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產(chǎn)品詳細(xì)介紹----------------------------------------聯(lián)系人： 袁小姐 電　話(huà)： 186-0005-0633 ----------------------------------------MTtrack光慣混合捕捉系統(tǒng)能夠進(jìn)行角色，道具和虛擬相機(jī)捕捉，以一種經(jīng)濟(jì)實(shí)惠且直觀的解決方案創(chuàng)建復(fù)雜的動(dòng)畫(huà)和虛擬拍攝預(yù)覽場(chǎng)景，可以在虛擬場(chǎng)景中將您的想法變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。系統(tǒng)特點(diǎn)：1、支持光慣混合捕捉，可以獲取真實(shí)的空間跟蹤信息。MTtrack慣性捕捉系統(tǒng)可以支持與4個(gè)VR 2.0定位基站進(jìn)行混合運(yùn)動(dòng)捕捉，可以精確獲取真實(shí)空間跟蹤信息，捕捉空中跳躍等動(dòng)作。2、支持道具跟蹤。支持通過(guò)VIVE定位器捕捉道具在真實(shí)空間中的運(yùn)動(dòng)信息。3、前期準(zhǔn)備時(shí)間很短，在一分鐘內(nèi)就可以完成。MTtrack慣性捕捉系統(tǒng)傳感器集成在具有彈力的服裝中，用戶(hù)直接穿戴即可完成準(zhǔn)備，就像穿衣服一樣。4、支持虛擬相機(jī)控制、跟蹤和效果實(shí)時(shí)預(yù)覽。支持手持虛擬攝像機(jī)實(shí)時(shí)預(yù)覽動(dòng)畫(huà)合成效果。MTtrack光慣混合捕捉系統(tǒng)可以同時(shí)輸出身體捕捉數(shù)據(jù)和虛擬攝像機(jī)數(shù)據(jù)，并實(shí)時(shí)導(dǎo)入到Unity、UE4和motionbuilder等軟件進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)覽。----------------------------------------聯(lián)系人： 袁小姐 電　話(huà)： 186-0005-0633 ----------------------------------------5、視頻參考錄制在動(dòng)畫(huà)捕捉錄制會(huì)話(huà)中記錄演員的同步視頻片段，以用于后期參考和制作。6、任何地方可以進(jìn)行捕捉，無(wú)線(xiàn)傳輸可達(dá)100米。MTtrack慣性捕捉系統(tǒng)數(shù)據(jù)支持2.4 GHz & 5 GHz WIFI傳輸，最大傳輸距離100米。 7、數(shù)據(jù)導(dǎo)出系統(tǒng)軟件可以記錄多個(gè)動(dòng)作資產(chǎn)，支持FBX，BVH或CSV格式數(shù)據(jù)的批量導(dǎo)出。8、軟件支持具有Unity3d、UE4、iClone和Motionbuilder軟件插件，支持混合慣性捕捉數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)輸入。MTtrack 光慣混合捕捉系統(tǒng)----------------------------------------聯(lián)系人： 袁小姐 電　話(huà)： 186-0005-0633 ----------------------------------------

浙江大學(xué)聚焦超潔凈流控系統(tǒng)基礎(chǔ)研究、技術(shù)攻關(guān)和產(chǎn)品研發(fā)，攻克了影響光刻分辨率、良品率與產(chǎn)率的1mk級(jí)溫度測(cè)控、5ppt級(jí)金屬離子測(cè)控、20μm級(jí)氣泡測(cè)控、50nm級(jí)殘留液膜測(cè)控等關(guān)鍵核心技術(shù) 一、項(xiàng)目分類(lèi) 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 如何通過(guò)超潔凈流控技術(shù)降低流控污染，減少曝光缺陷，提升曝光良率，是國(guó)產(chǎn)高端半導(dǎo)體制造裝備研制面臨的重大挑戰(zhàn)，直接關(guān)乎整機(jī)產(chǎn)品的產(chǎn)線(xiàn)應(yīng)用性能與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。此外，作為各類(lèi)半導(dǎo)體制造裝備的共性核心零部件，超潔凈流控部件市場(chǎng)被美國(guó)、日本等國(guó)壟斷，使我國(guó)半導(dǎo)體制造裝備產(chǎn)業(yè)面臨核心零部件“卡脖子”風(fēng)險(xiǎn)。浙江大學(xué)流體動(dòng)力與機(jī)電系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室啟爾團(tuán)隊(duì)所承擔(dān)的高端半導(dǎo)體制造裝備核心分系統(tǒng)之一的超潔凈流控系統(tǒng)，自2004年以來(lái)在國(guó)家863計(jì)劃和國(guó)家02專(zhuān)項(xiàng)支持，聚焦超潔凈流控系統(tǒng)基礎(chǔ)研究、技術(shù)攻關(guān)和產(chǎn)品研發(fā)，攻克了影響光刻分辨率、良品率與產(chǎn)率的1mk級(jí)溫度測(cè)控、5ppt級(jí)金屬離子測(cè)控、20μm級(jí)氣泡測(cè)控、50nm級(jí)殘留液膜測(cè)控等關(guān)鍵核心技術(shù)，完成了超潔凈流控系統(tǒng)九大組件的研制和集成測(cè)試，為半導(dǎo)體制造設(shè)備掃描速度與產(chǎn)能的提高提供基礎(chǔ)理論與方法依據(jù)，同時(shí)自主研發(fā)的半導(dǎo)體機(jī)臺(tái)核心超潔凈流控零部件實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品化，突破了國(guó)外技術(shù)的封鎖，為我國(guó)半導(dǎo)體制造的發(fā)展與自主創(chuàng)新提供了基礎(chǔ)支撐。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于注入種子光的光學(xué)微腔光頻梳產(chǎn)生裝置 及產(chǎn)生方法，包括泵浦激光、第一光放大器、第一分束器、光纖環(huán)、 光濾波器、合束器和光學(xué)微腔；第一放大器的輸入端連接泵浦激光， 分束器的輸入端連接至第一放大器的輸出端；光纖環(huán)的一端連接至分 束器的第二輸出端，光濾波器的輸入端連接至光纖環(huán)的另一端，合束 器的第一輸入端連接至分束器的第一輸出端，合束器的第二輸入端連 接至光濾波器的輸出端，光學(xué)微腔的輸入端連接至所述合束器

2020年3月19日，《自然-通訊》（Nature Communications）雜志在線(xiàn)發(fā)表了北京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)部何春陽(yáng)教授團(tuán)隊(duì)的最新研究成果，定量評(píng)估和揭示了中國(guó)空氣污染防控政策成效，指出中國(guó)依然需要在未來(lái)實(shí)施更強(qiáng)有力的空氣質(zhì)量控制政策。該論文題為“中國(guó)需要進(jìn)一步改善空氣質(zhì)量以減少PM2.5污染導(dǎo)致的人口死亡（Stronger policy required to substantially reduce deaths from PM2.5 pollution in China）”。 PM2.5污染是指直徑小于2.5μm的細(xì)顆粒物散布在空氣中，進(jìn)而影響人類(lèi)福祉與健康的現(xiàn)象。聯(lián)合國(guó)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)3.9明確指出，到2030年，需要實(shí)質(zhì)性地減少危險(xiǎn)化學(xué)品以及空氣、水和土壤污染導(dǎo)致的死亡和患病人數(shù)。根據(jù)全球疾病負(fù)擔(dān)項(xiàng)目最新的測(cè)算結(jié)果，中國(guó)每年有近一百萬(wàn)人死于PM2.5污染。為了控制空氣污染及其負(fù)面影響，國(guó)務(wù)院于2013年施行了“大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃”（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“大氣十條”），計(jì)劃到2017年將城市中的PM2.5濃度降低10-25%。該計(jì)劃的整體投入約1.7萬(wàn)億人民幣（約合2700億美元），覆蓋了中國(guó)三百多個(gè)地級(jí)行政區(qū)，橫跨能源、工業(yè)、交通、法律和法規(guī)等多個(gè)部門(mén)，是一項(xiàng)前所未有的空氣污染防治行動(dòng)。2018年，中國(guó)生態(tài)環(huán)境部宣布該計(jì)劃設(shè)定的PM2.5濃度控制目標(biāo)順利達(dá)成。然而，“大氣十條”相關(guān)的PM2.5污染防控所帶來(lái)的健康效益依然缺乏定論。 評(píng)價(jià)“大氣十條”健康效益的難點(diǎn)在于，PM2.5污染致死人數(shù)受PM2.5濃度、人口數(shù)量、年齡結(jié)構(gòu)和疾病死亡率等多個(gè)因素的共同影響。目前已有研究往往使用PM2.5污染致死人數(shù)在2013-2017年的變化量來(lái)近似表示“大氣十條”所帶來(lái)的健康效益，也有研究通過(guò)假設(shè)其它因素不變來(lái)量化PM2.5濃度變化的影響。但是，這些研究都很難區(qū)分各個(gè)因素的相對(duì)貢獻(xiàn)，部分結(jié)果甚至相互矛盾。施行“大氣十條”究竟產(chǎn)生了多少健康效益依然缺乏定論。 為此，該研究結(jié)合長(zhǎng)期的PM2.5監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和最新的流行病學(xué)模型，對(duì)比了實(shí)施“大氣十條”前后（2000-2013和2013-2017）中國(guó)PM2.5污染致死人數(shù)的變化趨勢(shì)。同時(shí)使用解構(gòu)的思路量化了PM2.5濃度、人口數(shù)量、年齡結(jié)構(gòu)和疾病死亡率等因素對(duì)于PM2.5污染致死人數(shù)變化趨勢(shì)的影響，全面揭示了“大氣十條”通過(guò)減緩PM2.5污染所產(chǎn)生的健康效益。結(jié)果表明，中國(guó)的PM2.5污染致死人數(shù)在2000-2017年總體呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，從2000年的71.4萬(wàn)人增加到了2017年的97.1萬(wàn)人，增加了36.1%，年均增長(zhǎng)率為1.8%。“大氣十條”實(shí)施以后中國(guó)的PM2.5污染致死人數(shù)依然呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，但是年均增長(zhǎng)率在2013年以后有所下降。2000-2013年，中國(guó)的PM2.5污染致死人數(shù)新增了22.1萬(wàn)人，年均增長(zhǎng)率為2.1%。而在2013-2017年，中國(guó)PM2.5污染致死人數(shù)增加了3.6萬(wàn)人，其年均增長(zhǎng)率為1.0%，明顯低于實(shí)施“大氣十條”之前的水平。進(jìn)一步的解構(gòu)分析表明，由于實(shí)施“大氣十條”后PM2.5濃度降低，2017年的PM2.5污染致死人數(shù)比2013年減少了6.4萬(wàn)人。 在此基礎(chǔ)上，該研究進(jìn)一步探索了2030年P(guān)M2.5污染致死人數(shù)在兩種不同的PM2.5控制政策情景（趨勢(shì)情景和強(qiáng)力政策情景）下的變化趨勢(shì)。研究假設(shè)趨勢(shì)情景中，中國(guó)會(huì)延續(xù)現(xiàn)有的空氣質(zhì)量控制力度，人口加權(quán)的PM2.5濃度會(huì)在2030年逐漸降低到35μg/m3（中國(guó)現(xiàn)行的空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)）。而在強(qiáng)力政策情境中，中國(guó)會(huì)采取更加嚴(yán)格的空氣污染控制政策，人口加權(quán)的PM2.5濃度會(huì)在2030年大幅度降低至10μg/m3（世界衛(wèi)生組織公布的空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)）。與此同時(shí)，人口和年齡結(jié)構(gòu)按照現(xiàn)有趨勢(shì)發(fā)展，而疾病死亡率由于醫(yī)療保健水平的提高而進(jìn)一步降低。該研究的預(yù)測(cè)結(jié)果表明，趨勢(shì)情景中PM2.5污染致死人數(shù)將在2030年達(dá)到95.3萬(wàn)人，僅比2017年降低了2%。而在強(qiáng)力政策情景中，PM2.5污染致死人數(shù)將在2030年達(dá)到55.0萬(wàn)人，比2017年降低了40%以上。這意味著，如果延續(xù)當(dāng)前政策趨勢(shì)，雖然PM2.5濃度依然會(huì)有所下降，但是由于老齡化等其它因素的影響，PM2.5污染致死人數(shù)依然很難實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)3.9所提到的“實(shí)質(zhì)性”降低的目標(biāo)。中國(guó)依然需要在未來(lái)實(shí)施更強(qiáng)有力的空氣質(zhì)量控制政策，才能夠一定程度上抵消老齡化等因素的影響，使得PM2.5污染致死人數(shù)“實(shí)質(zhì)性”地下降（圖2）。 該研究的主要貢獻(xiàn)是通過(guò)解構(gòu)分析全面認(rèn)識(shí)了PM2.5濃度、人口數(shù)量、年齡結(jié)構(gòu)和疾病死亡率等多個(gè)因素對(duì)PM2.5污染致死人數(shù)變化的影響，進(jìn)而準(zhǔn)確地估算了施行“大氣十條”所帶來(lái)的健康效益。同時(shí)，該研究還綜合考慮了各個(gè)影響因素的變化，對(duì)未來(lái)PM2.5污染致死人數(shù)進(jìn)行了預(yù)測(cè)，為中國(guó)制定未來(lái)的環(huán)境政策，實(shí)現(xiàn)相關(guān)的聯(lián)合國(guó)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)提供了重要參考。

2020年3月19日，《自然-通訊》（Nature Communications）雜志在線(xiàn)發(fā)表了北京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)部何春陽(yáng)教授團(tuán)隊(duì)的最新研究成果，定量評(píng)估和揭示了中國(guó)空氣污染防控政策成效，指出中國(guó)依然需要在未來(lái)實(shí)施更強(qiáng)有力的空氣質(zhì)量控制政策。該論文題為“中國(guó)需要進(jìn)一步改善空氣質(zhì)量以減少PM2.5污染導(dǎo)致的人口死亡（Stronger policy required to substantially reduce deaths from PM2.5 pollution in China）”。 PM2.5污染是指直徑小于2.5μm的細(xì)顆粒物散布在空氣中，進(jìn)而影響人類(lèi)福祉與健康的現(xiàn)象。聯(lián)合國(guó)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)3.9明確指出，到2030年，需要實(shí)質(zhì)性地減少危險(xiǎn)化學(xué)品以及空氣、水和土壤污染導(dǎo)致的死亡和患病人數(shù)。根據(jù)全球疾病負(fù)擔(dān)項(xiàng)目最新的測(cè)算結(jié)果，中國(guó)每年有近一百萬(wàn)人死于PM2.5污染。為了控制空氣污染及其負(fù)面影響，國(guó)務(wù)院于2013年施行了“大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃”（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“大氣十條”），計(jì)劃到2017年將城市中的PM2.5濃度降低10-25%。該計(jì)劃的整體投入約1.7萬(wàn)億人民幣（約合2700億美元），覆蓋了中國(guó)三百多個(gè)地級(jí)行政區(qū)，橫跨能源、工業(yè)、交通、法律和法規(guī)等多個(gè)部門(mén)，是一項(xiàng)前所未有的空氣污染防治行動(dòng)。2018年，中國(guó)生態(tài)環(huán)境部宣布該計(jì)劃設(shè)定的PM2.5濃度控制目標(biāo)順利達(dá)成。然而，“大氣十條”相關(guān)的PM2.5污染防控所帶來(lái)的健康效益依然缺乏定論。 評(píng)價(jià)“大氣十條”健康效益的難點(diǎn)在于，PM2.5污染致死人數(shù)受PM2.5濃度、人口數(shù)量、年齡結(jié)構(gòu)和疾病死亡率等多個(gè)因素的共同影響。目前已有研究往往使用PM2.5污染致死人數(shù)在2013-2017年的變化量來(lái)近似表示“大氣十條”所帶來(lái)的健康效益，也有研究通過(guò)假設(shè)其它因素不變來(lái)量化PM2.5濃度變化的影響。但是，這些研究都很難區(qū)分各個(gè)因素的相對(duì)貢獻(xiàn)，部分結(jié)果甚至相互矛盾。施行“大氣十條”究竟產(chǎn)生了多少健康效益依然缺乏定論。 為此，該研究結(jié)合長(zhǎng)期的PM2.5監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和最新的流行病學(xué)模型，對(duì)比了實(shí)施“大氣十條”前后（2000-2013和2013-2017）中國(guó)PM2.5污染致死人數(shù)的變化趨勢(shì)。同時(shí)使用解構(gòu)的思路量化了PM2.5濃度、人口數(shù)量、年齡結(jié)構(gòu)和疾病死亡率等因素對(duì)于PM2.5污染致死人數(shù)變化趨勢(shì)的影響，全面揭示了“大氣十條”通過(guò)減緩PM2.5污染所產(chǎn)生的健康效益。結(jié)果表明，中國(guó)的PM2.5污染致死人數(shù)在2000-2017年總體呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，從2000年的71.4萬(wàn)人增加到了2017年的97.1萬(wàn)人，增加了36.1%，年均增長(zhǎng)率為1.8%。“大氣十條”實(shí)施以后中國(guó)的PM2.5污染致死人數(shù)依然呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，但是年均增長(zhǎng)率在2013年以后有所下降。2000-2013年，中國(guó)的PM2.5污染致死人數(shù)新增了22.1萬(wàn)人，年均增長(zhǎng)率為2.1%。而在2013-2017年，中國(guó)PM2.5污染致死人數(shù)增加了3.6萬(wàn)人，其年均增長(zhǎng)率為1.0%，明顯低于實(shí)施“大氣十條”之前的水平。進(jìn)一步的解構(gòu)分析表明，由于實(shí)施“大氣十條”后PM2.5濃度降低，2017年的PM2.5污染致死人數(shù)比2013年減少了6.4萬(wàn)人。 在此基礎(chǔ)上，該研究進(jìn)一步探索了2030年P(guān)M2.5污染致死人數(shù)在兩種不同的PM2.5控制政策情景（趨勢(shì)情景和強(qiáng)力政策情景）下的變化趨勢(shì)。研究假設(shè)趨勢(shì)情景中，中國(guó)會(huì)延續(xù)現(xiàn)有的空氣質(zhì)量控制力度，人口加權(quán)的PM2.5濃度會(huì)在2030年逐漸降低到35μg/m3（中國(guó)現(xiàn)行的空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)）。而在強(qiáng)力政策情境中，中國(guó)會(huì)采取更加嚴(yán)格的空氣污染控制政策，人口加權(quán)的PM2.5濃度會(huì)在2030年大幅度降低至10μg/m3（世界衛(wèi)生組織公布的空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)）。與此同時(shí)，人口和年齡結(jié)構(gòu)按照現(xiàn)有趨勢(shì)發(fā)展，而疾病死亡率由于醫(yī)療保健水平的提高而進(jìn)一步降低。該研究的預(yù)測(cè)結(jié)果表明，趨勢(shì)情景中PM2.5污染致死人數(shù)將在2030年達(dá)到95.3萬(wàn)人，僅比2017年降低了2%。而在強(qiáng)力政策情景中，PM2.5污染致死人數(shù)將在2030年達(dá)到55.0萬(wàn)人，比2017年降低了40%以上。這意味著，如果延續(xù)當(dāng)前政策趨勢(shì)，雖然PM2.5濃度依然會(huì)有所下降，但是由于老齡化等其它因素的影響，PM2.5污染致死人數(shù)依然很難實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)3.9所提到的“實(shí)質(zhì)性”降低的目標(biāo)。中國(guó)依然需要在未來(lái)實(shí)施更強(qiáng)有力的空氣質(zhì)量控制政策，才能夠一定程度上抵消老齡化等因素的影響，使得PM2.5污染致死人數(shù)“實(shí)質(zhì)性”地下降（圖2）。 該研究的主要貢獻(xiàn)是通過(guò)解構(gòu)分析全面認(rèn)識(shí)了PM2.5濃度、人口數(shù)量、年齡結(jié)構(gòu)和疾病死亡率等多個(gè)因素對(duì)PM2.5污染致死人數(shù)變化的影響，進(jìn)而準(zhǔn)確地估算了施行“大氣十條”所帶來(lái)的健康效益。同時(shí)，該研究還綜合考慮了各個(gè)影響因素的變化，對(duì)未來(lái)PM2.5污染致死人數(shù)進(jìn)行了預(yù)測(cè)，為中國(guó)制定未來(lái)的環(huán)境政策，實(shí)現(xiàn)相關(guān)的聯(lián)合國(guó)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)提供了重要參考。

開(kāi)發(fā)了一種新型微流控注射器“濾頭”，通過(guò)簡(jiǎn)單將樣品注入濾頭即可實(shí)現(xiàn)微粒的“片上濃縮”

聯(lián)網(wǎng)智慧公路節(jié)能管控系統(tǒng)是集能耗監(jiān)測(cè)與能耗管控于一體的智能化節(jié)能管理系統(tǒng)，針對(duì)各級(jí)公路隧道照明節(jié)能管控效果尤為顯著。本系統(tǒng)采用先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模式，搭建一個(gè)服務(wù)于各級(jí)公路隧道節(jié)能管控的平臺(tái)，具有良好的穩(wěn)定性、拓展性、實(shí)用性等。物聯(lián)網(wǎng)智慧公路節(jié)能管控系統(tǒng)其結(jié)構(gòu)主要包括：人機(jī)交互界面、業(yè)務(wù)邏輯、數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)。為了豐富界面展示效果，方案采用專(zhuān)業(yè)界面控件作為人機(jī)交互界面主要技術(shù)手段，該技術(shù)提供了一種在 Web 上體現(xiàn)強(qiáng)交互性的解決方案。業(yè)務(wù)邏輯負(fù)責(zé)能耗數(shù)據(jù)的采集、處理、計(jì)算及前端監(jiān)測(cè)/控制設(shè)備控制策略等工作。數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)提供對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)訪(fǎng)問(wèn)支持。物聯(lián)網(wǎng)隧道照明節(jié)能管控系統(tǒng)即在隧道入口前 500 米通過(guò)微波車(chē)輛檢測(cè)器、激光車(chē)輛檢測(cè)器兩種檢測(cè)方式，準(zhǔn)確檢測(cè)有無(wú)車(chē)輛通過(guò)。有車(chē)輛駛?cè)霑r(shí)，服務(wù)器結(jié)合環(huán)境光傳感器的實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)及設(shè)置的相應(yīng)數(shù)值，開(kāi)關(guān)或調(diào)節(jié)入口加強(qiáng)照明段的照明設(shè)備，加強(qiáng)照明段的環(huán)境光傳感器可檢測(cè)照明設(shè)備的開(kāi)關(guān)狀態(tài)及效果。隧道內(nèi)布置激光車(chē)輛檢測(cè)器，當(dāng)車(chē)輛通過(guò)時(shí)，上傳數(shù)據(jù)（信號(hào)）至服務(wù)器，用于進(jìn)行本地和遠(yuǎn)程隧道照明控制。隧道內(nèi)分段布置物聯(lián)網(wǎng)在線(xiàn)診斷系統(tǒng)，可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)路況信息。

一、項(xiàng)目簡(jiǎn)介物聯(lián)網(wǎng)智慧公路節(jié)能管控系統(tǒng)是集能耗監(jiān)測(cè)與能耗管控于一體的智能化節(jié)能管理系統(tǒng)，針對(duì)各級(jí)公路隧道照明節(jié)能管控效果尤為顯著。本系統(tǒng)采用先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模式，搭建一個(gè)服務(wù)于各級(jí)公路隧道節(jié)能管控的平臺(tái)，具有良好的穩(wěn)定性、拓展性、實(shí)用性等。物聯(lián)網(wǎng)智慧公路節(jié)能管控系統(tǒng)其結(jié)構(gòu)主要包括：人機(jī)交互界面、業(yè)務(wù)邏輯、數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)。為了豐富界面展示效果，方案采用專(zhuān)業(yè)界面控件作為人機(jī)交互界面主要技術(shù)手段，該技術(shù)提供了一種在 Web 上體現(xiàn)強(qiáng)交互性的解決方案。業(yè)務(wù)邏輯負(fù)責(zé)能耗數(shù)據(jù)的采集、處理、計(jì)算及前端監(jiān)測(cè)/控制設(shè)備控制策略等工作。數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)提供對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)訪(fǎng)問(wèn)支持。物聯(lián)網(wǎng)隧道照明節(jié)能管控系統(tǒng)即在隧道入口前 500 米通過(guò)微波車(chē)輛檢測(cè)器、激光車(chē)輛檢測(cè)器兩種檢測(cè)方式，準(zhǔn)確檢測(cè)有無(wú)車(chē)輛通過(guò)。有車(chē)輛駛?cè)霑r(shí)，服務(wù)器結(jié)合環(huán)境光傳感器的實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)及設(shè)置的相應(yīng)數(shù)值，開(kāi)關(guān)或調(diào)節(jié)入口加強(qiáng)照明段的照明設(shè)備，加強(qiáng)照明段的環(huán)境光傳感器可檢測(cè)照明設(shè)備的開(kāi)關(guān)狀態(tài)及效果。隧道內(nèi)布置激光車(chē)輛檢測(cè)器，當(dāng)車(chē)輛通過(guò)時(shí)，上傳數(shù)據(jù)（信號(hào)）至服務(wù)器，用于進(jìn)行本地和遠(yuǎn)程隧道照明控制。隧道內(nèi)分段布置物聯(lián)網(wǎng)在線(xiàn)診斷系統(tǒng)，可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)路況信息、確認(rèn)照明設(shè)備開(kāi)

利用現(xiàn)有的信息化系統(tǒng)，對(duì)產(chǎn)品制造過(guò)程的質(zhì)量數(shù)據(jù)、工藝參數(shù)進(jìn)行集成和融合，采用統(tǒng)計(jì)方法和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量在線(xiàn)監(jiān)控、診斷、優(yōu)化、判定與全流程質(zhì)量追溯分析，提高產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性和成品率。（1）數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理與時(shí)空融合：從自動(dòng)化控制系統(tǒng)、MES、ERP、大型儀表采集產(chǎn)品制造過(guò)程的重要工藝參數(shù)、質(zhì)量參數(shù)、物料參數(shù)、判定結(jié)果、以及控制系統(tǒng)報(bào)警事件等。（2）生產(chǎn)過(guò)程與產(chǎn)品質(zhì)量實(shí)時(shí)監(jiān)控：對(duì)來(lái)自工藝過(guò)程實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)、產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，在經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與重整后，采用相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，對(duì)生產(chǎn)過(guò)程和產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行在線(xiàn)監(jiān)控，避免出現(xiàn)批量的質(zhì)量偏差。（3）產(chǎn)品質(zhì)量分析與預(yù)測(cè)：對(duì)關(guān)鍵過(guò)程參數(shù)進(jìn)行符合性分析，預(yù)測(cè)產(chǎn)品質(zhì)量，為產(chǎn)品質(zhì)量在線(xiàn)評(píng)級(jí)與判定、工藝優(yōu)化等提供依據(jù)。（4）質(zhì)量全流程追溯與診斷分析：根據(jù)物料號(hào)追溯產(chǎn)品在整個(gè)制造過(guò)程中的工藝參數(shù)與質(zhì)量數(shù)據(jù)。采用質(zhì)量分析算法進(jìn)行全流程質(zhì)量診斷。（5）過(guò)程質(zhì)量在線(xiàn)優(yōu)化：通過(guò)案例方式為生產(chǎn)過(guò)程控制的操作人員提供工藝參數(shù)調(diào)控策略。