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本實(shí)用新型公開了一種基于智能軟材料的沉浮裝置，包括：沉浮腔，所述沉浮腔包括一端具有開口的密封瓶，所述的開口密封有驅(qū)動(dòng)薄膜，沉浮腔內(nèi)充有氣體使驅(qū)動(dòng)薄膜膨出形成可變形空間；沉浮腔內(nèi)設(shè)有：氣壓傳感器，監(jiān)測(cè)沉浮腔內(nèi)的氣壓值并傳送至控制器；加速度傳感器，監(jiān)測(cè)沉浮腔的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)并傳送至控制器；控制器，接收并處理氣壓傳感器和加速度傳感器傳送的監(jiān)測(cè)信息，輸出控制信息控制驅(qū)動(dòng)薄膜的變形；電源，為驅(qū)動(dòng)薄膜、氣壓傳感器、加速度傳感器和控制器提供動(dòng)力。該沉浮裝置體積小，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，控制精度高，并且產(chǎn)生的噪音小。

本系統(tǒng)是一種新型的移動(dòng)抽排控制系統(tǒng)，以對(duì)現(xiàn)行的煤礦井下抽排系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化并實(shí)現(xiàn)智能化控制。該系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一特殊裝置,即把泵的輸出分解為有效流量和無效流量,實(shí)現(xiàn)了抽排流量的自由調(diào)節(jié),保證了泵啟動(dòng)時(shí)和運(yùn)行過程中出口處的瓦斯?jié)舛葹樽罴阎?并可及時(shí)調(diào)度瓦斯的排放路徑。

小試階段/n隨著通用處理器的主頻突破4GHz，人們發(fā)現(xiàn)單一提升主頻的做法已經(jīng)不能再有效地提高性能，反而卻帶來了功耗的急劇上漲，高頻率的道路逐漸走到了盡頭。于是對(duì)于計(jì)算機(jī)處理器的研究開始轉(zhuǎn)向多處理核心的方向。處理器本身的結(jié)構(gòu)關(guān)系到整個(gè)芯片的面積、功耗和性能。如何繼承和發(fā)展傳統(tǒng)處理器的成果直接影響到多核處理器的性能和實(shí)現(xiàn)周期。。本成果由多項(xiàng)發(fā)明專利成果共同構(gòu)成，共同解決智能互聯(lián)設(shè)備中的能耗和性能優(yōu)化問題。主要包括：針對(duì)多核處理器的任務(wù)調(diào)度相關(guān)優(yōu)化方法、與輸入輸出相關(guān)的緩存優(yōu)化方法、移動(dòng)智能終端上圖片顯示

研發(fā)階段/n內(nèi)容簡(jiǎn)介：目前渾濁度檢測(cè)傳感器通常需要標(biāo)準(zhǔn)的測(cè)試瓶或者測(cè)試槽，且檢測(cè)電路靠近待測(cè)液，使用不方便；而且對(duì)于高溫待測(cè)液，往往因?yàn)闇囟冗^高影響電路元件而導(dǎo)致傳感器失靈，不能正確的反映液體的濁度。該傳感器基于光在液體中的散射原理，采用石英光纖檢測(cè)探頭，采用850nm的紅外光，有效的避免環(huán)境光的干擾。同時(shí)設(shè)計(jì)了專門的穩(wěn)定調(diào)制光源，另由于檢測(cè)到的散射光信號(hào)非常的弱，針對(duì)信號(hào)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了專門的信號(hào)調(diào)理電路。該傳感器中利用單片機(jī)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并提供了方便的接口如RS232，LED顯示。與傳統(tǒng)的

本實(shí)用新型涉及智能監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于樹莓派的智能監(jiān)控系統(tǒng)，包括終端監(jiān)控網(wǎng)絡(luò) 和調(diào)度管理中心，終端監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)包括多個(gè)樹莓派節(jié)點(diǎn)，每個(gè)樹莓派節(jié)點(diǎn)包括連接在樹莓派上的視頻輸入 模塊、時(shí)鐘模塊、GPS 模塊和 Wi-Fi 模塊；調(diào)度管理中心包括依次連接的通訊模塊、存儲(chǔ)器、人機(jī)交互 接口和可視化界面；終端監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)與調(diào)度管理中心無線連接。該智能監(jiān)控系統(tǒng)既減輕了調(diào)度管理中心的 數(shù)據(jù)處理負(fù)擔(dān)，也為尋找目標(biāo)提供了高速有效的條件，可以為入侵偵測(cè)、圍追堵截

文本語義相似度是指兩個(gè)句子或文本片段之間的語義等價(jià)程度，其研究在自然語言處理的問答系統(tǒng)、機(jī)器翻譯、信息抽取、自動(dòng)摘要等相關(guān)領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用，具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。現(xiàn)有的文本語義相似度方法主要基于詞表面特征，但由于詞語間普遍存在概念上的關(guān)聯(lián)，缺乏概念層面的精確計(jì)算導(dǎo)致這些方法的準(zhǔn)確性提升困難，而實(shí)現(xiàn)全文本在概念層面的精確計(jì)算尚無有效模型。 項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)依據(jù)單個(gè)名詞的概念信息量為基礎(chǔ)，分別提出了多種模型和方法實(shí)現(xiàn)文本在概念級(jí)別快速、精確地計(jì)算語義相似度：（1）提出一種基于概念信息量的文本語義相似度無監(jiān)督基本模型；（2）提出一種基于概念信息增益的文本信息量計(jì)算方法；（3）提出一種融合信息權(quán)重的全文本信息量計(jì)算方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，團(tuán)隊(duì)提出方法在SemEval 2013-2016 STS（文本語義相似度）數(shù)據(jù)集上均超過了當(dāng)年最先進(jìn)系統(tǒng)的總成績(jī)，并且在SemEval 2017 STS國(guó)際測(cè)評(píng)中，本系統(tǒng)的總成績(jī)?cè)谒袇①悎F(tuán)隊(duì)中排名第二，其中在Track 1數(shù)據(jù)集上排名第一（共34個(gè)參賽團(tuán)隊(duì)提交81個(gè)系統(tǒng)）。相關(guān)論文被大會(huì)評(píng)選為“Best of SemEval 2017”。

成果包括：關(guān)鍵鍛件模鍛過程微觀組織的模擬系統(tǒng)、工藝參數(shù)離線和在線優(yōu)化方法、鍛件模鍛工藝軌跡規(guī)劃方法。實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵鍛件模鍛過程微觀組織演變的多尺度模擬，關(guān)鍵鍛件晶粒組織和第二相相體積含量的協(xié)同控制，以及通過在線調(diào)整工藝參數(shù)得到微觀組織均勻精細(xì)的高品質(zhì)鍛件。 成果開發(fā)了智能模鍛工藝規(guī)劃軟件系統(tǒng)，集成人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、遺傳算法及粒子群優(yōu)化算法等多種人工智能方法。系統(tǒng)可做到實(shí)時(shí)面向目標(biāo)組織進(jìn)行鍛造工藝規(guī)劃，合理優(yōu)化或規(guī)劃其工藝參數(shù)，確保鍛件平均晶粒度達(dá)到設(shè)計(jì)目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)高品質(zhì)鍛件的智能熱加工。

文本語義相似度是指兩個(gè)句子或文本片段之間的語義等價(jià)程度，其研究在自然語言處理的問答系統(tǒng)、機(jī)器翻譯、信息抽取、自動(dòng)摘要等相關(guān)領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用，具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。現(xiàn)有的文本語義相似度方法主要基于詞表面特征，但由于詞語間普遍存在概念上的關(guān)聯(lián)，缺乏概念層面的精確計(jì)算導(dǎo)致這些方法的準(zhǔn)確性提升困難，而實(shí)現(xiàn)全文本在概念層面的精確計(jì)算尚無有效模型。 我們依據(jù)單個(gè)名詞的概念信息量為基礎(chǔ)，分別提出了多種模型和方法實(shí)現(xiàn)文本在概念級(jí)別快速、精確地計(jì)算語義相似度：（1）提出一種基于概念信息量的文本語義相似度無監(jiān)督基本模型（發(fā)表SCI論文1篇，授權(quán)專利1項(xiàng)）；（2）提出一種基于概念信息增益的文本信息量計(jì)算方法（發(fā)表SCI論文1篇）；（3）提出一種融合信息權(quán)重的全文本信息量計(jì)算方法（發(fā)表SCI論文1篇，最佳國(guó)際測(cè)評(píng)論文1篇）。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們提出方法在SemEval 2013-2016 STS（文本語義相似度）數(shù)據(jù)集上均超過了當(dāng)年最先進(jìn)系統(tǒng)的總成績(jī)，并且在SemEval 2017 STS國(guó)際測(cè)評(píng)中，我們系統(tǒng)的總成績(jī)?cè)谒袇①悎F(tuán)隊(duì)中排名第二，其中在Track 1數(shù)據(jù)集上排名第一（共34個(gè)參賽團(tuán)隊(duì)提交81個(gè)系統(tǒng)）。相關(guān)論文被大會(huì)議評(píng)選為“Best of SemEval 2017”。 隨著人工智能相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，智能問答系統(tǒng)應(yīng)用在許多行業(yè)和領(lǐng)域中都有迫切的需求。比如在電話咨詢場(chǎng)景中，傳統(tǒng)人工坐席無法滿足日益增加的客戶咨詢量；在政府業(yè)務(wù)公開場(chǎng)景中，智能機(jī)器人對(duì)用戶的不準(zhǔn)確答復(fù)會(huì)影響政府形象和公信力。目前業(yè)界的做法是人工設(shè)計(jì)問答系統(tǒng)或者對(duì)話系統(tǒng)，而不是使問答系統(tǒng)真正具有人類常識(shí)和世界知識(shí)，這種系統(tǒng)無法適應(yīng)提問方法的改變或應(yīng)用場(chǎng)景的轉(zhuǎn)換。而概念信息方法以認(rèn)知知識(shí)庫(kù)為基礎(chǔ)可以獲得大量世界知識(shí)，比如概念之間的上下位關(guān)系。在特定領(lǐng)域的問答匹配多個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，相對(duì)于谷歌最新的深度計(jì)算模型BERT，概念信息語義相似度無監(jiān)督模型已經(jīng)比當(dāng)今最優(yōu)深度學(xué)習(xí)模型高出13%-15%。在問答系統(tǒng)上準(zhǔn)確性的優(yōu)勢(shì)說明，概念信息語義相似度模型對(duì)智能問答系統(tǒng)具有明顯的應(yīng)用落地優(yōu)勢(shì)。

本軟件的主要用途是針對(duì)玻璃切割的場(chǎng)景提出求解多約束的矩形切割問題的分層智能搜索算法，為玻璃切割方案提供全局優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)原料利用率的最大化，在節(jié)約資源的同時(shí)提高產(chǎn)量。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡(jiǎn)介 切割問題和裝填問題在學(xué)術(shù)界屬于一類經(jīng)典的NP 難問題，它們有著眾多的變種，例如：一維的背包問題，二維的矩形切割問題，三維的裝箱問題等。其中以二維的場(chǎng)景應(yīng)用最為廣泛，相關(guān)求解算法可以作為玻璃、板材、管材、服裝切割套料智能制造的算法內(nèi)核。 本軟件的主要用途是針對(duì)玻璃切割的場(chǎng)景提出求解多約束的矩形切割問題的分層智能搜索算法，為玻璃切割方案提供全局優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)原料利用率的最大化，在節(jié)約資源的同時(shí)提高產(chǎn)量。 對(duì)于玻璃切割問題約束復(fù)雜的特點(diǎn)，本軟件有針對(duì)性的提出了一種局部解的表示方法，它使算法的分布式部署成為可能，并且大大減少了程序運(yùn)行時(shí)的內(nèi)存開銷。為了提高算法的效率，軟件采用了貪心隨機(jī)的基本搜索框架，并結(jié)合問題特點(diǎn)，將搜索過程分為多層嵌套進(jìn)行，以提高搜索的靈活性和精確性。

本實(shí)用新型公開了一種基于語音控制的智能倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)。本實(shí)用新型的目的在于提供一種降低倉(cāng)儲(chǔ)人員工作強(qiáng)度，提高其工作效率的基于語音控制的智能倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)。本實(shí)用新型包括若干輛智能牽引小車和若干個(gè)智能貨架及其相關(guān)的控制系統(tǒng)。其特征包括：A、所述控制系統(tǒng)由主控系統(tǒng)，智能語音模塊及舵機(jī)控制模塊成，各模塊與主控系統(tǒng)通過CAN總線連接；B、所述智能牽引小車由車架、四個(gè)獨(dú)立驅(qū)動(dòng)的動(dòng)輪、牽引部件和傳感器部件組成，在語音芯片和控制系統(tǒng)聯(lián)合作用下完成自動(dòng)提取貨架；C、所述智能貨架由貨架主體、萬向輪、智能制動(dòng)裝置構(gòu)成，在沒有小車牽引下保證可靠制動(dòng)。