从电器文明开始，短短一个世纪的时间，人类在科学探索的步伐上已经从工业进入了智能化的技术环境。随着物联网的发展，数据时代到来，各行各业也在争相抓住契机，利用新时代科技智能手段，帮助企业更好发展。其中，传感器技术的应用，为工业监测带来了新的惊喜。它在工业自动化系统的监测过程中，起到巨大作用，可以实时监测将监测到的信号经过转化后以数据的方式提供给人们，做到实时监测，确保工业自动化系统的正常运行。现阶段，监测工业机械运行一般使用振动传感、温振一体化传感器等，存在成本高、易误报、不能对早前故障进行监测等问题；而故障早期诊断对于维护设备安全、保障工业体系正常运转具有重要意义。 针对现有故障监测系统存在的问题，团队开发了基于声纹、振动、温度一体的声振温一体传感器，该传感可综合感知监测对象声音、振动、冲击脉冲、温度以及倾角数据，全面覆盖旋转设备早中晚期故障信息。同时，开发了旋转设备声振温一体化监测诊断系统，其由有线/无线声振温一体传感器、采集网关、电脑 WEB 端构成，同时适配云平台、手机端小程序。通过有线/无线声振温一体传感器将设备运行时的冲击脉冲、三轴振动、噪声、温度数据采集传输至数据库服务器，依托独有的异音分析、健康因子指标专利算法，实现设备状态实时监测与故障诊断。 核心优势： （1）全面集成冲击脉冲、三轴振动、声音、温度多维度深度感知专利技术； （2）快捷部署(磁吸胶粘/纹可选)，无线方式，快速联网； （3）数字信号传输，抗干扰能力强准:独有异音、健康因子指标专利算法； （4）高性价比，大容量电池，长维护周期。

        技术成熟度：技术突破         领域存在着景深影响效率的突出问题，本产品以高性能异构处理器为核心运算单元，以嵌入式手段通过视觉流与控制流的严格对位，高性能实时完成视频控制信息的结算，并直接输出电机驱动信号控制相关执行机构完成闭环控制。         本产品主要面向高性能伺服闭环控制的视频应用领域，能够显著提升显微工业自动化领域的视频对焦及对位处理的效率及精度，亦可实现宏观领域的视觉嵌入化控制闭环应用。         意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持

大者希拖拽式智能网站搭建系统（简称：建站）是一款所见即所得的自助建站平台，以易用流畅、轻松快速、效果丰富为特色，支持电脑端、手机端双端网站，支持自适应双端设计；具备丰富的建站模板及功能控件，无需懂代码、采用拖拽式操作，所见即所得，帮助用户建立多端品牌/官网/门户/外贸/交易等类型网站。 主要用途：电脑端及手机端双端网站建设应用；院校实训实践数字化应用；  主要功能/规格： 部署方式：SaaS云服务部署； 建设方式：支持标准建设（电脑端/手机端独立设计）及自适应建设；支持极速建站及定制建站； 前端设计：前端展示：支持电脑网站/手机网站，可扩展微网站/网页版小程序端；可视化模块/拖拽式操作;系统自带3000+行业模版，免费升级更新;支持模块/主体颜色/版式布局/顶端/底端等个性化设计等 常规功能：文章系统/产品系统/表单系统/查询系统/图册系统/投票系统/会员系统/在线留言/在线抽奖/知识付费/在线客服/员工权限/消息通知/网站备份/操作日志/网站助手/数据分析等； AI生成功能：AI智能生成字符数量配置：100万个字符，支持扩容；支持AI智能生成网站、产品、网页、文章、图册等TDK功能；支持AI智能换词功能、AI提取文章摘要功能、AI提取文章关键词功能；支持AI智能翻译功能；网站文章、产品、栏目页支持AI智能翻译多语言；支持AI智能写作：支持文章详情页、产品详情页AI一键生成； 搜索引擎优化：支持搜索引擎SEO优化：百度优化系统、网站TDK关键字和描述设置、网站HTML静态化、网站sitmap、301跳转、404页面设置等功能； 国际应用：语言版本：47种语言版本，支持自动切换语言；支持谷歌TDK设置/谷歌sitemap/转化追踪/产品/网站分享Facebook、Twitter、Linkedin、Pinterst等；多产品询盘/播放域名防盗链/内容加密/skpe客服/whatapp客服； 支付方式：微信支付/支付宝支付/paypal支付； 平台服务：CDN全球网络动态加速/HTTPS安全/DDOS攻击防护/云WAF防火墙/DNS攻击防护/CC攻击防护/多线接入等/支持IPV6功能/ 3TB 超大资源库容量/域名备案额：10个；

本仿真实训要求学员根据常见60KW以下小型分布式光伏电站项目需求书要求，到现场进行测量、采集项目所需数据，然后回到办公室使用设计软件进行项目设计，并且做出系统分析结果、施工图以及施工材料清单。 1.1. 场景设计 虚拟场景包括办公设计场景，楼顶建筑场景； 场景模型主要包括：办公室建筑模型、办公家具、办公设备、长度测量工具、方向测量工具、楼顶建筑模型等 设计软件模拟包括：阴影阵列分析软件、CAD制图软件、倾角分析软件、系统分析模拟软件 1.2. 互动设计 在办公室里使用电脑了解项目需求书，根据提供的信息收集项目所在位置的地理与环境信息 到现场使用长度与方向测量工具测量设计所需数据 回办公室使用各种专业设计软件对该项目进行系统设计。

上海交通大学电子信息与电气工程学院离子束溅射沉积系统 招标项目的潜在投标人应在上海市共和新路1301号C座110室获取招标文件，并于2022年07月06日 10点30分（北京时间）前递交投标文件。

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。