1. 痛点问题 手指是三维柔性器官，在利用主流的接触式指纹采集技术时，天然会引入皮肤变形，并且无法一次采集得到全部信息。变形给指纹识别以及指纹拼接带来了很大挑战。在指纹识别方面，为提高指纹识别率，通常在匹配前先使用指纹配准技术将待匹配指纹与库指纹进行对齐，再计算匹配分数。然而变形导致配准偏差，从而影响识别率。目前的解决方案采取容忍偏差的方式，没有精密测量手指变形，区分真假匹配指纹的能力受到很大限制。指纹拼接是将不同角度采集的指纹图像进行拼接，得到完整指纹的技术。由于目前基于细节点匹配的方案难以准确测量指纹变形，在拼接时很容易出现脊线错位，产生虚假特征，并遗漏真实特征，进而影响识别率。 2. 解决方案 本技术的核心在于将通信领域的一维信号相位解调技术拓展到二维指纹图像的精确配准。基本原理为：给定两幅指纹图像，首先通过细节点匹配进行粗配准，然后再采用基于相位解调的方法进行精细配准。因此，该方法结合了细节点匹配适合全局对齐的优点，以及相位解调适合处理局部变形的优点，对噪声鲁棒而且速度快。本技术可用于指纹识别系统，还可用于指纹拼接模块。 合作需求 寻求在生物特征识别领域有相关技术开发、市场推广经验，能推广本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。

本发明公开了一种致密球形陶瓷颗粒制备方法，用于制造用于人体组织修复和填充材料，包括以下主要的工艺步骤：明胶2重量份、羧甲基壳聚糖1重量份、柠檬酸钠0.6份重量，用50～80重量份的水溶解后，加入陶瓷浆料30～50重量份混合后配置成陶瓷/明胶一羧甲基壳聚糖泥浆；经去气处理后加入到油相中，在常温常压环境下搅拌，使泥浆成为溶胶状球形颗粒；再加入戊二醛水溶液使所述球形溶胶状颗粒发生原位凝胶化过程而固化赋形，滤除乳化剂后获得凝胶状球形颗粒，然后经干燥、培烧以及机械整形工艺获得初坯，再经烧结工艺即获得致密球形颗粒制品。本发明具有容易成型，工序少，工艺简单，易于操作，而且无需高压机等复杂的大型设备，产品致密度和强度高的优点。

本发明涉及手写文字的识别方法，包括：a.归一化手写输入数据，定义神经元数，建立自动编码器模型并初始化权重和偏置；b.通过压缩感知模型进行数据压缩采样；c.对得到数据进行自动编解码后重建手写输入数据，使重建数据相对原始手写输入的误差最小化；d.将构建的各模型逐层堆叠组成n层神经元的特征深度学习模型，并对所述的n层神经元遍历进行深度特征学习，其中n为自然数；e.输出识别的手写文字。本发明能够通过模拟人脑视觉神经元感知事物的特性，结合压缩感知和深度学习，自动挖掘表征手写文字的细致特征，非常有效的提高了手写文字的表征能力和模型学习的效率，大幅度的提高了手写文字特别是手写数字的识别精度和识别效率。

本发明公开了一种图案绘制方法。首先选择导电材料为基体、导电材料为绘制材料，然后在基体和绘制材料之间施加脉冲电源，其中，基体与脉冲电源的阴极连接，绘制材料与脉冲电源的阳极连接，控制绘制材料与基体之间的距离至绘制材料开始熔化，使熔化后的液态绘制材料沉积到基体表面的同时与基体形成化学键结合，通过控制绘制材料的移动方向从而形成所需图案。在一定电压下，当基体与绘制材料接近至二者之间的介质被短路电流击穿时会产生局部高温，使得绘制材料熔化并沉积到基体表面的同时与基体形成化学键结合，结合力强，不易发生脱落等现象。在沉积过程中，基体所受的应力几乎为零，因此不会有任何变形或开裂风险。

本发明公开了基于维数递增弱线性回归树的目标检测方法，其步骤为：①准备训练样本集(xi，yi)，i＝1，……，N，xi 表示训练样本的特征值集合，yi 为样本类别，N 为训练样本数，N 为自然数；②初始化训练样本权重为其中 t 为自然数，初始化时 t＝1；③对样本集合进行循环计算，选定循环次数 T，T 为自然数每次循环都得到一个线性回归树作为弱分类器。等到 T 次循环完成后，再将 T 个弱分类器合成一个强分类器；④使用该强分类器对数字图像中的各个区域进行分类，从而判断是否为

本发明公开了一种基于理想边界和多元线性回归的上下限区间水文预报方法。本发明分别采用同倍比放大和缩小实测流量的方法构造理想的上下限边界，在率定期以理想上、下限边界为目标和最小二乘法为原则确定多元线性回归上限和下限模型的结构和参数，通过率定期和检验期的上下限预报结果实现上下限区间水文预报。以预报区间包含率、相对宽度、对称性和均方根误差(采用区间中值作为预报值)为精度评定指标，对比现有神经网络方法和不同相对宽度的回归模型区间预报结果，本发明提出的方法表现出较好的预报精度和预报效果。本发明采用的方法计算简单

大型重载机械装备是是我国基础设施、资源开发和国防建设急需的重大技术装备。这类装备具有重承载、强冲击和极端环境运行的特点，液力驱动工作中大功率传递和液-固耦合现象极为突出。 基于电液控制发明了阀控缸液压伺服系统的位置和压力主从控制方法，解决重载机械装备运行过程中位置和压力耦合干扰问题，实现多缸液压伺服系统位置和压力的精确控制。同时发明了液压滚切式金属板剪切机的液压系统，通过建立多变量解耦矩阵和多缸运动方程以及无节流损失的压力和位置双向精确控制方程，实现了液压泵、蓄能器组和伺服阀的同步控制,提高了阀控缸液压伺服系统的运动平稳性和可控性。提出多缸液压系统失稳判定方法，得到液压伺服系统稳定运行的必要条件，提高大型重载设备的稳定性。

碳纳米管海绵材料具有轻质、柔性、抗腐蚀、耐高温等特点。微观上具有三维多孔结构，能够承受大应变的反复压缩而不坍塌，同时，碳纳米管互相搭接形成高导电的三维网络。这种综合的优良力学和电学性能使得碳纳米管海绵在功能复合材料、吸附过滤等领域具有广阔的应用前景。近年来，随着社会对清洁、可再生能源的日趋重视，各种能量转换和存储器件的研究如火如荼。

本发明涉及一种基于超表面的光偏振控制的透反射一体式转换器，包括上层的纳米二聚体阵列和下层的衬底，衬底平面为xy轴平面，x轴垂直于y轴，两个结构材质完全相同的半导体圆柱体纳米结构间隔固定距离排列构成纳米二聚体，纳米二聚体中两个圆柱体中心连线方向为二聚体轴方向，即x轴方向；衬底平面上的纳米二聚体阵列为沿x轴、y轴周期排列的纳米二聚体阵列。

成果描述：化工产业实现绿色与可持续发展已显著受制于行业健康、安全、环境（HSE）状况，特别是化工安全事故不仅造成重大经济损失，而且正成为掣肘整个行业健康发展的关键性问题。本项目为满足化工安全生产要求，从物料性质、设备性能、过程控制、生产组织、业务模式、经营决策等方面出发，在DCS、MES、ERP平台上，建立基于过程控制的危险源辨识及可操作性评价体系。 本项目的核心技术及优势包括： （1）以HSE知识管理为核心，集成过程控制系统、MES系统和ERP系统，实现生产过程的在线运行监控、危险源动态辨识、可操作性实时分析以及消缺措施的经济性评价。 （2）运用大数据处理技术和人工智能技术，建立装置运行实时数据、工艺数据、生产调度及经营目标的关联模型，将安全风险评估与过程技术经济评估相结合，实现化学安全管理从原来的设计集成静态模式转换为知识集成的动态预制模式，减少事故损失，保证企业效益最大化。 （3）本项目还将致力于企业私有云计算平台到行业公有云计算平台搭建，实现信息资源共享提升资源优化的配制效率。 并将利用海量数据挖掘技术，将HSE分析模型与云计算数据库内所存储的案例及规则进行关联，从而将获得数据转换为知识进行存储、表达与发布，进而让信息利度得到大幅度提升，建立基于云计算技术的化工安全风险评估与实时在线监控。 本项目在国内处于领先地位。市场前景分析：《基于过程控制的危险源辨识及可操作性评价系统》主要面向化工、石化、钢铁、建材等过程行业企业，提高企业应对健康、安全、环境等高风险挑战的能力，实现绿色与可持续发展。据资料统计，成熟的工业化国家每年在健康、安全、环境（HSE）领域的投入占营业收入比例高达3%左右，而国内相关行业只有0.1%，差距巨大，是我国重大环境和安全事故频发的重要原因之一，正成为掣肘行业健康发展的关键性因素。随着我国对环境保护、可持续的日益重视，HSE领域的市场规模与投入将成快速增长态势，对比发达工业化国家的经验，我国HSE领域将形成1000亿的市场规模， 据赛迪顾问《2012年HSE市场分析》报告，2012年中国HSE软件市场总额达到96亿元，比2011年增长52％，因此前景广阔。 但我国HSE危险源辨识及可操作性评价市场，主要是国外产品垄断， 且价格昂贵，大部分过程行业企业难以承受。而国内相关产品多为单一离线的纯指标评价，不支持在线的风险评估，更不能形成基于现场控制的危险源识别与监控，而本项目产品，立足于过程控制，建立基于云计算平台的HSE危险源辨识及可操作性评价，将具有巨大的竞争优势及市场前景。与同类成果相比的优势分析：系统基于现代过程行业的技术发展方向，达成企业健康安全绿色的制造过程与经济效益的平衡，实现柔性的生产组织形式以及平滑且动态优化的过程技术。就产品而言，技术创新性包括云计算平台条件下集成 HSE 知识管理技术、在线监测技术、APC控制技术以及企业决策和资源管理技术，建立起符合行业特点的检测、控制以及决策支持平台，从而实现高安全性环保化和高效益的生产过程。国际先进 、国内领先。