项目背景：海洋环境要素的大范围、长时间、高时空分辨率 监测和获取对海洋与气候预报对海洋环境安全保障意义重大。虚 拟锚系浮标既可在无定点锚情况下，实现一定半径范围内的位置 保持，并进行相应海域的长期、多参数、实时观测；也可根据特 定目的作业需要，以自主走航方式实现观测海域的机动调整，并 在浮标出现故障或达到保养周期时自动返航。由于传统虚拟锚系 浮标的主体舱和推进装置于多相流场环境中运动机制复杂、耦合 特征明显，导致其位置保持时振动剧烈、稳定性差，而在自主走 航时又流体阻力高、推进能耗大，严重限制其作业目标的高效实 现。因此，研究虚拟锚系浮标的多体运动耦合机理，突破减阻节 能的关键技术瓶颈，进而提高续航与作业能力成为当前研发新型 虚拟锚系浮标所迫切需要解决的难题。基于流体动力学原理提出 虚拟锚系浮标的低阻减摇设计方案；基于风帆形式开发一种海上 清洁能源驱动的虚拟锚系浮标节能推进技术。 所需技术需求简要描述：（1）设计新型浮标结构主体，减小 其航行阻力、降低环境流场引起的运动响应幅度，且具有良好的 操纵性能，并保证其有效载重≥600kg、 最高航速≥3.5 Kts； （2）开发一种适合虚拟锚系浮标结构特点、可靠性更高的风帆 推进技术，克服复杂作业环境下传统软帆自动控制难度大、风载脉动剧烈的缺点，并保证高海况下浮标主体的生命力。（3）完成 新型虚拟锚系浮标的航行、动力响应、推进等性能的数值模拟与 分析，在型线结构优化基础上，建造样机并进行实地海上作业测 试，验证设计方案及关键技术的可行性与可靠性。（4）虚拟锚系 浮标，长期大范围平均航行速度≥1 Kts，24 小时内虚拟锚泊定 点误差小于 5000 米半径概率≥80%，观测数据可靠率不小于 95%。  对技术提供方的要求:在相关领域中具有丰富经验的院校或 科研院所。 

采用 Robei 可视化芯片设计软件和开发板以及配套教材和 IP 设计源代码。从设计到仿真，综 合以及板级验证。 集成电路设计与应用平台产品清单：1、Robei EDA 软件 2、 核心开发板 3、实验箱 4、 教材《数字集成电路设计》 5、设计源代码、6 学 习视频 Robei EDA 芯片设计软件： 是一款全新的集成电路设计工具；同时也是一种低投资的集成电路设计软件。不仅具备传统设计工具的代码编写、编译、仿真功能，并且增加了可视化和模块化的设计理念，具有模块设计透明化，方便模块重新利用，加快设计进度等特点。可实现顶层跨平台，图形和代码相结合的设计优势，将 IC 设计简化到模块、端口、导线三个基本元素，并自动生成端口定义的 Verilog 代码以及约束文件。 Robei EDA软件可以提供 74 系类器件的仿真与模拟。可以仿真 FPGA、MCU、状态机、接口电路设计等，并提供了大量的 IP 库:计数器、Alu、流水灯自动售货机、移位寄存器、浮点计算单元（FPU）、FIFO、串口通信、RISC 处理器等

集成电路设计与应用平台，包括若贝公司自主研发的 Robei EDA 软件和配套的硬件 实验箱，实验小车。该平台采用软硬结合的方式，理论与实践相结合，利用Robei EDA软件的可视化透明设计的模式，降低了学生学习集成电路的难度。该平台可用于 数字电路，EDA，集成电路设计与应用，人工智能等相关课程。 公司还提供集成电路测试平台。

围绕长远发展和国家安全的“卡脖子”问题，实现关键核心技术安全、自主可控。以国家信创发展为纽带，以国产正版软件替换为契机，促进信创人才培养，推动高校信息中心建设升级，实现工业软件国产化全覆盖。

该项目是863计划项目，现处于实验室研究阶段。项目成果受专利保护。 1、项目概述 本项目针对高速公路进出城路段交通拥堵严重、事故频发，以及高速公路监控系统和城市快速路监控系统各自为政、协同性差的普遍现象，构建了基于互联网的分布式交通特征信息共享平台，实现了不同监控系统的信息共享；借助信息共享平台，系统分析了结合部的动态交通特征，提出了适应不同交通条件的短时交通特征预测技术；采用分层递阶控制和神经网络控制的方法，研发了多匝道的协同控制系统软件，并实现了结合部道路交通系统的微观仿真。 2、技术创新点 在监控系统的信息共享研究方面，初步建立了交通特征信息共享的平台，其中对异构监控系统之间交通特征级信息共享的内容和模式进行了系统分析，对异构信息进行了融合处理，实现了特征级信息的发布。 在短时交通特征预测研究方面，已对京津塘高速公路及北京市快速环路监控系统的海量交通流实测数据进行了特征与关联分析，完成了短时交通特征的预测，并实现了交通拥挤的预判。 在结合部的协同控制方面，利用模糊神经网络的建模和学习方法，对高速公路多匝道控制系统算法进行设计，并进行了控制效果仿真。   3、能为产业解决的关键技术 （1）基于服务水平的特征级交通动态信息融合技术 针对目前高速公路和城市快速路监控系统所采集的交通流基础数据格式和像素级融合技术都有所不同，控制目标参数不统一的现实情况，项目提出的交通特征信息共享平台首先要处理现有高速公路和城市快速路服务水平判定标准不统一的问题，其次需要解决区域交通监控系统的特征级数据融合问题，寻求基于服务水平的动态信息融合技术和方法。 （2）交通特征信息共享平台的设计技术 针对集中式信息共享平台投资大、实施困难的缺点，提出采用成熟的互联网技术，以及分布式技术建立交通信息共享平台，为异构监控系统的信息共享模式提供了一种新的建设思路。不需要增加额外的硬件投资、操作方便，就现有的管理体制来说，也容易实现。 （3）基于关联分析和智能控制技术的短时交通特征预测模型 将时间序列理论与关联理论引入交通状态分析，并根据不同交通条件建立的短时交通预测模型，在很大程度上提高了预测方法的实时性、准确性和可靠性，有利于预测技术的应用和推广。 （4）高速公路和城市快速路结合部实现协同控制的关键技术 基于区域道路交通网络动态信息采集系统数据资源的综合利用与共享，在交通服务水平判定技术的支持下，运用系统论、控制论的思想以及智能交通系统工程的理论方法，实现高速公路和城市快速路结合部的协同控制。 4、相关的行业发展水平，以及同类技术产品或成果比较 目前，我国已建设的交通信息系统中，各子系统基本上是作为一个个分支存在的，不仅子系统自身的数据尚未实现充分融合，集成度很低，而且系统之间存在行政分割问题，异构情况严重；在信息共享平台设计上，大都采用集中式为主，需要新建一个监控总中心，投资大，操作困难。 与本项目所提出的预测思路及预测方法相比，现有预测方法的适用性方面还存在不少缺陷。 目前，我国高速公路和城市快速路交通控制所采取的区域控制策略尚未形成较成熟的控制模式，高速公路和城市快速路的协同控制模式更是处于起步阶段，尚未形成成熟的技术产品。 应用范围： 本课题针对的主要对象是高速公路与城市快速路的结合部，课题研究成果不仅充分利用了现有的道路监控系统硬件资源，节省了建设成本，而且可以满足结合部的交通控制与管理需要，具有较强的应用和推广价值。在实际的应用和推广中，还需进一步扩充和细化协同控制目标，优化大范围内的多匝道协同控制模型及其算法，并对具体的控制策略和控制设施进行详细设计，以提升协同控制的实际效果。 预期效果： 运用系统论和其他相关领域研究的最新成果，探索建立区域高速公路和城市快速路交通信息共享平台的新思路和新方法，并在系统平台的基础上研究协同控制的策略和方法，并形成整套协同控制系统算法和软件。在实践中，研究成果能够得到较好的应用，并且能够部分解决高速公路和城市快速路结合部的交通问题。

技术优势： 1)通过物联网、云平台实现质量远程监控、安全连锁报警与管理； 2)根据原料工艺操作条件不断变化，优化计算获取最佳操作参数； 3)远程智能系统具有始于感知、精于计算、巧于决策、善于学习功能。 采用物联网和互联网+的信息化技术实现装置、厂级、园区三废净化装置运行质量远程监控与安全保障系统，为企业、园区提供高效的技术服务，解决化工、制药行业实际运行存在的有机物达标排放难题，满足国家当前“环保法”、“水十条”严格指标要求，在装置节能与污染物零排放面取得明显经济和社会效益。

成果简介：随着智能手机、移动通信技术、多媒体技术的不断发展，近年来 涌现出了米聊、TalkBox、微信等语音及时通信工具。语音及时通信工具通 过移动互联网免费传递语音短信的方式，方便了信息输入的同时节约了电话 资费，已经提出就迅速流行起来。可以预见，随着语音及时通信技术和应用 模式的不断成熟，语音及时通信将成为智能手机上的一种主流通信模式。使 用语音信息隐藏技术将保密信息隐藏于语音短信，具有隐蔽性、便利性和安全性等优点。本系统实现具有不可感知性、鲁

团队联合中美研究成员，应用三维激光成像技术，研发了具有世界先进水平的三维激光道路路面智能检测车，可在最高采集时速100km/h的情况下，对约4m宽的路面范围实现毫米级三维扫描。 一、项目分类 重大科学前沿创新 二、成果简介 团队联合中美研究成员，应用三维激光成像技术，研发了具有世界先进水平的三维激光道路路面智能检测车，可在最高采集时速100km/h的情况下，对约4m宽的路面范围实现毫米级三维扫描。同时，创新应用先进的深度学习技术，开发了路面病害及路面特殊构造物智能识别算法，可精准识别路面裂缝、坑槽、灌缝、修补、错台、标线、伸缩缝、板缝、伸缩缝、井盖等多种路面病害及路直特殊构造物。相关研究成果在中国、美国、巴西、南非、日本、印度等多个国家的道路检测工程实践中已得到大量应用。

苏州大学智能信息处理平台的目标是能处理多模态文字数据，精准分析语言内部结构，对人类语言进行深层理解，以支持各种应用需求。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、技术分析 苏州大学智能信息处理平台的目标是能处理多模态文字数据，精准分析语言内部结构，对人类语言进行深层理解，以支持各种应用需求。系统可以处理多种非结构化数据，比如说明书、技术标准、车间工单等纸质文档或电子文档。把图像识别技术(OCR)和自然语言理解技术(NLP)相结合，从表单图像中抽取关键要素信息。在此基础上，我们搭建了包括知识图谱问答 (KBQA)、常见问题检索 (FAQ)、对话 (Chatbot)在内的智能问答及对话系统、以及面向大数据的文档信息抽取系统。能够对给定的自然语言问题通过查询、推理提供精准满意的答案，和面向大规模文档提供信息抽取和舆情分析等服务。目前已经向多家公司提供各项相关服务。

该项目以稻米食品及其生产过程为对象，研究从源头到消费产业链全过程的食品质量安全信息的采集、信息分析，研究区块链存储方式和传统数据库存储方式的融合，建立具有分布式多源信息融合能力、数据安全性可靠性高、智能合约管理性能的区块链大数据库。集成区块链及多源信息融合技术，无线传感器网络和数据库等技术，开发了稻米食品安全产业链信息系统，实现了稻米食品生产过程安全管理及溯源等功能。该系统的管理模式、追责适用指标、数据安全指标、兼容性指标、智能化管理和云平台形成了互联网+企业管理的模式，项目成果的应用不仅能带来食品安全控制的好处，还可以扩展到多种业务功能，如供应链管理，市场差异化的改进，提高了企业生产管理效率，降低了管理人员成本，提升了企业的竞争优势。因此该系统具有广阔的推广应用前景。 市场预期：为企业生产管理和市场开拓提供了方便快捷的工具和可靠的数据支撑，提高了企业的生产管理效率，提升了企业的竞争优势。 转化条件:稻米食品全产业链信息系统 成果完成时间：2017 年