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    

本发明涉及一种规模化农田无线物联网智能滴灌系统及方法，属于高效节水灌溉技术领域。本发明所述的规模化农田无线物联网智能滴灌系统包括远程控制中心、若干测控模块、田间滴灌系统和终端，实现全无线化的控制传输，提出了针对滴灌田间测控模块的降耗休眠措施，同时测控模块标识有专用信息，通过便携式终端读取即可完成测控模块定位、读取、设置等管理操作，解决规模化农田智能化滴灌系统功耗高、布置困难、管理复杂的问题；同时降低了规模化农田的智能滴灌系统的搭建投入，提高管理效率。

物联网智能电源管理系统是各类音视频工程“最佳合作伙伴”。它具有可编程电源管理器系统，可做实景数据反馈监测及控制，采用电工标准，专业的电气结构设计；单路输出为30A，总输出电流100A，6路空开，其中3路配置应急备份；比传统空开具备更好的短路保护、漏电保护、过流保护。附带Web网页界面，可实时查询每路电流、电压、温度、开/关状态、断路、用电量等数据。附带Web功能控制网关端口为RJ45，可选配定义API控制级联端口为RS485。开放特有的开发接口，可供客户进行二次开发，完美融入各大系统和平台。

物联网智能电源管理系统是各类音视频工程“最佳合作伙伴”。它具有可编程电源管理器系统，可做实景数据反馈监测及控制，采用电工标准，专业的电气结构设计；单路输出为20A，总输出电流100A，15路空开；比传统空开具备更好的短路保护、漏电保护、过流保护。附带Web网页界面，可实时查询每路电流、电压、温度、开/关状态、断路、用电量等数据。附带Web功能控制网关端口为RJ45，可选配定义API控制级联端口为RS485。开放特有的开发接口，可供客户进行二次开发，完美融入各大系统和平台。

大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化； 目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标：研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个 方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于 大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合：设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。多计算模型融合：在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集 的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗， 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化；对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等；在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效；而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题， 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块， 能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提 升。亮点成果：融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品 销量变化的原因，以及促销的有效手段等。

研究背景：  大数据应用的多样化  需要的计算模型、数据模型多样化；  目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。  多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。 研究目标： 研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。 针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个  方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键  值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计  算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这  套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们  对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于  大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计  算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三  个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。 融合架构 FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包  括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。 多数据模型融合： 设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、  文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据  分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。 经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。 多计算模型融合： 在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集  的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和  流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。 高时效 FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗，  提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。 对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化； 对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等； 在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效； 而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题，  通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的  时间。 可扩展 FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、  存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。 在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块，  能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。 在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。 在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持  到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提  升。 亮点成果： 融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。  从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。 同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用  的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品  销量变化的原因，以及促销的有效手段等。

本设计根据将ZigBee无线技术应用在智能家居上，可实现一种可以监控家庭老人活动状态的无线传感器网络，并通过因特网甚至是手机远程监控来实现家庭医疗保健这一理念，为构建智能家居系统奠定基础，通过家庭网关将家庭内部无线网络和外部广域网沟通起来。 家庭网关是由家居内部无线网络ZigBee协调器和PC机两个部分组成，两者各司其职，前者主导家庭内部无线网络，后者通过因特网与外部网络通信。为实现远程监控功能提供了可能性。用户通过家庭网关达到监控家庭ZIGBEE节点的目的。 1、通过内置微型传感器，监测老人身体状态，包括站立、躺下、卧倒、慢跑、左侧卧倒，右侧卧倒，摔倒，紧急状态这八种状态； 2、通过ZigBee网络同时监测多位老人的身体状态； 3、老人在出现紧急情况时，可通过监测仪实现主动报警； 4、报警信息可通过GSM模块，以短信的形式发送给老人的监护人； 5、监控中心可以记录老人的状态信息，并可显示状态发生与持续的时间； 6、监控中心具有事件功能，可向监测仪发送时间提醒消息，提示老人吃药，添减衣物等； 7、低功耗设计，便于携带和使用。

朱立新博士，山东沂南县人，中科院自动化所所博士、美国密歇根州立大学博士后，目前任北京师范大学互联网教育智能技术及应用国家工程实验室高级工程师，互联网教育智能技术及应用国家工程实验室学习环境设计与评测实验室联席主任，研究生导师。 曾经在中国科学院、美国密歇根州立大学（MSU），从事芯片研发、VR硬件、物联网等工作，在英特尔公司、美国科胜讯半导体、国内北斗星通公司、武汉梦芯科技公司、爱奇艺VR公司，从事过数字电视芯片、手机芯片、电力线上网芯片、北斗导航芯片及其终端、物联网、教育机器人、VR 一体机、人工智能等领域等研发工作。 曾经作为主要技术研发人员，参与了世界第一颗四模一体（GPS、格洛纳斯GLONASS、北斗、伽利略Galileo）国内某北斗导航芯片研发，参与了国内导航界某龙头企业的芯片研发、流片，成功用到国内的渔船导航、汽车导航等北斗信号接收机中。 导航芯片加密技术采用了三级加密技术，由芯片级加密、硬件班级加密、软件加密，三级加密技术。芯片的加密技术和工程实现，需要跟实际的物联网使用场景相结合，实现定制化加密。北京师范学互联网教育智能技术及应用国家工程实验室能够作为技术参与方为物联网芯片、NB-IoT芯片、5G芯片、消费类电子芯片，提供技术研发指导。

成果描述：本实用新型公开了一种基于物联网的房间调控系统,其包括依次连接的传感器模组、处理系统和受控端,以及与处理系统相连接的移动终端；处理系统包括依次连接的输入电路、处理电路和输出电路,以及与处理电路相连接的存储器、无线通信模块和电源模块,电源模块连接无线通信模块。本实用新型可以通过移动终端远程控制作为受控端的家用电器,也可以通过传感器模组自动控制受控端,提前改善房间内的环境,为用户提供更好的居住体验。市场前景分析：本实用新型可以通过移动终端远程控制作为受控端的家用电器,也可以通过传感器模组自动控制受控端,提前改善房间内的环境,为用户提供更好的居住体验。与同类成果相比的优势分析：国内领先