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本發(fā)明公開了一套評測殺菌劑對自蘋果花器侵染病害防治效果的方法，涉及植物病害防治藥劑評測技術(shù)。針對病菌通過花器侵染果實(shí)的特點(diǎn)，本發(fā)明用蘋果和海棠的干制花朵為基質(zhì)，在干制花朵上接種靶標(biāo)病菌，進(jìn)行殺菌劑處理，并對接種病菌和藥劑處理的干制花朵進(jìn)行保濕培養(yǎng)，誘導(dǎo)靶標(biāo)病菌在干制的花朵產(chǎn)生孢子，最后通過檢查病菌是否產(chǎn)孢及產(chǎn)生孢子密度，評測殺菌劑對抑制病菌定殖花器和（或）鏟除定殖花器病菌的效果。克服了田間藥效試驗(yàn)周期長、費(fèi)用高、成功率低，室內(nèi)藥劑篩選與實(shí)際應(yīng)用效果差異大等問題，為蘋果霉心病、黑點(diǎn)防治藥劑的篩選提供一套簡便、可靠的方法。

本發(fā)明屬于結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，其公開了一種適用于 增材制造的自支撐網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)方法，其包括以下步驟：(1) 利用 SIMP 材料密度-剛度插值模型，獲取[0，1]之間不同層次實(shí)體材 料的密度分布，同時(shí)得到宏觀材料布局形式及宏觀位移場；(2)構(gòu)建基 于參數(shù)化水平集方法的優(yōu)化模型，在宏觀材料布局優(yōu)化的基礎(chǔ)上，針 對不同的中間密度單元進(jìn)行微結(jié)構(gòu)構(gòu)型拓?fù)鋬?yōu)化，并輸出最優(yōu)細(xì)觀微 結(jié)構(gòu)構(gòu)型。上述方法將支撐結(jié)構(gòu)與所設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)自身相結(jié)合，融合了宏 觀材料布局優(yōu)化及細(xì)觀微結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化，避免了在增材制造成型

本發(fā)明屬于結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，其公開了一種適用于 增材制造的自支撐網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)方法，其包括以下步驟:(1) 利用 SIMP 材料密度-剛度插值模型，獲取[0，1]之間不同層次實(shí)體材 料的密度分布，同時(shí)得到宏觀材料布局形式及宏觀位移場;(2)構(gòu)建基 于參數(shù)化水平集方法的優(yōu)化模型，在宏觀材料布局優(yōu)化的基礎(chǔ)上，針 對不同的中間密度單元進(jìn)行微結(jié)構(gòu)構(gòu)型拓?fù)鋬?yōu)化，并輸出最優(yōu)細(xì)觀微 結(jié)構(gòu)構(gòu)型。上述方法將支撐結(jié)構(gòu)與所設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)自身相結(jié)合，融合了宏 觀材料布局優(yōu)化及細(xì)觀微結(jié)構(gòu)

“基于共軛化-誘導(dǎo)組裝-自交聯(lián)耦合從亞油酸制備有序微膠囊的微加工機(jī)制”研究得到國家自然科學(xué)基金的資助（21276113）。以源自油脂的天然小分子亞油酸為載體原料，經(jīng)雙鍵共軛化-誘導(dǎo)組裝-自交聯(lián)的微加工過程，制備兼具成份綠色化、尺度多元化、構(gòu)造有序化、形貌穩(wěn)定化、載體功能化“五化”特征的有序微膠囊，以共軛亞油酸構(gòu)建了第一種天然脂肪酸的非 pH 敏感型脂肪酸囊泡、生理 pH 環(huán)境適用的脂肪酸囊泡和刺激響應(yīng)性囊泡載體。 

本發(fā)明公開了一種基于信息挖掘的智能決策支持構(gòu)造方法（ IDSSIM ) ，該方法完善并擴(kuò)充了現(xiàn)有智能決策支持系統(tǒng)的功能，改變了現(xiàn)有智能決策支持系統(tǒng)固有的運(yùn)行機(jī)制，將決策推理機(jī)制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和領(lǐng)域?qū)＜抑R獲取有效地融入智能決策支持系統(tǒng)中，從而形成了一類具有“雙網(wǎng)”、“五庫”、綜合集成、多層遞階結(jié)構(gòu)模型的新型智能決策支持系統(tǒng)。此系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)和功能上相對現(xiàn)有系統(tǒng)而言是一個(gè)開放的、優(yōu)化的擴(kuò)體，并對智能決策系統(tǒng)的主流發(fā)展起著重要的推動作用，有望形成新一代的智能決策支持系統(tǒng)概型。

本發(fā)明公開了一種基于信息挖掘的智能決策支持構(gòu)造方法（ IDSSIM ) ，該方法完善并擴(kuò)充了現(xiàn)有智能決策支持系統(tǒng)的功能，改變了現(xiàn)有智能決策支持系統(tǒng)固有的運(yùn)行機(jī)制，將決策推理機(jī)制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和領(lǐng)域?qū)＜抑R獲取有效地融入智能決策支持系統(tǒng)中，從而形成了一類具有“雙網(wǎng)”、“五庫”、綜合集成、多層遞階結(jié)構(gòu)模型的新型智能決策支持系統(tǒng)。此系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)和功能上相對現(xiàn)有系統(tǒng)而言是一個(gè)開放的、優(yōu)化的擴(kuò)體，并對智能決策系統(tǒng)的主流發(fā)展起著重要的推動作用，有望形成新一代的智能決策支持系統(tǒng)概型。

數(shù)據(jù)采集技術(shù) 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運(yùn)動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數(shù)據(jù)。可將不同的傳感器集成在智能手環(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設(shè)備中，以實(shí)現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術(shù)，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計(jì)、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實(shí)現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。 多模態(tài)傳輸技術(shù) LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網(wǎng)絡(luò)) 在LPWAN技術(shù)出現(xiàn)以前，通信技術(shù)已經(jīng)有多種類別，短距離的有wifi、藍(lán)牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術(shù)按照功耗與傳輸距離這兩個(gè)維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠(yuǎn)這個(gè)范圍的技術(shù)還欠缺，而LPWAN技術(shù)的出現(xiàn)正好彌補(bǔ)了這個(gè)短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權(quán)頻譜的LoRa、SigFox等技術(shù)；另一類是工作于授權(quán)頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術(shù)，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠(yuǎn)距離、大量連接的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用而設(shè)計(jì)。 最具前景的LPWAN技術(shù)——NB-IoT和LoRa： 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應(yīng)用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點(diǎn)成本、網(wǎng)絡(luò)成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術(shù)可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術(shù)具有不同的技術(shù)和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個(gè)低功耗廣域網(wǎng)通信技術(shù)。這兩種LPWAN技術(shù)都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點(diǎn)，都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。 LoRa （Long  Range）:     一個(gè)LoRaWAN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器)、應(yīng)用服務(wù)器這四個(gè)部分。基站和終端之間采用星型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌捎贚oRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點(diǎn)可以同時(shí)發(fā)送信息給多個(gè)基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉(zhuǎn)發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據(jù)分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構(gòu)建基于蜂窩網(wǎng)絡(luò)，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網(wǎng)絡(luò)、UMTS網(wǎng)絡(luò)或LTE網(wǎng)絡(luò)。NB-IoT是IoT領(lǐng)域一個(gè)新興的技術(shù)，支持低功耗設(shè)備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機(jī)時(shí)間長、對網(wǎng)絡(luò)連接要求較高設(shè)備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點(diǎn)：一是廣覆蓋，將提供改進(jìn)的室內(nèi)覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡(luò)增益提升20dB，覆蓋面積擴(kuò)大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個(gè)扇區(qū)能夠支持10萬個(gè)連接，支持低延時(shí)敏感度、超低的設(shè)備成本、低設(shè)備功耗和優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機(jī)時(shí)間可長達(dá)10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預(yù)期的單個(gè)接連模塊不超過5美元。 數(shù)據(jù)分析技術(shù) 人工智能研究的各個(gè)分支，包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、進(jìn)化計(jì)算、模糊邏輯、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運(yùn)算力的提升和機(jī)器學(xué)習(xí)新算法（深度學(xué)習(xí)）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法，深度學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)是用大量的數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。深度學(xué)習(xí)本來并不是一種獨(dú)立的學(xué)習(xí)方法，但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛，一些其特有的學(xué)習(xí)手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡(luò)），因此越來越多的人將其單獨(dú)看作一種學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)的各種算法已成為行為識別主要應(yīng)用的技術(shù)，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實(shí)現(xiàn)對被監(jiān)護(hù)者摔倒等異常行為的檢測。

成果描述：本實(shí)用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機(jī),包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機(jī)架(2)、設(shè)置在機(jī)架(2)下端面上的鏵(3),所述機(jī)架(2)上還設(shè)置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養(yǎng)分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護(hù)管(6),其探頭外套接有橡膠保護(hù)套(7)。采用上述結(jié)構(gòu),可從而減少了現(xiàn)有技術(shù)中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時(shí)也能加速農(nóng)業(yè)信息化生產(chǎn)的發(fā)展進(jìn)程,從源頭上解決農(nóng)業(yè)信息采集的發(fā)展瓶頸。市場前景分析：本實(shí)用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機(jī),包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機(jī)架(2)、設(shè)置在機(jī)架(2)下端面上的鏵(3),所述機(jī)架(2)上還設(shè)置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養(yǎng)分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護(hù)管(6),其探頭外套接有橡膠保護(hù)套(7)。采用上述結(jié)構(gòu),可從而減少了現(xiàn)有技術(shù)中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時(shí)也能加速農(nóng)業(yè)信息化生產(chǎn)的發(fā)展進(jìn)程,從源頭上解決農(nóng)業(yè)信息采集的發(fā)展瓶頸。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：國內(nèi)領(lǐng)先

相對其它軟件，本項(xiàng)目有如下優(yōu)點(diǎn)： 采用Web結(jié)構(gòu)的分布式多層處理方式，使對數(shù)據(jù)的處理合理地分布在服務(wù)器和工作站上，保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性、實(shí)時(shí)性。 靈活而安全地網(wǎng)絡(luò)機(jī)制與權(quán)限管滾動發(fā)布基本信息：本系統(tǒng)提供動態(tài)滾動文本、圖象、視頻信息發(fā)布功能，可以在交易大廳的顯示屏上發(fā)布基本信息，也可以在其它顯示終端上接收這些信息。支持多媒體信息的播放發(fā)布：用戶可以通過本系統(tǒng)發(fā)布房屋的多媒體信息，也可以從服務(wù)器的多媒體數(shù)據(jù)庫中取得房屋的各種信息。提供與客戶需求動態(tài)交互的網(wǎng)頁。先進(jìn)的加密、壓縮算法，網(wǎng)絡(luò)傳輸安全、實(shí)時(shí)。 同時(shí)滿足交易大廳查詢和家庭上網(wǎng)查詢。與房地產(chǎn)交易系統(tǒng)交互，可由管理員直接操作。程序結(jié)構(gòu)、層次清晰，保障程序易于更新和維護(hù)。滿足大型網(wǎng)站實(shí)時(shí)、多服務(wù)器、交易大廳顯示屏及觸摸屏電腦等發(fā)布要求。

復(fù)雜信息系統(tǒng)人機(jī)交互數(shù)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(jù)。復(fù)雜信息系統(tǒng)人機(jī)交互界面在軍事、信息安全、地理交通等諸多重要領(lǐng)域發(fā)揮著不可替代和非常重要的作用。該項(xiàng)技術(shù)首次綜合信息編碼、生態(tài)界面、認(rèn)知摩擦、認(rèn)知負(fù)荷和態(tài)勢感知等關(guān)鍵理論和技術(shù)，構(gòu)建了復(fù)雜系統(tǒng)信息流的功能結(jié)構(gòu)模型，分析了復(fù)雜系統(tǒng)要素之間的層次結(jié)構(gòu)和內(nèi)聯(lián)屬性的復(fù)雜特征，提出了復(fù)雜系統(tǒng)“界面信息-視覺認(rèn)知”映射模型的知識表征與規(guī)則推理，揭示了復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)字界面從視覺信息認(rèn)知到行為決策之間的映射關(guān)系，建立了復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)字界面信息區(qū)塊布局的空間與結(jié)構(gòu)約束機(jī)制。本項(xiàng)技術(shù)首次融合腦電、眼動等多維度生理測評技術(shù)，提出了復(fù)雜信息系統(tǒng)數(shù)字界面的可用性評估體系。通過高時(shí)空分辨率的腦成像技術(shù)與眼球追蹤技術(shù)相結(jié)合，共同揭示了人類在復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)字界面認(rèn)知各階段的認(rèn)知特性，分析了認(rèn)知失誤、認(rèn)知困難等問題的生理學(xué)根源。該技術(shù)基于腦電ERP、眼球追蹤等多維度融合的生理測評方法，對設(shè)計(jì)優(yōu)化方案進(jìn)行可用性評估，由此提出復(fù)雜信息系統(tǒng)數(shù)字界面設(shè)計(jì)的量化評估體系，提出了可實(shí)施的復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)字界面設(shè)計(jì)優(yōu)化方案。項(xiàng)目成果已成功運(yùn)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(jī)交互水平，保障了信息化裝備整體性能和水平的充分發(fā)揮，提高了信息化裝備操作績效。取得突出成績。應(yīng)用前景廣闊。