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焦爐煉焦是一個復雜的工藝過程，煤料在炭化室內(nèi)隔絕空氣加熱,即高溫干餾。經(jīng)過干燥、熱解、熔融、粘結、固化、收縮等階段，最終成為焦炭。 焦爐直行溫度是指機側和焦側標準立火道的平均溫度，它代表全爐的平均溫度水平，是直接影響焦化速率和焦炭成熟時間的主要參數(shù)之一。燃燒室溫度在一個結焦期內(nèi)由于相鄰炭化室所處結焦狀態(tài)不同而發(fā)生規(guī)律性波動，即形成通常所說的“W”曲線，其峰值間的時間間隔取決于推焦串序、循環(huán)檢修計劃和周轉時間。本項研究是以焦爐“燃燒室—炭化室傳熱過程數(shù)學模型”為基礎，運用混合編程、多任務和動態(tài)摸擬等技術首次將焦爐燃燒室—炭化室傳熱過程數(shù)學模型拓展為“焦爐直行溫度數(shù)學模型”，并開發(fā)了由一組燃燒室和炭化室組成的“焦爐直行溫度數(shù)學模型計算機仿真系統(tǒng)”。運用該模型可以仿真不同的推焦計劃、裝爐煤水份、裝煤量、燃料熱值等熱工參數(shù)對焦爐直行溫度的影響，從而為焦爐直行溫度的優(yōu)化設定提供堅實的理論依據(jù)。

1. 痛點問題 工業(yè)視覺場景下普遍存在缺陷樣本數(shù)量少、難采集，已有標注方案無法完全發(fā)揮樣本數(shù)據(jù)效用等問題。在工業(yè)視覺應用場景中，產(chǎn)線整體生產(chǎn)良率均已達到相當水平，人工可識別的缺陷樣本數(shù)量相對較少，且采集難度較大。制造生產(chǎn)環(huán)節(jié)對產(chǎn)線效率要求較高，模型訓練難以實現(xiàn)精度與效率上的平衡。 2. 解決方案 本項目將最新的少樣本學習、連續(xù)學習、模型壓縮與優(yōu)化技術，與工業(yè)場景中的缺陷檢測需求深入結合，致力于工業(yè)視覺自主知識產(chǎn)權軟硬件一體化裝備研發(fā)。針對玻璃深加工與半導體晶圓宏觀缺陷檢測，本項目已完成工業(yè)視覺全流程視覺感知算法、人工智能算法研發(fā)平臺、玻璃智能一體檢測設備、晶圓宏觀缺陷檢測設備等智能設備的原理驗證和裝備試制，同時有多項智能設備在研。 本項目在玻璃與半導體缺陷檢測中，基于圖像自動標注方法完成少樣本場景下的數(shù)據(jù)采集與標注，通過弱監(jiān)督學習和連續(xù)學習方法完成有效模型構建，并針對長尾數(shù)據(jù)集設計模型訓練和優(yōu)化方法，實現(xiàn)高效工業(yè)視覺感知計算。針對工業(yè)視覺場景，本項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，該平臺秉承低代碼化、可視化等原則，打造包含數(shù)據(jù)采集與標注、算法訓練與評估、模型壓縮與優(yōu)化、應用部署與管理的數(shù)據(jù)閉環(huán)。 合作需求 尋求浮法玻璃深加工、半導體加工與制造等行業(yè)企業(yè)合作。

一種水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)高階數(shù)學模型的降階方法，包括如下步驟：①簡化系統(tǒng)分母的最高次項，實現(xiàn) 系統(tǒng)的一次降階，得到一次低階等效系統(tǒng)式；②從波動疊加的角度出發(fā)，將一次低階等效系統(tǒng)式變換為 兩個 2 階子系統(tǒng)相加的形式；③進行拉普拉斯反變換，得到水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)的一次低階等效系統(tǒng)在負荷 階躍擾動下的機組轉速響應波動方程；④對完整 5 階系統(tǒng)式進行二次降階；⑤利用二階系統(tǒng)進行水輪機 調(diào)節(jié)系統(tǒng)轉速響應調(diào)節(jié)品質的影響因素分析。其優(yōu)點是：較之其他降階方法，本方法是

本發(fā)明公開了一種計算三維點云模型骨骼的方法；本發(fā)明首先通過使用逐步細分的策略將三維點云 模型均勻體素化；此后，使用快速行軍算法，計算出模型內(nèi)部體素點的距離域；然后，使用距離域計算 出模型的初始骨骼；最后，將初始骨骼與 L1 中值骨骼提取算法融合，生成基于距離域的 L1 中值骨骼提 取算法，快速準確計算出模型骨骼；與現(xiàn)有的三維點云模型骨骼提取方法相比，本發(fā)明處理帶有大量噪 聲點、奇異點和大面積點云缺失的點云模型，而且不會產(chǎn)生錯誤的骨骼連接，同時不

雙重（三重）差分模型通過設置交互項來分析政策效應，在政策評價領域具有明顯優(yōu)勢。該研究設計的優(yōu)勢在于：第一，通過將改革引起的結局變量時間前后差異和組織內(nèi)外部因素引起的結局變量的差異結合起來，以反映改革的效應。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注的結局相關。如果這些政策對不同組別的影響不一致，那么排除這些政策就可能會產(chǎn)生偏倚。如果研究樣本當中這些因素分布不均衡，就應該對這些非隨機的因素進行控制以稀釋它的不同影響。尤其是在評價宏觀事件的影響時，因為在研究設計上無法找到一個符合實際的合理的對照組而對控制其他改革效應帶來了難度。雙重差分可提供一個罕見于其他相關研究的機會，通過政策實施前后結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，使對政策效應的分析更加可行，也更接近現(xiàn)實實際。

本發(fā)明公開了一種基于有限混合模型的行人再識別方法，屬于 計算機視覺和模式識別領域，提升行人再識別的準確度，包括以下步 驟：(1)構建行人圖像庫預處理圖像并提取圖像特征；(2)計算圖像庫中 所有圖像的有限混合模型和待再識別行人的圖像的有限混合模型參 數(shù)；(3)將需再識別行人的有限混合模型與圖像庫中所有圖像的有限混 合模型之間的距離進行最優(yōu)化求解，并進行距離排序返回再識別結果。 本發(fā)明優(yōu)化混合模型之間的距離度量，提高行人

1.痛點問題 本項預期成果是解決復雜場景中目標三維數(shù)據(jù)重建、驅動的關鍵技術。 針對實際應用中復雜運動場景，例如剛性運動的交通工具，變形移動行人等，傳統(tǒng)的運動結構恢復方法在進行場景深度求解時無法確定每個單元結構的相對尺度，導致無法對復雜運動場景進行重建。在現(xiàn)有的深度估計、語義分割、位姿估計等相關技術，存在識別精度低、提取不到關鍵信息、應用場景單一等問題，無法滿足大尺度場景應用的需求。 2.解決方案 本項目成果提出了一套面向目標、人體深度數(shù)據(jù)重建技術，有效實現(xiàn)對復雜運動場景下人、物的深度重建與驅動，有效解決現(xiàn)實場景目標的數(shù)字化模型生成與虛擬場景下的驅動映射問題。提出多模態(tài)采集、時空復用編碼攝像方法，獲取大景深、高時空分辨、豐富的精確場景視覺信息，基于超像素關系分析的深度重建方法，包括目標超像素分割，圖像幀匹配，運動關系判定，通過時序傳播與概率模型更新實現(xiàn)實時深度重建，提高最終三維重建模型的稠密度、魯棒性、一致性和準確度。構建了基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標實例檢測與位姿估計框架，從目標對象觀測圖片提取其分割掩碼并不斷迭代更新，輸入深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進而得到目標6D位姿估計并進行迭代改進，從而實現(xiàn)目標在動態(tài)復雜場景下的位姿還原，克服了在光照、姿態(tài)變化、遮擋等不良因素環(huán)境下的目標位姿不準確問題，確保了目標6D位姿估計的魯棒性與準確性。 合作需求 尋求在元宇宙、數(shù)字城市、自動駕駛、AR/VR、機器人、制造業(yè)等領域有相關技術開發(fā)、市場推廣經(jīng)驗，能推廣本技術落地的高科技企業(yè)，可以進行深度合作。

1.痛點問題 我國水體重金屬污染給區(qū)域環(huán)境造成了一定危害，也給人體健康和生態(tài)安全帶來了潛在威脅。目前，我國制定區(qū)域污廢水重金屬排放總量控制目標的方法采用目標總量管理模式，忽略了水體水質和底泥質量的約束性；如果考慮上述約束，又缺乏相應的技術手段支撐。特別地，能夠預測含重金屬污水進入河流后對水質和底質質量的影響，以及根據(jù)生態(tài)系統(tǒng)保護和修復目標確定污染減排控制要求等定量分析工具的缺失，制約了水污染控制與管理的精細化和精準化發(fā)展。為解決重金屬容量總量管理和污染控制缺乏決策工具的問題，開發(fā)了河流重金屬遷移轉化的一維分相模型，以支持河流重金屬污染過程模擬與相應容量總量定量計算。 2.解決方案 由于河流中重金屬的演化規(guī)律非常復雜，影響因素眾多，因此目前國內(nèi)外對于河流中重金屬數(shù)值模擬的研究尚不完善。考慮到基于化學反應動力學機理的模型構建復雜且不易與管理工作結合，而基于化學熱力學平衡機理的模型存在過度簡化從而不滿足控制需求等問題，本項目采用遷移轉化動力學機理予以建模。特別地，針對重金屬在受納河流中存在溶解態(tài)、懸浮顆粒態(tài)和底泥沉淀態(tài)的賦存特征，本項目突破已有經(jīng)驗模型、整體模型的局限，采用了分相模型的形式。 所開發(fā)的模型軟件可用于定量刻畫河流中重金屬動態(tài)遷移轉化規(guī)律。該模型系統(tǒng)具有分相特征，將河流體系劃分為水相和底泥相，同時考慮推流遷移、縱向彌散、沉降作用、再懸浮作用，以及重金屬在水相和底泥相之間的吸附解析作用等核心機理。采用一階隱式歐拉算法實現(xiàn)模型的正向數(shù)值求解和預測，用于量化一維河流水相和底泥相中重金屬在時間和空間上的遷移轉化過程。 針對在流域/區(qū)域尺度上開展河流重金屬污染管控的需求，本項目在構建重金屬模擬模型的基礎上，進一步開發(fā)了基于蒙特卡洛模擬的逆向算法，可用于估算同時滿足水質和泥質要求的污染源最大排放量。當針對河流保護對象給定水質和泥質雙重保護目標時，本項目開發(fā)的軟件可作為在水相和底泥相濃度限值約束下控制排污口重金屬總量的計算工具。 合作需求 （1）尋求在水污染監(jiān)測與環(huán)境管理系統(tǒng)研發(fā)、生產(chǎn)、銷售及運營服務的企業(yè)開展技術研發(fā)合作； （2）尋求在生態(tài)環(huán)境、水利、市政等政府部門或事業(yè)單位及受環(huán)保部門重點監(jiān)管的污染源企業(yè)的環(huán)境監(jiān)測與管理相關應用場景對接資源。

一種水電站過渡過程整體物理模型試驗平臺，包括循環(huán)水系統(tǒng)(1)、勵磁同期保護系統(tǒng)(2)、調(diào)速控 制系統(tǒng)(3)、變頻換相系統(tǒng)(4)、監(jiān)控系統(tǒng)(5)、負荷系統(tǒng)(6)、量測系統(tǒng)(7)、模型機組系統(tǒng)(8)和模型水道系 統(tǒng)(9)，在該平臺上可以進行大波動、小波動和水力干擾等過渡過程及其他相關問題的試驗研究。其優(yōu)點 是:本發(fā)明集成度高，工作性能穩(wěn)定可靠，操作簡易、控制精密，可有效的完成水電站過渡過程相關的 各項基礎性與應用基礎性試驗。適用于大中小型常規(guī)模型水電站和模型抽水蓄能電站。

高品質鋼的冶煉典型流程為“轉爐→精煉→中間包→結晶器”，冶金反應器內(nèi)存在著合金-鋼、鋼-渣、鋼-夾雜物、鋼-耐材、渣-耐材、鋼-空氣、鋼液凝固和元素偏析等反應和過程，各個化學反應“耦合”發(fā)生、互相影響。因此，有必要建立智能模型有效地預測不同反應器內(nèi)夾雜物成分的變化，準確地在線了解精煉和連鑄過程的工作狀況，使生產(chǎn)全流程始終處于最佳工作狀態(tài)，從而確保夾雜物的精準控制，最終提高鋼產(chǎn)品質量的穩(wěn)定性和可靠性。同時，通過模型的優(yōu)化計算，可以根據(jù)不同鋼種的性能需求，對鋼種的生產(chǎn)工藝進行定制化設計。 （1）高品質鋼爐精煉過程夾雜物預測研究： − 精煉過程宏觀流動數(shù)學模擬：計算精煉過程鋼液和精煉渣的流場和溫度場、夾雜物的運動，同時計算吹氬強度、鋼包尺寸等因素對鋼包流場、夾雜物運動和去除的影響。− 精煉過程夾雜物成分動力學：研究吹氬強度、鋼包尺寸等因素對多元反應速率的影響；耦合計算 LF 爐內(nèi)“渣-鋼-夾雜物-合金-耐材-空氣”多元反應過程夾雜物成分變化。 − LF 爐內(nèi)夾雜物尺寸動力學：建立夾雜物生成、長大和去除的尺寸變化多尺度模型，確定不同條件下夾雜物的尺寸變化行為，預測鋼中夾雜物的數(shù)量變化和尺寸分布規(guī)律。 − LF 爐內(nèi)夾雜物預測模型：將夾雜物成分和尺寸動力學計算和宏觀流動模擬相耦合，建立 LF 爐精煉過程夾雜物成分、數(shù)量和尺寸預測模型。 （2）高品質鋼中間包連鑄過程夾雜物預測研究 − 中間包內(nèi)宏觀流動數(shù)學模擬研究：計算中間包內(nèi)鋼液和覆蓋劑渣相的流場和溫度場、夾雜物運動和去除。計算開澆和換包的非穩(wěn)態(tài)澆注、中間包結構對中間包澆鑄過程的影響。 − 中間包內(nèi)夾雜物動力學研究：耦合計算中間包中“渣-鋼-夾雜物-耐材-空氣”多元反應中夾雜物成分變化，確定中間包內(nèi)各位置的反應速率。 − 中間包內(nèi)夾雜物預測模型的建立將渣-鋼-夾雜物-耐材-空氣反應和宏觀流動模擬相耦合，建立中間包過程多元反應夾雜物成分、數(shù)量和尺寸預測模型。 （2）高品質鋼結晶器凝固過程夾雜物預測研究 − 結晶器內(nèi)鋼液凝固冷卻過程中夾雜物行為研究：通過實驗室實驗研究鋼液凝固和冷卻過程中溫度變化對原有夾雜物與鋼基體的反應的影響，以及不同成分的鋼液在冷卻和凝固過程中夾雜物新相析出，確定溫度變化對夾雜物影響機理。 − 結晶器內(nèi)宏觀凝固和流動數(shù)學模擬研究：研究結晶器過程鋼液、渣相的運動，使用融化模型研究結晶器過程凝固坯殼的凝固和形成，計算夾雜物在鋼-渣界面的去除行為。 − 結晶器內(nèi)鋼液凝固過程夾雜物動力學研究：計算鑄坯凝固過程鋼液成分偏析，與保護渣-鋼-夾雜物反應進行耦合計算，預測鑄坯中夾雜物的成分。計算夾雜物被凝固前沿捕捉行為，預測鑄坯中夾雜物的數(shù)量和尺寸分布。 − 結晶器內(nèi)鋼液凝固夾雜物預測模型的建立：通過將元素偏析、保護渣-鋼-夾雜物反應和宏觀流動數(shù)學模擬相耦合，建立結晶器凝固過程多元反應預測模型，實現(xiàn)鑄坯中夾雜物成分、數(shù)量和尺寸空間分布的精準預測。 （4）高品質鋼制造過程夾雜物智能預測模型在工業(yè)生產(chǎn)中的應用 − 模型的驗證和優(yōu)化：高品質鋼制造進行全流程取樣調(diào)研，對建立 LF 爐、中間包和結晶器內(nèi)夾雜物反應模型進行驗證和優(yōu)化。 − 模型應用：將建立的高品質 LF 爐、中間包