本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。

系统基于物联网技术，通过带有短距离通信功能的健康数据釆集设备 釆集用户健康数据，存入数据库，实现数据的管理、查询、导出，系统 通过对健康数据的分析展示健康状况，形成健康档案，发送健康报告， 为用户提供合理的反馈和建议。本系统可以与其他医用检测设备联合使 用。 系统数据釆集设备通过移动终端或者传统Internet上传数据到服务 器，用户可以通过WEB进行远程访问。

Ø 该项目利用了计算机、PLC高速运算、高精度及逻辑判断能力，具有实时性好、可远程控制和管理、人－机交互性强、操作简单、使用方便的特点。操作人员能从监控屏幕上或控制柜中完成自动、手动相关控制和故障监测。

数字校园，管理先行。青小鹿中小学数字校园管理平台是为中小学校行政管理人员和广大教师量身打造的综合管理一站式解决平台。 是学校行政人员高效处理三处一室部门业务，对科组、年级、班级、教师和学生进行精细化管理的利器，能让学校从容应对新高考、新中考、新形势。 促进常态化使用 行政/管理者的常态化使用决定了平台的常态化使用 减轻行政/管理者的非教学工作负担是青小鹿中小学数字校园管理平台的核心追求 服务对象 让教师/行政从繁重的非教学工作中解脱出来 专注方向 让教师/行政从繁重的非教学工作中解脱出来

本发明提供了一种通过牙颌石膏模型CT数据和牙颌的全景透视图重建全牙的三维模型方法，它采用以下技术方案：使用口腔专用锥形束CT(CBCT)扫描牙颌石膏模型，获得石膏牙模CT数据；对石膏牙模CT数据进行三维重建，获得牙颌的三维几何模型；提取牙冠的三维几何模型；提取全景透视图上牙齿侧面轮廓信息，结合牙冠模型生成牙根的三维几何模型；组合牙冠和牙根的三维几何模型为全牙三维模型。本发明可以在全景透视图只有牙齿侧面轮廓的二维信息的基础上，根据CT数据中牙冠部分的三维几何信息，生成全牙的三维几何数字化模型。本发明能应用于全景透视图中的每一颗牙齿，生成带有精确牙列的牙颌模型，可以应用于牙颌正畸矫正、计算机模拟排牙。

该研究利用两个不同品系小鼠杂交获得杂交小鼠，构建杂交小鼠父本与母本的Hi-C、ChIP-seq、RNA-seq等组学数据。根据杂交小鼠的多态位点和小鼠品系特异基因型把杂交小鼠组学数据分成父本来源基因组和母本来源基因组，这样就可以在单倍型水平构建三维基因组和研究基因调控。分析表明，同源染色体具有高度相似的相互作用模式，这种相互作用模式的相似性与其等位基因的共表达水平高度相关。

本发明公开了一种用于制备纳米二氧化钛-石墨烯复合材料的方法，包括：（a）向浓度为1-4mg/mL的氧化石墨烯溶液中加入二氧化钛纳米颗粒，其中氧化石墨烯与二氧化钛之间的重量比控制为10:1～1:10，并获得分散液；（b）将所获得的分散液置入反应釜中，在120-200℃的条件下执行水热反应2-12小时，然后经过冷冻干燥处理即得到具备三维多孔结构的纳米二氧化钛-石墨烯复合材料产品。本发明还公开了相应的复合材料产品及其特定用途。通过本发明，能够以简单、易于操作并适合大规模生产的方式来制备纳米二氧化钛-石墨烯复合材料产品，且其所制得的产品具备比表面积大的三维多孔结构，并尤其适用于制作超级电容器或用于执行环境污染处理。

完成团队简介：高岭教授及其领导的科研团队长期以来致力于信息科学领域的研究工作，主要围绕计算机网络基础理论、网络安全与管理、网络流量与性能分析，以及嵌入式Internet服务、网络应用服务、教育信息化、远程教育和教育技术等领域开展相应的研究工作。先后在国内外学术刊物上发表论文100余篇，其中SCI、EI、ISTP检索30余篇；教学科研成果多次获陕西省、西安市等颁发的优秀成果奖；主持国家自然科学基金项目、国家科技支撑计划项目课题、陕西省“13115”重大科技创新工程公共服务平台建设项目等20余项国家、省部级科研项目。   陕西省科技文档数字化管理与资源共享平台资源共享体系 成果内容：文档数字化管理与资源共享平台是承载未来陕西省科技信息资源中心四大平台之一，以资源共享的方式进行全省科技文档统一建设、集中管理、信息共享。其主要核心技术如下：（1）海量异构资源动态管理模型：针对服务类型和服务属性的多样性，提出了动态模型管理方法，结合数据挖掘、策略设计模式等理论，采用数据定义语言（DDL），实现资源动态定义模型。对不同服务类型，根据不同类型调用相匹配的函数，实现43类不同格式服务资源自动化转换为规范格式的服务资源。（2）属性级可控访问：基于规范属性标准与RBAC模型，将资源属性信息独立保存，建立授权用户与资源属性的直接关联，实现对资源的属性级授权控制，在单次授权的基础上实现二次授权及多次授权，进一步提升权限控制的灵活性。（3）多类型径向筛选：通过对筛选条件的优化分析，构造以筛选关键字、公共信息服务类型、规范属性、属性值为筛选路径的径向筛选技术，并通过匹配用户历史筛选，主动对筛选结果进行内容过滤，返回个性化的可控筛选。 成果成熟度：中试产品阶段（已解决关键技术，需要合作进行产业化攻关）。 转化方式：合作推广。 预期成果收益：进一步市场化放大约需投入180万元，若建成覆盖陕西省的科技资源共享平台，以年服务人群数量10万计，每人次节约相关费用15元计，每年能够为社会节约150万元。

本成果建立以城市基础传感器为基础，以城市数据中心为核心的智慧城市一体化监控平台。该平台通过对各传感器数据进行标准化并将其投影至GIS（地理信息系统），对来源各异的数据建立统一的视角，以增强数据间的关联性。同时在此基础上，进一步完成自动化的城市监控应用，例如运动目标的检测、跟踪，异常事件的报警，实时路况的监控等。同时平台还能够整合城市运营的常用基础数据，以达到充分挖掘城市运营数据间的关联性，从而提高城市管理效率。 该平台系统主要面向的是国家城市管理部门实现了城市公共监控视频内容分析与管理的一体化，能够有效的提高城市运营管理的准确性和有效性。平台将在国内具有良好信息化建设基础的大中型城市开展示范应用。