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當(dāng)前市場(chǎng)的外設(shè)式3D成像設(shè)備，包括VR/AR/MR（頭戴式）、3D大屏（眼鏡式）等，都是 利用人的雙目視差成像，但大多存在屏幕閃爍、高串?dāng)_等顯示問(wèn)題，會(huì)導(dǎo)致長(zhǎng)時(shí)間觀看易疲勞、 易眩暈等缺陷。 我們采用全新的3D技術(shù)，光線(xiàn)通過(guò)前偏光板倒置相位差90°后，再經(jīng)過(guò)圓偏振片進(jìn)行光排 布，使人眼觀察到3D影像，相比原有3D屏幕的主動(dòng)快門(mén)顯示技術(shù)，產(chǎn)品性能有了大幅提高。我 們通過(guò)控光模組的重新設(shè)計(jì)，解決了傳統(tǒng)3D屏幕亮度損失大、頻閃和有害光未得到有效過(guò)濾導(dǎo)致 的眼睛不適等問(wèn)題，通過(guò)3D微納光場(chǎng)顯示系統(tǒng)展現(xiàn)的高清晰、大出入屏深度的影像，結(jié)合可按需 定制的 交互方式，可以打造更真實(shí)、更觸手可及的沉浸式體驗(yàn)，為建構(gòu)3D行業(yè)應(yīng)用提供全新方 式。

依托學(xué)校與煙臺(tái)拓偉智能科技股份有限公司聯(lián)合北京理工大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院電子所、北京京儀自動(dòng)化研究總院共建的煙臺(tái)智能技術(shù)應(yīng)用聯(lián)合創(chuàng)新研究院，開(kāi)發(fā)了系列具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的智能機(jī)器人產(chǎn)品和智能制造系統(tǒng)，其中“4-6自由度關(guān)節(jié)型工業(yè)機(jī)器人”可負(fù)載7kg-200kg；自主視覺(jué)引導(dǎo)+二維碼定位的AGV，兩輪差動(dòng)、麥克納姆輪全向，可負(fù)載20kg-2000kg。利用自主研發(fā)的全向無(wú)軌堆垛機(jī)、AGV、工業(yè)機(jī)器人等，在自主研發(fā)MES、車(chē)管調(diào)度、WMS系統(tǒng)監(jiān)控下完成一系列智能制造和組裝，打造了“汽車(chē)制動(dòng)油泵殼體智能制造系統(tǒng)”“智能精密鑄造工廠”等一批系統(tǒng)集成示范項(xiàng)目。 為服務(wù)煙臺(tái)蘋(píng)果產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，研究院制定了煙臺(tái)紅富士蘋(píng)果等級(jí)分選省級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，研發(fā)了無(wú)損傷智能分選與包裝及冷風(fēng)庫(kù)智能監(jiān)管系統(tǒng)、該系統(tǒng)包括智能信息采集與分級(jí)子系統(tǒng)、智能輸送調(diào)度子系統(tǒng)、蘋(píng)果排面子系統(tǒng)、機(jī)器人智能裝箱子系統(tǒng)，整線(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)庫(kù)子系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用人工智能及深度學(xué)習(xí)技術(shù)，有效結(jié)合近紅外光譜與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，完成蘋(píng)果糖度、色澤、果形、霉心病、果銹、重量等21項(xiàng)指標(biāo)檢測(cè)，根據(jù)檢測(cè)結(jié)果和新的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)蘋(píng)果重新進(jìn)行分類(lèi)分級(jí)，檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上，分選效率2個(gè)/秒，磕碰率控制在1%以下，裝箱速度達(dá)到1個(gè)/秒。通過(guò)該系統(tǒng)，開(kāi)展蘋(píng)果大數(shù)據(jù)信息采集工作，建立種植-加工-儲(chǔ)存-銷(xiāo)售全鏈條標(biāo)準(zhǔn)化蘋(píng)果大數(shù)據(jù)綜合運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，現(xiàn)從蘋(píng)果單一價(jià)值到資源價(jià)值的跨越，從而促進(jìn)蘋(píng)果產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，高質(zhì)量發(fā)展。

本系統(tǒng)包括溫室栽培優(yōu)化模型動(dòng)態(tài)仿真、專(zhuān)家系統(tǒng)集成與智能控制算法設(shè)計(jì)等三部分內(nèi)容。系統(tǒng)采用了基于知識(shí)的智能解決方案，系統(tǒng)的三個(gè)部分緊緊圍繞專(zhuān)家知識(shí)與智能，不僅構(gòu)成統(tǒng)一的整體又能分別獨(dú)立運(yùn)行。系統(tǒng)以大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，采用智能控制方法、智能推理方法和多媒體技術(shù)，能提供病蟲(chóng)害在線(xiàn)預(yù)報(bào)，為溫室環(huán)境控制提供最佳環(huán)境條件，并能對(duì)溫室環(huán)境和作物生長(zhǎng)過(guò)程進(jìn)行仿真和預(yù)測(cè)。

1. 痛點(diǎn)問(wèn)題 本項(xiàng)成果涉及新型疫苗的設(shè)計(jì)與應(yīng)用，具體涉及生物大分子藥物及疫苗的研發(fā)過(guò)程中的抗原精準(zhǔn)設(shè)計(jì)。 2. 解決方案 基于AI的大分子藥物及疫苗抗原設(shè)計(jì)。

高效利用大型燃煤火電機(jī)組的靈活深度調(diào)峰優(yōu)越性促進(jìn)更大規(guī)模可再生能源電力消納對(duì)構(gòu)建我國(guó)新型電力系統(tǒng)具有重要積極影響。準(zhǔn)確掌握燃煤機(jī)組頻繁變化的調(diào)峰過(guò)程動(dòng)態(tài)特性是設(shè)計(jì)高性能協(xié)調(diào)控制方案的前提條件。因此，本成果推出面向燃煤機(jī)組實(shí)際發(fā)電過(guò)程的智能抗擾控制關(guān)鍵技術(shù)及其控制器參數(shù)在線(xiàn)優(yōu)化機(jī)制。 創(chuàng)新點(diǎn) 隨著頻繁大范圍調(diào)峰已成為大型火電機(jī)組的常態(tài)化運(yùn)行趨勢(shì)，本成果設(shè)計(jì)了一種兼顧機(jī)組發(fā)電成本及碳排放量的全工況智能抗擾控制策略。通過(guò)有機(jī)融合誤差自抗擾控制器與快速鴿群優(yōu)化器，機(jī)組實(shí)現(xiàn)了對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷指令的迅速響應(yīng)。

成果簡(jiǎn)介：本系統(tǒng)包括溫室栽培優(yōu)化模型動(dòng)態(tài)仿真、專(zhuān)家系統(tǒng)集成與智能控 制算法設(shè)計(jì)等三部分內(nèi)容。系統(tǒng)采用了基于知識(shí)的智能解決方案，系統(tǒng)的三 個(gè)部分緊緊圍繞專(zhuān)家知識(shí)與智能，不僅構(gòu)成統(tǒng)一的整體又能分別獨(dú)立運(yùn)行。 系統(tǒng)以大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，采用智能控制方法、智能推理方 法和多媒體技術(shù)，能提供病蟲(chóng)害在線(xiàn)預(yù)報(bào)，為溫室環(huán)境控制提供最佳環(huán)境條件，并能對(duì)溫室環(huán)境和作物生長(zhǎng)過(guò)程進(jìn)行仿真和預(yù)測(cè)。 項(xiàng)目來(lái)源：科技部“十五”重點(diǎn)攻關(guān)項(xiàng)目“溫室環(huán)境智能控制關(guān)鍵技

XM-YE8新生兒黃疸模擬人（嬰兒黃疸護(hù)理模型） ? 功能特點(diǎn)： ■ XM-YE8新生兒黃疸模擬人(嬰兒黃疸護(hù)理模型)采用高分子材料制成，質(zhì)感逼真。 ■ 模型具有皮膚和鞏膜黃染等特征，可辨別輕重黃疸程度。 ■ 可進(jìn)行嬰兒基礎(chǔ)護(hù)理操作訓(xùn)練： · 練習(xí)嬰兒常規(guī)體格檢查法，可測(cè)量體重、胸圍、腹圍、頭圍。 · 嬰兒抱持、包裹、換尿布。 · 擦浴、清潔五官、皮膚護(hù)理等。 ■ 可反復(fù)進(jìn)行練習(xí)。

我們對(duì)如何通過(guò)預(yù)測(cè)控制的各要素設(shè)計(jì)，提升逆變系統(tǒng)的性能指標(biāo)，進(jìn)行研究，取得了良好的成果。對(duì)LCL型三電平逆變系統(tǒng)，我們?cè)诜治鱿到y(tǒng)指標(biāo)與系統(tǒng)控制量之間關(guān)系的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的基于個(gè)離散控制量的預(yù)測(cè)控制器，為解決該類(lèi)非線(xiàn)性約束優(yōu)化在線(xiàn)計(jì)算量大的問(wèn)題，基于分值定界的思想提出了相應(yīng)基于DSP的快速算法。為進(jìn)一步提升逆變系統(tǒng)的效率等指標(biāo)，我們提出了變系數(shù)的光伏逆變預(yù)測(cè)控制器，在目標(biāo)函數(shù)中對(duì)電流跟蹤和大電流時(shí)開(kāi)關(guān)動(dòng)作的抑制實(shí)現(xiàn)了統(tǒng)一，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的系數(shù)表達(dá)式并給出相關(guān)算法和實(shí)驗(yàn)結(jié)果。我們進(jìn)一步研究了基于預(yù)測(cè)控制的微電網(wǎng)系統(tǒng)的調(diào)度問(wèn)題，針對(duì)微電網(wǎng)群系統(tǒng)集中式優(yōu)化計(jì)算量巨大的問(wèn)題，我們從結(jié)合ADMM，從給出了系統(tǒng)的分布式預(yù)測(cè)控制器并對(duì)其在線(xiàn)迭代算法并進(jìn)行了研究和驗(yàn)證。同時(shí)，我們對(duì)無(wú)線(xiàn)并聯(lián)型逆變系統(tǒng)的穩(wěn)定性進(jìn)行了分析。達(dá)到了預(yù)期研究目標(biāo)。

與自由基光固化體系相比，陽(yáng)離子光固化體系具有以下特點(diǎn)：（1）固化體積收縮率小，（2）不被氧氣阻聚，（3）固化反應(yīng)不易終止。適用于厚膜和色漆的光固化，可廣泛用于涂料、油墨、黏合劑，電子工業(yè)的封裝材料，光刻膠及印刷材料等領(lǐng)域。因此，研究開(kāi)發(fā)陽(yáng)離子的光固化引發(fā)劑具有重要意義