真实还原AFM全流程操作从样品制备(滴样、干燥)→探针校准→扫描参数设置→ 三维成像→ 数据分析 虚拟化沉浸式学习利用虚拟现实技术，真实还原仪器操作流程，有效提高学习效率 智能考核系统自动记录操作轨迹、参数设置合理性、数据处理规范性,生成量化评分报告 教师管理平台教师一键查看班级考核排名、错误率统计,精准定位教学难点

目前，有许多基于区块链技术的骗局存在。为了给投资者在区块链技术投资时提供风险提示，inpluslab通过搜集各种骗局信息，利用区块链中记录的公开交易记录，使用机器学习和数据挖掘技术构建了基于区块链的骗局预警模型。

系统本身采用自有的 2 . 4GR F ID电子标签技术 记录并采集各种环境参数，并可通过有线、无线等 数据通讯模式将环境数据传输到数据服务器，系统 安装简易，使用方便，运行可靠，防伪保密，增强系统数据安全性可靠性，软件平台基于B/S+C/S架构设 计，并采用多种先进软件设计技术，使环境参数信息传达便捷，有效提高安全监管效率。 市场对象定位为冷链、医疗卫生行业相关领域，以国内的冷链物流企业、商品零售企业（各类超 市）、物流配送企业、仓储服务企业为主体，同时兼顾政府机构在特殊行业的监管业务，在这些行业及领 域中，国内市场对RFID环境监测的应用才刚刚开始，成功的应用几乎空白，随着新技术及新产品的积极 推广，国内市场将迅速扩大。

已有样品/n数据服务+成果转化——算法体系助力挖掘核心成果，彻底清除数据分析门槛并进行诊断、医疗、药物市场转化。科研合作——算法体系+高水平科研能力，定制深度挖掘“子课题”，“算法+科研”双向高水准，本质区别于其他单纯数据业务同行。学科交叉平台——凝聚“算法+医学”双杰出人才，实现需求和算法双向沟通，保持“双向先进性”。

rhscIL12是利用基因工程技术研制成功的一种细胞因子，具有与天然IL12相同的生物学性状。天然IL12由两条肽链1：1形成组配时才有生物活性，否则，不仅没有活性，甚至可抑制天然IL12的刺激免疫作用。目前，国内、外新研制的基因工程IL12都是将两条肽链分别表达的，而我们是将其两条链连接为一条肽链，由果蝇细胞表达系统（这是目前世界上最好的表达系统）表达的。因而可保证其组配始终为1：1，生物活性稳定，而且所用的果蝇细胞表达系统具有表达量高、操作性好的优点。

冷冻食品指符合质量要求的食品原料经适当的加工处理，在低温下(－ 30℃)急冻，包装后在－18℃或更低温度下储藏和流通的食品，具有货架期长、不易腐坏、食用方便等特点。冷冻食品在储藏、运输、销售及购买者消费前各环节都要处于低温环境下，也就是依靠冷藏链(cold chain)物流保证其品质及货架期，本课题组通过研究不同食品在低温下的冰晶损伤机理，获得了一大批实质性成果，发表和出版多篇论文与编著，并获得多项专利授权与奖项，列举了部分成果。 真空冷却是一种新型的快

本技术帮助企业为每一个产品建立唯一的、独特的、不可伪造的特殊二维码，这些海量二维码对应的产品信息利用区块链技术可靠地、分布地存储在云上。消费者只需要用手机扫码即可确认产品的真实性和质量信息，生产厂家可以利用这些编码信息进行产品追踪和销售渠道管理。每个产品的生产、流通和使用环节的信息由不同的企业利用区块链技术写入并共享在云端，能够显著地提高上下游供应链的信息交互的效率与质量。生产企业可以从具体的技术中解放出来，不需要考虑这些编码及信息是怎样存储的，需要做哪些维护，只需要添置一些打码设备在包装出厂前赋码

项目简介：《选矿厂生产统计计算机管理系统研究》通过湖北省科技厅组织的鉴定，其科研成果处于国内领先水平。 技术特点：本课题以大冶铁矿厂为实例，利用当前流行的Microsoft Visual Basic6.0开发选矿厂生产统计计算机管理系统软件，该系统解决了多金属选厂报表金属量不易平衡的问题，具有创新性。用户只需一次性输入原始数据，相互关联的生产日报表、周报表、月报表和年报表将自动生成，生产日报表可当天上报。企业领导、工程技术人员、管理工作者和统计分析人员可根据工作需要任意浏览、调用、打印各种报表，有利于正确指导现场操作、生产调度、组织管理和领导决策。应用领域：该系统既针对性，又有通用性，便于计算机管理网络化。可在全国同类矿山企业中推广使用，具有广阔的应用前景和良好的社会、经济效益。

随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。

中试阶段/n为提升高速公路智能养护和预防性养护技术水平，实现数据统一管理与共享，采用“一张网”理念把全省高速公路典型基础设施纳入统一的资产智能管理平台，形成交通基础设施智能监测诊断中心。研发了一套基于移动互联网的高速公路智能巡检养护管理系统，主要以WEBGIS为平台，采用互联网、参数化三维建模、VR三维实景等技术，建立统一规范的高速公路设施病害分类库，研发智能终端和互联网应用系统对高速公路沿线设施的巡检养护进行信息化管理，为用户提供巡查养护数据采集、设施病害和事件处理、高速公路主要设施的技术状况评定、维修工程资料管理、基础信息查询浏览、竣工图纸查询浏览等一体化信息服务，实现生产一线与管理层面的实时沟通与高效协调。。高速公路智能巡检养护管理系统是我国公路行业的现实需要，可以提升高速公路资产管理的信息化、智能化、时效化、便捷化和可视化水平。本成果市场前景及预期经济效益十分广阔。。支持额度：。500。万元。承接单位：。湖北省。项目进展：。为提升高速公路智能养护和预防性养护技术水平，实现数据统一管理与共享，采用“一张网”理念把全省高速公路典型基础设施纳入统一的资产智能管理平台，形成交通基础设施智能监测诊断中心。研发了一套基于移动互联网的高速公路智能巡检养护管理系统，主要以WEBGIS为平台，采用互联网、参数化三维建模、VR三维实景等技术，建立统一规范的高速公路设施病害分类库，研发智能终端和互联网应用系统对高速公路沿线设施的巡检养护进行信息化管理，为用户提供巡查养护数据采集、设施病害和事件处理、高速公路主要设施的技术状况评定、维修工程资料管理、基础信息查询浏览、竣工图纸查询浏览等一体化信息服务，实现生产一线与管理层面的实时沟通与高效协调。高速公路智能巡检养护管理系统是我国公路行业的现实需要，可以提升高速公路资产管理的信息化、智能化、时效化、便捷化和可视化水平。本成果市场前景及预期经济效益十分广阔。。项目基本内容：。为提升高速公路智能养护和预防性养护技术水平，实现数据统一管理与共享，采用“一张网”理念把全省高速公路典型基础设施纳入统一的资产智能管理平台，形成交通基础设施智能监测诊断中心。研发了一套基于移动互联网的高速公路智能巡检养护管理系统，主要以WEBGIS为平台，采用互联网、参数化三维建模、VR三维实景等技术，建立统一规范的高速公路设施病害分类库，研发智能终端和互联网应用系统对高速公路沿线设施的巡检养护进行信息化管理，为用户提供巡查养护数据采集、设施病害和事件处理、高速公路主要设施的技术状况评定、维修工程资料管理、基础信息查询浏览、竣工图纸查询浏览等一体化信息服务，实现生产一线与管理层面的实时沟通与高效协调。高速公路智能巡检养护管理系统是我国公路行业的现实需要，可以提升高速公路资产管理的信息化、智能化、时效化、便捷化和可视化水平。本成果市场前景及预期经济效益十分广阔。