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PH06是一款無源同軸塑殼吸（吊）頂音箱，由5個1寸的釹磁球頂高音單元和1個6.5寸釹磁中低音單元構(gòu)成一個動態(tài)余量極大的組合，高音同軸弧形陣列式排布在中低音上方，聲像定位更準，減少墻壁和地板的反射，聲場覆蓋均勻。產(chǎn)品完全自主創(chuàng)新設(shè)計，已申請專利。音色清晰明亮、厚實飽滿，可外漏頂部吊掛式安裝，也可以半隱藏頂部鎖扣固定式安裝，可以完美應用于各類室內(nèi)擴聲場合。

本發(fā)明公開了一種主題事件更新方法庫及城市多源時空信息并行更新方法，所提出的時空信息更新 與信息源、數(shù)據(jù)模型及尺度、更新方法、更新流程、質(zhì)量控制和主題事件等多種因素有關(guān)，是在多源數(shù) 據(jù)融合以及異常變化發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ)上對時空數(shù)據(jù)庫進行的更新。并在此基礎(chǔ)之上建立突發(fā)事件的更新機制、 基于主題事件聯(lián)動更新機制以及 GPU 并行加速更新算法，從而針對時空信息更新內(nèi)容、頻率的需要， 實現(xiàn)城市時空實體和時空事件的動態(tài)信息更新。本發(fā)明根據(jù)相應的主題事件的判斷及觸發(fā)，通過 GPU 并行更新算法對相應數(shù)據(jù)及傳感器進行更新，使得用戶的時空信息保持最新狀態(tài)的同時能發(fā)現(xiàn)用戶關(guān)心 的重大突發(fā)事件，可以為智慧城市中的應急安全及交通疏導等提供技術(shù)支持。

一、成果簡介 目前，鈣營養(yǎng)不足時當今全球性健康問題，缺鈣所導致的生命活動出現(xiàn)障礙，以及引發(fā)疾病的發(fā)生已經(jīng)越來越受到重視。世界衛(wèi)生組織調(diào)查結(jié)果表明，全球有20億以上人患有鐵缺乏癥，缺鐵稱為第九類健康風險因素，因此，改善鐵營養(yǎng)狀況，是世界也是我國迫切需要解決的問題。但是目前市場常見的補鈣劑、補鐵劑具有毒副作用，且吸收率不高，導致補鈣效果不佳，所以開發(fā)更好的補鈣產(chǎn)品和補鐵試劑勢在必行。

本發(fā)明公開了一種基于阻尼轉(zhuǎn)矩分析的電力系統(tǒng)低頻振蕩源在 線定位方法。該方法首先通過在線測量裝置獲取系統(tǒng)發(fā)生低頻振蕩時 電磁轉(zhuǎn)矩、功角、角速度信號的動態(tài)響應數(shù)據(jù)，對發(fā)電機組的電磁轉(zhuǎn) 矩信號以及其相對慣量中心的角速度、功角信號進行模式分解，提取 發(fā)電機所在支路的主導振蕩模式，采用最小二乘擬合方法計算發(fā)電機 所在支路的主導振蕩模式的阻尼轉(zhuǎn)矩系數(shù)，接著根據(jù)阻尼轉(zhuǎn)矩系數(shù)判 定發(fā)電機是否為該振蕩模式的振蕩源。本發(fā)明提供的定位監(jiān)測方法能 夠準確定位電力系統(tǒng)低頻振蕩發(fā)生源，通過振蕩源對其自身的控制能 夠有效地平息系

本實用新型公開了一種AO一體化凈化微污染源水的反應器，包括絮凝區(qū)、A區(qū)和O區(qū)；絮凝區(qū)的頂端作為反應器的進水端，其設(shè)在反應器的中間位置；A區(qū)設(shè)在絮凝區(qū)的下方，且A區(qū)的中心位置與絮凝區(qū)連通，A區(qū)內(nèi)設(shè)有攪拌裝置；O區(qū)的頂端作為反應器的出水端，其設(shè)在絮凝區(qū)的圓周外圍，且O區(qū)的下端與A區(qū)的上端非中心位置連通，O區(qū)內(nèi)設(shè)有曝氣裝置。本實用新型的優(yōu)點在于反應器結(jié)構(gòu)緊湊，集生物反應(懸浮微生物和附著微生物)、絮凝、吸附、沉淀于一體；使用該反應器處理污染水源，可以將水源中有機物、氨氮、錳、鐵、亞硝酸鹽氮等還原性指標均高

本項目研發(fā)了一套完整的現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集服務支撐技術(shù)，提供了數(shù)據(jù)采集集成服務的商業(yè)運營新模式。針對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)過程中普遍存在的現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網(wǎng)絡(luò)安全傳輸、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和標準化輸出等多個環(huán)節(jié)，把經(jīng)過質(zhì)量分析和標準化處理后的實時數(shù)據(jù)，作為產(chǎn)品對接到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應用平臺的數(shù)據(jù)池，供后續(xù)數(shù)據(jù)處理和應用分析。整套技術(shù)包括4大模塊：1）智能網(wǎng)關(guān)：基于具有AI能力CPU的智能網(wǎng)關(guān)，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數(shù)據(jù)前置云服務器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統(tǒng)：實現(xiàn)對智能網(wǎng)關(guān)中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統(tǒng)可以統(tǒng)一部署也可以部署的用戶指定的內(nèi)網(wǎng)服務器中。3）數(shù)據(jù)管理和標準化處理：數(shù)據(jù)有效性管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、數(shù)據(jù)標準化和數(shù)據(jù)安全機制。4）智能運維：開發(fā)一套基于移動APP的智能運維系統(tǒng)，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統(tǒng)運行質(zhì)量和數(shù)據(jù)的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現(xiàn)場數(shù)據(jù)的傳感、傳輸、管理、輸出和設(shè)備運維等一系列工程實現(xiàn)。應用范圍: 1、智能網(wǎng)關(guān)： 開發(fā)基于具有AI能力CPU的智能網(wǎng)關(guān)，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數(shù)據(jù)前置服務器。 綜合接入能力： 包括有線傳感器和特定的無線傳感器、與現(xiàn)有系統(tǒng)的對接 有效感知能力： 實現(xiàn)基于圖像的AI視覺感知能力，重點研究基于小目標的圖像分類算法 安全傳輸能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行傳輸模塊化替換 提供安全的加密手段，保證數(shù)據(jù)安全 現(xiàn)場調(diào)試配置能力： 具有現(xiàn)場WiFi調(diào)試功能，方便安裝和運維人員現(xiàn)場配置和檢測 軟件和通信標準版本現(xiàn)場升級 2、AI模型管理系統(tǒng) 需要實現(xiàn)對智能網(wǎng)關(guān)中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統(tǒng)可以統(tǒng)一部署也可以部署的用戶指定的內(nèi)網(wǎng)服務器中。 樣本管理能力 原始樣本管理、樣本實例庫分類和管理、檢測樣本管理等 模型計算和管理 算力管理：對算力的統(tǒng)籌，外部算力的對接等 算法管理：自主開發(fā)算法的管理和調(diào)動，外部算法的調(diào)用和對接 模型管理：包括模型的功能屬性和已經(jīng)應用的情況的統(tǒng)計分析 設(shè)備管理 設(shè)備的AI模型配置能力、AI推演過程的監(jiān)控、AI推演結(jié)果的跟蹤采集和分析 3、數(shù)據(jù)管理和標準化處理 數(shù)據(jù)有效性管理 監(jiān)測數(shù)據(jù)是否按時上傳、上傳數(shù)據(jù)是否符合要求、是否為非法數(shù)據(jù) 告警輸出：把告警信息進行分類，并推送給相關(guān)的運維系統(tǒng) 數(shù)據(jù)質(zhì)量評估 按照標準對現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)進行多維度的質(zhì)量分析，為后續(xù)數(shù)據(jù)應用提供參考依據(jù) 數(shù)據(jù)標準化 格式標準化：完善采集時間、地點、單位等屬性， 輸出標準化：按照標準協(xié)議與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺數(shù)據(jù)池進行對接 數(shù)據(jù)安全 區(qū)域性部署：可以應用戶要求部署在其內(nèi)網(wǎng) 并行部署：可以通過并行部署，網(wǎng)關(guān)上聯(lián)多個服務器，確保用戶的可靠性需求 數(shù)據(jù)回滾能力：可以應工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺要求對數(shù)據(jù)進行一定期限內(nèi)的回滾，保證數(shù)據(jù)在一定時間段內(nèi)不丟失 4、智能運維 開發(fā)一套基于移動APP的智能運維系統(tǒng)，為運維人員提供有效幫助，提供效率、降低人員成本、保證系統(tǒng)運行質(zhì)量和數(shù)據(jù)的有效性。 運維人員管理 對運維人員的信息、定位、工作狀況管理 巡檢任務管理 對部署的硬件和相關(guān)工作環(huán)境定期巡查的任務制定、下發(fā)、執(zhí)行過程和結(jié)果的記錄和管理 臨時故障處理 對系統(tǒng)自動告警和現(xiàn)場突發(fā)狀況的應急處理能力，包括人員調(diào)配、處理流程提示和建議、相關(guān)情況處置參考案例、后續(xù)統(tǒng)計追蹤等。網(wǎng)關(guān)核心板實物照片

項目簡介：《選礦廠生產(chǎn)統(tǒng)計計算機管理系統(tǒng)研究》通過湖北省科技廳組織的鑒定，其科研成果處于國內(nèi)領(lǐng)先水平。 技術(shù)特點：本課題以大冶鐵礦廠為實例，利用當前流行的Microsoft Visual Basic6.0開發(fā)選礦廠生產(chǎn)統(tǒng)計計算機管理系統(tǒng)軟件，該系統(tǒng)解決了多金屬選廠報表金屬量不易平衡的問題，具有創(chuàng)新性。用戶只需一次性輸入原始數(shù)據(jù)，相互關(guān)聯(lián)的生產(chǎn)日報表、周報表、月報表和年報表將自動生成，生產(chǎn)日報表可當天上報。企業(yè)領(lǐng)導、工程技術(shù)人員、管理工作者和統(tǒng)計分析人員可根據(jù)工作需要任意瀏覽、調(diào)用、打印各種報表，有利于正確指導現(xiàn)場操作、生產(chǎn)調(diào)度、組織管理和領(lǐng)導決策。應用領(lǐng)域：該系統(tǒng)既針對性，又有通用性，便于計算機管理網(wǎng)絡(luò)化。可在全國同類礦山企業(yè)中推廣使用，具有廣闊的應用前景和良好的社會、經(jīng)濟效益。

隨著電網(wǎng)數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大，所蘊含的價值也越來越多。清華大學信研院研發(fā)了基于機器學習方法的能源互聯(lián)網(wǎng)能量管理系統(tǒng)，主要功能為對電網(wǎng)的穩(wěn)定性進行預測和可視化。系 統(tǒng)分為訓練部分和預測部分。訓練部分通過歷史數(shù)據(jù)進行機器學習，建立一個電壓穩(wěn)定性的 分類器。分類器訓練完成后，再對新增的未知數(shù)據(jù)進行預測。訓練部分主要分為特征提取、 類別標記、特征壓縮、分類器類型選擇。預測部分主要分為分類器數(shù)據(jù)啟動階段和預測輸出 階段。本系統(tǒng)提出利用機器學習方法對電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性進行預測，進一步綜合多個節(jié)點給出 電網(wǎng)態(tài)勢感知的評估結(jié)果。在訓練每一個節(jié)點分類器的時候，本系統(tǒng)將特征選取的時段和預 測時間節(jié)點拉開，形成一種延時的預測方法，本發(fā)明對復雜系統(tǒng)有著更好的還原效果。2 應用說明本系統(tǒng)實施電壓穩(wěn)定性預測的具體步驟為:步驟 1:通過部署在關(guān)鍵測點的同步相角測量單元 PMU 采集電網(wǎng)實時數(shù)據(jù)，所述 實時數(shù)據(jù)包含電網(wǎng)中每個關(guān)鍵測點的電壓 U、 有功 P、無功 Q、電流 I;分別計算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，電壓的變化 量比上無功的變化量的衍生量 dU/dQ，用這 些衍生量作為特征，來表征量的時間變化速 率;步驟 2:對步驟 1 中提取的特征進行數(shù) 據(jù)降維與壓縮;根據(jù)特定時刻電壓 U 是否恢 復到標準值的 0.8 倍來區(qū)分每組樣本組是否 穩(wěn)定，用 0 標記穩(wěn)定，用 1 標記不穩(wěn)定;步驟 3:選擇分類器，建立一個電壓穩(wěn) 定性的分類器;步驟 4:訓練分類器;當分類器訓練完 成后，將訓練好的參數(shù)儲存起來;步驟 5:進入預測部分的數(shù)據(jù)啟動階段， 填充特征矩陣，沒有輸出;步驟 6:把多個節(jié)點的特征按照順序排列，形成特征矩陣;特征矩陣填充完成后， 根據(jù)分類器給出的預測結(jié)果;特征時段向前滑動，最初的特征被拋棄，新特征補充在隊尾， 分類器持續(xù)給出預測結(jié)果;步驟 7:每隔一定時間間隔 ，要把新收集來的數(shù)據(jù)與以前的數(shù)據(jù)一起，重新回到步驟 4 訓練分類器，更新參數(shù)。在具體系統(tǒng)搭建過程中，我們充分利用現(xiàn)有機器學習平臺。其中 Hadoop 的文件管理系統(tǒng) HDFS 負責數(shù)據(jù)存儲;Spark 負責模型訓練;Storm 負責在線預測;Kafka 負責在 Storm 和Hadoop 之間傳遞更新后的模型參數(shù)。