葡京娱乐场-富盈娱乐场开户_百家乐试玩_sz全讯网网址xb112 (中国)·官方网站

可以量產/n成果簡介：近年來，中國工程院院士鄧秀新教授率領的研究團隊通過自主創新與引進相結合，以國家柑橘育種中心為依托，保存柑橘無病毒良種100多個，包括臍橙、寬皮橘、雜柑、柚子、葡萄柚、檸檬等類型，自主培育了10多個優質柑橘新品種，在湖北省等8個主產區覆蓋率達到80％以上，每年向柑橘生產基地提供10多萬棵脫毒優質種苗和10多萬枝接穗。與此同時，該團隊積極開展新品種及配套栽培技術研究，為我國江西贛南、湖北宜昌等柑橘主產區提供技術支撐，先后開發出橘園生草栽培、臍橙留樹保鮮、柑橘設施栽培、大苗預植栽培等

? 本技術是北京理工大學承擔的國家“十五”科技攻關計劃課題“農藥水分散粒劑（WDG）的共性技術開發”的一部分，研究成果如下：（1）已完成丙烯酸系共聚物鹽分散劑的合成及工藝條件的優化工作，并與北京廣源益農化學責任有限公司合作完成了產品的中試生產，并將在國家“十一五”攻關計劃的支持下進行產業化開發。其中丙烯酸共聚物鹽分散劑在合成工藝上有創新，并填補了我國在相應的農藥WDG專用高分子分散劑的空白，產品性能達到國外類似產品的水平。（2）采用合成的丙烯酸共聚物鹽分散劑，并結合國產的其它一些助劑和填料

瞄準國民經濟和現代國防建設對關鍵紅外材料及光器件的迫切需求，開展新型紅外硫系玻璃組成設計、大尺寸硫系玻璃制備工藝、硫系玻璃高效生產技術研究及工藝穩定性控制研究。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 瞄準國民經濟和現代國防建設對關鍵紅外材料及光器件的迫切需求，開展新型紅外硫系玻璃組成設計、大尺寸硫系玻璃制備工藝、硫系玻璃高效生產技術研究及工藝穩定性控制研究。“新型紅外硫系玻璃制備關鍵技術及應用”獲2014年國家技術發明二等獎。 在此基礎上，團隊繼續開發了多種新型硫系玻璃，包括：覆蓋可見-近紅外-中遠紅外波段的新型紅外夜視儀用多光譜硫系玻璃，可用于溫度自適應的地折射率溫度系數硫系玻璃，用于高質量紅外熱像儀的低色散硫系玻璃等優良玻璃組成。近5年承擔了包括國家重點研發計劃和國家自然基金重點基金在內的國家級項目5項，授權發明專利20 件；主持制定國家標準3項，參與制定國家標準2項。

高速列車具有安全性好、正點率高、快速等優點。能有效地改善交通環境，帶動國民經濟的發展。20世紀60年代以來，隨著鐵路電氣化的高速發展，鐵路運輸一再提速，對于電氣化鐵路用接觸線的性能要求越來越高，因為在電氣化鐵路運行過程中，接觸導線不僅要承受較大的懸掛張力，同時還經受著通過電流時引起的熱作用。因此，材料要求在具有良好導電性能的同時還應具有高的抗拉強度，而且在電流負荷增大、溫度升高時仍然要保持較高的強度。接觸線既要提供高速列車所需的動力、照明和空調等用電，又要承受較大的軸向拉力，同時還可能工作在極冷、極熱、腐蝕性強等環境中，總的來說，電力傳輸線必須具有以下性能：能夠滿足高速列車速度和電流的要求，具有足夠的抗拉強度來承受振動，高導電率，耐磨性好，耐熱性好，抗軟化溫度高，軟化處理(300℃保溫2 h) 后其常溫抗拉強度不小于初始態的90%，抗大氣腐蝕性能好，線膨脹系數小。我國鐵路廣深線、京鄭線等都大量或全部使用了法國或德國產品，花費了大量外匯。因此，對國產銅及銅合金接觸線的研制開發具有重大的經濟價值。本研究開發的析出強化型Cu-Ag系、Cu-Cr系合金已經能夠滿足工業化生產的需要。

一、項目簡介 隨著科技進步和社會需求的發展，機器人手/臂除了工業生產，也越來越多用于服務人類的其它各個領域，這必然會使機器人承擔比工業中更加多樣的操作任務，面臨更加多變的工作環境。因此，國內外對非結構自然環境下、具備自主操作能力的機器人的研究十分重視。當前，具備視覺感知能力的機器人已被公認為機器人發展的主流趨勢，將視覺與機器人操作相融合，是對人類行為的模擬，由此產生的視覺伺服控制方法為機器人自主操作能力的實現帶來了新的思路，代表了機器人的先進控制技術，也是促進機器人智能化發展的一個重要驅動。可以預見，未來的視覺系統將會成為機器人名副其實的眼睛，視覺伺服技術在機器人自主操作中將具有不可替代的作用。 視覺伺服利用視覺傳感器提供的環境信息對機器人運動進行實時反饋控制，涉及機器人機械幾何設計、運動學和動力學、自動控制理論、計算機視覺圖像處理和攝像機標定等,是智能機器人領域中具有重要理論意義的研究課題之一。迄今為止，機器人手/臂的視覺伺服方法在太空遙操作、機器人手術、水果采摘、工業裝配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越來越多的應用。然而，現階段可實際應用的方案主要面向特定的標定環境、模型參數已知，機器人操作是編碼定式的，不具備模型未知條件下的自主操作能力，特別是當面向未來的剛-柔-軟體共融機器人時，其柔型結構造成的運動模型及參數的變化與不確定性，必然使現有確定模型的研究方法失效。因此，無模型（目標幾何模型，手眼標定模型，機器人運動模型）、非結構環境下的自適應操作對機器人提出了新挑戰，是機器人手臂(尤其柔型手臂)視覺伺服控制研究的難點與前沿問題，不斷深入對非結構環境下、無模型的機器人手/臂視覺伺服控制的研究具有重要的理論和現實意義。 在非結構自然環境下使機器人像人一樣協調自適應操作是當今機器人研究領域的一項尚未實現但又令人感興趣的研究工作。從理論上看，非結構自然環境下實現機器人柔性操作，就當前研究依靠單一的控制器設計是困難的。因此，本項目借鑒人的手眼協調操作是自適應學習過程，涉及智能進化和行為優化，將隨機動態規劃理論，結合約束規則與最優化控制，探索一種變參手眼關系，實現機器人在非結構自然環境下的自適應操作。 二、前期研究基礎 研究團隊一直致力于機器人視覺反饋控制的研究。在基礎理論研究上，針對無標定視覺伺服控制方案與設計，均提出了一些新型方法，有扎實的理論基礎和知識積累，并不斷跟蹤和深入在無模型視覺伺服控制的方面研究和前沿問題。目前，已經著手在無模型視覺伺服的可靠性、穩定性控制方面做了充分的探索工作：針對機器人無標定全局穩定操作問題，研究了一種魯棒卡爾曼濾波(RKF)合作Elman神經網絡(ENN)的全局穩定視覺伺服控制方法；提出了一種基于網絡輔助爾曼濾波狀態估計的無標定視覺伺服方法，提高伺服系統的魯棒性。同時，立足機器人發展前沿，建立了多模特征深度學習抓取系統，在無結構環境下實現了機器人智能抓取與定位。 已發表的與項目相關的主要論文有： [1] 仲訓杲,徐敏,仲訓昱,彭俠夫.基于多模特征深度學習的機器人抓取判別方法.自動化學報,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于雅可比預測的機器人無模型視覺伺服定位控制, 控制與決策, 已在線發表, 2018. [11] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于圖像的機器人非標定視覺反饋控制全局定位方法, 廈門大學學報(自然科學版), 已錄用, 2018. 三、應用技術成果 （一）基于多模特征深度學習的機器人抓取判別 研究了多模特征深度學習及其在機器人智能抓取判別中的應用，該方法針對智能機器人抓取判別問題, 研究多模特征深度學習與融合方法. 該方法將測試特征分布偏離訓練特征視為一類噪化, 引入帶稀疏約束的降噪自動編碼 (Denoising auto-encoding, DAE), 實現網絡權值學習; 并以疊層融合策略, 獲取初始多模特征的深層抽象表達, 兩種手段相結合旨在提高深度網絡的魯棒性和抓取判別精確性. 實驗采用深度攝像機與 6 自由度工業機器人組建測試平臺, 對不同類別目標進行在線對比實驗. 結果表明, 設計的多模特征深度學習依據人的抓取習慣, 實現最優抓取判別, 并且機器人成功實施抓取定位, 研究方法對新目標具備良好的抓取判別能力. （二）無標定視覺伺服解決方案及其機器人操作應用 研究了無標定視覺伺服方法及其在機械臂任務操作中的應用。首先提出視覺伺服目標：假設機器人或者攝像節的模型參數未知或者部分未知，視覺伺服的目標是使用攝像節作為傳感器，引導機械臂運動，使當前圖像特征收斂到期望圖像特征，從而完成定位或者跟蹤的任務。 手眼協調關系描述。關節圖像雅克比矩陣定量描述了機械臂關節變化引起圖像特征變化，它是關節-圖像映射的局部線性化矩陣。 建立圖像雅克比的在線估計器。將關節圖像雅克比矩陣的每一個元素作為輔助系統的狀態，建立輔助系統的狀態方程；攝像機提取到的圖像特征作為測量值，建立輔助系統的觀測方程。根據Kalman濾波器理論，我們設計了對關節圖像雅克比的在線實時估計算法。 構建基于圖像矩的目標函數。為了避免傳統的基于點特征的缺陷，例如點特征的標記、提取與匹配過程復雜且通用性較差問題。構建基于圖像矩的圖像特征向量完成視覺伺服任務，來提高視覺伺服系統的穩定性和可靠性。 四、合作企業 廈門萬久科技股份有限公司是一家集銷售、軟件研發、技術服務、加工技術整合為一體的高新技術企業。目前公司的經營范圍涉及CNC軟件開發及數控系統銷售、CNC控制零件銷售及專業維修；工藝優化、機臺升級與技術改造、工程配電與軟件優化、專用機控制系統開發、多軸機的設計與開發、機臺精度檢測與校正優化服務等。公司是國際知名生產制造企業——富士康的產品供應商和技術服務商。    

本實用新型公開了一種變電站絕緣子帶電水沖洗機械臂，包括基座、剛性主臂、絕緣臂、高壓水噴 頭，所述剛性主臂下端與基座通過第一銷軸鉸接，所述基座上設有與第一銷軸相連的第一驅動裝置，剛 性主臂頂部與絕緣臂底部通過第二銷軸鉸接相連，剛性主臂上設有與第二銷軸相連的第二驅動裝置，所 述高壓水噴頭與絕緣臂頂部通過第三銷軸鉸接，所述絕緣臂上設有主動皮帶輪和驅動主動皮帶輪的第三 驅動裝置，第三銷軸上設有固定相連的從

    myCobot人工智能套裝是集視覺、定位抓取、自動分揀模塊為一體的入門級人工智能套裝。基于Linux系統，在ROS搭建1：1仿真模型，可通過開發軟件實現機械臂的控制，簡單易學，能夠快速入門學習人工智能基礎知識，啟發創新思維，領悟開源創意文化。本套裝擴展性好，開放性高，可以被用于多種用途。可易用專科院校的實訓平臺、機器人學科搭建、機器人實驗室或個人學習與使用。 產品特性 大視覺識別算法 四種顏色木塊、不同形狀卡片任意選擇，4種ID二維碼識別學習二維和三維世界之間的投影關系，圖像特征點帶你學習圖像分割、保存圖片特征，深度學習yolov5算法，讓你了解神經網絡。 6種適配機械臂 支持 myCobot、mechArm、myPalletizer 的M5Stack和樹莓派版本。 aruco碼的檢測、跟蹤：攝像頭精確定位與標定，并進行自動抓取。 顏色及圖像識別：應用深度學習算法，用戶可以利用機械臂完成定位抓取和自動分揀。   聯系我們：深圳市大象機器人科技有限公司 官網：https://www.elephantrobotics.com淘寶官方旗艦店：https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7PY8UhV電話：+86 (0755) 8696 8565/+86 181 2384 1923地址：深圳市福田區華強北電子科技大廈D座智方舟國際智能硬件創新中心D403 D504 D505

軟件主體根據自己的信任信息建立信任關系，避免了使用證書交換導致信任協商變得復雜繁瑣；不需要合作的主體每次交互都重新建立信任關系。

復雜信息系統人機交互數字界面已成為操作者獲取信息、知識推理、判斷決策的重要手段和操作依據。復雜信息系統人機交互界面在軍事、信息安全、地理交通等諸多重要領域發揮著不可替代和非常重要的作用。該項技術首次綜合信息編碼、生態界面、認知摩擦、認知負荷和態勢感知等關鍵理論和技術，構建了復雜系統信息流的功能結構模型，分析了復雜系統要素之間的層次結構和內聯屬性的復雜特征，提出了復雜系統“界面信息-視覺認知”映射模型的知識表征與規則推理，揭示了復雜系統數字界面從視覺信息認知到行為決策之間的映射關系，建立了復雜系統數字界面信息區塊布局的空間與結構約束機制。本項技術首次融合腦電、眼動等多維度生理測評技術，提出了復雜信息系統數字界面的可用性評估體系。通過高時空分辨率的腦成像技術與眼球追蹤技術相結合，共同揭示了人類在復雜系統數字界面認知各階段的認知特性，分析了認知失誤、認知困難等問題的生理學根源。該技術基于腦電ERP、眼球追蹤等多維度融合的生理測評方法，對設計優化方案進行可用性評估，由此提出復雜信息系統數字界面設計的量化評估體系，提出了可實施的復雜系統數字界面設計優化方案。項目成果已成功運用到海、陸、空、航天等信息化裝備上，全面提升了信息化裝備的人機交互水平，保障了信息化裝備整體性能和水平的充分發揮，提高了信息化裝備操作績效。取得突出成績。應用前景廣闊。

本發明以輔助視覺障礙人士對外界場景的理解為目的，提供一種基于RGB‐IR相機的聲音編碼交互系統，該系統通過實時獲取兩臺RGB‐IR相機的RGB彩色圖像和IR紅外圖像，在傳統雙目視覺的基礎上結合紅外激光筆，實時獲得三維深度信息，再將三維圖像轉化為聲音編碼，通過耳機傳輸給使用者，使視覺障礙人士可以通過聽覺感受到場景中的物體分布和方位。