一、实验室概况清华-伟创力SMT实验室建于2004年4月，是清华大学和伟创力公司（Flextronics）合作共建的先进制造技术专业实验室。实验室依托清华大学综合学科和伟创力公司专业技术优势，立足教育，面向SMT产业，是业内产学研一体化的教育与技术发展平台。 实验室位于清华大学校内，拥有得天独厚的人才优势、国内先进的SMT教学实验设备，业内领先的DFM软件和一流的SMT工艺技术，以贯通上下游 结合产学研 服务全行业为宗旨，与业界广泛合作，几年来在我国SMT教育培训和技术创新中影响力与日俱增。 实验室以育人为本，每年为2500名以上学生提供SMT培训，为本科生和研究生开设SMT选修课，为学校和北京高科技企业提供相关的专业技术服务；与此同时，在SMT工艺、设计等方面举办多层次、高质量的技术培训；并承担企业委托的科研项目，正在为推动我国SMT产业和技术发展做出贡献。二、主要特色产学研合作高效平台，符合当代国际科技发展潮流；中国高校工程类实验教学运行与发展创新模式；学术上以SMT先进工艺为基础，贯通产业上下游（封装、DFM、印制电路、可靠性分析等），实现技术整合与交融。三、独特的优势优势1 ——人才济济、技术一流大学具有天然的流动人才优势，清华大学目前有在校就读的国内顶尖本科生、研究生、博士后3万多名，而毕业生更是遍布世界各地，人才流动频繁，知识更新快速。同时，作为综合性、研究型的清华大学更是汇集了众多的学科，易于学科交叉和知识创新。这一起都成为实验室源源不断的人才优势的基础。 清华－伟创力SMT实验室建立之初就确立了实验室设备要真正运行的目标，从企业引进具有工程实践经验和SMT制造经历的人才，带动青年教师和实验教师人员在“实战”中成长；同时，通过与SMT企业和学术团体合作，以及与业界一流专家经常性的交流，保证实验室跟踪当前先进技术。在SMT领域，实验室从基础理论到工程实际、从硬件到软件、从设计分析到制造流程、从组装工艺到材料设备、从PCB技术到DFM实施、从元器件封装到新产品导入、从无铅焊接技术到可靠性分析、从电磁兼容到高密度组装等各个方面，一直保持着全面均衡发展和不断更新。优势2——清华大学综合学科优势与强大仪器设备资源SMT是先进的制造技术，又是一门综合型工程学科，涉及机械、电子、光学、材料、化工、计算机、网络通讯、自动控制、管理等多学科交叉，而以机、光、电为代表的综合性理工科正是清华大学传统强势学科。机械系的材料加工与自动化、精密仪器系的精密机械与光学、材料系的电子材料科学与应用、微电子所的半导体设计制造与电子封装、以及自动化系的过程控制和计算机集成制造等学科都是国内外驰名的领先学科，也是SMT发展必不可少的关键。分布在校内不同院系以及分析中心、材料中心、力学中心、纳米中心等众多国家、部委、北京市重点实验室和教学科研机构的各种国际先进水平的仪器设备资源，以及高素质的实验室技术队伍，更是SMT发展得天独厚的基础。 清华－伟创力SMT实验室已经得到众多校内学科组、实验室和有关老师支持，并建立了良好合作关系。优势3——合作伙伴与国内外著名企业的合作：伟创力（Flextronics） 、环球仪器（UIC）、KIC 、OK国际、维多利绍德公司（Vitronics Soltec）、VALOR、Linde、AIR PRODUCTS等；日联科技、和西电子、振华兴等与高校和业界广泛联系与合作：院校：华南理工、华中科技、北工大、南京信息职业学院、桂林电子科技大学等国内外行业学术组织团体：IPC、iNEMI、，以及北京、江苏、深圳、上海、广东四川等地SMT专委会；业界媒体：中国电子报，电子工艺技术，EM Asia，SMT China 、环球SMT与封装等；业界专家：与国内外业界二十多名著名专家、学者建立实质的技术和教育培训合作关系，例如John H.Lau 、 Ning Cheng Lee、 S.W.Ricky Lee 、David D. Lu 、Shangguan dongkai等。四、实验室三大功能 （一）育人为本，推进校园多层面SMT教学学生受益面广是清华－伟创力SMT实验室对培养人才的特点。 实践教学是大学教育中不可替代的环节。实验室成立以来，已经有超过5,000名本校学生和5,000名以上兄弟院校学生到实验室参加实践学习。经过实验室培训的学生，在贴近工程实践的现场，真切了解高科技电子产品的制造过程，操作现代化生产工艺和设备后，得到了在课堂上无法学到的知识。 近年来，高校和职业院校纷纷建SMT实验室、开设课程或专业，推动了SMT校园教学发展，清华SMT实验室的努力和辐射发挥了作用。 在普及的基础上提高，为学生提供多层面、全方位的实践选择，是实验室为培养人才贡献的另一方面。2004年以来，已经连续多年开设“表面贴装技术基础”选修课，在48学时的课程中，学生经历实践操作、专题学习、现场实习、电路设计、实习产品制作和论文答辩全过程。其中，到实验室的加工生产流水线现场，直接在工程一线实践是课程的重要环节。此外，实验室还为本校和兄弟院校研究生开设短期培训课程，为较高此次SMT人才培养做出贡献。 清华－伟创力SMT实验室还是今年开始的倍受教育界和社会关注的实验创新课程首选实验室之一，受到选课学生广泛好评。（二）着眼发展，蒸蒸日上的SMT科研科研是大学实验室教学提高的源泉，也是实验室发展水平的标志。清华－伟创力SMT实验室近年与多家企业和科研机构合作，开展多项业界急需技术课题研究，例如：电子焊接材料特性 — 理化特性、工艺特性及综合评价等；元器件及其互连的可靠性测试 — 力学、热学试验，工艺结构测试等；产品失效分析 — 破坏性试验、非破坏性试验，失效机理分析与改进方案等；可制造性设计分析、无铅组装焊接工艺分析等。上述项目已经取得初步成果，而且这些成果都已经在企业生产和研究所研发工作中得到应用，解决了生产和研发中的实际问题，同时也为实验室教学培训和进一步发展奠定了基础。（三）立足应用，前景宽广的SMT培训与技术服务1、面向科研与高端的SMT技术服务清华－伟创力SMT实验室成立几年来为校内多项科研项目提供了SMT技术服务，保证了学校科研和学生科技活动的顺利进行。 此外，实验室还对外承担了INTEL、AMD、Microsoft china、ADI等国际大企业中国研发机构/实验室的部分具有较高难度的小批量试验板的技术服务项目；不仅为企业解决了难题，也为学生在实验室参加SMT实践提供了实战环境。2、面向企业，不断深化的SMT培训与技术交流为企业提供技术培训是清华－伟创力SMT实验室与企业联系的重要环节。 在保证学校教学任务的前提下，清华－伟创力SMT实验室近年来已经举办40多次SMT培训。课程内容包括SMT先进工艺、可制造性设计、EMC、无铅技术等业界需要的培训项目，受到企业欢迎，不仅为企业提供了一个快捷、有效的人才培养平台，也为学校本身培养人才注入了新的活力。 清华－伟创力SMT实验室推出了业内第一个系统专业技术培训课程，为两家外资企业的技术和管理人员系统讲授了从元器件、材料、工艺设备、设计分析、质量检测、过程控制直到生产管理等20余门课程，受到企业的欢迎。 从2007年开始，实验室在杭州、青岛、大连等城市每年定期举办《可制造性设计与组装技术研讨会》，与业界交流实验室科研及行业最新技术成果，已经形成技术交流与推广的一个品牌，引起SMT业界关注与参与热情，希望扩大活动范围和地区。  

成果简介：以车代磨是新兴的一种高效、低成本、低污染的加工方法。它主要依赖于刀具材料和设计技术的进步。由于车削深度和进给速度可大大高于磨削，刀具成本低于砂轮成本，致使加工效率提高两倍以上，车间的工具耗费大幅度降低。本项目主要提供的是设计和制造刀具系统，以及工业试验数据。适用于大型高硬度淬火件和大余量工件的高效加工，包括刀具设计、制造和加工工艺。 项目来源：自行开发 技术领域：先进制造 应用范围：大型机械产品制造企业，有一定的车削加工能力和生产批量。

成果简介：云计算的发展使越来越多的计算和业务服务通过云端提供。与传 统的内部服务相比较,云中的服务通常隶属于不同的机构,具有自主性,会为 了自己的效用随时加入、离开网络,使传统的仅考虑时间或者费用的服务组合与调度算法失效。本技术引入服务信任的概念融入到云工作流管理模型， 从而实现兼顾时间、费用和可靠性的 Web 服务组合及调度管理。 项目来源：自行开发 技术领域：云计算、服务

本发明公开了一种基于邮箱的用户身份认证服务方法，包括： 第三方网络应用向第三方权威机构提交邮箱账号接入请求，该请求中 包含网络应用的访问 URI 和用户认证通过后的跳转 URI，第三方权威 机构根据网络应用的访问 URI 和跳转 URI 对第三方网络应用进行审 核，并在审核通过后为第三方网络应用分配应用 ID 和应用密钥，并对 其跳转 URI 进行登记，第三方网络应用接收来自用户的网络访问请求， 并为用户提供进入基于

本项目以嵌入式控制器为核心，结合现代电子测量技术、智能控制技术、 工程流体力学、呼吸力学等多学科知识，研发一款智能呼吸机，主要用来治疗 睡眠呼吸暂停综合症、慢性阻塞性肺病等疾病，同时开发基于 Android 系统的 智能手机数据采集与通信系统，并构建物联网健康信息管理系统和健康信息云 平台，通过云传输实现患者与医生及其医疗机构的双向远程监控与服务。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

成果描述：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。市场前景分析：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。与同类成果相比的优势分析：国内领先