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

1. 痛點問題 隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，電網(wǎng)運行方式時變性和復雜性日益增強，運行專家難以把握電網(wǎng)安全運行的特征和規(guī)律，極大的增加了電網(wǎng)運行風險和控制難度。在傳統(tǒng)的調(diào)度機制中，一方面，運方人員人工選擇典型的運行方式，通過離線電力系統(tǒng)分析程序，計算電網(wǎng)潮流，分析電網(wǎng)穩(wěn)定性，制定電網(wǎng)安全運行邊界，進而人工歸納形成“年度運行方式手冊”，來長期指導電網(wǎng)運行；另一方面，調(diào)度員將上述運行規(guī)則作為安全邊界（安全約束），輸入能量管理系統(tǒng)（Energy Management System，EMS），進而對電網(wǎng)進行調(diào)度和控制，以求在安全邊界內(nèi)達到最優(yōu)運行點。 然而傳統(tǒng)的調(diào)度機制存在問題，近年來國內(nèi)外頻繁發(fā)生的大停電事故也說明了這一點。主要問題歸納如下： 第一，極端運行方式下不安全：電網(wǎng)運行方式多變，離線規(guī)則可能不滿足極端運行方式的安全要求。 第二，常規(guī)運行方式下經(jīng)濟性差：受能力和時間所限，運方人員離線制定運行規(guī)則時，僅分析典型運行方式，規(guī)則形成后長期使用，相對粗放，缺乏精益化管控，導致電力網(wǎng)絡(luò)資源利用率低。 第三，隨著新能源的大規(guī)模并網(wǎng)、需求響應(yīng)的逐步實現(xiàn)，運行邊界頻繁變化，不確定性增強。 第四，電力系統(tǒng)運行受到其他系統(tǒng)影響，電力系統(tǒng)安全已經(jīng)演變成為一個多系統(tǒng)、多因素綜合分析問題。以微氣象系統(tǒng)為例，對于發(fā)電側(cè)，微氣象直接影響風電、光伏等新能源的出力；對于需求側(cè)，微氣象直接影響工業(yè)負荷、智能樓宇、電動汽車等的負荷功率。因此，微氣象系統(tǒng)通過影響發(fā)電負荷水平，進而影響電力系統(tǒng)安全。因此，隨著電力系統(tǒng)與其他系統(tǒng)的關(guān)系日益緊密，電力系統(tǒng)安全評估時需要考慮其他系統(tǒng)（例如微氣象系統(tǒng)）的影響。 綜上所述，傳統(tǒng)的調(diào)度機制已經(jīng)無法適應(yīng)新的形勢。因此，亟需研究支撐復雜電網(wǎng)斷面發(fā)現(xiàn)的智能機器調(diào)度員軟件的關(guān)鍵技術(shù)，通過人工智能、深度學習等信息領(lǐng)域與能源領(lǐng)域的交叉研究，突破支撐復雜電網(wǎng)斷面發(fā)現(xiàn)的智能機器調(diào)度員的基礎(chǔ)理論瓶頸，從實際電力系統(tǒng)出發(fā)（物理維），立足現(xiàn)有調(diào)度機制，基于在線運行方式，采用模型驅(qū)動的安全評估方法（模型驅(qū)動），形成海量電力系統(tǒng)安全評估仿真樣本（數(shù)據(jù)維）；再以這些樣本為基礎(chǔ)，通過機器學習訓練數(shù)據(jù)驅(qū)動的電力系統(tǒng)在線安全評估模型（數(shù)據(jù)驅(qū)動），形成電力系統(tǒng)安全運行知識圖譜（知識維），以代替運方的“年度運行方式手冊”。 2. 解決方案 本成果提出了一種支撐復雜電網(wǎng)斷面發(fā)現(xiàn)的智能機器調(diào)度員技術(shù)，包括可再生電源的數(shù)據(jù)驅(qū)動電壓頻率響應(yīng)特性建模方法、用于暫態(tài)穩(wěn)定預(yù)測的失穩(wěn)樣本主動生成方法、電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評估方法、結(jié)合深度學習和仿真計算的暫態(tài)穩(wěn)定嚴重故障篩選方法、考慮運行約束的調(diào)整潮流生成方法等關(guān)鍵技術(shù)，開發(fā)了支撐復雜電網(wǎng)斷面發(fā)現(xiàn)的智能機器調(diào)度員軟件。該軟件用“人工智能”代替“專家智能”，以電力系統(tǒng)安全評估產(chǎn)生的海量仿真數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以人工智能和機器學習為手段，構(gòu)建電力系統(tǒng)安全運行知識圖譜，從而將“專家智能”離線制定粗放運行規(guī)則的模式，變革為“人工智能”在線發(fā)現(xiàn)精細運行規(guī)則的模式，逐步代替運方的“年度運行方式手冊”，保證復雜電網(wǎng)安全、穩(wěn)定、經(jīng)濟運行。 3. 合作需求 尋求應(yīng)用場景和資源對接，應(yīng)用場景和業(yè)務(wù)能覆蓋斷面規(guī)模眾多的大省如浙江、廣東等，并且有與輸電網(wǎng)斷面發(fā)現(xiàn)的大中型企業(yè)有合作經(jīng)驗，同時具有一定的技術(shù)開發(fā)能力、市場推廣資源和現(xiàn)場工程實施經(jīng)驗，能與現(xiàn)有團隊形成合力，通過信息領(lǐng)域與能源領(lǐng)域的交叉研究，突破支撐復雜電網(wǎng)斷面發(fā)現(xiàn)的智能機器調(diào)度員軟硬件難題。為保障項目實施質(zhì)量和進度要求，擬合作團隊需通過ISO9001質(zhì)量管理體系認證，且是國家高新技術(shù)企業(yè)。期望通過合作，全面開展產(chǎn)品和服務(wù)的推廣銷售。

現(xiàn)有智慧農(nóng)業(yè)企業(yè)主要的業(yè)務(wù)是信息服務(wù)，互聯(lián)網(wǎng)管理、品種培育等信息獲取及管理方面，而很少見到對生產(chǎn)流程中的硬件設(shè)施進行優(yōu)化的企業(yè)，ISET將以此為切入點，完善智慧農(nóng)業(yè)的各個環(huán)節(jié)。ISET以智慧農(nóng)業(yè)為主線，打造以智慧導航轉(zhuǎn)運機器人、智慧噴灌轉(zhuǎn)運機器人、智能農(nóng)作物識別采摘機器人，以及定制機器人輔助農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)品服務(wù)等為分支的產(chǎn)業(yè)鏈。

無線通信技術(shù)VHF/UHF頻段基于OFDM技術(shù)的高速數(shù)據(jù)通信系統(tǒng)   無線通信的突出問題：頻率資源嚴重不足 。   我國無管會允許在這一頻段進行數(shù)據(jù)的傳輸，如地質(zhì)礦產(chǎn)、水利、能源、國家地震局、建設(shè)部、氣象局、軍隊等部門的專用無線通信系統(tǒng)。

本發(fā)明公開了一種分布式智能化藥品安全管理系統(tǒng),包括上位機 終端和智能柜體終端，上位機終端中安裝有實驗室信息管理系統(tǒng)，所 述上位機終端與指紋閱讀器、POS 微型打印機相連并進行通訊；所述 智能柜體終端包括柜體和智能控制終端，智能控制終端與液晶顯示屏 液晶顯示器相連，用于顯示藥品清單信息、藥品使用信息、柜子使用 情況；柜體安裝有多個小柜體并成陣列式分布；所述上位機終端與智 能控制終端通過 TCP/IP 協(xié)議相連，相互認證

一、項目分類 顯著效益成果轉(zhuǎn)化 二、成果簡介 在茶園管控方面，取得以下成果： （1）探明了太陽天頂角、高度角以及太陽光譜中夫瑯和費線對于田間光譜采集的影響規(guī)律，提出了融合高光譜和深度圖像技術(shù)的茶樹生理信息定量檢測方法。其中，茶樹氮肥吸收利用檢測方法處于國際領(lǐng)先水平； （2）將共聚焦顯微拉曼光譜技術(shù)應(yīng)用于茶炭疽病早期診斷中，可在顯癥前24h診斷出病害； （3）研制出茶葉信息的快速高通量遠程測量系統(tǒng)及裝備，開發(fā)了茶園實時監(jiān)測與精細化管理物聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)平臺，實現(xiàn)了茶園水肥精準管理和病害防控。 在茶葉加工方面，取得以下成果： （1）探明了流水線上堆積狀茶葉幾何形態(tài)差異、緊實度對于光譜測量的影響機制，提出了融合圖像灰度共生矩陣和指紋光譜特征的品質(zhì)在線檢測新方法； （2）研制了鮮葉含水率、色素、老嫩度等品質(zhì)指標的無損快速檢測裝備，實現(xiàn)了堆積狀茶葉品質(zhì)指標的動態(tài)檢測； （3）發(fā)明了基于生產(chǎn)線上茶葉原料實時品質(zhì)信息的加工工藝自適應(yīng)系統(tǒng)，為茶葉加工智能化奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。 在茶葉生產(chǎn)加工信息管理方法，取得以下成果： （1）提煉設(shè)計出名優(yōu)綠茶機械炒制的核心作業(yè)機構(gòu)，把扁形名優(yōu)綠茶加工過程拆分成數(shù)道機械炒制流水工序； （2）探明了扁形名優(yōu)綠茶機械炒制的關(guān)鍵工藝參數(shù)，建立了扁形名優(yōu)綠茶機械制茶工藝指標數(shù)據(jù)庫和標準； （3）發(fā)明了融合傳統(tǒng)工藝與現(xiàn)代化信息集成控制的綠茶數(shù)字化連續(xù)加工智能控制系統(tǒng)，實現(xiàn)從“憑經(jīng)驗做茶”到“看數(shù)字制茶”。

該成果運用 5S 技術(shù)和數(shù)學建模技術(shù)，構(gòu)建作物產(chǎn)量及長勢預(yù)測模型，同時構(gòu)建了土壤有機質(zhì)及冠層主要營養(yǎng)元素的監(jiān)測模型。并基于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)開發(fā)了新農(nóng)村信息化平臺。

本發(fā)明公開了一種具有抗誤碼機制的幀間無損編碼與智能解碼方法，包括：星上編碼步驟：獲取序列圖像 f；把圖像 fk,k＝1,2,...劃分成互不重疊的子塊；令第 3j+1,j＝0,1,...幀圖像為參考幀圖像，進行分塊 JPEG-LS 編碼；而第 3j+2 和 3j+3 幀圖像參考第 3j+1 幀圖像進行幀間無損編碼；每 K 個子塊后插入一組 EDC 信息形成檢錯碼流；進行RS(m,n)糾錯編碼；在壓縮碼流中加入每幀的壓縮幀頭和幀尾。

目前第一代完整的呼吸音采集設(shè)備已研發(fā)完畢，完全實現(xiàn)呼吸活動的柔性無感持續(xù)智能監(jiān)測評價和適應(yīng)多場景下交互設(shè)計需求，提高醫(yī)療救護能力和應(yīng)急救援能力，減輕醫(yī)療及養(yǎng)老行業(yè)人力與經(jīng)濟運營成本，創(chuàng)新引領(lǐng)社會與經(jīng)濟發(fā)展。 圖1 技術(shù)路線 【技術(shù)優(yōu)勢】 (1) 基于駐極體薄膜的高靈敏度接觸式壓力傳感器 目前用于呼吸音及心音監(jiān)測的傳感器大多采用較硬的基底，難以適應(yīng)人體胸部曲線，不適合長期可穿戴使用。因此，本成果基于駐極體的自驅(qū)動壓力傳感器的自供能、響應(yīng)速度快和靈敏度高等優(yōu)勢，設(shè)計了一種用于可穿戴式聲音監(jiān)測的高靈敏度柔性駐極體壓力傳感器，以實現(xiàn)對人體呼吸音與心音地長期、實時監(jiān)測。 圖2 部分成果展示 (2) 智能呼吸音監(jiān)測分析預(yù)警平臺 通過深入臨床大規(guī)模收集心音和呼吸音樣本、對病理性樣本進行學習訓練，對信號的模式識別進行研究匹配，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機兩種識別模式，對病理性聲音特征進行分析得出智能化參考病癥分析。由于呼吸音信號的復雜性，同一種類型的呼吸音有不同人或是同一人在不同時間發(fā)出時，樣本數(shù)據(jù)不完全相同，傳統(tǒng)方法容錯率與識別率極低。本成果將呼吸衰竭患者的呼吸音數(shù)據(jù)進行分類識別和特征標定，采用人工智能算法進行測試和集訓，實現(xiàn)為大數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)參考。 (3) 呼吸音智能監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的人機交互設(shè)計 通過分析多個智能呼吸音監(jiān)測預(yù)警操作系統(tǒng)的使用場景、認知特點、輸入和輸出方式，歸納出它們在交互設(shè)計上的一般性的設(shè)計原則和設(shè)計缺陷。通過多學科的交叉，如人因功效學、設(shè)計語義學、設(shè)計美學、設(shè)計心理學等學科，進行了全面整體的交互設(shè)計研究。 圖3 智能呼吸音診斷軟件界面 圖4 臨床人員操作軟件試用 【性能指標】

本發(fā)明提供一種HVDC系統(tǒng)換流母線外部故障的人工智能識別方法。其特點是該方法利用小波變換多尺度分解算法，把系統(tǒng)故障信號分解到不同頻段，以不同頻段信號小波能量偏度作為故障診斷特征向量，再結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)交流系統(tǒng)故障類型的準確識別。該方法與以往交流系統(tǒng)故障類型識別方法相比較，從能量分布的角度，只需對一個故障信號進行特征提取，不受系統(tǒng)運行方式的影響，操作簡單，準確性好，可性度高。

本發(fā)明提出一種基于多智能體強化學習的運輸車路徑優(yōu)化方法，該方法涉及智能優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，  我國AGV每年新增裝機量自2010年起迅速增長，自2013年起年同比增速維持在50%以上。目前AGV產(chǎn)品主要集中于中低端市場，產(chǎn)品功能比較單一。而一些大型汽車、家電企業(yè)希望通過獲得AGV系統(tǒng)和整機產(chǎn)品的相關(guān)技術(shù)，自己實現(xiàn)AGV產(chǎn)品的定制化生產(chǎn)。在此背景下，從AGV制造商的角度來說，要從國內(nèi)嚴重同質(zhì)化的中低端AGV產(chǎn)品中脫穎而出，從軟件系統(tǒng)上提供先進的路徑規(guī)劃方法，并且在未來不斷升級，未嘗不是一種提升產(chǎn)品服務(wù)質(zhì)量、贏得客戶青睞的做法。隨著硬件性能的提高和計算技術(shù)的發(fā)展，系統(tǒng)仿真得以在越來越短的時間之內(nèi)完成，以每輛AGV為單位進行微觀系統(tǒng)仿真可以更好地反映AGV之間的相互影響。而強化學習方法作為一種利用交互和反饋進行策略優(yōu)化的機器學習方法，正好可以利用AGV交互的數(shù)據(jù)為每輛AGV規(guī)劃路徑，使總的生產(chǎn)效率或搬運效率最高,從而降低物料搬運的成本。