公司研发的基于云计算的车辆远程测试与智能诊断系统，能够实现电流、电压、CAN/LIN等信号级测试，还能实现车身和底盘电气系统等系统级测试。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 安徽风云智控科技有限公司 企业法人 张天耀 注册时间 2022.3.8 注册所在省市 安徽省合肥市 组织机构代码 MA8NRN7R-8 经营范围 技术开发、技术服务 企业地址 安徽省合肥市蜀山区长江西路898号新加坡花园城二期北区9栋1单元803室 获投资情况 无 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 张天耀 机械工程学院/工业工程与管理 2021/2024 许于涛 机械工程学院/工业工程 2021/2024 饶正卿 机械工程学院/工业工程与管理 2021/2024 孙睿 机械工程学院/工业工程与管理 2021/2024 王凯林 机械工程学院/工业工程与管理 2020/2023 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 王跃飞 机械工程/计算机应用技术 副教授 汽车电子与实时系统；智能制造系统与物联装备 五、项目简介 汽车电子电气架构及系统测试是车辆关键性验证试验，直接影响到车辆系统运行的可靠性和安全性。传统测试设备功能单一，人力物力投入大，测试成本高，测试数据不能实时共享和处理，测试效率较低。  为解决该类问题，由合肥工业大学在校研究生创办了本高新技术公司。公司研发的基于云计算的车辆远程测试与智能诊断系统，能够实现电流、电压、CAN/LIN等信号级测试，还能实现车身和底盘电气系统等系统级测试。该系统包括采集终端、云服务器、Web客户端、PC端软件和手机端APP，可使用WiFi及蓝牙进行本地测试，也可以通过4G/5G网络实现远程控制、实时监测、在线采集、智能诊断。本系统已开发出标准型和便携型等系列产品，能够满足不同汽车企业智能化测试需要，市场前景广阔。

       汉字是中国文化主要的载体，汉字的学习涵盖从字、词到古诗、古文，因此日常教学中教好汉字是重中之重。汉字寓于语文与书法之中，是学生学习基础中的基础，同时也贯穿了学生各学段的学习。如何能够利用信息化手段，提高汉字教学的效率，促进以汉字为核心的传统文化的继承与发展，是信息化时代下汉字教学应当探究的重要课题。        本项目依托北师大教育学专家教育理念为指导、结合书法教育专家司马彦硬笔书写应用规范，推出的适用于全国中小学教学所需的硬笔书法教学系统；集教学资源、课程体系、数据记录、智能评价为一体，贯穿汉字学习中的“教、学、练、评、考”各环节。        “数字书法教学系统”是利用基于传统纸笔书写方式，不改变传统学校汉字教学环境与模式，贯穿老师信息化教字、学生互动性学字、趣味性练字整个教学过程，建立师生间互动的全新学习模式。将学习的方式及方法重新塑造，不但能激发学生学习的动机与创新探究的精神，更让老师丰富教材内容以及轻松教学教字。        系统规范的示范字字库的教学应用，可为老师的课堂教学提供参考资源，减轻备课负担。课堂中，师生借助于简单的纸笔在教材、学案及字帖本上真实的书写，实现多人书写原笔迹过程回放，并基于笔顺、笔画、结构、方向等维度的自动化评价，以及书写数据的信息统计。        将学生课堂的学习行为真实、即时展现，从中提炼出的学生课堂数据可提示老师的下一步教学动作，增强课堂中对于学生行为反馈的即时性、互动性和生成性。同时系统最大程度地将生成性数据进行可视化量规处理，为老师提供最直观的数据支撑，让数据介入教学活动，有利于达到以学生为主体、以学定教的教学效果。        本方案尊重传统教学，让师生重拾纸和笔，以一种最简单的方式，在不经意间，达到汉字学习与书法教学的既定目标。        (本产品报价以一间40人教室为例，具体价格欢迎来电咨询）

产品详细介绍功能：（1）进行学习计划管理，帮助教师建立学习、成长体系（2）提供课程资源导入功能，方便构建多元化、标准化的课程体系（3）提供在线学习平台，进行直播互动，进行交互式学习（4）根据计划追踪到每个教师的学习状态

本发明公开了云存储系统中基于溯源信息的视频共享方法。系统客户端收集视频溯源信息，客户端上传共享的视频及相关视频溯源信息，服务器根据客户端上传的视频溯源信息建立溯源图。云存储系统服务器接收到视频下载请求后，在溯源图中查找所述请求下载视频的起始视频，若查找到起始视频存在于云存储系统中，则根据 BFS(广度优先遍历)算法选择一条从所述起始视频到所述请求下载视频的代价最小的路径，依照该路径重新生成所述请求下载的视频并发送给客

项目简介：《选矿厂生产统计计算机管理系统研究》通过湖北省科技厅组织的鉴定，其科研成果处于国内领先水平。 技术特点：本课题以大冶铁矿厂为实例，利用当前流行的Microsoft Visual Basic6.0开发选矿厂生产统计计算机管理系统软件，该系统解决了多金属选厂报表金属量不易平衡的问题，具有创新性。用户只需一次性输入原始数据，相互关联的生产日报表、周报表、月报表和年报表将自动生成，生产日报表可当天上报。企业领导、工程技术人员、管理工作者和统计分析人员可根据工作需要任意浏览、调用、打印各种报表，有利于正确指导现场操作、生产调度、组织管理和领导决策。应用领域：该系统既针对性，又有通用性，便于计算机管理网络化。可在全国同类矿山企业中推广使用，具有广阔的应用前景和良好的社会、经济效益。

随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。

中试阶段/n为提升高速公路智能养护和预防性养护技术水平，实现数据统一管理与共享，采用“一张网”理念把全省高速公路典型基础设施纳入统一的资产智能管理平台，形成交通基础设施智能监测诊断中心。研发了一套基于移动互联网的高速公路智能巡检养护管理系统，主要以WEBGIS为平台，采用互联网、参数化三维建模、VR三维实景等技术，建立统一规范的高速公路设施病害分类库，研发智能终端和互联网应用系统对高速公路沿线设施的巡检养护进行信息化管理，为用户提供巡查养护数据采集、设施病害和事件处理、高速公路主要设施的技术状况评定、维修工程资料管理、基础信息查询浏览、竣工图纸查询浏览等一体化信息服务，实现生产一线与管理层面的实时沟通与高效协调。。高速公路智能巡检养护管理系统是我国公路行业的现实需要，可以提升高速公路资产管理的信息化、智能化、时效化、便捷化和可视化水平。本成果市场前景及预期经济效益十分广阔。。支持额度：。500。万元。承接单位：。湖北省。项目进展：。为提升高速公路智能养护和预防性养护技术水平，实现数据统一管理与共享，采用“一张网”理念把全省高速公路典型基础设施纳入统一的资产智能管理平台，形成交通基础设施智能监测诊断中心。研发了一套基于移动互联网的高速公路智能巡检养护管理系统，主要以WEBGIS为平台，采用互联网、参数化三维建模、VR三维实景等技术，建立统一规范的高速公路设施病害分类库，研发智能终端和互联网应用系统对高速公路沿线设施的巡检养护进行信息化管理，为用户提供巡查养护数据采集、设施病害和事件处理、高速公路主要设施的技术状况评定、维修工程资料管理、基础信息查询浏览、竣工图纸查询浏览等一体化信息服务，实现生产一线与管理层面的实时沟通与高效协调。高速公路智能巡检养护管理系统是我国公路行业的现实需要，可以提升高速公路资产管理的信息化、智能化、时效化、便捷化和可视化水平。本成果市场前景及预期经济效益十分广阔。。项目基本内容：。为提升高速公路智能养护和预防性养护技术水平，实现数据统一管理与共享，采用“一张网”理念把全省高速公路典型基础设施纳入统一的资产智能管理平台，形成交通基础设施智能监测诊断中心。研发了一套基于移动互联网的高速公路智能巡检养护管理系统，主要以WEBGIS为平台，采用互联网、参数化三维建模、VR三维实景等技术，建立统一规范的高速公路设施病害分类库，研发智能终端和互联网应用系统对高速公路沿线设施的巡检养护进行信息化管理，为用户提供巡查养护数据采集、设施病害和事件处理、高速公路主要设施的技术状况评定、维修工程资料管理、基础信息查询浏览、竣工图纸查询浏览等一体化信息服务，实现生产一线与管理层面的实时沟通与高效协调。高速公路智能巡检养护管理系统是我国公路行业的现实需要，可以提升高速公路资产管理的信息化、智能化、时效化、便捷化和可视化水平。本成果市场前景及预期经济效益十分广阔。

物流是指从生产企业内部的原材料、协作件的采购开始，经过生产制造过程中的半成品的装卸搬运、保管和成品包装，到流通部门的运输、保管、配送，最后到达用户的全过程，以及与之相应的信息与管理活动。国外先进的生产企业高度重视物流技术，物流被称为企业的第三利润源泉，是企业竞争的重要领域。 对于钢铁企业而言，其生产过程最为复杂，生产管理模式也由传统的大批量、少品种生产，转变为按用户合同组织生产。因此生产管理方法和手段必须上一个台阶，走向现代化的管理阶段。生产物流一体化管理技术正是其核心技术，该系统主要包括下列功能： 订单管理：用户合同管理，包括输入、修改、冻结、交货期评估等； 质量设计：根据企业内控标准、行业标准等，对合同进行各生产工序的质量目标设计； 合同计划管理：根据各生产单元情况、设备检修等，进行整体生产物流平衡，确定合同生产时间； 合同跟踪：实时对生产实绩进行跟踪，确保合同的生产日期和生产数量； 计划管理：根据生产设备情况、合同跟踪情况，编制各个生产单元的生产计划； 中间库管理：对入库、出库、倒垛进行管理，保证生产计划和生产调整指令的顺利实施； 合同匹配：根据生产库存情况、对未生产的合同进行匹配，确保最低库存水平。 应用范围：试用于冶金企业及其他生产性企业信息化改造。类似系统已经应用成功的企业有宝钢集团、武钢集团、珠江钢铁公司等

 1. 社会意义本项研究对基于GIS技术的城市重大危险源风险管理进行了深入系统的研究，设计与开发了先进性和实用性强的软件系统。基于理论成果设计开发的软件系统可推广应用于城市重大危险源的风险评价，已初步取得了显著的社会效益和经济效益。此项成果改变了国内城市重大危险源风险管理技术成果与安全生产实际应用严重脱节的现象，软件系统从一定程度上改变了国内在该软件领域长期依赖从国外高成本引进的被动局面，为服务于政府安全监督管理部门对城市重大危险源的管理工作提供了有力的工具和手段。该软件系统可广泛应用于城市重大危险源管理，对于指导城市重大危险源防灾救灾及日常的安全技术管理具有重要意义，应用前景广阔。成果的应用推广将提高城市重大危险源监管工作水平，降低重大危险源事故发生几率，控制事故规模，将带来显著的社会经济效益。2. 技术内容本项研究采用实际调研、统计分析、理论研究、计算机模拟和系统设计等研究方法。运用爆炸理论、反应动力学、热流体学、环境流体力学及传热传质学等多学科理论，结合国内外事故或模拟试验结果，深入研究并建立各类重大危险源事故模型，寻求快速高效的适合工程应用的算法进行相关模型的求解，借助计算机可视化编程技术，建立重大危险源事故后果评价模型库。基于GIS技术构建城市重大危险源管理平台，实现重大危险源定位、信息查询，建立重大危险源二级联动管理的模式。利用数据库技术、GIS技术和事故后果模拟及动态应急救援辅助决策技术研究成果，采用面向对象设计方法结合灾害过程模拟仿真结果。在三维GIS场景中基于事故后果评估结果动态辅助应急救援决策，包括人员撤离路径、消防车路径和紧急救援通道的最短路径分析、交通管制设置等，进行应急资源的快速调查和优化调度。以南京市为研究对象，设计开发基于GIS的城市重大危险源风险管理系统，有效地指导城市重大危险源日常信息管理和辅助应急救援决策工作。将开发的系统分别应用于南京市和南京市江宁区重大危险源管理和应急救援演练，检验与完善所开发的系统。本项目拥有自主知识产权，可以应用于城市重大危险源风险评价与风险管理，项目已经通过江苏省软件检测中心测试，并已经获得应用。

【项目来源】江苏省科技厅产学研联合创新资金——前瞻性联合研究项目。 【项目简介】基于RFID、传感器、智能移动终端等物联网技术研发了中药饮片质量管理系统，在感知层通过RFID射频标签、无线传感器节点、条形码、智能移动终端来采集、获取和查询与中药饮片相关的各种信息；在网络层将感知层控制系统中存储的每条感知和控制信息转换成一组通用数据协议的JSON数据包，实现中药饮片全过程的质量信息的有效传递；在应用层通过物联环境监测平台、生产执行系统、智能移动平台实现对饮片从“田头到口头”全过程的质量监管与追溯，实现了中药饮片“来源可追溯、去向可查证、责任可追究”质量管理。 本项目研究了智能移动终端技术，利用智能移动终端查询RFID射频标签记录饮片生产、仓储、销售、使用等各环节的信息，实现对中药饮片全面而系统的质量管理；研究了传感器技术，实现对原药材种植、饮片生产、仓储等环节的数据进行及时有效的监测和记录；研究了轻量级Java EE（Struts+Spring+Hiberante）技术，采用MVC模式设计系统后台架构，利用Spring Security为不同用户分配不同权限，同时提供跨平台的数据接口，实现Android、IOS、Window等平台的数据交互。 【获奖情况】2016年度中国商业联合会科学技术奖——全国商业科技进步奖一等奖。 【推广应用前景】本项目主要完成了由RFID射频标签平台、物联环境监测平台、生产执行系统、智能移动平台、质检管理平台、商务智能平台为主要模块的中药饮片管理系统软件，形成了具有自主知识产权、可销售的软件产品。本系统的推广应用将带动整个中药饮片产业的转型升级和产业结构调整，促进中药饮片产业由传统行业向真正意义上的高科技行业转型。另外，本系统不仅可以应用于中药饮片行业，也可以推广应用到中成药、西药等制药行业。系统中的物联网应用模式可以供食品安全追溯、农业、环保等领域参考借鉴。 【进展情况】项目目前已完成系统开发，取得相关专利和计算机软件著作权6项。