近日，西安交通大学电气学院先进电磁调控与能量转换技术研究中心（CAEMEC）马西奎教授团队董天宇副教授和邹建龙副教授等通过开展互感耦合多线圈系统和非线性电路的理论研究，发现并提出一种新的理论方案——在三线圈互感耦合谐振电路系统中，利用非线性放大器的自适应增益特性，实现在变化互感耦合参数下的定频高效无线电能传输。

  艾柯AI人工智能实验室超纯水系统  EDI去离子水, 实验室专用超纯水机、纯水设备, 电阻率≥18.2或电导率≤0.055 适合水源：城市自来水 制 水 量：100L-200L/H 出水水质：纯净水、RO纯水、UP超纯水 产品配置：7寸触摸屏、双波长紫外消解仪、原装进口耗材、可加配移动取水手臂 产品特点：TOC实时检测显示、全智能语音助手、远程控制     AI人工智能实验室超纯水系统 “艾柯AI人工智能实验室超纯水系统是配备艾柯自主技术4G物联网功能，可连接手机或电脑远程操控整套系统，采用微电脑全自动控制，配备PLC物联网模块，人性化设计，占地面积小，操作使用方便。设备一机多用，可同时制备取用多种水质的水，纯净水、RO纯水、UP超纯水。产水量100-200L/H可选，RO水水质电导率≤5 μS@25℃，超纯水水质标准优于GB6682-2008一级水标准，全面满足各类清洗、实验、分析、科研等不同用水需求。”       ▎技术参数 ▎艾柯-专注水处理行业22年 机器型号 AK-AIZN-UP AK-AIZN-EDI-UP 进水水源 城市自来水 水温5-40℃ 水压1-5kg  TDS＜350ppm 电    源 380V/50HZ 功     率 1KW 1.2KW 机器重量 185KG 200KG 主机体积 长650mm×宽900mm×高1388mm 制备取水 一机多用，可同时制备取用多种水质的水：纯净水、RO纯水、UP超纯水 储水箱 22G全封闭真空压力储水桶或PE桶 紫外灭菌 配置185nm和254nm双波长紫外消解仪 制水量 100L/h  120L/h  150L/h  180L/h  200L/h 取水流速 饮用纯净水：3.4L/min  RO纯水：3.2L/min  UP超纯水：3L/min 饮用水水质 电导率≤10uS/cm@25℃ 水质达到中国国家瓶装饮用纯净水（GB17324-1998）标准 RO纯水水质 电导率≤5μS/cm@25℃;电阻率≥0.2ΜΩ.cm@25℃;杂质去除率98% 水质标准达到中国国家实验室用水（GB6682-2008）三级水标准优于普通蒸馏水 超纯水水质 电阻率值 18.25ΜΩ.cm@25℃ 电导率值 ≈0.055μS/cm@25℃ 热 源 ＜0.01Eu/ml ＜0.02Eu/ml 微生物值 ＜1cfu/ml 总有机碳 TOC：＜3ppb TOC：＜1ppb 阳离子含 ＜0.02ppb ＜0.01ppb 阴离子含 ＜0.03ppb ＜0.02ppb 达到标准 中国分析实验室用水规格（GB6682-2008）一级水标准美国试药级（CAP、ASTM、NCCLS）超纯水水质标准中国国家电子级超纯水规格（GB/T11446.1-1997）EW-I标准 标准配置  PP→AC→RO→DI→UP→UV→UF PP→AC→RO→EDI→UP→UV→UF 适用范围 分子生物学、血液分析、微量分析、药物成分分析、ICP-MS、ICP、GC-MS、LC-MS、HPLC、AAS、PCR、TOC等各行业高端标准实验室研究、分析、检测用水   ▎系统功能 ▎艾柯-专注水处理行业22年 智能语音远程控制 微电脑全自动控制，配备PLC物联网模块，人性化设计，具备人机对话功能 多功能预警系统 系统具备故障监测、自动报警功能，可远程修复控制系统的各项错误乱码程序 定量定质定时取水 系统具备定时、定量、定质取水功能，可任意设置定量取水(0.5L-100L)，定质取水(R0水、EDI水、UP水)定时取水(1min-60min)，免除人工频繁手动取水等候 360°可移动取水手臂 配备取水手臂加脚踏取水功能，同时拥有三套控制取水功能，设备操作更加便捷、可靠 AI语音智能对话 具备AI语音智能对话，语音唤醒开机、关机、待机、取水 取水记录下载功能 支持历史系统记录查询，可保存两年取水记录，可通过USB远程读取数据 四路水质检测显示 具备“AK”专用四路水质检测和温度显示功能，可同时检测和显示：进水电导、RO水电导、UP水电阻、EDI水电阻 TOC实时检测显示 具备“AK”专用内置总有机碳量(TOC)检测装置与现实功能，设计符合USP要求检测范围0-999ppb，检测精度士1ppb，提供在线TOC检测 原装进口纯化滤芯 配备“AK”专用大容量核子级超纯化罐、DI纯化柱，水质稳定，寿命更长 智能液晶触控大屏 配备7寸智能电容屏，可以实时查看整机运行流程图加各项检测数据，操作简单、智能 封闭式一体化设计 系统采用中央一体式设计，无外置模块，占地面积更小系统集中化使安装、位移、维护更加便捷   ▎适用范围 ▎ 艾柯-专注水处理行业22年 生化分析、血液分析、微量分析、环境分析、理化检测分析 药物成分分析、基因研究、分子生物学、生命科学、组织培养 生物工程、动植物细胞培养、氨基酸分析、蛋白质纯化、毒理研究 IVF实验、DNA测序、毒理研究、ICP-MS、ICP GC-MS、LC-MS、HPLC、AAS、PCR、TOC等标准实验室研分析、检测用水    

分布式小型光伏电站系统施工建设仿真实训让学员以现场施工工程师的身份根据提供的项目说明书、施工图纸和材料到现场进行小型电站的模拟施工，提高学员的实践能力和动手能力。 1.1. 场景设计 虚拟场景主要由厂户楼顶施工场景组成； 场景模型主要包括：厂户建筑模型、支架基础桩、支架前后立柱、横梁、侧梁、接地扁钢、晶硅光伏组件、边压块、中间压块、接线盒、连接线、直流汇流箱、进线、出线、熔断器盒、断路器、避雷器、逆变器、PVC保护线管、五金螺丝螺母、安全帽、施工工具等 1.2. 互动设计 在施工场景看懂图纸，检查施工物料 根据提示到指定位置使用工具把支架、光伏组件、汇流箱、逆变器一一安装起来 进行组件阵列间串联和并联接线 进行防雷焊接 施工完成后进行投切并网操作 场景植入VR太阳模块，精准计算该项目所在位置的太阳位置，太阳高度角和方位角，在虚拟场景中全时仿真太阳产生的阴影。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

成果描述：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。市场前景分析：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。与同类成果相比的优势分析：国内领先

项目成果/简介:数据采集技术可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。多模态传输技术LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络)在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。       LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa：物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。LoRa （Long Range）:   一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。数据分析技术人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。应用范围:家居智慧控制，提高舒适度：家庭生活状态统计和日常需求预测与推荐；多模态行为分析和数据采集和传输系统；多模态行为数据采集和分析平台；基于LoRaWAN/5G的工厂环境、农业大棚等环境监测系统。技术成熟度:通过中试

一种基于矢量数据的 SAR 影像道路损毁信息提取方法，根据灾后的 SAR 影像的范围，获取对应区 域的矢量数据;将矢量数据投影到 SAR 影像的坐标系之后，将矢量数据配准到 SAR 影像上;提取 SAR 影像的疑似道路损毁区，包括利用道路检测算子进行线检测，将道路宽度信息与道路矢量数据进行形状 水平集分割，融合得到疑似道路损毁区;建立贝叶斯网络模型对疑似道路损毁区进行进一步判断，提取 出道路损毁信息。本发明利用矢量数据作为先验信息，辅助 SAR 影像道路变化检测，检测率高;提出 的线检测与形状水平集相结合的方法能够很好的提取断裂区，漏检率低;建立的贝叶斯网络模型能够有 效的剔除干扰信息，减少道路损毁提取的虚警。