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為了解決計(jì)算機(jī)多視幾何中稀疏特征點(diǎn)錯(cuò)誤匹配導(dǎo)致基本矩陣F精度不高的問題，提出一種RANSAC(RANdom SAmple Consensus)求解F時(shí)自動(dòng)設(shè)置內(nèi)點(diǎn)門限的方法。此方法根據(jù)RANSAC求解F矩陣的要素，將固定設(shè)置極線距離門限Th的方式改為自動(dòng)設(shè)置，提高了算法的魯棒性。這些要素是圖像對(duì)中的稀疏特征點(diǎn)匹配的個(gè)數(shù)N、圖像像素多少、初始計(jì)算得到的特征點(diǎn)到極線的平均距離Dinit。Th計(jì)算采用公式Th = Min(w×N/51200, Dinit/3)，w為圖像的寬，單位為像素。Min為取二者最小值的函數(shù)。門限Th與圖像大小和特征點(diǎn)匹配個(gè)數(shù)成正比，圖像越大，匹配越多，Th越大。相對(duì)于傳統(tǒng)方法，本方法將固定門限變成了自動(dòng)設(shè)置，可以自適應(yīng)三維重建不同類型的圖片，更加實(shí)用和魯棒。

本發(fā)明兼顧地學(xué)空間統(tǒng)計(jì)學(xué)和模式識(shí)別理論方法，基于統(tǒng)計(jì)方法提出分割前最優(yōu)尺度分割參數(shù)自動(dòng)選擇及分割后的尺度效應(yīng)評(píng)價(jià)及尺度分割參數(shù)的優(yōu)化調(diào)整，提高了面向?qū)ο筮b感影像信息提取和分析的精度、效率和自動(dòng)化程度。

本發(fā)明公開了一種聚簇圖集合中的子圖檢索方法，包括：索引 建立步驟，根據(jù)聚簇圖的結(jié)構(gòu)信息和結(jié)點(diǎn)屬性計(jì)算聚簇圖集合中各聚 簇圖之間的相似性，根據(jù)各聚簇圖之間的相似性采用層次聚類算法將 相近的聚簇圖聚類，直到剩下一個(gè)聚簇圖；子圖檢索步驟；根據(jù)用戶 發(fā)起查詢圖的結(jié)構(gòu)以及頂點(diǎn)屬性，對(duì)聚簇圖索引樹采用樹的自頂向下 的方式進(jìn)行查詢圖的同構(gòu)匹配。本發(fā)明通過在數(shù)據(jù)集合中建立樹形索 引，盡早過濾不包含查詢圖的數(shù)據(jù)項(xiàng)，進(jìn)行加快查詢速度，提

1. 痛點(diǎn)問題 工業(yè)視覺場(chǎng)景下普遍存在缺陷樣本數(shù)量少、難采集，已有標(biāo)注方案無法完全發(fā)揮樣本數(shù)據(jù)效用等問題。在工業(yè)視覺應(yīng)用場(chǎng)景中，產(chǎn)線整體生產(chǎn)良率均已達(dá)到相當(dāng)水平，人工可識(shí)別的缺陷樣本數(shù)量相對(duì)較少，且采集難度較大。制造生產(chǎn)環(huán)節(jié)對(duì)產(chǎn)線效率要求較高，模型訓(xùn)練難以實(shí)現(xiàn)精度與效率上的平衡。 2. 解決方案 本項(xiàng)目將最新的少樣本學(xué)習(xí)、連續(xù)學(xué)習(xí)、模型壓縮與優(yōu)化技術(shù)，與工業(yè)場(chǎng)景中的缺陷檢測(cè)需求深入結(jié)合，致力于工業(yè)視覺自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)軟硬件一體化裝備研發(fā)。針對(duì)玻璃深加工與半導(dǎo)體晶圓宏觀缺陷檢測(cè)，本項(xiàng)目已完成工業(yè)視覺全流程視覺感知算法、人工智能算法研發(fā)平臺(tái)、玻璃智能一體檢測(cè)設(shè)備、晶圓宏觀缺陷檢測(cè)設(shè)備等智能設(shè)備的原理驗(yàn)證和裝備試制，同時(shí)有多項(xiàng)智能設(shè)備在研。 本項(xiàng)目在玻璃與半導(dǎo)體缺陷檢測(cè)中，基于圖像自動(dòng)標(biāo)注方法完成少樣本場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注，通過弱監(jiān)督學(xué)習(xí)和連續(xù)學(xué)習(xí)方法完成有效模型構(gòu)建，并針對(duì)長(zhǎng)尾數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)模型訓(xùn)練和優(yōu)化方法，實(shí)現(xiàn)高效工業(yè)視覺感知計(jì)算。針對(duì)工業(yè)視覺場(chǎng)景，本項(xiàng)目集成視覺感知算法能力，研發(fā)人工智能算法研發(fā)平臺(tái)，該平臺(tái)秉承低代碼化、可視化等原則，打造包含數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注、算法訓(xùn)練與評(píng)估、模型壓縮與優(yōu)化、應(yīng)用部署與管理的數(shù)據(jù)閉環(huán)。 合作需求 尋求浮法玻璃深加工、半導(dǎo)體加工與制造等行業(yè)企業(yè)合作。

通過燃燒裝置改型、燃燒工藝及燃燒狀態(tài)的精確調(diào)控，在不降低、甚至提高能量利用效率的基礎(chǔ)上，以燃料發(fā)揮脫硝劑的作用，從源頭降低燃燒、特別是燃煤過程中氮氧化物的生成量。該成果對(duì)推進(jìn)節(jié)能減排事業(yè)具有重要的工程意義，該成果以鍋爐原使用的燃料、 特別是煤粉作為脫硝材料， 相比目前的“煙氣脫硝技術(shù)”具有成本低廉的明顯優(yōu)勢(shì)，經(jīng)濟(jì)效益明顯。

本發(fā)明公開了一種蔗糖合成酶在調(diào)控植物果實(shí)發(fā)育中的應(yīng)用。本發(fā)明提供了一種培育轉(zhuǎn)基因植物的方法，是將蔗糖合成酶的編碼基因?qū)肽康闹参镏校玫睫D(zhuǎn)基因植物；所述轉(zhuǎn)基因植物果實(shí)產(chǎn)量大于所述目的植物。所述蔗糖合成酶的編碼基因具體可為蔗糖合成酶基因CsSus4。本發(fā)明發(fā)現(xiàn)了蔗糖合成酶基因CsSus4在黃瓜果實(shí)發(fā)育過程中發(fā)揮著的關(guān)鍵性作用，可以調(diào)節(jié)庫(kù)強(qiáng)從而促進(jìn)果實(shí)的

本發(fā)明公開了一種將含鈦高爐渣中鈦組分轉(zhuǎn)化為可以通過磁選分離富集的鈦鐵礦物相的方法，其方法包括：第一步，將含鈦高爐渣與綠礬在氧化性氣氛中焙燒，使全部鈦組分轉(zhuǎn)化為無磁性的假板鈦礦，得到一次轉(zhuǎn)化渣；第二步，采用碳酸銨在水溶液中將一次轉(zhuǎn)化渣中硫酸鈣轉(zhuǎn)化為碳酸鈣，得到二次轉(zhuǎn)化渣；第三步，將二次轉(zhuǎn)化渣采用煤氣還原，使假板鈦礦轉(zhuǎn)化為具有磁性的鈦鐵礦，得到三次轉(zhuǎn)化渣。本發(fā)明反應(yīng)條件溫和，所得三次轉(zhuǎn)化渣可以通過磁選分離富集鈦鐵礦，作為硫酸法鈦白生產(chǎn)原料，磁選尾渣可以用作水泥添加劑，從而實(shí)現(xiàn)了含鈦高爐渣的綜合利用；同時(shí)還可以實(shí)現(xiàn)硫酸法鈦白副產(chǎn)綠礬的綜合利用。

雙重（三重）差分模型通過設(shè)置交互項(xiàng)來分析政策效應(yīng)，在政策評(píng)價(jià)領(lǐng)域具有明顯優(yōu)勢(shì)。該研究設(shè)計(jì)的優(yōu)勢(shì)在于：第一，通過將改革引起的結(jié)局變量時(shí)間前后差異和組織內(nèi)外部因素引起的結(jié)局變量的差異結(jié)合起來，以反映改革的效應(yīng)。第二，其他因素的影響，如研究階段內(nèi)可能存在其他政策，這些政策可能與本研究關(guān)注的結(jié)局相關(guān)。如果這些政策對(duì)不同組別的影響不一致，那么排除這些政策就可能會(huì)產(chǎn)生偏倚。如果研究樣本當(dāng)中這些因素分布不均衡，就應(yīng)該對(duì)這些非隨機(jī)的因素進(jìn)行控制以稀釋它的不同影響。尤其是在評(píng)價(jià)宏觀事件的影響時(shí)，因?yàn)樵谘芯吭O(shè)計(jì)上無法找到一個(gè)符合實(shí)際的合理的對(duì)照組而對(duì)控制其他改革效應(yīng)帶來了難度。雙重差分可提供一個(gè)罕見于其他相關(guān)研究的機(jī)會(huì)，通過政策實(shí)施前后結(jié)果取差來排除沒有考慮到的因素的存在以及由于它們的存在可能造成的混雜效應(yīng)，使對(duì)政策效應(yīng)的分析更加可行，也更接近現(xiàn)實(shí)實(shí)際。

1 項(xiàng)目特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì) （1）本項(xiàng)目特點(diǎn)。本項(xiàng)目瞄準(zhǔn)資源微生物學(xué)科前沿，以石油化工領(lǐng)域節(jié)能、環(huán)保、高效高溫采油污水處理新技術(shù)的重大需求為導(dǎo)向，開展極端微生物（主要為嗜熱細(xì)菌）的前期開發(fā)及其在高溫采油污水處理中的應(yīng)用研究，為極端微生物資源的應(yīng)用開發(fā)提供了一種新思路，并為這些極端微生物后期生物工程和環(huán)境保護(hù)應(yīng)用奠定良好基礎(chǔ)。 （2）本項(xiàng)目?jī)?yōu)勢(shì)。獲得具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)工程應(yīng)用菌株，并

項(xiàng)目研究?jī)?nèi)容 ：本項(xiàng)目是以葛根淀粉為原料，利用脫支淀粉酶增加直 鏈淀粉含量、食用交聯(lián)劑淀粉交聯(lián)增大淀粉分子量、冷凍循環(huán)老化工藝提 高葛根淀粉中抗性淀粉含量， 以增強(qiáng)葛根淀粉等淀粉資源作為糖尿病輔助 食品的目的。 技術(shù)特點(diǎn) ：該項(xiàng)目通過綜合優(yōu)化的方法，采用冷凍循環(huán)老化工藝提高 葛根淀粉中抗性淀粉含量，使抗性淀粉含量達(dá)到 22%，葛根抗性淀粉的色 澤均勻，顆粒細(xì)膩一致，工藝合理可行，技術(shù)水平處