适用于中心血站、疾控、刑侦科、医院保存血液制品、疫苗、药品、样品等。 铝合金型材，表面喷砂、负极氧化，抗氧化不怕水； 采用工业控制计算机、大屏幕显示器
具备震动抑制功能，运行平稳，性能稳
低温柔性线缆，满足最低 -45°C低温运动需求。

可实现门禁的智能化控制，支持通过PC端、手机端进行远程操作控制。1. 课表控制：根据系统内已有的课表，结合师生身份信息实现门禁的自动控制，从而达到无人值守的目的；2. 开放预约控制：根据已有的开放预约信息，结合人员的身份认证情况，实现门禁的自动控制；3. 策略控制：用户可自定义门禁的定时控制策略，系统根据预设策略对门禁进行自动控制；4. 远程控制：在用户权限允许的情况下，可通过PC机或手机APP实现对门禁的远程状态查看及控制；5. 联动控制：可结合消防预警/报警信息、安全学习考试结果、安全巡查结果、安全隐患整改结果等数据与门禁系统的管理进行联动；（如有）

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。

项目成果/简介:项目在多年国家项目的支持下，在项目“面向工厂规划和生产过程的数字化工厂技术”获2013年教育部科技进步二等奖的基础上，进行持续开发完善，与沈阳机床合作，在智能制造领域进行了深入的合作研究， 在沈阳机床智能制造展示线开发完成数字化孪生仿真模型及基于互联网的定制信息系统，系统实现了网络化定制下达生产订单，数字化孪生系统在线仿真模拟，真实展现生产场景，并可通过移动设备进行浏览和信息管理。项目符合中国制造2025所倡导的智能制造和互联网+技术的发展，对中国制造向智能化转型起到促进作用。项目通过展示真实个性化印章的智能加工、检测和装配，体现网络化的定制及数字化双胞胎技术。应用范围:项目所开发完成的技术符合中国制造2025所提出的智能制造技术路线，已应用于工业实际和大专院校的教学培训。目前国家大力资助建立智能制造试点示范项目，制造企业也在积极转型，向数字化和智能化转型发展，这些都需要数字孪生和互联网+技术的支持。 项目成熟度：小批量生产，项目已独立以及结合沈阳机床的生产线及教育系统得到市场的应用，特别是在中国航发商用航空发动机有限责任公司相关项目中得到应用。 拟在全国范围内推广：1.项目可应用于离散制造业的规划、调试、运行和维护阶段的仿真优化，通过建立工厂、生产线、设备的三维模型，实现虚实结合的数字双胞胎。 2、教育培训领域：通过实现智能制造理念的面向教育和培训的生产线系统，通过模块化的系统，实现对智能制造教学和培训。项目阶段:小规模生产效益分析:项目的技术创新点、先进性在于实现了数字孪生技术在生产线中的应用，达到了生产线的虚实融合。不仅可在规划阶段对生产线进行仿真验证，还可在生产运行过程中实现虚实融合，并通过AR-VR技术对操作指导、维修指导和生产过程监控提供支持，从而实现多维的虚实融合，是实现智能制造的关键技术之一。项目相关技术不仅能够应用于工业实际的智能化制造之中，还特别适合面向智能制造的教育和培训。

成果研发机构长期跟踪、研究HTML5 Web标准，是国内移动Web中间件的技术开拓者，实现了面向行业的、基于HTML5技术的智能终端Web应用平台产品，处于国内领先、国际先进水平。目前已经积累了大量的技术经验和产业化基础，掌握了多项跨平台适配技术，先后将平台产品适配到上百款手机终端，覆盖iOS、Android、Windows Phone等各大主流操作系统，产品支持iPhone、诺基亚、HTC、三星、摩托罗拉等百余款国外品牌及机型，并覆盖华为、中兴、TCL、联想等基于国产操作系统的智能移动终端。产品目前已成功运用到银联手机支付、中国电信移动OA等行业系统。

手感质量的评估是当今纺织工业中非带重要的环节，但是感官评定涉及到人体复杂的生理和心理因素，所以即使是同一块织品，对于不同的人也会得到不同的评价。因而把感官评估客观化、用相对客观的方法和稳定的尺度来评价织物的手感质量是非常必要的。 本系统把智能技术、数据库技术、网络技术和纺织品感官评估技术结合起来，实现了基于Internet的智能化纺织品感官评估。通过Internet这个服务平台，了解到顾客的喜好，以及某时斯市场需求趋势，生产者与消费者之间的互动架起桥梁，对整个纺织行业系统的革新有着积极的作用。本系统的成功实施还能积极的促进感官评估在其它工业领域中的广泛应用。

光学领域顶尖期刊《自然·光子学》报道了浙江大学信息与电子工程学院陈红胜教授课题组的一项最新研究：在国际上率先实现基于深度学习的新一代智能隐身器件。在不依赖任何人为操控的情况下，快速地动态适应变化的背景环境，从而与背景电磁环境特征融为一体，实现自适应隐身。论文审稿专家认为：“这是一项激动人心的、及时而杰出的工作，它连接了变换光学、电磁超材料和人工智能等领域，为智能光子材料和器件这个新兴领域树立了很好的标杆，也将大大促进其他智能电磁器件的发展。”自然界存在两种“隐身”策略。一种是在变色龙和章鱼生物中常见的拟态隐身，使自己融于周边环境；另一种是透明隐身，即光透过物体时不产生任何散射，例如海樽和水母。科学家近年来提出的变换光学隐身方法则区别于上述两种策略，它利用坐标变换的方法来控制电磁波，使其绕过被隐身的区域，按照原来的方向传播，从而使物体完全隐形。与自然界的“隐身衣”相比，人类的“隐身衣”多数只能工作在单一的环境背景和既定的入射波条件。如果稍加改变外界环境或者入射波，隐身效果便会大幅度降低。“理想的隐身衣应该和章鱼和变色龙一样，能够快速自动地适应于变化的外界刺激和背景环境。”陈红胜说。如何才能实现这一点？“章鱼有色素细胞，我们有可重构的新型人工电磁材料单元；章鱼有中枢神经，我们有深度学习方法；章鱼有光敏细胞，我们可以搭建电磁波和环境探测器。”论文第一作者、课题组成员钱超说。当前，深度学习已经开始渗入电磁材料领域，但是主要偏重于理论上设计优化人工电磁材料。如何在实验上实现新型的智能电磁材料、构建新一代智能隐身系统并实现快速有效的自适应隐身，是一个极具挑战的课题，在此之前还未见成功实验的报道。经过三年多的不懈努力，陈红胜研究团队组在充分研究隐身领域关键技术瓶颈的基础上，在微波段成功实现了智能自适应隐身器件。研究团队设计了一项小车智能隐身实验——小车身披一层超薄的可重构的超表面隐身材料，这件“隐身衣”由智能芯片控制，集成了训练好的深度学习模型，能够根据输入的电磁信息快速做出决策，改变“隐身衣”的电磁响应。探测雷达随机改变着入射波的频率、极化和入射角，而小车的任务就是动态适应变化的探测信号，对雷达“隐身”。当环境发生变化，变色龙大约需要6秒时间过度到环境色；而当电磁环境发生变化时，披着智能隐身衣的小车只需要15毫秒就能自动地实时“换装”。陈红胜教授表示，智能隐身成功地融合了新型电磁材料和人工智能等领域，其采用硬件手段实现用于隐身调控的深度学习模型，在应用中只需单次前向计算即可做出合理的决策，大大地缩短了响应时间，这一方法对于实时性要求很高的其他应用也有很好的借鉴意义

基于大数据和 AI 的应用，可实现复杂场景下的网络问题识别、多场景优化方案的协同策略方案的动态和自动化执行。可以构建智能网络规划及运维平台，以实现极致性能和极简运维，使能新业务的自动化覆盖优化、移动性优化、负载均衡优化、节能优化、故障分析与定位。同样可以基于无线数据和视频数据融合的用户个体及群体行为在多场景应用下，充分发挥5G的优势，创造巨大的社会效益。