一、项目分类 显著效益成果转化 二、成果简介 主要针对密码算法的FPGA实现和加速优化。其特征在于，系统通过软硬件协同实现不同认证机制，系统包括硬件认证模块和软件功能模块。利用FPGA的可编程逻辑电路部分实现认证机制算法的硬件加速。 集成电路中差分对管的失调电压或者带隙电压会随着温度和电源电压的变化而产生漂移，从而恶化前台校正的结果。经过理论分析、模拟仿真和实际电路测试，我们发现这种由温度和电源电压变化而引起的失调漂移呈现一定的线性特征，可以用线性内插或者反馈的方式对失调漂移进行校正，从而无需传统的后台校正电路，具有校正电路简单、对比较器正常工作无干扰、精度高等优点。

技术分析(创新性、先进性、独占性)开发了新颖的深度学习算法，准确识别患病部位，准备诊断患病类型，可以显著提高临床效益。自主独立开发。已经在两家大型三甲医院做测试，算法和程序代码完整，

技术分析(创新性、先进性、独占性) 开发了新颖的深度学习算法，准确识别患病部位，准备诊断患病类型，可以显著提高临床效益。自主独立开发。

本发明公开了一种带串联校正的 PI 控制器的参数整定方法，该 方法以 PI 控制器为主控制器，串联超前滞后校正器进行串联校正，首 先，辨识出当前被控对象的频域模型，接着，依据期望幅值裕度、期 望相位裕度、期望最大超前角和被控对象的开环频率响应，将 PI 控制 器及超前滞后校正器的参数转换为以系统开环截止频率为自变量的一 元函数，在给定的约束下，优选使 PI 控制器积分增益最大化的系统开 环截止频率，最后，计算 

    myCobot 320 Pi是隶属“myCobot 320系列”产品，采用树莓派微处理器，内嵌roboFlow可视化编程软件，是大象机器人面向创客及科研人员开发的机器“助手”。 myCobot 320 Pi本体重量3kg，负载1kg，工作半径320mm，体积相对小巧但功能强大， 操作简单、能与人协同、安全工作。作为大象机器人首款万元级机械臂，具有易用性、安全性和经济性三大优势，是高性价比之选。 产品特性 内嵌树莓派生态，开发无限可能 树莓派4B，1.5GHz 4核微处理器，运行Debian/Ubuntu平台 支持4路USB，2路HDMI，标准化GPIO接口、TF卡可插拔 高配置，性能强大 采用无刷直流舵机，可以达到±0.5mm的重复定位精度。 底座及末端带有安装接口，适用于各种周边产品设备开发。 操作方便，开源易用 拖动示教，用户可迅速上手操作 支持ROS/moveIt等开发系统及大象机器人自主研发的roboflow操作软件 一体化设计，安全协同作业 精巧结构设计使其能够充分利用空间，完美融入实际环境 兼备基于精确动力学模型的防碰撞检测功能使其能与人安全协同作业 经济适用，超高性价比 标准8小时工作制，能够替代重复性、标准性的工作 万元级机械臂，有效为需要高性能＆低成本的科研降本增效 独特工业设计 一体化设计，整体机身结构紧凑，净重3kg。 模块化设计，备件少、维护成本低，可快速拆卸更换。 应用场景     myCobot 320 PI同myCobot 320 M5一样是生产力工具也是想象力边界的拓展工具，既可搭配多种末端执行器适配多种应用场景，如科学研究、教育场景、展示场景等，目前客户反馈极佳。 联系我们： 深圳市大象机器人科技有限公司 官网：https://www.elephantrobotics.com 淘宝官方旗舰店：https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7URShvv 电话：+86 (0755) 8696 8565​ / +86 181 2384 1923 地址：深圳市福田区华强北电子科技大厦D座智方舟国际智能硬件创新中心D403、D504、D505室

Web挖掘技术属于信息科学领域，涉及自然语言处理、模式识别、知识工程、机器学习和随机过程等多个研究领域，并需要使用概率统计、矩阵理论以及其他软计算方法作为研究工具和手段。本项目主要针对Web挖掘中的Web数据模型、文本分类和信息检索等基本问题进行理论和算法上的研究，并就这些问题提出了潜在语义结构模型、基于投影寻踪的中文网页分类算法和基于Markov网络的信息检索等模型。同时，在理论上对这些方法进行了深入的研究和探讨，从理论上证明了其正确性。在实验方面，我们将分类模型应用于大规模的标准测试文档集（REUTER-21578语料库、复旦大学中文文本分类语料库），进行了大量的实验，结果表明这些方法均表现出了较好的性能，接近甚至优于SVM和KNN的分类效果，并应用检索模型在标准测试文档集（CACM、CISI、CRAN、MED）上进行了多次对比实验，其性能与BM25相当在某些指标上甚至更优。另外，课题组在北大天网测试文档集上应用上述模型，在近几年的全国搜索引擎和网上信息挖掘学术研讨会（SEWM）的中文WEB信息检索评测中均取得了优异的成绩。

针对大规模的复杂网络系统，在理论上研究网络节点之间协同规则，研究网络结构与系统性能之间的关系，构建实现网络性能指标最优化的分布式算法。其应用主要包括大规模移动通信网络中信道资源的最优分配问题、通信基站的最优覆盖问题等。

项目背景：近年来，我国自动售货机蓬勃发展的最佳时 期已经到来，从零售行业的视角来看，随着线上流量红利的 衰退，线下流量的价值越来越突出，但线下门店业态也面临 着高昂的人力成本和租金成本压力。而智能化升级引入自动 售货机，通过网络实现移动支付功能以及货物管理功能，使 得自动售货机运营效率得以提升，业务模式上也有了无限的 想象空间。随着移动支付的兴起，国内自动售货机市场近几 年可谓遍地开花，发展迅猛。近些年自动售货机行业一直朝 着低成本、多功能、更便利、售货广的方向发现。所以一款 造价低、性能稳定，运营简单，购物便利，售卖商品范围广 阔的机器越来越受到运营商的青睐。目前智能视觉柜采用静 态识别系统将非常好的满足上述条件，将来的发展潜力巨 大。目前消费者扫码后开门，取走商品后，关门，通过录制 取走商品的视频进行解析消费者取走的什么商品，从后进行 自动结算流程。核心技术是视觉识别，能通过人工智能 AI 进行识别商品类别及数量。 所需技术需求简要描述：扫码开门，采集视频或图片， 关门后通过算法自动识别消费者购买的商品明细，目前算法 准确度只有 90%，尚需突破。希望能基于视频、图像等媒体 资源，针对工厂质检、智能识别商品明细、智能补货统计等 场景，提供整体 AI 算法解决方案，全面提升智能售货机开 门取货自动识别商品的准确率达到 100%，带来更便捷的购物体验。  对技术提供方的要求:1.具有成功的自动化控制实施案 例，承担过国家重点研发计划项目。2.熟悉产品结构设计， 熟悉产品信息化、自动化设计。3.具有工学博士学位或高级 工程师职称，技术方案成熟可靠稳定有创新思维，不涉及知 识产权侵犯。 

本发明公开了一种蝶蛹金小蜂毒液丝氨酸蛋白酶抑制剂Pp-PI多肽，其具有SEQ ID NO：2所示的氨基酸序列。本发明还同时公开了编码上述蝶蛹金小蜂毒液丝氨酸蛋白酶抑制剂Pp-PI多肽的基因，其具有SEQ ID NO：1中第126-290位的核苷酸序列；或者与SEQ IDNO：1中从核苷酸第126-290位的核苷酸序列有至少70％的同源性；或者其核苷酸序列能在40-55℃条件下与SEQ ID NO：1中从核苷酸第126-290位的核苷酸序列杂交。上述蝶蛹金小蜂毒液丝氨酸蛋白酶抑制剂Pp-PI多肽能用于制备蝶蛹金小蜂毒液丝氨酸蛋白酶抑制剂，用于转基因作物或改造植物共生菌。

成果介绍针对采用比例积分观测器法，结合电池荷电状态估计，设计能够同时对模型参数和电池荷电状态同时进行估计的算法，可应用于整车的BMS软件算法设计。搭建的软硬件平台可应用于BMS算法测试。技术创新点及参数(1)采用比例积分观测器法，结合电池荷电状态估计，设计能够同时对模型参数和电池荷电状态同时进行估计的算法；(2)在观测过程中模型参数可实时更新，算法满足李雅普诺夫方程，估计计算时可保证收敛；(3)更好的动态特性与电池充放电周期整体估计精度，且在电流信号有噪声时仍有较好的估计精度；(4)基于STM32芯片主控，AD7280芯片采集数据，μC/OS-III系统完成了控制系统软硬件设计。台架实验表明，系统信号采集精度良好，性能实现成功；(5)采用OCV法对Ah法进行纠正，获得新的综合SOC估算值，针对性地设计了初值确定方法，得到改良的SOC估计算法。*明该算法能在整个电池恒流放电过程中稳定估算SOC；(6)为考虑电池工作过程中的产热，对传统的SOC估算方法，引入温度约束，建立改良的SOP估计算法。*明该算法能很好地考虑电池温度对SOP估测影响而提升估算精度；(7)采用STM32F103芯片主控，AD7280A芯片采集信息，μC/OS-III系统建立了BMS软硬件系统，并进行了实车试验。结果表明改良后的估计算法精度良好可靠，所设计BMS具备出色的控制性能。市场前景本项目的涉及的算法设计及软硬件架构，可以采用成果授权、成果转让或者技术服务的形式与汽车零部件供应商产生合作。