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本發(fā)明公開了一種混合導(dǎo)通模式的逆變電源裝置及其直接電荷 量控制方法，適用于高功率密度、高性能的單相及三相逆變電源。逆 變電源由逆變橋、濾波電感、濾波電容以及直接電荷量控制器構(gòu)成。 該裝置采用小電感量的濾波電感來降低其體積，并在減小磁芯損耗的 同時(shí)降低開關(guān)損耗，縮小散熱器體積，從而提高功率密度。但小濾波 電感使得其電流在每個(gè)工頻周期中的各個(gè)開關(guān)周期中即可工作在連續(xù)導(dǎo)通模式，也可工作于不連續(xù)導(dǎo)通模式。因此，本發(fā)明在每個(gè)開關(guān)周 期中，采用直接電荷量控制器通過采樣輸出電壓和負(fù)載電流，計(jì)算下 一周期中流過濾波

本發(fā)明公開了一種基于 GPU 和 CPU 混合平臺(tái)的高速無損數(shù)據(jù) 壓縮方法，包括：CPU 讀取待壓縮數(shù)據(jù)文件，將該待壓縮數(shù)據(jù)文件從 內(nèi)存拷貝到 GPU 的全局存儲(chǔ)器中，設(shè)置 GPU 上的線程塊組 bk[a]，每 個(gè)線程塊中的線程個(gè)數(shù) b，設(shè)置壓縮字典窗口的長度為 c，并設(shè)置指向 第一個(gè)壓縮字典窗口的頭部指針為 p_dic_h，設(shè)置預(yù)讀窗口大小為 d， 指 向 第 一 個(gè) 預(yù) 讀 窗 口 的 指 針 p_pre_r ， 該 指 針

（一）項(xiàng)目背景 當(dāng)前，智慧教育具有智能導(dǎo)學(xué)、精準(zhǔn)推薦、定制輔導(dǎo)、精細(xì)評(píng)價(jià)等特點(diǎn)，已成為國際國內(nèi)教育信息化發(fā)展的趨勢(shì)。智慧教育的研究主要聚焦于智慧學(xué)習(xí)環(huán)境建設(shè)的研究、智能技術(shù)支持下的智慧教學(xué)研究和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)支持下的個(gè)性化學(xué)習(xí)研究。智慧教育的出現(xiàn)極大地促進(jìn)了當(dāng)前教育中學(xué)習(xí)空間的重構(gòu)。在“學(xué)習(xí)空間”之前，人們通常使用“教學(xué)空間”來指代這種場所，將有教學(xué)活動(dòng)的場所均稱作教學(xué)空間。隨著人們對(duì)學(xué)習(xí)過程的理解變化、智慧教育的快速發(fā)展以及人們對(duì)非正式學(xué)習(xí)的重視，學(xué)習(xí)空間逐漸由單一的物理教學(xué)空間向包含物理空間、網(wǎng)絡(luò)空間、移動(dòng)空間的多元學(xué)習(xí)空間轉(zhuǎn)變。多元學(xué)習(xí)空間的提出雖然更多地體現(xiàn)出了“以學(xué)生為中心”的傾向，但如何具體衡量多元學(xué)習(xí)空間對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)效果的影響是評(píng)價(jià)多元學(xué)習(xí)空間的重要步驟。同時(shí)，在多元學(xué)習(xí)空間具體構(gòu)建時(shí)，面對(duì)空間中來源不同、結(jié)構(gòu)多樣、數(shù)量龐大的多模數(shù)據(jù)如何進(jìn)行處理存儲(chǔ)、并在保證數(shù)據(jù)有效性的前提下對(duì)教育數(shù)據(jù)進(jìn)行隱私保護(hù)是多元學(xué)習(xí)空間需要解決的另一個(gè)難點(diǎn)。 （二）項(xiàng)目簡介 本項(xiàng)目主要目標(biāo)是針對(duì)信息技術(shù)支撐下學(xué)習(xí)空間多元化、場景復(fù)雜、需求多樣化，學(xué)習(xí)者及學(xué)習(xí)行為呈現(xiàn)出新的特點(diǎn)和規(guī)律，研究多元學(xué)習(xí)空間中學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)化關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建“云-邊緣-物聯(lián)網(wǎng)”架構(gòu)的多模態(tài)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)混合式學(xué)習(xí)環(huán)境下學(xué)習(xí)行為智能感知和數(shù)據(jù)化，優(yōu)化學(xué)習(xí)行為模型，基于實(shí)際應(yīng)用與不同學(xué)習(xí)目標(biāo)函數(shù)及內(nèi)容，建立可重復(fù)、可預(yù)測、可驗(yàn)證的對(duì)比數(shù)據(jù)集，為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智慧教育生態(tài)構(gòu)建和教育應(yīng)用提供核心技術(shù)與數(shù)據(jù)支撐。 （三）關(guān)鍵技術(shù) 我們面向智慧教育中準(zhǔn)確認(rèn)知學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)和行為的大數(shù)據(jù)需求提出研究方案。本項(xiàng)目實(shí)施方案涉及教育學(xué)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能、隱私保護(hù)等多個(gè)領(lǐng)域，主要技術(shù)路線如圖所示： 圖 1 技術(shù)路線圖 其中，項(xiàng)目包括的關(guān)鍵技術(shù)主要有以下三點(diǎn)： 1.基于物聯(lián)網(wǎng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)智能感知和多時(shí)間域數(shù)據(jù)采集技術(shù) 該技術(shù)針對(duì)學(xué)習(xí)狀態(tài)的數(shù)據(jù)化、特征參數(shù)量化問題，設(shè)計(jì)能夠采集多 重學(xué)習(xí)空間下的智能數(shù)據(jù)感知物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。主要技術(shù)難點(diǎn)在于抽樣頻率與 識(shí)別準(zhǔn)確度的平衡、人機(jī)交互的變化規(guī)律等全新科學(xué)問題。 2.學(xué)習(xí)狀態(tài)多模態(tài)數(shù)據(jù)解析和智能處理技術(shù) 利用智能感知物聯(lián)網(wǎng)采集實(shí)時(shí)性的原始學(xué)習(xí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括面部表情、 腦電信號(hào)、頭部姿態(tài)、交互行為等原始數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、模 態(tài)多、冗余度高等特點(diǎn)，需要通過智能化的預(yù)處理方法轉(zhuǎn)換成可以量化的 狀態(tài)數(shù)據(jù)。 3.多層次數(shù)據(jù)差分隱私保護(hù)技術(shù) 學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)是學(xué)習(xí)者被動(dòng)采集的多方面行為數(shù)據(jù)，受到日益增長的 具有爭議性的數(shù)據(jù)倫理的制約。該項(xiàng)技術(shù)通過數(shù)據(jù)隱私保護(hù)機(jī)制實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù) 多層次化的差分隱私安全算法；在保證學(xué)習(xí)者最大數(shù)據(jù)隱私性的前提下， 研究滿足學(xué)習(xí)行為分析所需要的數(shù)據(jù)顆粒度。

本發(fā)明公開了一種多用戶大規(guī)模 MIMO 混合預(yù)編碼能效優(yōu)化方法，首先松弛約束條件，迭代求得基站能效的理論上限。然后以逼近理論上限為目標(biāo)設(shè)計(jì)基帶預(yù)編碼矩陣和射頻預(yù)編碼矩陣。具體做法是，在基帶，將基帶預(yù)編碼的求解轉(zhuǎn)化為可以用內(nèi)點(diǎn)法求解的標(biāo)準(zhǔn)的半正定松弛問題，在射頻，將射頻預(yù)編碼的求解轉(zhuǎn)化為可以用相位旋轉(zhuǎn)求解的向量逼近問題。使用交替最小化的方法，迭代逼近理論上限。

本發(fā)明公開了一種基于車輛視頻識(shí)別的混合式主線收費(fèi)站交通沖突評(píng)價(jià)方法，包括如下步驟： 1、在收費(fèi)站的收費(fèi)廣場布置攝像頭，采集車輛在收費(fèi)廣場的行駛視頻； 2、對(duì)采集到的車輛行駛視頻進(jìn)行車輛識(shí)別和跟蹤，獲取每一幀圖像中車輛的位置坐標(biāo)； 3、利用車輛的M幀圖像數(shù)據(jù)，計(jì)算車輛在每一幀圖像中的速度和減速度指標(biāo)如果發(fā)生跟馳沖突，計(jì)算車輛跟馳模型的時(shí)間指標(biāo)TTCk；如果發(fā)生變道沖突，計(jì)算車輛轉(zhuǎn)向模型時(shí)間指標(biāo)Tpet； 4、將TTCk和Tpet進(jìn)行同級(jí)化處理，統(tǒng)一為交通沖突評(píng)價(jià)指標(biāo)STC，根據(jù)STC的值判斷交通沖突的嚴(yán)重程度。 該方法可以對(duì)收費(fèi)站交通沖突的嚴(yán)重程度進(jìn)行量化，對(duì)收費(fèi)站道路安全性評(píng)價(jià)、管理運(yùn)營、道路引流措施等決策有重要的應(yīng)用價(jià)值。

本發(fā)明公開了一種四分之一雙波片相位延遲器，可在紫外、可 見及近紅外的波段范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)消色差，其特征在于，該雙波片相位延 遲器由兩個(gè)同種材料或者不同材料的四分之一零級(jí)波片構(gòu)成，該兩零 級(jí)波片沿光軸平行布置，且兩光軸夾角為 45°，其中，所述兩個(gè)四分 之一零級(jí)波片的中心波長在波段范圍內(nèi)，且滿足使得兩零級(jí)波片組成 的雙波片在該波段范圍內(nèi)各波長點(diǎn)對(duì)應(yīng)的相位延遲量δe(λ)與理想相 位延遲量值π/2 之間差值的最大值取得最小值。與現(xiàn)有的雙波片相比， 該相位延遲器將兩個(gè)零級(jí)波片光軸按 45°組合，而不是 90°，得到的 雙波片相位延遲器在全波段內(nèi)有更好的消色差等特性，能夠滿足光譜 橢偏測量等寬光譜光學(xué)系統(tǒng)的使用要求。 

小試階段/n隨著經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，國內(nèi)工業(yè)高含鹽廢水的減排壓力日益增大，不少廢水中所含無機(jī)鹽還具有回收利用的價(jià)值，直接排放不僅導(dǎo)致水環(huán)境污染，而且還造成鹽資源的浪費(fèi)。針對(duì)目前工業(yè)高含鹽廢水零排放(ZLD)處理過程中存在的回收鹽產(chǎn)品純度低、重金屬和有機(jī)物雜質(zhì)含量高、過程能耗高和穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)周期短等問題，研究開發(fā)了高含鹽廢水分質(zhì)結(jié)晶及資源化提取關(guān)鍵技術(shù)，通過石灰乳化學(xué)沉淀+改性生物炭吸附+膜分離(或多效蒸發(fā)或蒸汽再壓縮MVR)濃縮+分質(zhì)結(jié)晶等耦合處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)工業(yè)高含鹽廢水“零排放(ZLD)”，回收得到的水可

本發(fā)明公開了一種基于開關(guān)非局部全變分的椒鹽噪聲污染圖像濾波方法，包括以下步驟：通過一個(gè)二階段的形態(tài)學(xué)檢測算子對(duì)噪聲污染圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到參考圖像和噪聲標(biāo)志位。基于噪聲標(biāo)志位，再用改進(jìn)的非局部全變分方法對(duì)參考圖像進(jìn)行濾波，以得到去噪后的圖像。本發(fā)明可以有效檢測圖像的噪聲分布情況，產(chǎn)生很低的漏檢率和誤檢率。此外，本發(fā)明基于參考圖像，能精確計(jì)算兩個(gè)圖像塊之間的相似度，可在有效抑制椒鹽噪聲的同時(shí)很好地保護(hù)圖像邊緣和紋理等細(xì)節(jié)信息，其提供的峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似度優(yōu)于現(xiàn)有椒鹽噪聲濾波方法。

本發(fā)明公開了一種基于和聲搜索算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路 由方法，包括:(1)全局信息的傳遞和匯聚，獲得全局信息，并將其傳 遞到匯聚節(jié)點(diǎn);(2)匯聚節(jié)點(diǎn)通過全局信息對(duì)整個(gè)傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò) 分簇路由的優(yōu)化計(jì)算與配置;(3)普通傳感器節(jié)點(diǎn)監(jiān)測采集和處理應(yīng)用 信息，將其處理成數(shù)據(jù)包，轉(zhuǎn)發(fā)到簇頭節(jié)點(diǎn)，簇頭節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合， 并向下一跳簇頭節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)包;(4)下一跳簇頭節(jié)點(diǎn)接收到數(shù)據(jù)包后， 將自身剩余能量信息加入到數(shù)據(jù)包中，并按照數(shù)據(jù)包中的最優(yōu)路由， 繼續(xù)向下一跳簇頭節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包。本發(fā)明的方法解決了無線傳

本發(fā)明公開了一種四分之一雙波片相位延遲器，可在紫外、可見及近紅外的波段范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)消色差，其特征在于，該雙波片相位延遲器由兩個(gè)同種材料或者不同材料的四分之一零級(jí)波片構(gòu)成，該兩零級(jí)波片沿光軸平行布置，且兩光軸夾角為 45°，其中，所述兩個(gè)四分之一零級(jí)波片的中心波長在波段范圍內(nèi)，且滿足使得兩零級(jí)波片組成的 雙 波 片 在 該 波 段 范 圍 內(nèi) 各 波 長 點(diǎn) 對(duì) 應(yīng) 的 相 位 延 遲 量 δ_e(λ)與理想相位延遲量值π/2 之間差值的最大值取得最小值。與現(xiàn)