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本發(fā)明公開(kāi)了一種模擬駕駛?cè)酥饔^感知與反應(yīng)的交通流微觀仿真方法，該方法包括以下步驟：(1)確定元胞的總數(shù)和仿真車(chē)輛的個(gè)數(shù)，初始化仿真系統(tǒng)；(2)仿真系統(tǒng)按照如下步驟進(jìn)行演化：根據(jù)駕駛?cè)说淖畲笃谕俣龋瑢?duì)車(chē)輛進(jìn)行加速操作；根據(jù)交通狀況對(duì)車(chē)輛進(jìn)行速度調(diào)整操作；根據(jù)交通狀況，對(duì)車(chē)輛進(jìn)行隨機(jī)慢化操作；更新車(chē)輛在下一仿真時(shí)刻的位置；(3)計(jì)算交通流的密度、速度和流量關(guān)鍵交通參數(shù)。本發(fā)明在速度調(diào)整操作和隨機(jī)慢化操作等關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)更加真實(shí)地考量了駕駛?cè)说闹饔^感知與反應(yīng)特征，使得模型能夠更好地分析駕駛?cè)说闹饔^因素對(duì)交通流運(yùn)行的影響，為道路交通系統(tǒng)的規(guī)劃、設(shè)計(jì)與管理提供支持。

本發(fā)明公開(kāi)了一種固態(tài)盤(pán)內(nèi)部閃存芯片閾值電壓感知優(yōu)化方法， 主要用于多層單元閃存芯片使用低密度奇偶校驗(yàn)碼糾錯(cuò)時(shí)的一種優(yōu)化 方法。該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)主要由 LDPC 編碼模塊、閃存芯片存儲(chǔ)模塊、非均 勻閾值電壓感知模塊、對(duì)數(shù)似然比計(jì)算模塊和 LDPC 譯碼模塊組成。 LDPC 編碼模塊主要對(duì)原始數(shù)據(jù)利用 LDPC 生成矩陣編碼生成碼字； 閃存芯片存儲(chǔ)模塊主要存儲(chǔ)數(shù)據(jù)；非均勻閾值電壓感知模塊主要對(duì)閃 存芯片進(jìn)行非均勻閾值電壓感知；

面向機(jī)器人的智能視覺(jué)環(huán)境感知及三維場(chǎng)景重建? 面向機(jī)器人視覺(jué)的自然場(chǎng)景理解是近年來(lái)的研究熱點(diǎn)和重要挑戰(zhàn)之一，其目標(biāo)是對(duì)自然場(chǎng)景圖像及視頻的內(nèi)容作出有效分析、認(rèn)知與表達(dá)，目前相關(guān)理論和算法正處于初期探索階段。我們的研究成果表明，從場(chǎng)景視覺(jué)語(yǔ)義推理、場(chǎng)景目標(biāo)識(shí)別和場(chǎng)景行為模式檢測(cè)三個(gè)環(huán)節(jié)展開(kāi)研究，有助于構(gòu)建自然場(chǎng)景理解的創(chuàng)新機(jī)制，進(jìn)一步開(kāi)發(fā)機(jī)器人

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于壓縮感知理論的文本數(shù)據(jù)流抽樣方法，包括步驟 1）將文本數(shù)據(jù)流分割成固 定大小的文本片段并通過(guò)向量空間模型表示成矩陣；2）使用壓縮感知理論對(duì)文本數(shù)據(jù)流進(jìn)行空間降維 抽樣；3）計(jì)算降維后每個(gè)文本的信息熵；4）基于文本的信息熵通過(guò)對(duì)數(shù)傾斜時(shí)間（LTT）模型得到抽 樣文本。本發(fā)明面向互聯(lián)網(wǎng)海量的、不斷增加的文本流，通過(guò)更少的存儲(chǔ)消耗來(lái)實(shí)現(xiàn)更快的文本流抽樣 和存儲(chǔ)，在大大降低抽樣文本流規(guī)模的情況下，能夠以全局視角獲得整個(gè)文本流中最有價(jià)

本發(fā)明公開(kāi)了一種應(yīng)用于數(shù)據(jù)去重系統(tǒng)中的碎片消除方法，該 方法利用歷史信息準(zhǔn)確地識(shí)別碎片，系統(tǒng)內(nèi)存開(kāi)銷(xiāo)少且恢復(fù)吞吐率高。 該方法首先對(duì)數(shù)據(jù)流中的文件進(jìn)行分塊、求指紋，查詢(xún)索引找到重復(fù) 數(shù)據(jù)塊；然后在上次備份記錄的稀疏容器集合中查找重復(fù)數(shù)據(jù)塊的容 器 ID，判斷哪些重復(fù)數(shù)據(jù)塊屬于稀疏容器。對(duì)于屬于稀疏容器的重復(fù) 數(shù)據(jù)塊，將其重寫(xiě)到新的容器中。該方法在備份過(guò)程中，只需記錄下 相關(guān)容器的利用率，內(nèi)存開(kāi)銷(xiāo)極小。本發(fā)明還提供了相

大空間建筑高度高，室內(nèi)發(fā)熱量大，將導(dǎo)致熱壓增加，利用建筑下部門(mén)窗和上部排煙窗等孔口使用自然通風(fēng)或機(jī)械通風(fēng)方法排除室內(nèi)負(fù)荷；對(duì)于一般建筑利用空調(diào)系統(tǒng)進(jìn)行全年新風(fēng)自然冷源利用，以減少空調(diào)開(kāi)機(jī)時(shí)間，降低空調(diào)能耗。由于自然通風(fēng)或機(jī)械通風(fēng)排熱量大小取決于室外空氣溫度，由于建筑一年所處的氣溫不同，可利用的自然通風(fēng)或機(jī)械通風(fēng)排熱量也有所不同。為此依據(jù)全年不同氣溫，獲取最大化的自然通風(fēng)或機(jī)械通風(fēng)利用方案，減少空調(diào)開(kāi)機(jī)時(shí)間，降低空調(diào)能耗是自然通風(fēng)或機(jī)械通風(fēng)利用關(guān)鍵。科研團(tuán)隊(duì)利用多項(xiàng)工程自然通風(fēng)或機(jī)械通風(fēng)技術(shù)應(yīng)用，總結(jié)了大空間建筑全年自然通風(fēng)或機(jī)械通風(fēng)利用方案的設(shè)計(jì)方法，以實(shí)現(xiàn)建筑運(yùn)行中最大化的利用自然通風(fēng)或機(jī)械通風(fēng)排除室內(nèi)熱量。

“全面感知、深度融合、多維服務(wù)”的淮陰工學(xué)院智慧校園建設(shè)與應(yīng)用實(shí)踐近十年來(lái)累計(jì)投入 1.98 億元，圍繞新型基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)中臺(tái)、智慧教學(xué)、智慧科研、智慧管理、智慧服務(wù)等方面建成了高水平智慧化數(shù)字校園，在學(xué)科與信息化融合、網(wǎng)絡(luò)安全等方面形成鮮明特色。

一、項(xiàng)目簡(jiǎn)介 關(guān)注、認(rèn)識(shí)和經(jīng)略海洋是當(dāng)今世界的共識(shí)，作為認(rèn)識(shí)海洋、開(kāi)發(fā)和利用海洋和保護(hù)海洋的重要手段和工具，水下機(jī)器人一直是世界各主要國(guó)家科技發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域，而水下成像系統(tǒng)則是讓機(jī)器人看的更遠(yuǎn)、更清楚，從而更為有效的感知水下世界的關(guān)鍵。 然而，由于水下的光學(xué)成像環(huán)境復(fù)雜而惡劣，水體對(duì)光能量的高吸收特性和水中微粒對(duì)成像光束的散射，使得水下光學(xué)成像技術(shù)的成像距離較短。采用主動(dòng)照明技術(shù)等方法可以增加成像距離但同時(shí)成像質(zhì)量下降。現(xiàn)有的各種水下成像技術(shù)難以同時(shí)兼顧成像距離和成像質(zhì)量。同時(shí)同一種水下成像技術(shù)在不同的水體條件下成像距離相差很大，這又造成了針對(duì)不同水體條件成像系統(tǒng)調(diào)整復(fù)雜度的提高和時(shí)效性的降低。 項(xiàng)目利用深度學(xué)習(xí)和壓縮感知等新的理論突破，結(jié)合水下距離選通技術(shù)和水下主動(dòng)照明技術(shù)等構(gòu)建新體制遠(yuǎn)距離水下光學(xué)成像系統(tǒng)，期望能夠有效解決成像距離和成像質(zhì)量難以兼顧的水下成像難題，使其成為繼聲吶成像和普通光學(xué)成像之外的第三類(lèi)水下成像技術(shù)，為水下機(jī)器人、科考、資源考察、軍事等領(lǐng)域提供一種有效的成像技術(shù)手段。 二、前期研究基礎(chǔ) 課題組是國(guó)內(nèi)最早一批從事壓縮感知成像研究的課題組，在壓縮感知成像領(lǐng)域已有多年積淀，已完成國(guó)家自然科學(xué)基金3項(xiàng)，在研1項(xiàng)。發(fā)表學(xué)術(shù)論文近10篇。課題組近年來(lái)在將深度學(xué)習(xí)與壓縮感知相結(jié)合方面率先開(kāi)展相關(guān)研究工作，并在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域取得了顯著的成績(jī)。 三、應(yīng)用技術(shù)成果 合作企業(yè)已有水下機(jī)器人樣機(jī) 四、合作企業(yè) 福建海圖智能科技有限公司是福建省專(zhuān)業(yè)從事小型水下機(jī)器人、小型ROV\AUV\ARV、聲吶產(chǎn)品、水下光學(xué)影像產(chǎn)品開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)的高科技公司，是長(zhǎng)期專(zhuān)注海洋探測(cè)及水下影視領(lǐng)域技術(shù)前沿的技術(shù)公司。公司位于廈門(mén)和福州兩地，有西北工業(yè)大學(xué)、華南理工大學(xué)、廈門(mén)大學(xué)、重慶大學(xué)、福州大學(xué)、福建師范大學(xué)等相關(guān)院系博士、教授近40人組成的科研團(tuán)隊(duì)。公司產(chǎn)品在歐洲、美洲及中國(guó)大陸均有銷(xiāo)售。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于網(wǎng)絡(luò) KPI 的移動(dòng) Web 網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)用戶體驗(yàn) 感知評(píng)測(cè)方法，屬于移動(dòng)端 Web 網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括：在 端到端的網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)過(guò)程中，通過(guò)抓包采集并計(jì)算 HTTP 業(yè)務(wù)的各種關(guān) 鍵性 KPI 指標(biāo)；根據(jù)采集到的各種 KPI 指標(biāo)綜合計(jì)算 KQI 指標(biāo)；根據(jù) 得到的 KQI 指標(biāo)在 Web網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)業(yè)務(wù)中所占的重要程度的不同對(duì)其進(jìn) 行加權(quán)求和，得到此業(yè)務(wù)的整體 QoE 指標(biāo)。本發(fā)明的步驟簡(jiǎn)單，易于 實(shí)現(xiàn)，評(píng)估過(guò)程沒(méi)有對(duì)正常 Web 網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)傳輸產(chǎn)生任何影響。 本發(fā)明能夠很好的體現(xiàn) Web 網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)業(yè)務(wù)的整體質(zhì)量，也能根據(jù)每個(gè) KQI 指標(biāo)的得分來(lái)針對(duì) Web 網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)業(yè)務(wù)中的不同環(huán)節(jié)進(jìn)行評(píng)估，對(duì) 那些評(píng)分較低的指標(biāo)對(duì)應(yīng)的模塊進(jìn)行有針對(duì)性的優(yōu)化。