本实用新型公开一种多协议智能灯具控制系统，包括控制模块以及与控制模块练级的信号采集模块、电源模块、计时模块、开关模块、灯具亮度调节模块和多协议通信模块，多协议通信模块分别与控制模块和智能终端连接；信号采集模块包括亮度检测单元和人员检测单元；灯具亮度调节模块包括调光脉冲发生器和PWM调光芯片，所述调光发生器通过PWM调光芯片与灯具连接。本实用新型通过多协议通信模块能够进行多种方式通信，满足不同通信要求，增强实用性；通过调光脉冲发生器和PWM调光芯片，对灯具亮度进行调节，保证灯具的亮度满足不同需求，具有

本发明公开了一种 SWP 协议中 CLF 芯片接口电路，包括输入 整形模块，输出负载调制模块，电流采样模块和输出整形模块；所述 输入整形模块的输入端用于连接 CLF 芯片输出的电压调制信号，所述 输出负载调制模块的输入端与所述输入整形模块的输出端连接，所述 输出负载调制模块的输出端用于与 UICC 芯片的 C6 引脚连接；所述电 流采样模块的输入端与 UICC 芯片的 C6 引脚相连；所述输出整形模块 的输入端连接至

成果描述：本实用新型公开了一种用于串行雷达数据的协议转换器,包括中央处理器、网卡芯片、PHY芯片和交换芯片；其中,中央处理器对外部输入的串行雷达数据进行解析而得到数据报文,并通过数据总线传输给网卡芯片；网卡芯片按照设定的以太网协议,将数据报文封装成网络数据并将网络数据传输给PHY芯片,PHY芯片通过与其连接的交换芯片将网络数据转发至目标端口。因此,本实用新型能够通过协议转换实现串行雷达数据在网络中的传输。市场前景分析：本实用新型能够通过协议转换实现串行雷达数据在网络中的传输。与同类成果相比的优势分析：国内领先

无线传感器网络，简称 WSN，是由一些具有无线通信、数据采集和处理、协同合作等功 能的无线传感器节点协同组织构成的。WSN 的体系结构划分为应用层、传输层、网络层、数 据链路层和物理层。物理层主要考虑调制方式、信号的传输效率等方面的问题；数据链路层 负责节点接入、多路复用、数据帧检测和差错控制、降低节点间的传输冲突等。 目前，研究较多的传感器网络的路由协议主要有三类：直接通信型、聚簇层次型]和平 面型。本项目通过对平面型路由协议的研究，在分层网络模型的基础上，研究适合 WSN 的路 由选择协议，提出了一种能量按需的多路径路由协议。通过动态地选择汇聚节点，采用基于 能量的多径路由协议可使能量消耗均衡，延长网络寿命，提高数据转发率。 

本发明公开了一种基于 RS485 协议的现场总线通信系统，包括 工控机核心 ARM、主站、从站以及从站扩展子板卡，其中:所述工控 机核心 ARM 与所述主站通过数据总线、地址总线和读写控制信号线 连接、所述主站通过 RS485 通信电缆与从站分别相连构成星型网络拓 扑结构，所述 RS485 转换芯片用于对所述主站和从站之间传输的信号 进行差分转换后通过所述通信电缆进行传输、所述从站与从站扩展子 板卡之间通过数据总线、地址总线和读写控制信号线连接，用于实现 所述从站与所述从站扩展子板卡之间的信息交互。

本发明公开了一种基于 RS485 协议的现场总线通信系统，包括工控机核心 ARM、主站、从站以及从站扩展子板卡，其中:所述工控机核心 ARM 与所述主站通过数据总线、地址总线和读写控制信号线连接；所述主站通过 RS485 通信电缆与从站分别相连构成星型网络拓扑结构，所述 RS485 转换芯片用于对所述主站和从站之间传输的信号进行差分转换后通过所述通信电缆进行传输；所述从站与从站扩展子板卡之间通过数据总线、地址总线和读写控制信号线连接，用于实现所述从站与所述从站扩展子板卡之间的信息交互。本发明所述现场

项目背景：2021 年国务院政府工作报告中指出，扎实做 好碳达峰、碳中和各项工作，加大新能源技术研发。据研究 公司 Frost＆Sullivan 发布的一项新报告指出，预计到 2030 年，全球电池储能市场的复合年增长率将达到 23％。由此可 见，未来十年储能电池数量将大幅增加。另一方面，储能电 池安全性引起广泛关注，2019 年 4 月 19 日，美国亚利桑那 州 McMicken 电池储能项目发生火灾爆炸事故；2021 年 4 月 16 日，北京集美家居大红门的储能电站起火。因此储能电池 安全性显得尤为重要。通过人工智能和机器学习等手段预测 电储能电池的安全性已经成为研究热点，英国剑桥大学和美 国斯坦福大学等顶尖高校和科研院所都有相关的实验室。在 国内，中科院、比亚迪、宁德时代、国家电网等企业院所已 经开展了各种类型储能电池和技术的研发。然而，目前国内 外还没有成熟的电储能电池远程管控系统，储能电池数据传 输协议没有公认的标准。由于不同类型的电储能数据指标差 异较大，需要采集的数据缺乏规范标准。另外，何种指标的 变化会引起潜在的储能电池安全问题尚未明确，目前基本是 通过人工经验判断，效率不高，并且准确率较低。如果能够 通过机器学习，深度学习等人工智能手段，结合储能电池实 际工作过程中的电流、电压的变化数据，学习并分析其运行 规律，挖掘出数据变化导致的潜在安全风险，电储能电池的 安全性能将大幅提高。 所需技术需求简要描述：1.研发储能电池故障预测模 型，利用人工智能等手段，通过机器学习的方法对采集的电 池运行状态及参数数据进行分析，实时监控电池运行状态， 对可能出现的潜在储能电池安全问题进行评估，实现对即将 出现的电池故障和安全问题的预判。2.建立储能电池的远程 安全传输协议，对电池运行状态及参数数据进行周期性采 集，并实现多终端异构网络环境下的储能电池数据实时传 输。建立安全传输机制，有效防止数据伪造和恶意攻击。3. 开发电储能电池数据远程管理系统，对不同种类的储能电池 安全问题采取相应的措施，通过网络实现对储能电池的远程 管理，从而延缓或避免由于电池故障产生的安全问题。数据 通信应建立在安全可靠的传输机制上。  对技术提供方的要求:1、建立电储能电池的远程数据采 集和安全传输协议。2、开发研究电储能电池数据远程智能 分析和管理系统。3、在相关领域经验丰富的技术团队的院 校或科研单位。 

7月15日，华为与深圳职业技术学院（以下简称“深职院”）全面战略合作协议签订仪式在华为公司总部举行。深圳市教育局主任督学蔡茂洲，深职院党委书记杨欣斌，党委副书记、校长许建领，副校长李月，华为中国政企业务副总裁、华为深圳政企业务部总经理陈斌，华为企业BG人才伙伴发展部部长孙刚，华为深圳政企业务部副总经理锁斐，华为深圳政企教育医疗系统部部长李松萌等领导出席活动。