Ø  成果简介：LL—1000型激光扫平控制系统由激光发射器，万能传感器（接收柱）及控制箱组成。激光发射器位于中央，它向360o的方向旋转地发射激光信号，形成一个激光扫描平面；万能传感器分六层，由54个高敏感激光探测器组成，可以全方位(360o)接收激光信号，它一般装在拖拉机或推土机的平铲上通过控制箱可以对平铲高度进行自动控制，这样实现了以激光平面为参考的机械化自动平整土地。Ø  项目来源：自行开发

数控等离子切割机行业属于高端装备制造产业和战略性新兴产业，实现其完全国产化有助于我国由制造大国到制造强国转型，具有重要战略意义。等离子切割机包括机械和电控两大部分，后者又包括等离子电源、数字控制系统CNC以及其他六大重要配件。 本项目创新技术如下：（1）部分斩波的三相PWM整流器技术和软上电技术；（2）两级交错并联模块化BUCK型DC-DC变换器；（3）高压低频引弧装置、高灵敏弧压调高器以及自动气控箱等；（4）ECAN总线实时信息传输技术；（5）智能自动套料软件。 本项目技术水平如下：（1）等离子切割电源支持直流260A，电流控制误差≤2%，电流纹波系数≤5%。（2）数控系统CNC控制轴数：2－4轴联动；控制精度：±0.001mm；坐标范围：±99m；（3）工件切割质量的5大指标达到国外同类产品的性能，如切口棱边垂直度接近1.5度-2.5度）。支持全时、自动、高效的平面切割和坡口切割，支持自动套料。 本项目实施过程中，与上海方菱计算机软件有限公司密切合作，2013年12月获得上海产学研合作优秀项目奖一等奖（中小微企业），2015年11月获得第17届中国国际工业博览会创新奖。

计划引进电液控制系统开发专业人才，带领公司研发团队共同开发，要求具备一定的技术基础，并在行业中具有一定的引领作用，引进方式可全职引进，也可柔性引进。

     实验室安全智能监测与控制系统为高校实验室安全提供一体化解决方案。项目基于全要素管理、全过程监控、全方位感知（简称“三全”）的理念，聚集于实验室安全智能化管控，构建实验室安全智能监测与控制系统，通过多维监测、安全预警和智能应急等举措，开展实验室智慧安全管理，实现实验室的本质安全，提高实验室安全的技防水平。     实验室安全智能监测与控制系统采用模块化设计，由11个模块组成，责任体系、安全教育与考试、安全准入、分级管控、安全检查、危险源管理、应急管理、安全档案、综合管理、数据可视化。基于实验室安全工作的实际需求设计，由校级平台和院级平台组成。校级平台可实时监控各院系实验室安全工作情况，进行各类数据的调用、统计和分析，主要用于实验室安全工作决策和安全工作考核。院级平台可通过各模块开展具体管控工作，能够实时监控各实验室人员、危险源、环境等状况，实现实验室安全工作的智能管控。

多媒体智能控制系统，物联网控制管理，网络远程管理，音视频控制，适用于高校、高职院校教室建设。

针对国产云平台，本工具提出一套完整的测评体系，建立了针对云计算服务设施的测试分析与评估模型，实现了云基础设施测试 & 评估工具（软件）。该工具从功能和性能两个角度出发，结合云平台的特点，对云平台进行功能、性能测评；同时也可用于云平台的日常运营监控 & 告警用途。在性能测评方面，本工具可对云平台各节点的 CPU、内存、I/O、网络以及虚拟化能力进行监测、评估；在功能测评方面，本工具不但可以对云平台必备的基本功能（如镜像管理、虚拟机管理等等）完善度进行测评，还可以在模拟百万级别负载访问压力下，针对云平台高级能力指标（如动态扩展能力、节点失效处理能力、故障迁移处理能力、负载均衡等能力）进行定量的测评。最后，本工具还实现了测试过程的自动化和可视化，支持在线、离线两种测评模式，并最后根据测试结果自动生成 word 版测评报告。 该云平台基准测评工具支持如下指标： （1）对云平台各节点的 CPU、内存、I/O、网络以及虚拟化能力进行监测、评估。 （2）对云平台基本功能（如镜像管理、虚拟机管理等等）进行监测 & 评估。 （3）对云平台高级能力指标，动态扩展能力、节点失效处理能力、故障迁移处 理能力、负载均衡等能力进行定量的测评。 （4）支持在百万级别访问条件下的动态扩展、节点失效、负载均衡、 故障迁移等云计算平台功能特性的测评。 （5）支持提供不少于 1 万虚拟租户模拟系统访问，并依据测试分析与评估模型，产生测试报告。 （6）支持海量监控数据的采集、上报、存储和分析处理能力。 （7）支持自动化测试（减少人工干预）。 （8）支持测试过程动态可视化，图形化，可回溯，可跟踪。 （9）支持在线、离线两种测评模式。测试完成后自动生成 word 版测评报告。 （10）支持系统节点级、集群级、云平台三个级别的监控和告警功能。

农业物联网云平台结合了最先进的物联网、云计算、传感器、自动控制等技术，在浏览器或手机客户端实时显示大棚、大田、温室、茶园等温度、湿度、PH值、光强度、CO2含量，或作为自动控制的参变量参与到自动控制中，保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境。 平台架构： 农业物联网架构可分为三层：感知层、传输层和应用层。 感知层：采用各种传感器，如温湿度传感器、光照传感器、二氧化碳传感器、风向传感器、风速传感器、雨量传感器、土壤温湿度传感器等来获取植物的各类信息。 传输层：由各种网络，包括互联网、广电网、网络管理系统和云计算平台等组成，负责传递和处理感知层获取的信息，能将温度、湿度、PH值、光强度、CO2数据远传到云端数据服务器中，也可以将数据进行本地存储，具有远程查询，断点续传的特点，确保系统的数据完整性。 应用层：物联网和用户的接口，它与行业需求相结合，实现物联网的智能应用。平台可灵活配置实时画面，展现趋势图、报表、告警等，如温湿度、光照参数等，收集每个节点的数据，进行存储和管理实现整个测试点的信息动态显示，并根据各类信息进行自动灌溉、施肥、喷药、降温补光等控制。对异常信息进行自动报警。 平台监测功能（以茶树为例）： （1）PH值监测 茶树是喜酸性土壤的作物，它只能在酸性土壤中才能生存，要求土壤PH值在4~6.5之间，以4.5~5.5之间最适合茶树生长。当酸度不在正常范围时，可通过施肥改变土壤酸碱性； （2）水分监测 茶树要求土壤相对含水量在60%~90%之间，以70%~80%为宜，保证茶树水分的补给，满足生长要求； （3）湿度监测 茶树生长的相对湿度以80%~0%为宜，在空气湿度较高，土壤水分适当的情况下，新叶的持嫩性强，叶质柔软，叶面富有光泽，角膜层薄，品质更加精良； （4）雨量监测 茶树虽喜潮湿，但也不能长期积水，茶树最适合的年降水量在1500mm左右。茶园中应设排水沟和滴灌装置，一旦雨量超出正常范围，可及时采取措施； （5）温度监测 茶叶最适合的温度是15~35℃。10℃以下生长缓慢或停止；10℃左右开始发芽；35℃以上嫩叶灼伤，生长受限；-13℃，茶树冻枯甚至死亡； （6）光照监测 茶树耐阴，但也需要一定光照使其产生营养物质，根据光照分析叶片光合作用效率，避免在茶树适合生长的光照条件下采摘，避开生长期，完成采摘工作； （7）害虫监测 病虫害发生，是导致茶叶欠收和品质影响的重大因素，同时也是茶农使用农药，导致农药残留超标的罪魁祸首。对病虫害进行监测和防治，采用科学防治技术，不仅可以保证茶园的生态环境，更能保证茶叶质量； （8）数据分析 通过茶园安装的监测装置将茶树生长的环境实时传输到后台管理中心，对所有采集的数据进行分析识别； （9）数据推送 后台对茶园采集的数据进行大数据分析后，当某一数值超出设定范围时，后台管理中心会向茶农发送报警信息提示茶农； （10）自动控制 后台管理中心监控到茶树的土壤水分或者湿度等数值偏离适合茶树生长的范围时，自动控制系统会打开茶园相应的水阀实施喷灌或者滴灌，当达到适应值时自动关闭水阀。

基于云服务的基础架构和大数据分析的核心理念，支持听、说、读、写、译全题型的智能评分，将日常教学、自主学习和测试评估有效结合，为构建多维度评价体系、进行数字化教学评估、创新教学模式等奠定基础。

混合式教学包含教学准备、知识构建及内化、知识应用、教学评价4个部分。本平台可为教师创新教学模式、记录教学过程性数据、打造混合式金课提供技术支撑。

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