ■ 操作模式：训练、考核、实战三种操作模式，每种模式均可自行设置操作时间、按压次数、按压深度、吹气次数、吹气量、CPR循环次数等，老师也可调节和变更按压和通气的考核标准值，建立符合当次考核状态的心肺复苏标准。 ■ 学员管理：可自由编辑学员名称及编号，用于存档。 ■ 人工口对口呼吸(吹气)时： · 动态条码指示灯显示潮气量大小：吹入的潮气量正确由条码绿灯显示，吹入的潮气量过小由条码黄灯显示，吹入的潮气量过大由条码红色指示灯动态反馈显示潮气量大小。 · 电子计数显示：详细记录吹气正确和错误的次数（吹气量过大、吹气力量过小）。 · 语音提示：中文语音提示，详细提示吹气错误的具体原因以便训练者及时改正。 ■ 人工手位胸外按压时： · 动态条码指示灯显示按压深度：按压深度正确由条码绿灯显示，按压深度过小由条码黄灯显示，按压深度过大由条码红色指示灯动态反馈显示按压深度。 · 电子计数显示：详细记录按压正确和错误的次数（按压力量过大、按压力量过小、按压位置错误）。 · 语音提示：中文语音提示，详细提示按压错误的具体原因，以便训练者及时改正。 ■ 全程心电图显示： · 抢救前：显示为濒临死亡的心电图, 呼吸图消失。 · 抢救中：进行按压操作时，显示按压心电图，频率与按压频率一致，呼吸监护显示潮气操作图形。 · 抢救成功后：显示为窦性心律，呼吸恢复正常。 ■ 依据《2015年美国心脏协会心肺复苏及心血管急救指南》的操作标准，对心肺复苏操作进行评价，操作达标，模拟人复活，操作未达标，模拟人死亡。 ■ 模拟人3D动画：正常状态时，模拟人3D动画有瞬目，休克或死亡状态时3D动画为闭眼。 ■ 成绩单所有操作结果数据以表格形式清晰显示，并可保存成绩单，可连接通用打印机对成绩单进行打印。 ■ 按压与人工呼吸比：30：2（单人或双人）。 ■ 操作周期：先30次按压再2次人工吹气，30：2五个循环周期CPR操作。 ■ 操作频率：100-120次/分。 ■ 操作时间：以秒为单位计时。 三、创伤功能： ■ 面部烧伤Ⅰ Ⅱ Ⅲ度 ■ 前额撕裂伤口 ■ 颌前创伤口 ■ 锁骨开放性骨折与胸膛挫伤 ■ 腹部创伤伴有小肠突露 ■ 右上臂肱骨开放性骨折 ■ 右手开放性骨折、软组织撕裂伤口、骨组织暴露 ■ 右手掌枪弹伤口 ■ 右大腿股骨开放性骨折 ■ 右大腿复合形股骨骨折 ■ 右大腿金属异物刺伤 ■ 右小腿胫骨开放性骨折 ■ 右足开放性骨折右小指截断创伤 ■ 左前臂烧伤Ⅰ Ⅱ Ⅲ度 ■ 左大腿截断创伤 ■ 左小腿胫骨闭合性骨折以及踝关节和足挫伤 四、标准配置： ■ 心肺复苏全身人体模型：1台 ■ 手拉推式硬塑箱：1只 ■ 计算机：用户自配或选配 ■ 蓝牙适配器：1个 ■ 电源适配器：1个 ■ CPR安装操作软件：1套 ■ 复苏操作垫：1条 ■ 一次性呼吸面膜(50张/盒)：1盒 ■ 可换肺囊装置：4套 ■ 可换面皮：1张 ■ 创伤模块：1套 ■ 操作指南光盘：1张 ■ 急救手册：1本 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

曹睿团队利用分子内冠醚基团，在钴咔咯催化中心周围构筑水簇氢键网络辅助质子转移，提高了质子转移效率，从而显著促进电催化析氢反应。

振动等长多角度胸腿组合力量训练及监控装置,它涉及一种胸腿组合力量训练及监控装置.针对摔跤,投掷等专项力量训练缺乏振动等长多角度胸腿组合练习及监控手段问题.支撑立柱的两端与振动装置及上支撑横梁固接,第一调速电机与上支撑横梁固接,第一调速电机通过齿轮传动副将动力传递给相应的齿轮安装轴,齿轮安装轴与下支撑横梁的凸台转动连接,阻力计顶靠在齿轮安装轴上,下轴套与齿轮安装轴转动连接,斜弯连杆与下轴套和连接套固接,斜弯连杆与圆弧形板连接,把手与连接套转动连接,液压缸和油泵固装在垫板上,垫板设置在振动装置的上面板上,液压缸通过拉力传感器与背带固接,压力传感器固装在把手上.本发明用于胸腿组合等长力量训练.

本实用新型公开了一种机器人球窝关节摩擦副的测试装置.现有磨损试验机难以模拟机器人球窝关节摩擦副的真实磨损情况.本实用新型包括第一旋转轴,第二旋转轴,加载轴,关节窝夹具和关节头夹具;第二旋转轴和加载轴同轴,第一旋转轴与加载轴垂直.本实用新型通过关节窝夹具和关节头夹具在第一旋转轴,第二旋转轴以及加载轴上的不同组合固定方式,在同一套装置内完成球窝关节转动和摆动测试,通过灵敏电流计实现了在不破坏配对关系情况下,对磨损量的动态测量,测试结果准确性较高.

成果描述：本发明申请要解决的问题是，云计算平台中的动态任务调度问题。本专利针对动态任务调度问题的特点，引入了排队论对任务分配、执行前的状态进行快速建模、结构化处理；针对现有以任务高度值（粒度）来作为主要参考因素的任务调度算法所存在的严重不足，本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率市场前景分析：本发明为云计算平台下的动态任务调度研究提供了一种新的途径，本发明首先利用排队论对任务进行排队处理，然后用人工免疫理论中的免疫克隆选择策略对集群中的计算资源进行合理配置，再利用负载均衡调整抗体基因，使得集群资源的配置更加满足任务处理的需要，本发明能适应云平台的动态变化和虚拟化的环境，快速搜索出最优配置，提高集群资源利用率。与同类成果相比的优势分析：本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率。