摘要：本发明属于医疗器械技术领域，具体为一种提高认知力的头戴式光疗装置。本发明装置包括光照模块、控制模块和电源模块；光照模块由圆形电路基板、LED阵列光源、扩散片和散热装置组成，用以近距离照射右额前位置。控制模块包含调光芯片、按钮及其配套电路，用于接收用户指令并对脉冲光波长、频率、光强、功率和光照作用时间进行设置。电源模块用于向控制模块和光源模块供电。本装置可以实现向前额处大脑皮层发射具有穿透力的一定功率、频率和占空比的脉冲光或稳态光。本装置针对健康者可进行认知功能的保健及增强，对脑部认知力受损的患者进行辅助性治疗。本发明创新性地利用光子与大脑皮层神经元之间的光生物调节作用以达到提高认知力的效用。

摘要：本发明属于人工智能数据处理技术领域，具体为一种基于FPGA的图卷积神经网络模型的压缩方法和系统；在本发明的FPGA的现场可编程门阵列系统芯片的图卷积神经网络模型的压缩系统中，输入模块主要用于输入邻接矩阵A和参数矩阵W，邻接矩阵计算模块主要用于邻接矩阵A和参数矩阵W的计算，组合模块主要用于将图卷积神经网络模型中的某一层特征矩阵Xn与参数矩阵W进行组合，聚合模块主要用于将图卷积神经网络模型中的Xn+1层与Xn+2层进行合并，合并得到新的Xn+2层，输出模块主要用于输出压缩后的图卷积神经网络模型。本发明的基于FPGA的图卷积神经网络模型的压缩方法和系统在保证处理结果精确的同时能降低运算速率。

摘要：本发明属于CPU数据处理技术领域，具体为一种基于FPGA的图卷积神经网络稀疏矩阵乘法分配系统。本发明在CPU运算器内设置稀疏矩阵预处理模块，存储器内设有FPGA模块；将输入的CSC格式的稀疏矩阵发送至存储器中，CSC格式文件将稀疏矩阵压缩为三个数组行索引记录数组、列索引记录数组以及非零值数组，稀疏矩阵预处理模块通过从存储器中调取数据流，并对该稀疏矩阵的行索引记录数组、列索引记录数组以及非零值数组进行运算，实现稀疏矩阵乘法分配。本发明中的基于FPGA的图卷积神经网络稀疏矩阵乘法分配系统CPU数据处理速率快。

摘要：本发明公开了一种氟改性的聚氨酯风电涂料及其制备方法。其包括第一组分和第二组分，第二组分为异氰酸酯固化剂，第一组分包括含氟树脂乳液，含氟树脂乳液由含氟树脂、聚乙二醇和溶剂复配而成，其中，含氟树脂为由含氟丙烯酸酯、甲基丙烯酸酯和乙烯基硅氧烷三种单体共聚生成的三元共聚物；本发明的聚氨酯涂料具有良好的耐候性，耐老化性，耐磨性，耐沾污性，耐冲击性，耐腐蚀性，对风力发电机的叶片、立柱以及其他汽车、船舶、轨道交通、高铁等钢材有较强的附着力和柔韧性，适合推广使用。

摘要：本发明属于空气质量遥感监测技术领域，具体为一种基于高分五号卫星数据的二氧化硫排放清单构建方法。本发明包括反演二氧化硫的柱总量获取高分五号卫星上搭载的环境痕量气体监测仪器对地球和对太阳的观测光谱数据，结合GEOS‑Chem模型和辐射传输模型，利用最优估计算法将观测光谱与模拟光谱之差最小化，拟合二氧化硫柱总量；对拟合得到的二氧化硫柱总量数据集进行筛选；通过风旋转技术，判断二氧化硫源；然后建立计算二氧化硫源的排放量的非线性模型，计算出二氧化硫源的排放强度，即得到排放清单。本发明方法不需要事先已知排放源位置，将研究区域内每个网格点都设为可能的源排放位置，可以检测到其他方法所不能检测到的较小的排放源。

摘要：本发明属于计算机技术领域，具体为一种将视频模型从源域迁移到目标域的领域自适应方法。本发明包括将来自源域的视频样本和来自目标域的样本在时间维度上连接生成混合样本；混合样本领域判别器判别输入样本的领域构成情况，通过对抗学习增强主干网络提取领域无关性特征的能力；混合样本分类器对输入的样本进行分类；在训练过程中，根据混合样本领域判别器和混合样本分类器的损失函数值动态衡量视频模型中不同模态的领域适应程度，令领域适应程度更强的模态作为教师模态，向其他领域适应程度较弱的模态进行知识蒸馏，以增强其他模态的领域适应程度。本发明利用视频模型输入样本的时间维度信息等特点，显著提高视频模型的领域自适应表现。

摘要：本发明公开了一种基于WPT‑GA‑PSO‑BP的欺骗信号检测方法；该方法通过中值滤波对样本数据进行处理，还用小波包变换对滤波信号进行分解重构，使得样本数据能更好的进行归一化特征提取，再通过遗传算法和粒子群算法混合优化BP神经网络的权值和阈值，提高检测精度，弥补神经网络算法在欺骗信号检测领域中的不足。本发明具有更好的收敛精度和更快的收敛速度，通过本发明的基于WPT‑GA‑PSO‑BP的GPS欺骗信号检测，可以更快速、准确的检测出欺骗信号，检测准确率更高。

摘要：本发明公开了一种蘑菇生长状态时空预测方法；该方法采集蘑菇生长过程中的彩图和深度图历史序列图像，通过改进的卷积长短时记忆神经网络（ConvLSTM）预测未来某一时刻的蘑菇生长状态图，该改进模型将ConvLSTM与实例分割网络融合并结合SSIM损失函数来提高预测图像的质量与预测精度。然后，将预测出的彩图通过实例分割算法进行分割，提取出蘑菇子实体，并与深度图匹配计算出预测图像中各蘑菇的尺寸大小；最后，通过预测的蘑菇大小及位置特征对蘑菇长势进行预测；本发明方法能替代人工巡检，为更加精准有效的开展农作物温室环境因子控制及农作物的智能采摘及疏蕾等科学合理安排提供信息基础和判断依据，提高蘑菇产量和质量。

摘要：本发明属于无人机监管与追踪技术领域，具体为用于无人机视频目标追踪的数据增强方法。本发明方法以无人机掩膜图像为基础，通过指定运动条件来模拟无人机的高速运动；通过随机旋转来模拟无人机运动过程中向运动方向倾斜的姿态；通过随机模糊来模拟无人机运动过程中的运动模糊；所述指定运动条件是指人为地设定当前时刻运动速度，然后根据运动速度计算下一时刻无人机位置；所述随机旋转根据二维平面旋转公式将无人机掩膜图像旋转一个随机角度来得到；所述随机模糊根据高斯核函数对无人机掩膜图像进行卷积来得到。本发明可应用于无人机追踪任务的数据采集过程；亦可应用在其他类别的目标追踪数据集制作过程。本发明方法快速、有效、可拓展性强。

摘要：本发明属于球面壳体测量技术领域，具体为一种用于球面壳体中心监测的激光干涉定中装置。本发明装置具体包括激光发射器，针孔，三个透镜，分光棱镜，探测器，45°反射镜，整形透镜组，中空气浮转台、调心调平装置；分别采集翻转前后内外表面不同运动姿态的干涉图，并实时分析其动态特征；基于现代光电探测技术，对激光干涉条纹进行实时特征提取算法处理，大幅提高了激光干涉条纹的动态识别精度。本发明为翻转法厚度测量精度提供了定位保障，提高了轮廓及厚度测量数据的准确性。

摘要：本发明属于精密测量技术领域，具体为一种单目偏折测量工件自定位方法。本发明的步骤为在完成偏折测量系统的几何标定后，通过基于工件名义面形的模拟光线追迹生成工件定位的训练样本，并基于高斯过程回归建立工件位姿与屏幕对应像素分布的映射关系，无需额外仪器即可完成工件定位。本发明能够使得偏折测量中的工件定位摆脱对第三方仪器的需求，且在工件面形与名义面形存在一定偏差的情况下仍能保持微米级的定位精度，可以有效降低偏折测量的成本。

摘要：本发明属于精细化工技术领域，具体为一种基于低醇解度聚乙烯醇树脂的水性热固化涂料及其制造方法。本发明制备方法包括将聚醋酸乙烯酯溶解在有机溶剂中，加入氢氧化钠甲醇溶液，制得醇解度范围为30%‑70%的低醇解度聚乙烯醇；将低醇解度聚乙烯醇进行脱液、干燥，低温下粉碎成粒径小于50μm的粉体；将低醇解度聚乙烯醇粉体分散在水中，搅拌后得到一定稠度的水分散液；将低醇解度聚乙烯醇水分散液与固化剂按一定摩尔比混合，制得水性低醇解度聚乙烯醇热固化涂料。该涂料不含VOC，在加热条件下可固化交联成膜，涂膜耐水性、耐溶剂性好，并具有较高的硬度，可解决现有水性热固化涂料VOC含量高的问题。

摘要：本发明属于自动驾驶技术领域，具体为一种基于数字孪生的自动驾驶推演系统和方法。本发明系统包括数字孪生场景搭建模块、环境感知模块、仿真推演模块和决策优化模块。数字孪生场景搭建模块用于对物理实体建模并基于游戏引擎搭建数字孪生场景；环境感知模块用于实时感知车辆周围环境和估计车辆自身的状态；仿真推演模块用于将同一时刻的多个决策方案在数字孪生场景中进行并行化的推演；决策优化模块用于评估仿真推演的结果，选择当前时刻下最优的决策方案，并反向作用于物理实体。本发明将数字孪生技术应用于自动驾驶的仿真推演，能够对自动驾驶决策进行优化，并且能够有针对性的对突发事件进行处理，从而提高自动驾驶系统的安全性与可靠性。

摘要：本发明属于自动驾驶技术领域，具体为一种面向自动驾驶场景的数字孪生系统和构建方法。本发明以数字孪生技术为核心，构建真实世界和虚拟世界的数据交互，用于自动驾驶系统状态监控和历史状态的故障定位；包括数字孪生体定义模块、数字孪生场景搭建模块；前者按照自动驾驶的需求对自动驾驶场景中的物理实体进行孪生体的定义；后者通过三维重建对不同的物理实体进行建模，并构建孪生体模型库，搭建虚拟孪生体世界；将真实世界中采集到的物理实体数据映射到孪生体模型上，利用真实数据驱动数字孪生场景下的自动驾驶系统的运行，实现真实空间和虚拟空间的实时映射和同步；并实现自动驾驶系统状态监控和历史状态的故障定位。

摘要：本发明属于精细化工技术领域，具体为一种超低醇解度聚乙烯醇防雾涂膜材料及其制造方法。本发明防雾涂膜材料，其组成如下超低醇解度聚乙烯醇15‑20%、固化剂1‑10%、1,4‑二氧六环60‑80%、催化剂0.01‑0.5%、助剂0‑1.0%，聚乙烯醇的醇解度范围为5‑30%。固化剂选自二异氰酸酯、二异氰酸酯低聚物和醚化氨基树脂；催化剂选自二月桂酸二丁基锡和对甲苯磺酸；助剂为消泡剂和流平润湿剂。本发明制备得到防雾涂膜材料具有良好防雾效果，同时，具有良好的耐水性和耐溶剂性，适用基材范围广。

摘要：本发明属于计算机技术领域，具体为一种基于多教师知识蒸馏的跨域小样本识别方法。本发明方法包括构建特征提取网络模型，小样本分类器，构建动态领域拆分模型；连接特征提取网络以及小样本分类器构成源域教师模型；连接特征提取网络以及小样本分类器构成目标域教师模型；连接特征提取网络以及小样本分类器，对特征提取网络中的特定几层插入动态领域拆分模型，构成领域可拆分的学生模型；本方法用源域数据和目标域数据都各自学习一个教师模型，然后以知识蒸馏的方法将两个教师模型中的知识逐步蒸馏到学生模型中。本发明可以在源域和目标域存在巨大领域差异的情况下，在仅有少量标注且类别未可知的目标域测试数据上达到较好的类别识别能力。

摘要：本发明属于相干光通信技术领域，具体为一种基于近似计算的偏振模色散自适应均衡器。本发明自适应均衡器为16路并行均衡器，每路采用9‑1均衡器结构；该并行均衡器中，采用参数共享方案，所有乘法器采用近似乘法器实现；本发明可以减少均衡器38.9％的参数，大幅度减少参数的规模，降低计算的复杂度；该乘法器能够在保证平均绝对误差损失仅为0.31的情况下，减少约44.6％的全加器数量；在保证计算精度损失很小的情况下，大幅度地降低面积和功耗；综合结果表明，与不动点结构相比，近似基均衡器的面积提高了27.86％，功率效率提高了37.88％。

摘要：本发明公开了一种球形Li4SiO4基CO2吸附剂的制备方法。该制备方法包括以下步骤首先，使用不同的锂源和硅源合成Li4SiO4粉末；接着，配制聚乙烯醇（PVA）水溶液；然后，将Li4SiO4粉末与PVA溶液混合成粘稠的浆液；再将浆液滴入0℃以下的丙酮中后自动固化生成球体颗粒，静置一段时间后，再将颗粒置于0℃以下的丙酮中重陈化；最后，捞出冲洗、干燥，将干燥样品在含氧气氛中煅烧，获得球形Li4SiO4基CO2吸附剂。本发明方法制备过程简单，操作简便，制备的CO2吸附剂球形度较好、表面光滑，且该吸附剂的循环吸附CO2的能力也较为突出，为Li4SiO4基吸附剂的工业化应用提供了良好的前景。

摘要：本发明公开了一种混合驱动微动台，该微动台至少包含第一运动框架、第二运动框架和基座。第一运动框架包含第一动子和第一定子，第二运动框架包含第二动子和第二定子。第一动子通过多个第一柔性结构连接到第二动子上；第一定子固定在第二动子上；第二动子通过多个第二柔性结构连接到基座上；第二定子固定在基座上。第一、第二坐标轴相互垂直。在第一运动框架中，混合磁阻电机驱动第一动子沿第一坐标轴正/负方向进行高速、高加速、高精度的扫描运动；在第二运动框架中，两个音圈电机驱动第二动子沿第二坐标轴正/负方向运动。进而第一动子可以实现相对于基座的两自由度无摩擦运动。

摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，具体为一种基于感知语法知识的树结构视频描述生成方法。本发明显式利用语言中存在的语义信息，使用依存结构分析工具将顺序结构的句子转换成语法树的结构，通过树之间父结点和子结点之间的连接关系，对句子当中的依存语法结构进行显式建模；通过感知上下文的注意力网络，对生成过程中所产生的不同路径上下文信息分别进行建模；同时，在训练阶段引入强化学习和迭代式生成的训练方式，进一步提高模型性能；本发明通过定性和定量实验,表明模型具有可生成更加准确、语义更加丰富描述的能力。