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自主巡检与故障监测机器人技术
(1) 长时间鲁棒定位与建图：未知室内外环境下激光雷达/视觉建图，基于深度学习的跨时段场景识别克服天气/季节/场景变化并修复运动对象干扰，分层路径规划实现高效率自主导航。 (2) 电力设备表计识别：基于图像识别算法研发形成移动终端侧的典型指针式表计自动读数技术。 (3) 电网设备图像部件级实例分割： ① RGB-T自动标注技术突破了制约设备样本获取难的共性瓶颈； ② 基于深度学习的实例分割技术攻克了背景复杂、目标占比小和多目标共现的电网设备部件级分割难题； ③ 弱/半监督学习技术提高了样本利用率，大大降低标注成本； ④ 模型压缩与加速技术使得基于深度学习的电力设备识别方法在低功耗移动终端侧应用成为可能。 (4) 设备图像故障监测：基于红外/紫外/可见光的电力设备过热、渗水、漏油、明火等典型故障检测与故障报警，具备自定义通信报文与远程推送功能。
东南大学
2021-04-11
道路交通安全规划与安全审计
(1)道路交通安全规划 针对城市交通带来的安全问题，从问题的分析入手，在事故预防、事故处理、事故服务等多角度提出城市交通安全的规划。技术流程如下图所示。道路交通安全规划一般包括交通安全调查与分析、交通安全现状分析、交通安全发展趋 势分析、道路交通安全设施系统规划、交通安全管理规划、交通安全保障规划、交通安全规 划的实施与滚动发展等。(2)道路交通安全审计清华大学承担的道路交通安全审计项目经过一年的调研与研究分析，提出了相应的项目 成果。1)我国城市道路交通安全评估(审计)指南 对城市道路交通安全评估的定义、目的、指南适用范围、评估周期与时间、评估内 容要求进行规定与说明。 提出了道路交通安全评估8大基本步骤，并对每个步骤需要评估的内容进行详细的 分析与规定。 对道路交通安全评估中的关键技术进行了研究。第一，提出了道路交通安全风险图 的绘制方法与目的;第二，将道路交通安全评估等级划分为 2 大类共 6 个等级。 提出了道路交通安全审计表单。对城市现有道路从道路网络与功能、交通工程设施、 交叉口渠化和信号配时、路段横断面构成、转弯半径、照明等道路工程状况、道路使用者的 交通行为特性(尤其是行人、自行车利用者等)、道路两侧的土地利用与交通环境等进行道路 交通安全评估工作。安全评估通常采用评估单进行操作记录和分析，分评估主表单和分表单。2)我国城市道路交通安全评估工作机制 对国家层面的领导工作机制、城市层面评估组织工作流程提出了相关的建议。 3)盘锦、锦州、辽阳三城市道路交通安全评估 项目目标在于论证评估路网的使用效益及应用潜力，发现盘锦市的交通安全隐患，对交通安全状况的改善和安全管理提出建议及实施方案，从而减少盘锦市交通事故的发生数量，提高交通安全水平。 三城市交通安全审计将整体性和具体性、科学性和可实施性进行双重结合，从宏观和微观、策略和措施两个层面给出了改善交通安全状况的建议和具体方案。 方案最终以文档和图集两种形式展现。针对问题的方案内容包括道路基础设施完善，公 交优先措施保障，标志标线、护栏、交通安全岛等交通工程设施完善，智能交通管理系统建 设，交通管理措施强化，人行过街设施、人行道系统完善等多方面内容;方案的实施对象涉及三条道路的每条路段和每个路口。 该项目以基础设施为切入点，综合考虑了影响交通安全的人、车的行为因素，并以提高交通参与者交通安全意识和交通文明素质为制定方案的目标之一，切实达到了提高盘锦市交 通安全水平和市民素质的目的。
清华大学
2021-04-11
污染场地取样与原位钻注修复装备
中国地质大学（北京）
2021-05-10
审计委员会的理论与运作
本书介绍了国际上一流的审计委员会的运作情况,总结了我国建立和发展审计委员会的经验,很好地体现了理论,法规与实际的结合,专业知识与综合知识的结合,历史与现实的结合.
南京审计大学
2021-05-07
苏州中环快速路路面设计、施工与检测
苏州中环快速路于2012年1月31日正式开工，全长112.204公里，是迄今为止苏州市投资规模最大城市快速路，主线采用双向6车道高架桥、隧道、地面道路等形式，设计时速80公里/小时，工程总投资220亿元。 苏州市将中环快速路建设成一条绿色环保节能的耐久之路。为此，道路工程团队提供了最新成果的技术服务，为沥青路面设计了10种不同骨料粒径大小和不同级配类型的高使用性能的沥青混合料。特别是首次结合使用了30%旧沥青混合料的再生技术、降低拌合生产温度的温拌技术及废物利用的橡胶沥青技术。另外，把与苏州市公路学会共同开发的测试改性沥青SBS含量，控制改性沥青质量的检测技术在中环路上全线推广，并进行现场路面摊铺技术指导、路用性能检测等技术服务，为中环路路面质量提供了技术保证，延长了路面的使用寿命。
苏州科技大学
2021-04-28
薄膜蒸发与精馏耦合分离技术及设备
柔性智能互动终端的关键材料与传感器件是实现物联网技术革命的重要技术，柔性透明导电薄膜为其 中不可取代的关键元件。本团队在前期工作中针对纳米银线透明导电薄膜进行了系统的研究，包含材料合 成、导电墨水配方调制、大面积卷对卷制程工艺和柔性触控样机制备，已经初步建立起一条从材料、工艺 到器件应用的产学模式；并做了一系列十余项的专利布局（发明专利12篇，授权专利6篇）。其采用的技 术方法如下： （1）低成本的表面图形化工艺。包含基于光酸显影的可图形化配方调制、基于表面能差异化驱动的 自组装电极图形化，相比较于传统的激光、黄光刻蚀，溶液态的图形化方式成本更低，同时可保证满足柔 性触控传感器的线宽/线距要求； （2）高稳定性的纳米银导电薄膜。基于单分子缓蚀剂修饰的纳米银线稳定性提升方案，相较于业界 传统的单级分子蒸馏存在分离效率不高、能耗 较大和成本较高等问题，而常规精馏方法又会使某 些活性组分发生热变质或分解能等不足。薄膜蒸发 与精馏是一种特殊的液－液分离技术，本技术成果 将薄膜蒸发的高效蒸发性与精密精馏的高分离度融 合于一台完整的设备中，既可避免热敏性物质长期 暴露于加热器内，又可使各组分通过
中山大学
2021-04-10
智能巡检与捡垃圾机器人系统
智能巡检与捡垃圾机器人系统基于搭载的视觉、激光、IMU、编码器等传感器进行融合，实现机器人在居民小区、公园广场、街道、工业园区等典型环境下的高精度自主定位、建图与导航，同时基于建立的场景地图，采用深度学习对场景中的物体进行图像分割，识别出垃圾及其种类，获得垃圾的空间位姿信息，控制机器人完成捡垃圾任务，并进行垃圾的智能分类。智能巡检与捡垃圾机器人系统不仅具备常规巡视功能，执行巡检任务，还具有捡垃圾和智能分类功能。创新性强，技术水平先进，具有很高的经济和社会效益。
华中科技大学
2021-04-10
智能激光制造与3D打印技术
激光智能增材制造系统是将激光3D打印系统与激光制造仿真物理模型，CAD、CAE、CAPP、CAM技术，高精度多种在线控制系统相结合的下一代增材制造设备。该系统可根据三维模型特征优化加工路径；可根据工件材质和性能要求，通过模拟程序得到优化加工参数；在制造过程中，可通过尺寸扫描测量，实时调整加工量；通过温度、图像、等离子光谱等传感器在线采集特征信息，实时调整加工参数；制造完成后，可给出热处理参数，进一步提高产品性能。系统整体智能化程度高，集成度高，在实现激光金属3D打印的同时，可大幅提高打印工件的尺寸精度和机械性能。该技术适用于复杂高性能产品设计制造、核心工件再制造、航空装备、核电装备、轨道交通装备、海洋工程装备等高端制造领域，还可用于模具精准修复。
湖南大学
2021-04-11
风电场与大规模电网仿真试验平台
一、 项目简介针对风电机组控制系统设计和风电场并网运行，基于虚拟仪器创建风电并网运行虚拟环境，控制设备的量测输入、控制输出与仿真系统闭环连接，包含风电场的大电网模型在多级并行计算环境软件平台实时仿真运行，提供机组和电网运行状态并受控于外部设备，为风机控制系统设计、测试提供了一种有效手段。二、 项目技术成熟程度该项目以控制系统实时仿真技术为基础，技术成熟。三、 技术指标（包括鉴定、知识产权专利、获奖等情况）仿真计算电网规模>3000节点，CPU利用率<60%，年可利用率>99%。四、 市场前景（应用领域、市场分析等）本项目为风电机组控制系统设计、测试提供了一种手段。在风电设备生产、测试、调试和检修过程中引入虚拟仪器技术，有利于提高控制系统性能和风电整机质量，符合互联电网运行对友好型风机的需求和风电产业发展对可靠性的要求。五、 效益分析1、在风电机组生产环节，为风机控制策略研究、出场测试提供生产平台，节约人力资源，提高生产效率；2、在风机检修环节，提供在线仿真分析实验手段，提高风机/风电场运行可靠性；3、在电网调度运行环节，提供仿真分析平台，促进风电接入的大电网系统安全、稳定运行。六、 项目具体联系人及联系方式（包括电子邮箱）张家安，zhangjiaan@foxmail.com七、高清成果图片2-3张图 风电场与大规模电网仿真试验平台
河北工业大学
2021-04-11
在量子物理与机器学习研究的进展
生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布，以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地，他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数，即张量网络的张量元，可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习，最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点：它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数，还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外，与传统的基于统计物理的生成模型（例如玻尔兹曼机）相比，玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力，从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想，是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力，意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外，这类模型在量子信息处理，量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来，最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机，从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行，向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱
北京大学
2021-04-11