成果介绍企业生产过程中，难免会出现噪声、粉尘，并可能排放CO，SO2、H2S等有害气体，员工如果长期暴露在这样的环境中，则有可能导致职业病。企业可能的职业病致病因素包括：有害气体、粉尘、噪声、微波，射线、病菌等。资料显示，我国有毒有害企业超过1600万家，劳动力人口7.4亿人，受职业危害人数超过2亿人。新中国成立以来至2009年底，我国累计报告职业病722730例 ，其中2009年新发职业病18128例。我国职业病患者累计数量、死亡数量及新发病人数量等均居世界首位。基于上述现状，本项目提出了基于物联网的企业生产环境远程监测策略，希冀在未来，疾控部门能够对企业生产环境进行24小时不间断的远程监控，一旦职业病危害因素超标即记录在案，据此作为对企业进行执罚的依据，最终通过有效的执法，强化企业职业病防范意思，推动企业技术升级改造，从而进行有效的生产环境整治，确保企业职工的生命健康权益不受损害。市场前景该技术目前成熟度较好。应用领域可拓展至工矿企业的物联网监测与控制以及农林渔牧、物流、环境等诸多领域的远程监测控制

其具体实现方式如下：整套电梯健康实时监测系统，通过三向加速度传感器和电梯控制系统互相连接实现。三向加速度传感器安装在轿厢上，与轿厢一起上下运动获取轿厢运行状态数据。可获取电梯轿厢三个方向的加速度数据。电梯控制系统包括数据转换模块、数据融合模块、判断模块、异常分析模块、异常/故障消除模块和异常/故障信息发送模块

无锡云车物联网科技有限公司（云车生态空间）注册成立于2014年8月，是一家致力于汽车后市场互联网+转型升级服务的国家高新技术企业，是目前国内领先的汽车数字生态产业园运营商，汽车后市场数字化、信息化解决方案提供商、汽车供应链“最后一公里”优质服务商。公司充分运用物联网、大数据、AI技术，致力于数字汽配、智慧供应链、智慧金融、智慧停车、智慧物业、智慧城市等智慧产业。公司目前业务涵盖软件与大数据平台开发、供应链管理、电子商务、仓储物流、汽配商贸、教育咨询培训、新能源、智慧物业等产业，客户遍布国内一半省市。

产品详细介绍 物联网综合实验箱ITS-WSNRA8 将模拟电子、数字电子、电路设计、信号处理、传感器原理与检测、单片机技术、计算机原理、网络通讯编程、无线电通讯等相关知识融会贯通，让学生可以灵活应用各科知识，发挥创新能力。 ITS-WSNRA8 由A8 核心板，实验箱底板，7 寸触摸屏，Zigbee 协调器，若干个Zigbee 节点，蓝牙设备，WIFI 设备，UHF 超高频部分、HF 高频部分、LF 低频125K 部分的RFID 读写模块和一个GPRS 模组构成。Cortex-A8 内核基于ARM v7 指令架构，适用于复杂操作系统及用户应用，运行速度可达1GHz，功耗在300mW 以下，而性能可高达2000MIPS。 ITS-WSNRA8 涵盖了目前市面上的RFID 种类技术，包含125KHz 的低频，13.56MHz 的高频，900MHz 的超高频；学生可以通过RFID 实验，掌握低频、高频、超高频RFID 读写器、原理机、标签的原理及应用。     产品特点 1. 针对性强：ITS-WSNRA8 由A8 核心板，实验箱底板，7 寸触摸屏，Zigbee 协调器，标配5 个Zigbee 节点，蓝牙设备，WIFI 设备， 条形码扫描模块，UHF 超高频部分、HF 高频部分、LF 低频125K 部分的RFID 读写模块和一个GPRS 模组构成，提供丰富的外设资源满足设计的需求。 2. 实现多学科综合实践：ITS-WSNRA8 将模拟电子、数字电子、电路设计、信号处理、传感器原理与检测、单片机技术、计算机原理、网络通讯编程、无线电通讯等相关知识融会贯通，让学生可以灵活应用各科知识，发挥创新能力。 3. 系统基础实验：提供系统基础实验，掌握高性能主控芯片开发环境的使用及内部资源配置，并通过实验实现各外部设备的连接、使用，达到可以自行开发标准。 4. RFID 应用程序开发：包含低频、高频、超高频识别系统的典型应用频率对应的基础实验，通过验证、读、写、擦除标签信息等系列实验，了解RFID 系统的系统组成及系统工作原理。 5. 大量RFID 实际应用案例：通过对应用案例的学习和开发，掌握项目开发流程，积累实际项目开发经验。提供的应用案例是经过细心挑选、精心编排的实训系统，几乎涵盖了RFID 在各个行业的应用，旨在让学生尽可能多的将所学知识应用到实际项目开发中，更多了解行业需求及应用现状。 6. 层进性强：模块化学习体系、由基础到系统逐步学习。 7. 功能强大：提供大量的测试点，培养学生观察、调试、判断分析问题的能力 8. 易于学习：提供参考设计代码和软件的接口API 函数使编程学习更容易。        

产品详细介绍FR1103超高频手持机超高频RFID手持式读写器，可读写符合EPC Class 1 Gen 2协议的电子标签，该型产品具有GSM/GPRS通信模块，支持多语言操作系统，现广泛应用于物流管理、车辆管理、生产线管理等领域。技术参数频率902-928MHz最大射频输出功率20-30dBm协议EPC Class 1 Gen 2天线接口数量1个电源要求3.7V 2800mAh/3200mAh锂离子电池通信接口RS232;蓝牙Class2 V1.1;无线网符合IEEE802.11b/g标准; GSM/GPRS通信模块操作系统Windows CE 5.0 操作系统(多语言)微处理器SAMNSUNG 400 MHz CPU存储器Flash 64/128MB; RAM 64/128MBSD插槽最大支持1GB FLASH RAM显示屏3.5in QVGA (240*320像素)64K色键盘25+1子母数字背光键盘/支持手写输入配件USB数据线;车载充电线;皮革背包;屏幕保护膜读卡速度>20 张/秒读卡距离与天线有关(读距离:>1.5m;写距离:>0.5m)外型尺寸190(长)*80(宽)*25(厚)mmQQ:1095047818 T:13965501553操作温度-10℃~+50℃重量400g提供RFID教学实验系统、RFID科研实验箱、RFID开发套件、RFID综合实训箱、RFID电子标签、RFID读写器、RFID天线、RFID智能超市、RFID物联网图书馆管理系统、RFID物流仓储管理系统QQ：1095047818  T：13965501553

物联网技术综合实验系统III型（CES-IOT6818）配置高性能的嵌入式ARM Cortex-A53八核CPU S5P6818网关及丰富的扩展应用接口，并多达45个传感器模块、8个控制器模块可供选择，均采用统一接口，可插拔。另外，平台配置了4G、WiFi、GPS、蓝牙、摄像头等模块及10.1英寸高清电容式触摸液晶显示屏，支持Android 5.1.1 Lollipop操作系统。 物联网技术综合实验系统III型采用模块化设计，整个系统由高级物联网网关、ZigBee无线模块、传感器模块及RFID射频开发套件四部分组成。实验系统提供多达数十种课程实验，课程实验提供开放的软件及硬件资源，着重培养学生的实际动手能力，可实现教学、科研等物联网相关课题。

北京体育大学主导研发的全球首款基于AI图像识别技术的三维运动解析系统可以自动识别人体关键点，将不同摄像机拍摄到的同一运动画面进行三维合成和运动技术分析，获得运动生物力学的详尽参数。该系统利用AI 技术大大降低了人工解析时间，提高了三维解析效率，有效提高运动表现。

面向数字人的大规模生成需求，发展生成式人工智能理论，探索机器学习方法从数据中自动化学习数字人建模方法，提出了高精度三维人脸重建技术、表情驱动数字人技术、语音驱动数字人技术三项世界领先的技术，以低成本、高效率生成可驱动的高保真数字人。该技术能够极大提升数字人的生成质量与生成效率，支持大规模高精度的数字人生成，具有广泛的应用前景。

失眠障碍是一种普遍存在的睡眠障碍疾病，我国成年人中的患病比例高达30%，其主要表现为难以入睡、难以维持睡眠或睡眠质量不佳，导致出现疲倦、注意力不集中、记忆力减退、情绪波动等负面影响，并且与多种疾病（如心血管疾病、糖尿病等）的发生和发展密切相关。我国庞大的患者群体增加了对医疗资源的需求和社会负担，对个人和社会经济造成重大影响。失眠障碍需要引起足够的重视和关注，早期诊断是减少其对个人和社会危害性的有效方法。 目前临床睡眠诊断主要依靠睡眠专家人工判读多导睡眠图（polysomnography，PSG），PSG技术同时记录多个生理参数，如心电图、脑电图、肌电图、眼电图等，从而准确评估睡眠的各个阶段和睡眠中的生理变化。然而，现代临床睡眠诊断方法存在一些弊端。首先，依靠睡眠专家人工进行诊断成本很高。例如，临床诊断中标记一位患者的PSG数据并完成诊断，往往需要一位训练有素的睡眠专家数个小时的集中工作才能完成，无法应对大规模睡眠障碍群体需求。此外，睡眠诊断存在个体差异，同一种睡眠障碍在不同人群中的表现可能不同，诊断结果需要根据患者的具体情况进行综合评估和判断。这些方法需要专业人员进行操作和解读，费用昂贵，操作复杂，很难普及应用。 人工智能技术可以帮助解决以上问题。人工智能技术可以在不需要专业人员干预的情况下，对失眠障碍进行自动化分析和诊断，具有高效性、低成本和易普及的优点。此外，还可以在大数据层面上进行分析，深入探究失眠障碍的病理生理机制，从而更好地指导治疗和预防措施的制定。 睡眠诊断是最为适合采用云平台技术进行自动化诊断的领域，患者潜在群体数量庞大。本项目涉及基于人工智能睡眠医学诊断技术的全系统的各个环节，系统的诊断准确率目前为世界范围内第一。前期已经服务于制药企业睡眠类药物评价、可穿戴消费级电子设备睡眠监测等领域。目前市场上的类似产品均不具备临床医疗级的诊断能力，本技术填补了市场空白。 图1.本项目研发的原理样机部件