基于复杂流动网络计算理论，将电站锅炉蒸发受热面抽象为以节点、受热回路和连接管等元件组成的流动网络系统，根据遵循的质量守恒方程、动量守恒方程、能量守恒方程及流动传热试验关联式，建立流量分配的非线性计算数学模型，采用Fortran和Visual Basic混合编程技术，开发出具有自主知识产权的通用电站锅炉水动力计算软件HYDROSYS。 软件根据系统部件以及实际功能划分为不同的设备和功能模块，各个模块间相互结合，可以对各种容量等级、各种蒸汽参数、各种炉型（П型、塔式、T型）、各种管圈型式（螺旋管圈水冷壁、垂直水冷壁）和燃烧技术（切向燃烧方式、墙式燃烧方式、W火焰方式、循环流化床燃烧方式）的亚临界汽包锅炉、超（超）临界直流锅炉水动力和壁温特性进行计算分析。

它能够自动化地读取心脏CT、MRI影像，重建人体心脏各组织的立体结构, 计算任意部位的体积以及心功能参数，将医生从繁重的人工分析中解放出来，节 省计算时间，提高计算精度，辅助临床医生进行快速精确的诊断。本系统可以读 取存储在医学影像数据管理平台中的DIC0M格式及mha, nii等图像，自动去除 隐私信息，三维重建，并返回关键性的诊断指标和三维打印模型。本系统主要服 务于心脏疾病辅助诊断，医学教育和心脏知识健康教育，心脏医疗器械研发等。 动态心脏影像重构云计算系统的核心价值： 1） 医生参考重构模型进行手术设计、手术模拟、手术会诊、术中对照等一系列 操作，突破现有影像工作站对于对超声、CT断面、MR断面均存在视角盲区的局限。解决了临床心脏病诊疗中依靠医生从二维平面推断病员三维心脏结构的难题。 2） 医院无需增加额外设备，无需改变现有治疗流程，通过云服务的方式无 缝融合到现有的诊疗流程。 3） 基于300例中国人临床影像经过深度学习而构建，重构精度达到3mm。 4）高性能的并行计算集群和专业的3D医用打印机，1.5小时获得计算结果，12 小时实现心脏模型直达。 市场及经济效益分析： 本项目市场规模巨大。按照《中国心血管病报告2017 （概要）》最新发布, 心血管病死亡占居民疾病死亡构成40%以上，中国心血管病患病率及死亡率仍处 于上升阶段。推算心血管病现患人数2. 9亿，其中脑卒中1300万，冠心病1100 万，肺原性心脏病500万，心力衰竭450万，风湿性心脏病250万，先天性心脏 病200万，高血压2. 7亿。在各类心脏病诊治中，获取心脏的精细结构是必不可 少的一个步骤。由于技术难度受限，本领域目前尚无主导型产品。 本项目产生的直接效益：按照全国2232个三级医院的10%来计算，每天10人次, 平均每例利润20元等保守估计，每年产生持续稳定的直接效益为1600万元，尚 不计算本系统对于心脏诊治疗的深度服务。且本系统具有大数据和云计算平台的 核心优势，运营成本低，无需医院添加任何设备。

发明专利 “ 一种基于小波差分算法的电缆故障测距方法应用于电力电缆在线故障定位 ” ，证书证号 955827 ，专利号 ZL 2010 1 0235507.7 。该方法用于电力电缆的在线故障测距。

本发明公开了一种基于类相似性测量的实时目标跟踪算法，目标跟踪对实时性要求非常高，在目前 主流的基于检测跟踪的框架下，根据测试样本与目标类和背景类的相似度比较来确定目标在新帧中的目 标位置。本方法首先在当前帧采集目标类和背景类集合，计算出它们的统计特征，并在下一帧采集测试 样本集合。本方法定义了一种计算测试样本与类之间相似度的量化标准，通过找出与目标类相似以及和 背景类不相似的测试样本来确定目标位置。本方法明显提高了跟踪的实时性以及跟踪精度。

物流调度、航班规划等复杂应用场景中，设计方案的评价随着时间动态改变。这类优化问题在现实中广泛存在并且求解困难。为了推动该领域的发展，亟待提出能反映动态优化问题复杂特性并且可控的测试集，从而推动动态优化算法在现实问题中的应用。课题组在

本发明公开了面向大规模图像视觉特征的多维倒排索引与快速检索算法，包括：利用图像的视觉特征训练增强型残差量化所需的多层码书，并利用所训练的码书构建多维倒排索引；根据已训练完成的码书，对图像视觉特征进行量化和编码，同时根据计算得到的编码将其插入到倒排索引中对应的倒排列表；利用查询图像视觉特征对所构建的多维倒排索引进行查询，获得查询候选集；利用自适应超球体过滤对查询候选集进行优化，对过滤后的查询结果排序，从而完成图像视觉特征的检索。本发明的方法通过对图像特征进行量化和编码，提高图像特征的量化效率；利用所生

1.痛点问题 协作机器人与人类共享工作空间，通过直接（即物理上）或间接地与人类交互共同开展操作任务。相比传统工业机器人，协作机器人有更高的安全性和更易于编程的特点，能够通过人类示教部署于各种不同的任务并灵活地与人类配合。随着传统工业机器人带来的效率提升趋于饱和，能够安全配合人类的协作机器人能够进一步提高制造业的生产效率，带来可观的经济效益。然而，现有的协作机器人存在以下两大痛点问题。 问题一：安全和效率之间的权衡一直是人机交互中未系统解决的开放性问题。当存在人机直接接触时，为了保证人的安全，现有的协作机器人是通过中止正在进行的任务、顺从人的干预以保证安全；然而，不论人是有意地干预（即工人直接抓取机械臂来引导其任务）还是无意地接触机器人，都将造成机器人暂停手头工作；直到人类停止干预，机器人才能继续执行它的任务。虽然这种人机协作方式能够保证机器人与工人合作的安全，但因为机器人需要在不同的工作模式之间切换，其工作效率将会受到影响。 问题二：如何提高人的示教效率为协作机器人的另一大痛点问题。协同机器人多用于能够灵活拆装的生产线，以适应新的任务，因此新任务的编程效率很大程度上决定了工作效率。基于人类示教的编程方式具有自然、本能的优势，能够直接传递人类的操作技巧与经验。其中，将示教轨迹参数化为可以编辑修改、适应不同任务的形式是提高效率的核心问题。该示教轨迹不光应该包含机器人末端的运动数据，而且应该包含同时调整的冗余关节运动数据，从而同时完成末端主任务与关节避障任务，以适应工作环境。现有的示教方式未能结合离线示教与在线介入，因此无法适用于需要同时记录机器人末端和关节的示教任务。 2.解决方案 本项成果基于增强现实-触觉感知技术，开发了混合交互接口与人机互补操作算法，以解决上述痛点问题。 ①对于问题一，本项成果提出了自适应视觉控制与零空间阻尼控制的协作框架：在有限视场、未校正相机、关节奇异的情况下，保证了机器人在整个工作空间内的全局稳定性；在不影响机器人末端任务的前提下，允许人类专家随时、安全地介入以改变机器人关节姿态，以应对环境动态变化或突发事件，从而实现了安全与效率并重的人机协作方式。 ②对于问题二，本项成果构建了增强现实-触觉感知的混合接口，让人类专家可以在任务和冗余联合空间进行双手演示，同时记录机器人末端与机器人关节的数据。示教轨迹基于DMP方法进行参数化，能够根据不同任务所需的末端位置、关节角度、运动速度进行自适应调整，在保证末端任务精度的同时完成关节的避障任务。 技术核心： ①基于增强现实-触觉感知的混合交互接口; ②用于双手示教的机器人轨迹学习方法; ③自适应全局稳定控制算法。 预期产品：用于人机互补协同操作的设备与软件 3.合作需求 1)资金需求：本项成果开发的人机互补协作平台，在硬件与软件研发阶段需要资金投入，需约250-500万元人民币； 2)孵化资源：公司研发所需办公及研发场地、实验室、分析与测试实验室等； 3)团队：协作平台开发团队、商务开发与合作团队、财务、法务等支持团队； 4)生产制造企业合作：提供人机协同操作的场景与需求，开展工厂真实环境的测试与部署； 5)基础研究合作：与协作机器人、增强现实、触觉感知方向的国内外基础研究团队合作，开发新的交互设备与算法。

中国科学技术大学生命科学与医学部瞿昆教授课题组通过设计一整套分析流程，系统性评估了16种空间转录组和单细胞转录组数据整合算法在预测基因或细胞类型空间分布方面的性能。

物流调度、航班规划等复杂应用场景中，设计方案的评价随着时间动态改变。这类优化问题在现实中广泛存在并且求解困难。为了推动该领域的发展，亟待提出能反映动态优化问题复杂特性并且可控的测试集，从而推动动态优化算法在现实问题中的应用。课题组在IEEE Transactions on Cybernetics上发表了一种生成连续动态优化问题的测试集，同时对现有的测试集进行了全面的综述，并探讨了它们在捕获不同问题特征方面的缺点。

本项目在三维荧光光谱技术的基础上，建立光谱数据矩阵计算模型和处理方法，建立了基于荧光光谱和智能算法的食品安全检测新技术。应用于白酒检测，实现了白酒品种和年份酒年份的科学化、仪器化和智能化鉴别和测定；应用于食品添加剂检测，实现了目标物的种类和含量的方便、快捷、灵敏、准确测定。