一、产品简介        MXY5001光纤传感原理及应用综合实训平台是我司专为各种光纤传感器的学习与研究而开发的。该实训平台是在光纤传感领域中的光纤透射技术、反射技术及微弯反射技术等基本原理的基础上开发而成的。本实训平台从简单到复杂，从基础到应用，系统的介绍了光纤传感器的基本原理，实验方法以及实际应用的实例。学生可以根据所提供的可搭建设计组件开展各种实验，或者根据仪器所提供的元件进行二次搭建。这不仅丰富了大学实验的教学内容，拓宽了学生的知识面，而且可以进一步调动学生学习本专业的积极性，对理工科院校学生将所学知识的工程应用化具有积极的意义。 二、实验内容 LD光源P-I、V-I特性曲线测试设计实验 光纤微弯传感系统设计实验 光纤位移传感系统设计实验 光纤烟雾报警系统设计实验 光纤温度传感系统设计实验 光纤液位测量系统设计实验 光纤压力传感测量系统实验 光纤导光照明系统设计实验 光纤传感角度测量设计实验 三、主要技术参数 1、光源： 650nm点状半导体激光器；650nm光纤激光器；1W红光LED；3W全彩LED； 2、功率计探头： 光电池型号SL248R；开路电压0.3V；短路电流8µA；暗电流1nA；光谱响应范围550nm-750nm，峰值波长650nm；功率范围：0-5mw 3、显示屏：     LCD1602液晶显示屏，单排16针接口；8位双向数据总线；可与8位单片机或控制器直接相连；管脚高电平为+5V；可显示2行；每行16个字符。 4、51系列单片机：     STC89C52，新一代超强抗干扰、高速、低功耗的单片机，指令代码完全兼容传统8051单片机，12时钟/机器周期可任意选择，最新的D版本内部集成max810专用复位电路。 5、光纤微弯称重： 光源：650nm光纤激光器；多模光纤跳线：纤芯直径62.5µm，长度1m；液晶显示光功率值； 砝码：10g、20g、50g、100g、200g； 6、光纤位移传感： 光源：650nm光纤激光器；反射式光纤传感器：纤芯直径φ1长度80cm；液晶显示光功率值； 7、光纤烟雾报警及浓度显示： 光源650nm光纤激光器；多模光纤跳线：纤芯直径φ1长度50cm；液晶显示光功率值及烟雾浓度；光线透过率小于80%（即烟雾浓度大于20%）报警； 8、光纤温度传感： 对射式光纤传感跳线：纤芯直径62.5µm，长度1m；PT100温度传感器：测温范围：0~90°； 温控仪：额定电压180V～220V，50Hz；电源功耗<5W；量程0～400℃；准确度0.5；分辨率1℃；环境温度0～50℃；相对湿度35%～85%；风扇：DC-12V直流风扇；液晶显示光功率值 9、光纤液位测量： 多模光纤跳线：纤芯直径62.5µm，长度1m；光纤准直透镜：近距离，焦距可调；烧瓶：具备入水口及出水口；液晶显示光功率值，水位小于设定值时报警。 10、压力传感测量： 气泵：ACO-001；功率20W；电源220VAC/50Hz；排气量20L/min；压力传感器：测量范围20～250KPa；相应的输出电压为0.2V～4.9V；工作温度范围为-40℃～+125℃； 11、导光照明光纤：端点发光、体发光两种； 12、调整架：轴向位移调节采用了精密螺纹副调节，运动平滑； 四、配置设施 光纤传感应用综合实训平台主机、导轨及支架组件、位移组件、微弯形变装置、 压力组件、温度组件、液位测量组件、照明光纤、光纤跳线、法兰盘，实验指导书及实验录像光盘等。

 

本技术成果将网络负载均衡与路由技术延生至交通领域中的车流量导航与道路控制，通过基础图论中的关键理论，结合大数据分析与聚类技术，旨在解决现有城市道路路网中存在的潮汐效应与拥堵问题，项目拥有多项自主核心知识产权，涵盖路径规划与搜索算法、数据并行存储与计算。通过仿真表明，项目实施后，能在现有路网规模的基础上，显著提升现有道路的负载通行能力，缓解城市道路因局部负载过大导致的负载不均与交通拥堵，改善出行体验，降低尾气排放，提升智能交通效率。

目前北京理工大学基于神经网络的智能无人机疫情预警监控系统主要由无人机平台、光电载荷、喊话系统和地面控制及图像处理平台组成。 该智能无人机疫情预警监控系统能够自动监控广场、公路、小区等各类环境中的人群，检测人员聚集情况，利用红外热成像技术实时获取人员体温情况，实现在非接触情况下对疑似高危人员的快速区分，并快速形成疫情人员相关数据，还可以提供数据接口，供大数据系统进行分析。该智能无人机疫情预警监控系统可同时提供监控人员及被监控人员交互通道，通过喊话系统，监控人员可以随时疏导或制止被监控人员的异常行为，为疫情监控和预警提供了更为清晰和直接的手段方式。

本技术成果将网络负载均衡与路由技术延生至交通领域中的车流量导航与道路控制，通过基础图论中的关键理论，结合大数据分析与聚类技术，旨在解决现有城市道路路网中存在的潮汐效应与拥堵问题

一、项目简介 随着AlphaGo及其Zero的相继推出，近年来以神经网络计算为基础的深度学习及相关优化算法已成为人们研究AI的热点。深度学习算法在AlphaGo中的成功应用主要是依赖神经网络监督学习的网络层次及神经元数量提升，而其Zero的应用不同则是在于引进了博弈优化的思想，这就给以并行计算为核心的神经网络优化算法理论研究提供新的思路。 鉴于传统神经网络优化算法面临非全局优化的难题，我们基于吉布斯分布采样优化计算，提出一种以脉冲神经元构成的混合网络结构动力学系统来实现的神经网络全局优化算法，引进纳什平衡理论来优化的神经网络计算方案，并设计一款相应的通用神经网络并行处理器芯片，以新型芯片编程架构模拟人脑功能进行感知、行为和思考新型芯。 二、前期研究基础 本团队主要是由厦门大学福建省集成电路设计工程技术研究中心、厦门大学集成电路设计与测试分析福建省高校重点实验室的教师与学生组成的，主要从事人工智能、网络通讯、集成电路设计、纳米单电子器件等方面的研究工作，并积累了深厚的研究基础。团队首席科学家郭东辉教授十多年前曾在美国加州Berkeley 大学非线性电路实验室访问，从事有关细胞神经网络(CNN)有关课题的研究，先后主持国家自然科学基金项目五项，其中与神经网络研究内容相关的有两项，分别是《视觉神经网络光电集成系统的研究》(批准号：69686004)和《混沌神经网络加密算法及其相应集成电路的设计研究》(批准号：60076015)。 本团队同时也是厦门市集成电路设计公共服务平台的主要技术支撑单位。在厦门市科技重大专项经费的支持下，我们配备了开展模拟及数字SOC 芯片设计所需要的各种EDA 工具和IC 测试设备。此外，厦门集成电路设计公共服务平台也是TSMC、SMIC 等芯片制造厂重要合作伙伴，并与厦门联芯、三安集成等芯片制造厂也有长期的合作协议，可以进行包括射频及功率芯片在内各类模拟及数字SOC 芯片的设计流片。同样，在学校211 和985 经费的支持下，本团队也独立配备了8 台IBM 服务器分别运行MATLAB、OPNET、SPW、ANSYS、Silvaco TCAD 等系统设计与器件工艺仿真工具。本团队所在的微电子与集成电路学科也已列入我校“双一流”建设学科，有关类脑芯片设计相关课题研究所需要的科研环境建设将得到重点支持。特别是厦门联芯公司在量产后，已将本团队作为其先导技术开发的重要合作伙伴，也委托我们开发相应的器件模型及电路工艺库。在厦门火炬高新区及厦门市IC 平台的支持下，厦门联芯公司还可以为我们团队提供免费的MPW流片业务。 自2009年，本团队与福建新大陆电脑股份有限公司签署 “共建SoC联合实验室”以来，基于该平台，每年合作项目经费近百万，同时还完成了多项横向合作项目：面向金融、税控的专用信息处理与控制SoC芯片开发、安全密码算法研究、区块链接技术研究等等，培养了大批优秀的硕士毕业生；厦门市美亚柏科信息股份有限公司是本团队的长期合作伙伴之一。 总之，不管从算法理论研究还是从应用技术开发来看，本课题组已具备相当优秀的研究基础和研究经验，以及显著的前沿技术攻关能力。 三、应用技术成果我们的相关研究成果也得到企业界的重视和肯定，课题组先后承担过如深圳 华为公司首歀交换芯片项目的调度算法设计、福建新大陆首款二维码识别芯片的算法及后端版图综合设计、台湾盛群公司首款32 位处理器及专用处理器编译器开发和厦门元顺公司多款电源管理芯片的设计。最近课题组还为我国某研究机构开发28nm 的低功耗设计流程专门设计一款挂载加可重构解密算法协处理器的32 位通用处理器验证芯片。

原子核裂变数据的精确测量是很多核物理应用的先决条件，比如核能、国防、辐射防护、核废料处理、产生稀有同位素等。核裂变物理在超重元素合成、反应堆中微子、中子星融合中的r-process等研究中也不可缺少。特别是走向新一代核能-快中子反应堆，急需锕系核区精确的不同能量中子诱发裂变数据。但是目前实验和理论都无法提供可靠及完整的能量相关裂变数据。 由于涉及中子的实验难度较大，国际上主要的核数据库只有几个能量点的裂变数据。理论上基于微观模型去描述裂变过程非常复杂，是一个涉及多维位能面的大幅度、非绝热的量子动力学过程。目前微观理论对裂变可观测量的描述还有较大误差。 此外基于唯象裂变模型对未知核区和未知能区的外推往往不可靠。 北京大学物理学院裴俊琛研究员课题组首次采用贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network）来评估不完整的裂变产物分布。此前贝叶斯神经网络对原子核质量外推有一些成功的应用，并可以得出推断的误差，但是仍有量子壳效应的疑虑。核裂变过程涉及复杂的位能面，裂变产物分布具有统计特征，比较适合神经网络。 贝叶斯神经网络对不完整核裂变产物的评估 目前核裂变产物的实验测量很难给出完整的产物分布，只能结合模型评估给出完整的裂变产物分布。人们通常基于唯象模型、通过调参数来拟合出产物分布。该工作通过对已有裂变数据库的学习，当实验测量给出不完整的裂变数据时能够推断出完整的裂变产物分布。结果表明，随着中子能量增加，裂变模式逐渐从不对称裂变演化成对称裂变。这说明神经网络能成功抓住部分物理图像。当实验数点很少时，唯象评估模型失效，神经网络仍然可以给出有效的评估和合理的置信区间。贝叶斯神经网络对核裂变产物的评估开辟了一个新的方向，展现了机器学习的一个实际应用范例，将对核数据的定量评估产生重要影响，有望更好地提供应用级的精确核数据。 不同能量的裂变模式演化

本专利提出一种动态交互网络环境下网构软件主体系统信任协商构建方法，软件主体根据自己的信任信息建立信任关系，避免了使用证书交换导致信任协商变得复杂繁琐；不需要合作的主体每次交互都重新建立信任关系，软件主体之间不断的信息交互使每个软件主体逐步拥有全局的信任信息。每个软件主体都拥有自己的信任信息，即信任度与合作度，需要合作的两个主体根据合作的方向选择对应的信任度和合作度（契合度）建立信任关系；信任关系建立的成功与否需要与参考值比较，该参考值是按照系统中主体拥有平均信任信息时契合度的计算值；当契合度大于该参考值时建立信任关系，该方法避免了使用证书所带来的麻烦，使得信任关系的建立变得更加简单和清晰。

本发明公开了网络环境下城市事件驱动的决策信息聚焦服务方法及系统，本发明提出的从关联城市 事件类型及阶段的抽象决策信息聚焦服务链建模与注册，到城市事件驱动的关联的抽象决策信息聚焦服 务链的发现，到抽象决策信息聚焦服务链的实例化与执行，到最后的决策结果的网络化共享的整个流程， 是一种网络环境下城市事件驱动的决策信息聚焦服务方法，实现了抽象决策信息聚焦服务链网络化共享 及协作管理、事件驱动的抽象决策信息聚焦服务链精确高效发现和决策结果的网络化共享，为智慧城市 突发事件的科学准确决策和快速应急响应提供了支持。 

该系统包含管理调度中心、中继器及音视频采集探头三层设备，不同层面的设备在一个区域内实现无线网络组网。该系统基于改进的COFDAM无线协议，具有较高的传输带宽及传送速率，在一个较大的区域范围内利用可靠的无线网络传输技术，实现音视频数据传输。 主要技术特点和创新点： （1）复杂工况下的无线传输高可靠性 系统为保证无线网络通讯可靠性，需采用了一系列先进的调制解调技术、信道编解码技术、差错控制技术，并结合数字图像压缩等多媒体网络传输技术，能够在复杂环境下实现视频、语音实时、同步传输。 （2）优化的多路并行实时信息采集与处理 管理中心可以实时采集多个采集点的多路信息，多路并行实时数据的处理需要高效可靠的数据处理算法，以实现对多路数据管理的优化，构建一个优化的数据管理平台，满足现场的管理需要。 （3）多媒体信息采集与传输 在现场复杂情况下，语音通话保持清晰畅通，且可以权限设置。摄像功能是根据管理需要进行照相、摄像（自动上传），保证同时多路图像实时传输的效果。采集终端设计包括耗电低、待机时间长，室内、外充电方便、防水、抗震、抗干扰、携带方便。    项目主要应用范围： 最近几年，国内的视频监控主流市场仍采用有线方式，个别采用无线方式可靠性不高。系统若能推广成功，可广泛应用于各个小区、工作面等场所，提高各个区域的管理效率。该项目有着广阔的发展空间。    预期效果： 基于高速无线网络的音视频传输系统，无线传输范围10kM（中继更远）；接收误码率<10E-5，误帧率<1％；图像在640×480分辨率条件下，25帧/秒。预计年销售额5000万左右。