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呼吸慢病患者物聯網管理平臺，主要是對患者的個人身體檢測數據進行采集、主要是手環、聽診器、體溫計的數據采集，醫生對患者的聽診音頻進行審核分析，并給出診斷報告；以及心肺音數據的切片標記。和呼吸慢病患者可視化分析，利用可視化工具提供豐富的圖表展示，提高結果的可讀性。

教室智能運維管理平臺結合先進的AI、大數據、物聯網等技術，與先進管理體制與先進管理模式相融合，建立現代化的智能運維體系，讓教室管理更高效、更科學 產品特性： AI智能巡檢，智能識別設備故障，主動防范教學事故 支持教學管理人員遠程巡課 多維度可視化數據分析，助力科學決策 信息化建設成果展示 為滿足多樣化的大屏展示需求，智能運維管理平臺能夠充分呈現信息化建設的關鍵成果，如信息化系統建設情況、信息化設備日常使用情況，以及智能化系統的實時運行態勢。  AI運維系統 當前許多的運維工作還是靠人工完成，例如教室設備巡檢、設備關機檢查、調換教室等。特別是巡檢工作主要靠運維老師定期完成，平時只能根據報修電話被動開展檢查維護。運維管理平臺依靠AI技術，可按需（每天/隔天）對教室設備進行自動檢查，實現課前發現問題，輔助分析解決問題，達成課中無故障的目標。同時智能機器人24小時值守，自動完成管理員設定的各類智能策略，幫助管理員實現簡單而高效的運維工作。 教學設備統一管控 教室綜合運維管控平臺可以實現對教室內所有的教學設備設施進行統一集中的自動化管理。包含對傳統多媒體教學設備（如：電腦、投影機、投影幕、功放等）、在新型教學理念支撐下所出現的新型教學設備，如：交互大屏等，以及環境控制設備（如：燈光、窗簾、空調等）進行自動化、智能化的控制。 教室巡課 平臺專門為教學管理人員設計了的巡課功能。在辦公室即可遠程巡視教師的上課過程，通過教室的實際畫面，也可通過勾選只看上課教室查看正在上課的教室，點擊某一教室畫面會進入巡課三畫面頁面，包括教師畫面，學生畫面，電腦畫面。 移動運維系統 教室智能運維管理平臺為更好的服務于教室管理老師，提升工作效率，提供了移動運維客戶端，即使不在辦公室，也能完成大部分教室遠程管控工作。實現教室設備移動管控、設備故障移動處理，提升整體服務的效率和體驗。。 統計分析 教室智能運維管理平臺通過多維度分析教室運維管理的各項工作指標，形成量化數據并以圖形化的方式呈現，為相關領導提供決策支撐。統計分析包括教室設備使用情況分析、故障統計與分析、燈時統計、能耗統計等模塊。  

一種基于(Ti,M)(C,N)固溶體粉的弱芯環結構新型金屬陶瓷材料,其原料組分及各組分的重量百分數為10～20%的Co或/和Ni粉末,10～35%的第二類碳化物粉末和余量的(Ti,M)(C,N)固溶體粉,所述(Ti,M)(C,N)固溶體粉中M為W、Mo、V、Cr、Ta、Nb中的至少一種,所述第二類碳化物為WC、VxC(0

（專利號：ZL 201510680510.2） 簡介：本發明公開了一種負載型Ag?Pd/C3N4納米催化劑催化甲酸脫氫的方法，屬于化學化工技術領域。本發明將制備好的負載型Ag?Pd/C3N4納米催化劑置于反應器中，將反應器置于油浴中升至一定溫度，接著將甲酸和甲酸鈉混合液加入反應器中進行反應，生成的氫氣采用排水法收集。所述負載型Ag?Pd/C3N4納米催化劑采用Ag、Pd按照一定摩爾比配成溶液，將載體C3N4加入上述溶液中，向混合液中添加還原劑，經過濾、干燥后制得。與傳統的負載型催化劑不同的是：根據本發明，調節催化劑中金屬銀、鈀的含量及C3N4含量就可以制得用于甲酸脫氫制氫氣的高活性、高選擇性負載型Ag?Pd/C3N4納米催化劑。

采用先進的CLOS正交架構和RGOS操作系統，高性能，易擴展，推薦部署在數據中心、城域網、園區網或數據中心與園區網融合的場景 產品特性： 正交CLOS架構，無阻塞轉發，高速傳輸不丟包 全新的全解耦組件化操作系統RGOS，各組件相互獨立，業務持續不中斷 硬件級多重保護，電信級高可靠，保持設備持續運行不掉線 創新的風扇串聯和Y型風道設計，散熱更高效，系統可靠性更高 支持SDN，應用于極簡XS解決方案，實現園區網絡快速部署、自動化輕松運維

本項目研發了一套完整的現場數據采集服務支撐技術，提供了數據采集集成服務的商業運營新模式。針對工業互聯網建設過程中普遍存在的現場數據采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網絡安全傳輸、數據質量管理和標準化輸出等多個環節，把經過質量分析和標準化處理后的實時數據，作為產品對接到工業互聯網應用平臺的數據池，供后續數據處理和應用分析。整套技術包括4大模塊：1）智能網關：基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置云服務器；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：實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。3）數據管理和標準化處理：數據有效性管理、數據質量評估、數據標準化和數據安全機制。4）智能運維：開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現場數據的傳感、傳輸、管理、輸出和設備運維等一系列工程實現。應用范圍: 1、智能網關： 開發基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置服務器。 綜合接入能力： 包括有線傳感器和特定的無線傳感器、與現有系統的對接 有效感知能力： 實現基于圖像的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，保證數據安全 現場調試配置能力： 具有現場WiFi調試功能，方便安裝和運維人員現場配置和檢測 軟件和通信標準版本現場升級 2、AI模型管理系統 需要實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。 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：對算力的統籌，外部算力的對接等 算法管理：自主開發算法的管理和調動，外部算法的調用和對接 模型管理：包括模型的功能屬性和已經應用的情況的統計分析 設備管理 設備的AI模型配置能力、AI推演過程的監控、AI推演結果的跟蹤采集和分析 3、數據管理和標準化處理 數據有效性管理 監測數據是否按時上傳、上傳數據是否符合要求、是否為非法數據 告警輸出：把告警信息進行分類，并推送給相關的運維系統 數據質量評估 按照標準對現場采集數據進行多維度的質量分析，為后續數據應用提供參考依據 數據標準化 格式標準化：完善采集時間、地點、單位等屬性， 輸出標準化：按照標準協議與工業互聯網平臺數據池進行對接 數據安全 區域性部署：可以應用戶要求部署在其內網 并行部署：可以通過并行部署，網關上聯多個服務器，確保用戶的可靠性需求 數據回滾能力：可以應工業互聯網平臺要求對數據進行一定期限內的回滾，保證數據在一定時間段內不丟失 4、智能運維 開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提供效率、降低人員成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 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工作環境定期巡查的任務制定、下發、執行過程和結果的記錄和管理 臨時故障處理 對系統自動告警和現場突發狀況的應急處理能力，包括人員調配、處理流程提示和建議、相關情況處置參考案例、后續統計追蹤等。網關核心板實物照片

項目簡介：《選礦廠生產統計計算機管理系統研究》通過湖北省科技廳組織的鑒定，其科研成果處于國內領先水平。 技術特點：本課題以大冶鐵礦廠為實例，利用當前流行的Microsoft Visual Basic6.0開發選礦廠生產統計計算機管理系統軟件，該系統解決了多金屬選廠報表金屬量不易平衡的問題，具有創新性。用戶只需一次性輸入原始數據，相互關聯的生產日報表、周報表、月報表和年報表將自動生成，生產日報表可當天上報。企業領導、工程技術人員、管理工作者和統計分析人員可根據工作需要任意瀏覽、調用、打印各種報表，有利于正確指導現場操作、生產調度、組織管理和領導決策。應用領域：該系統既針對性，又有通用性，便于計算機管理網絡化。可在全國同類礦山企業中推廣使用，具有廣闊的應用前景和良好的社會、經濟效益。

隨著電網數據規模越來越大，所蘊含的價值也越來越多。清華大學信研院研發了基于機器學習方法的能源互聯網能量管理系統，主要功能為對電網的穩定性進行預測和可視化。系 統分為訓練部分和預測部分。訓練部分通過歷史數據進行機器學習，建立一個電壓穩定性的 分類器。分類器訓練完成后，再對新增的未知數據進行預測。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據啟動階段和預測輸出 階段。本系統提出利用機器學習方法對電網電壓穩定性進行預測，進一步綜合多個節點給出 電網態勢感知的評估結果。在訓練每一個節點分類器的時候，本系統將特征選取的時段和預 測時間節點拉開，形成一種延時的預測方法，本發明對復雜系統有著更好的還原效果。2 應用說明本系統實施電壓穩定性預測的具體步驟為:步驟 1:通過部署在關鍵測點的同步相角測量單元 PMU 采集電網實時數據，所述 實時數據包含電網中每個關鍵測點的電壓 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 據降維與壓縮;根據特定時刻電壓 U 是否恢 復到標準值的 0.8 倍來區分每組樣本組是否 穩定，用 0 標記穩定，用 1 標記不穩定;步驟 3:選擇分類器，建立一個電壓穩 定性的分類器;步驟 4:訓練分類器;當分類器訓練完 成后，將訓練好的參數儲存起來;步驟 5:進入預測部分的數據啟動階段， 填充特征矩陣，沒有輸出;步驟 6:把多個節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， 根據分類器給出的預測結果;特征時段向前滑動，最初的特征被拋棄，新特征補充在隊尾， 分類器持續給出預測結果;步驟 7:每隔一定時間間隔 ，要把新收集來的數據與以前的數據一起，重新回到步驟 4 訓練分類器，更新參數。在具體系統搭建過程中，我們充分利用現有機器學習平臺。其中 Hadoop 的文件管理系統 HDFS 負責數據存儲;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。