该成果提出了"黑盒"式互操作方法和技术，颠覆了传统"白盒"路线，将信息孤岛开放效率平均提升2个数量级，应用于国家大数据战略、国家安全和国防等重大工程，成为支撑我国大数据产业生态发展的一项共性关键技术。

已有样品/n该项目从生活出发，通过用户思维、体验思维、平台思维和创新思维，给用户提供在家居空间的智能生活，重构出一种新形态的绿色生活方式。特色：1） 绿色，采用“光”的形式将家居设备连入互联网，不存在射频对人体的影响等问题；2）隐私性，“光”不能穿透墙壁，保证了智慧家居数据的安全性； 2）强壮的接入能力， 采用IPv6 技术，允许为每个接入的设备或传感器分配一个全球唯一的地址，可在互联网上直接访问具体的家居设备。该项目有如下成果：1）开发了IPv6 路由器端通信连接器,IPv6路由器完成和云服务的数

成果简介：云计算的发展使越来越多的计算和业务服务通过云端提供。与传 统的内部服务相比较,云中的服务通常隶属于不同的机构,具有自主性,会为 了自己的效用随时加入、离开网络,使传统的仅考虑时间或者费用的服务组合与调度算法失效。本技术引入服务信任的概念融入到云工作流管理模型， 从而实现兼顾时间、费用和可靠性的 Web 服务组合及调度管理。 项目来源：自行开发 技术领域：云计算、服务

本发明公开了一种面向混合云计算平台的负载均衡方法及相应 的混合云负载均衡系统。针对云租户使用混合云计算 IaaS(基础设施即 服务)平台部署应用，解决多云环境下应用的负载均衡问题。该方法和 系统使用了分层负载均衡机制，在上层通过心跳包动态收集私有云和 公有云的负载状态信息和资源状态信息，调节往各个云的任务分发优 先度；在下层利用云内部提供的 LBaaS(负载均衡即服务)在虚拟机之间 做负载均衡。同时当云应用爆发时该方

本发明公开了一种基于距离方差最小的工件点云匹配算法，包 括以下步骤：(1)分别构建测量模型点云和带法矢的设计模型点云：(2) 寻找最近点点集及最近点法矢集合；(3)根据余量要求，建构基于距离 方差的目标函数：(4)通过目标函数求解测量模型与设计模型间的刚体 变换参数，并利用刚体变化参数更新测量点云，实现点云匹配。本发 明中的基于距离方差最小的点云匹配算法，对于工件存在余量的情况， 不论凹面和凸面的余量是相等，还是呈差值或者比值关系，均能较好 的得到点云匹配的结果，迭代效率高、匹配准确性好。 

本发明公开了一种计算三维点云模型骨骼的方法；本发明首先通过使用逐步细分的策略将三维点云 模型均匀体素化；此后，使用快速行军算法，计算出模型内部体素点的距离域；然后，使用距离域计算 出模型的初始骨骼；最后，将初始骨骼与 L1 中值骨骼提取算法融合，生成基于距离域的 L1 中值骨骼提 取算法，快速准确计算出模型骨骼；与现有的三维点云模型骨骼提取方法相比，本发明处理带有大量噪 声点、奇异点和大面积点云缺失的点云模型，而且不会产生错误的骨骼连接，同时不

本发明公开了一种含风电的三相不平衡配电网的静态电压稳定 性评估方法，包括获取配电网系统参数以及接入配电网的风电参数； 含风电的配电网系统的负荷增长因子 LSF 的初始值为 1，根据配电网 系统参数和风电参数获得含风电的配电网系统在当前 LSF 下的潮流， 并判断潮流是否收敛，若是，则获得配电网各个节点的电压幅值、相 角以及各支路末端的传输功率，若否则配电网失去静态电压稳定性； 根据含风电的配电网的潮流计算结果获得各支路的静态电压稳定指 标；根据各支路的静态电压稳定指标获得全网的静态电压稳定指标和 稳

主要技术要点（创新点） ： 设计一种基于柔顺机构仿生物尺蠖运动规律设计的微动机器人。 设计了一种能夹持不同大小和形状不规则物体的新型空间微夹持器。 针对微夹持器在夹持微小物体过程中的粘着问题，提出了一种基于压电振动控制的释放操作方法。项目背景：该成果来源于胡俊峰副教授主持的国家自然科学基金项目《基于柔顺机构的智能微操作机器人动力学与控制研究》。微操作机器人广泛应用于微机电系统、生物医学、航空航天等前沿领域。成果主要研究微操作机器人的力学建模、设计和控制。 

成果介绍主要研究方向为人工智能、知识图谱、自然语言处理、社交网络、大数据、信息检索等。作为项目负责人主持完成2项国家自然科学基金，1项中国博士后基金一等资助项目，5项省部级重点实验室开放课题项目，10余项企业联合研发项目等。作为主要负责人参与国家重大研发计划子课题、总装预研、863课题等项目。研究成果已应用于国防、科技情报、医疗、智慧司法、智能制造等行业。担任数十个重要国际会议和国内外重要期刊的程序委员或审稿人。已在国内外重要学术期刊和会议上发表学术论文90余篇。研究工作被60多个国家和地区的学者引用1500余次。技术创新点及参数面向多源异构数据的知识图谱构建技术；大规模知识图谱的高效融合技术；面向跨媒体异构数据的知识表示技术；基于语义关联和知识驱动的信息汇聚技术；面向复杂问题智能问答技术；基于知识和机器学习和问题推理和分析技术。

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