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本發(fā)明公開了一種基于多重漏磁檢測信號特征值的缺陷評價方 法，包括以下步驟:1)將樣件磁化，用探頭分別在樣件的盲孔和所有 矩形槽上方進行掃查，得到信號曲線計算獲得各個 MFL 信號特征值; 2)在數(shù)據(jù)處理裝置中得到 MFL 信號特征值分別與偏離值、提離值的線性方程;3)在數(shù)據(jù)處理裝置中得到 MFL 信號特征值與矩形槽上同一方 向尺寸的線性方程;4)用探頭對待測鐵磁件進行檢測，掃查得到 MFL漏磁信號特征值，根據(jù)步驟&nbs

本發(fā)明公開了一種利用多系統(tǒng) GNSS 觀測值的高精度基線解算方法，首先通過對各 GNSS 系統(tǒng)各頻 率的偽距、載波相位觀測值在基線兩端測站間做差構(gòu)建站間單差觀測值，之后選擇某類觀測值的偽距硬 件延遲作為基準以解決法方程秩虧問題，并根據(jù)各 GNSS 系統(tǒng)的性質(zhì)對浮點單差模糊度估值處理去除組 合 UPD 影響，恢復單差模糊度的整周特性，進而實現(xiàn)基線高精度解算。本發(fā)明突破了現(xiàn)有多系統(tǒng) GNSS 基線解算方法存在的缺陷，具有理論嚴密、模型簡單、易于實現(xiàn)

本實用新型涉及電流諧波檢測技術(shù)，具體涉及一種檢測電流諧波有效值的交流電流互感裝置，包括 電流互感放大模塊、AD 采樣模塊、單片機計算模塊、藍牙發(fā)送模塊、藍牙接收模塊、電腦和電源模塊; 所述電流互感放大模塊、AD 采樣模塊、單片機計算模塊依次連接，藍牙發(fā)送模塊連接到單片機計算模 塊，藍牙接收模塊連接到電腦，電源模塊為電流互感放大模塊、AD 采樣模塊、單片機計算模塊、藍牙 發(fā)送模塊供電;藍牙發(fā)送模塊與藍牙接收模塊之間無線連接。該裝置是通過互感器原理和單片機快速傅 里葉變換&

根據(jù)當?shù)胤N植養(yǎng)殖規(guī)模，匹配對應規(guī)模生產(chǎn)設備，形成種養(yǎng)結(jié)合的循環(huán)，降低農(nóng)業(yè)廢棄物運輸成本和環(huán)境保護代價，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益。 一、項目分類 顯著效益成果轉(zhuǎn)化 二、技術(shù)分析 我國每年產(chǎn)生的農(nóng)作物秸稈約9億噸，隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)進步，農(nóng)作物畝產(chǎn)不斷增加，秸稈量也不斷增加，在黃淮海稻麥種植區(qū)，產(chǎn)生的大量水稻、小麥及特經(jīng)作物秸稈，全量還田后造成的耕作成本增加、水體污染等問題，同時大規(guī)模的畜禽養(yǎng)殖場在小區(qū)域產(chǎn)生大量畜禽廢棄物，其處理難度與成理成本增加。 受成本及環(huán)境等因素影響，秸稈及畜禽糞便不適宜遠距離運輸，因此本課題組提出“種養(yǎng)結(jié)合，生態(tài)微循環(huán)”的秸稈高值綜合利用理念，系統(tǒng)研究了秸稈（水稻）微貯制備生物飼料的技術(shù)、小型禽畜糞污處理技術(shù)，集成國內(nèi)現(xiàn)有的技術(shù)工藝路線，并開發(fā)復合菌劑及智能菌劑混合及噴淋裝備等核心技術(shù)裝備，形成秸稈就近制備飼料、飼料就近飼喂畜禽、畜禽糞便就近處理消納的生態(tài)微循環(huán)的農(nóng)業(yè)廢棄物的高值利用模式，可為促進農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與環(huán)境改善，為鄉(xiāng)村振興貢獻力量。 本成果經(jīng)過示范、技術(shù)已基本成熟。本成果在國內(nèi)外發(fā)表2篇論文，共獲批6件專利。 主要特點： 以水稻秸稈等種植廢棄物為原料的微生物制備生物飼料系統(tǒng)；將產(chǎn)出的生物飼料代替部分全日糧在當?shù)仞B(yǎng)殖場飼喂畜禽；中小型養(yǎng)殖場的畜禽糞便、發(fā)酵沼渣、農(nóng)作物秸稈等農(nóng)業(yè)種養(yǎng)廢棄物為原料的好氧堆肥系統(tǒng)，將生產(chǎn)出的有機肥在當?shù)胤N植企業(yè)施播應用；根據(jù)當?shù)胤N植養(yǎng)殖規(guī)模，匹配對應規(guī)模生產(chǎn)設備，形成種養(yǎng)結(jié)合的循環(huán)，降低農(nóng)業(yè)廢棄物運輸成本和環(huán)境保護代價，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益。

本技術(shù)以廉價易得的丙烯醛、2-甲氧基丙烯為原料，在不使用氧化劑、鹵代試劑的前提下，通過兩步反應，實現(xiàn)了環(huán)己烯酮的高產(chǎn)率合成。 一、項目分類 關鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡介 環(huán)己烯酮又稱2-環(huán)己烯-1-酮，是一種重要的有機化工中間體，主要用于化工制藥。傳統(tǒng)生產(chǎn)環(huán)己烯酮方法不僅品質(zhì)低，環(huán)境污染大，而且步驟長、產(chǎn)物分離困難。規(guī)模化生產(chǎn)環(huán)己烯酮的技術(shù)已被淘汰，因此訂單大量外移。本技術(shù)以2-甲氧基丙烯和丙烯醛為原料，在溫和條件下實現(xiàn)了環(huán)己烯酮的創(chuàng)新合成。該方法所需原料廉價易得，條件溫和，操作簡單，產(chǎn)品質(zhì)量好，目前已做過200升試驗，可為后續(xù)工業(yè)化安全生產(chǎn)提供充足保障。 本技術(shù)以廉價易得的丙烯醛、2-甲氧基丙烯為原料，在不使用氧化劑、鹵代試劑的前提下，通過兩步反應，實現(xiàn)了環(huán)己烯酮的高產(chǎn)率合成。本技術(shù)具有原料廉價易得、產(chǎn)物分離簡單、設備兼容性高、成本低、便于放大等特點，為環(huán)己烯酮類化合物的合成提供了技術(shù)與經(jīng)濟上均可行的綠色新方法。

本發(fā)明提供了一種基于快速二值編碼的高分辨率遙感影像場景分類方法，包括步驟:步驟 1，劃分 待分類遙感影像獲得場景單元;步驟 2，從場景單元中提取尺寸相同的圖像塊作為局部圖像塊訓練樣本; 步驟 3，采用非監(jiān)督學習法學習局部圖像塊訓練樣本獲得濾波器組;步驟 4，將場景單元與濾波器組中 各濾波器分別做卷積獲得各場景單元的幅濾波器響應圖，采用二值編碼法分別融合各場景單元的幅濾波 器響應圖獲得各場景單元的全局特征描述;步驟 5，基于場景單元的全局特征描述進行場景單元分類。 本發(fā)明在保證場景分類精度的前提下，大大降低了非監(jiān)學習法的計算代價。

水產(chǎn)品加工時通常產(chǎn)生大量的副產(chǎn)物（魚鱗、魚皮、魚骨等），這些副產(chǎn)物中含有較豐富的膠原蛋白和鈣等成分。目前水產(chǎn)品加工的副產(chǎn)物大多沒有得到有效的開發(fā)利用。本項目在農(nóng)業(yè)部和國家自然科學基金項目的支持下，以水產(chǎn)品加工副產(chǎn)物（魚鱗、魚皮、魚骨等）為原料，利用定向生物酶解、分離提取和干燥等技術(shù)開發(fā)了魚蛋白多肽、魚骨蛋白多肽、魚骨多肽鈣粉、魚體生物保鮮劑等系列產(chǎn)品。該項目已授權(quán)和申請國家發(fā)明專利2項。 技術(shù)指標 魚蛋白多肽：采用生物酶解技術(shù)開發(fā)的具有特定功能的多肽，有降血壓作用的降血壓多肽粉，有抗氧化作用的抗氧化多肽粉，產(chǎn)品多肽達50%以上；魚骨多肽鈣粉：產(chǎn)品中有機鈣含量達到15%以上，多肽含量為30%以上；魚體生物保鮮劑:通過生物酶解開發(fā)的一種生物保鮮劑，可廣泛地應用于魚產(chǎn)品的保鮮及魚肉制品的抗氧化作用。 投資預算及效益分析 通過該項目的實施，使目前基本沒有得到有效利用的水產(chǎn)品加工副產(chǎn)物（魚鱗、魚皮、魚骨等），經(jīng)過加工后每噸副產(chǎn)物產(chǎn)值達到16000多元。建立年處理1500-3000噸動物副產(chǎn)物加工項目需要設備投資500-700萬元，廠房3000-4000平方米（根據(jù)具體產(chǎn)品類型和生產(chǎn)規(guī)模而調(diào)整）。

自疫情發(fā)生以來，對于勞動密集型的制造業(yè)企業(yè)來說，盡可能減少工人聚集和交叉接觸成為企業(yè)復工復產(chǎn)的重要保障。但在生產(chǎn)經(jīng)營活動中，必要的溝通、協(xié)同、信息互通和反饋指導不可避免，這其中涉及了離散制造的多個部門（銷售、采購、計劃、生產(chǎn)、倉庫、財務等）、多個生產(chǎn)工序以及多個工種。北大信息技術(shù)高等研究院智能工廠實驗室利用工業(yè)領域企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺的優(yōu)勢，全面整合企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)節(jié)的關鍵數(shù)據(jù)，并利用數(shù)據(jù)智能對齊、行業(yè)知識圖譜等關鍵技術(shù)，實現(xiàn)面向制造業(yè)的全流程可溯源的透明管控線上生產(chǎn)鏈，迅速幫助企業(yè)集中獲得每一個線下關鍵生產(chǎn)環(huán)節(jié)的實時進度，并且能夠細化到訂單、生產(chǎn)設備、運行情況等細節(jié)，同時根據(jù)挖掘算法提供有效的智能輔助決策建議，在高效保障生產(chǎn)經(jīng)營管控的同時，最大化地減少不必要的人員聚集，實現(xiàn)數(shù)據(jù)中臺的指揮室作用，快速實現(xiàn)復工復產(chǎn)，有效提升生產(chǎn)效能。 擬解決的核心問題： 1、無法在生產(chǎn)環(huán)境外遠程下單，下單效率低； 2、工廠遠程管控困難，無法掌握訂單的詳細生產(chǎn)進度，并預測交期，難以面向JIT及時交貨； 3、對生產(chǎn)缺少全維度統(tǒng)計掌握，需要跨系統(tǒng)反復查詢； 4、在線實時分析困難，缺少必要的預測輔助參考； 5、生產(chǎn)環(huán)節(jié)無法自下而上進行反饋； 6、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合困難； 7、缺少人工智能的輔助決策。 預期實施效果： 1、移動端遠程下單，基于混合云架構(gòu)，實現(xiàn)內(nèi)外網(wǎng)數(shù)據(jù)互通； 2、移動端跟單進度，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合，實現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)全流程線上實時可見； 3、生產(chǎn)數(shù)據(jù)實時監(jiān)控，關鍵指標實時匯總，實現(xiàn)工作進度量化可見； 4、形成線上閉環(huán)數(shù)據(jù)看板，在線輔助指導生產(chǎn)經(jīng)營； 5、沉淀大數(shù)據(jù)資產(chǎn)，形成工業(yè)領域企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺； 6、實現(xiàn)訂單生產(chǎn)智能逾期預警、訂單銷量智能預測、原材料動態(tài)庫存優(yōu)化。

本發(fā)明公開了一種粗糙粘結(jié)界面粗糙度的臨界值計算方法，包含步驟如下：(1)將一種材料的粘結(jié)界面處理平整光滑，然后制作兩種材料粘結(jié)在一起的軸向受拉試件；(2)測定平整光滑界面狀態(tài)下兩種材料粘結(jié)界面的軸向抗拉強度σj；(3)測量兩種粘結(jié)材料的軸向抗拉強度σ1和σ2，選擇兩種材料中軸向抗拉強度最小者作為臨界值σmin；(4)確定粗糙粘結(jié)界面局部凸凹部分的平均間距d；(5)建立粗糙界面的粘結(jié)強度σj,c與σj、粗糙界面局部凸凹高差平均值h及粗糙界面局部凸凹部分的間距平均值d的關系；(6)令σmin＝σj,c，求得界面局部凸凹部分的高度臨界值hmin；(7)如果實測值h大于hmin，則不會發(fā)生粗糙粘結(jié)界面剝離破壞，如果實測值h小于hmin，則會發(fā)生粗糙粘結(jié)界面剝離破壞。