人工智能健康干预平台 以遵循医学原理为基础，实现对用户的引导促进，并为用户提供千人千面、科学有趣的智能健康干预方案。 AI健康管理师 300+ 处方方案 2600 国内外专业文献及专家共识 具备通过国家健康管理师 考试能力 AI运动康复师 1300+ 运动动作库 7 种 症状运动康复方案 18 点 人体关键点动作识别 AI营养师 25+ 人群适宜禁忌推荐 13 类 人群智能配餐方案 86 % 准确率食物识别

规格：900*600*850 一、.台面：30mm大理石台面。 二、框架采用 40*60*1.5mm方钢管焊接成C型钢架，前后梁采用30*60*1.5mm方钢管焊接而成，表面经酸洗、磷化、表面环氧树脂粉末静电75um喷涂，（烤房）180℃高温固化。 三、侧  板：采骼15㎜厚优质三聚氰胺板，断面以PVC防水封边处理。 四、装饰亲：两侧立柱角镶嵌R型不锈钢边条，无犄角，更具人性化。 五、地  脚：采用优质尼龙脚垫，其特殊的沉稳结构可有效防止或降低外来振动的影响，达到最佳防震效果，双重水平调节，稳定性良好，可调查高度0-30㎜。

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产品详细介绍 　　山大鲁能MOOC平台是以知识点为中心、能力测试为手段，提供一个集教、学、练、考、评等功能于一体的自主补救平台，该平台颠覆了以往以课堂教学为主的课程教学形式，学生通过现代化的网络手段可以随时随地方便地登陆到学习平台进行某门课程的学习，过程是以学生从登录网络学习平台→学习课程知识点→完成作业→课程测试和综合测试→结束课程学习进行评价分析。 　　产品特点：  　　（1）辅助性：MOOC自主补救平台的使用应该作为常规课堂教学的辅助和延伸，而不能完全替代课堂学习。教师将课程相关资料上传到教学平台，可以帮助学生课前预习和课后巩固学习，同时拓展课程内容和传统教学相辅相成。 　　（2）自主性：学习对学生缺乏有效的学习过程控制机制，学生的学与不学，学习时间的长短、学习效果的好坏从短期是很难监控的，学生学习的自主性显得尤其重要。MOOC自主补救平台培养学生自主学习的能力，是发挥网络学习平台效果的关键所在。 　　（3）可重复性：传统课堂教学要求学生课堂注意力高度集中，往往很难做到，而且课堂内容的难点也很难通过课堂的教学一次性掌握。MOOC自主补救平台给学生重复学习提供了技术支撑，教师可以通过录制课程视频、整理课程相关资料上传网络学习平台，可以使课堂再现，提供学生二次甚至多次重复学习的机会。 　　（4）异步性：传统的教学是课堂教与学的同步，学生必须和教师在时间上同步，思路上同步，才会取得较好的学习效果，而自主学习平台可以实现教与学的异步，教师只要安排好学习任务并进行适当的，学生可以合理地安排自己的时间在给定期限内完成学习。 　　（5）开放性：传统的教学主要围绕教材展开教学，同时由于课堂时间的约束，教学内容受到很大的限制，而MOOC自主补救平台可以提供学生开放性的学习环境，通过教师的引导，可以有效地对课程内容进行扩展和延伸，尤其和现实世界的结合，内容不再抽象和教条，让学生认识到课程的有用性，激发起学生的学习兴趣。 　　（6）交互性：传统课堂教学的交流与沟通是非常有限的，MOOC自主补救平台可以利用各种交流工具提升交流的空间和时间，让教师可以充分掌握学生的学习状态和效果，更好地把握教学的难点，同时对学生的自主学习能力起到促进作用，而且匿名交互可以很大程度上减轻学生交流时的心理压力。

【师生办事线上线下一体化平台】集线上:可信应用服务（可信电子凭证/电子证照应用、在线签署应用、电子签章集成应用、可信身份核验）、线下：智能服务系统、支撑：电子签章系统、一体化智能管理为一体，赋能高校师生办事服务线上线下一体化应用。 平台聚焦高校师生办事服务高频事项，推动校务服务“高效办成一件事”，通过“线上+线下”融合升级，推进线下办事“只进一门”，线上办事“一网通办”，让数据多跑路、师生少跑腿成为常态。实现校务服务方式多元化、办事流程最优化、办事材料最简化、办事成本最小化，最大限度提升师生办事满意度、获得感。 ◆赋能全校师生办事基于“统一数据、统一样式、统一印章、统一验证”的“线上/线下、电子版/纸质版、校外/校内”办理需求。 ◆实现高校“多校区、多部门、多场景、多种类”的师生办事一体化智能运维管理。 ◆实现高校“一次建设，全校通用”，打造线上/线下“一体化、智能化、统一化、集成化”的师生办事智联网。 一、平台架构 融合“线上可信应用+线下智能自助+底层电子签章"为一体 打造高校多场景用章、多维度管章、多模式验章的服务体系 实现高校业务全场景签章应用 二、平台核心能力

本成果提出了基于零件批量加工数据分析的加工工艺与流程优化，主要包括零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法、基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测、基于机器学习的零件加工工艺优化与决策、基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证这四方面。以下是各方面具体对应内容： 1）零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法：在数据挖掘与机器学习算法方面，搭建了轴类零件全流程加工工况数据实时采集硬件平台，实现对加工力、加工振动、主轴电流等工况数据的实时在线获取。 2）基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测：在航空薄壁件加工精度预测方面，对复杂曲面加工过程混合建模与全流程加工精度预测等理论开展了深入研究工作；建立了零件单工序/多工序加工精度预测混合驱动模型，实现了加工精度的高效高精预测。 3）基于机器学习的零件加工工艺优化与决策：在轴类零件全流程加工工艺优化与决策方面，围绕隐马尔可夫决策过程、遗传算法等理论开展了理论研究工作，结合轴类零件加工过程开展了优化工作；提出了加工参数自适应调控联合决策方法。 4）基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证：构建加工数据库1套，包含机床设备、加工刀具、加工参数、检测数据等四种类型数据。开发全流程加工智能推理软件1套（部署于中航发南方公司柔轴车间），实现航轴全流程质量数据感知与工艺优化，其中全流程误差建模与分析模块实现了端到端的零件加工质量智能推理，可以用于工艺设计与现场预先感知，加工过程工艺数据挖掘模块实现基于批量数据的多工序误差流分析，实现后续工序加工误差推理，加工过程工艺优化与智能决策模块实现了零件多工序加工质量数据推理与给定期望指标下的加工参数优化。 图1 本成果对应功能结构示意图 【技术优势】 围绕航空领域制造的加工质量问题，开展基于制造过程数据的工艺全流程智能决策技术与系统的研发，初步实现工艺与制造过程的智能控制。在数据挖掘与机器学习算法、航空薄壁件加工精度预测、轴类零件全流程加工工艺优化与决策、零件全流程加工质量智能推理与优化、智能加工产线智能决策技术应用与推广等多个方面实现了突破，具有显著的理论价值与应用价值。 规范制定方面，研究了薄壁件加工误差产生的深层机理，构建了批量零件加工过程中误差传递的理论模型，探究了机床、夹具、刀具、加工参数全方位、多层次的因素对于零件加工误差产生的影响规律，提出了零件加工工艺与流程优化策略，形成制定面向航空发动机大长径比轴类零件的决策规范，规定轴类零件全流程加工过程中机床、刀具、装夹、加工参数四个方面的具体要求。通过中国航发南方工业有限公司企业标准体系管理系统制定、修改、审批，形成《航空发动机轴类零件加工工艺优化与决策技术规范Q/2B 1586—2022》。 软件开发方面，将上述理论成果进行高度集成，开发了零件全流程加工智能推理优化软件（MIO软件）。软件集成了四大功能模块，包括加工工艺数据库、全流程误差建模与分析、加工过程工艺数据挖掘、加工工艺优化与智能决策。相关知识与优化规则形成权。全流程加工智能推理优化软件以及知识库软件通过第三方测评，测评机构具备MA与CNAS认证资质，最终形成《零件全流程加工智能推理优化软件第三方测试报告》、《智能加工产线工艺全流程智能决策工艺知识库软件第三方测试报告》。 应用验证方面，结合航空发动机制造具体需求，将相关成果应用到某型号航空发动机轴类零件（动力涡轮传动轴）加工生产中。将零件全流程加工智能推理优化软件部署在航轴加工车间，在验证产品的加工设备上部署了数据采集装置，实时采集加工过程数据，集成企业工艺资源数据库和产品数字化检测系统，获取机床、夹具、刀具、产品质量等信息，构建了加工工艺数据库，开展了航轴加工工艺分析、现场加工质量预先感知、加工工艺与流程优化、现场实际加工验证等工作。通过南方公司现场应用验证，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年优化前，次品率为8.38%；2021年6月至2022年5月优化后，次品率为3.81%）。相关应用验证通过了中国航发南方公司的效果认定，并形成用户报告。 【技术指标】 1）采用机理模型/有限元仿真技术获取切削力/热/柔度/加工误差数据集，构建代理模型实现了切削过程的毫秒级预测，切削过程关键物理量的预测时间优于10毫秒。 2）建立了机理模型与小样本工况数据混合驱动的预测模型不确定分析与量化模型，提出了贝叶斯框架下的不确定校准方法，实现了加工误差快速（毫秒级）精准（偏差小于5微米）预测。 3）提出了航轴加工质量状态估计方法，建立了现场多源数据信息串联模型，基于隐马尔科夫的决策模型，实现工序间感知平均误差控制在9.21%内。 4）建立了加工次品率与加工参数约束集间双向映射互通模型，首次提出了基于隐马尔科夫模型与遗传算法的联合决策方法框架，联合决策优化框架保证次品率降低优于50%。

北京大学物理学院肖云峰教授与龚旗煌院士领导的研究团队在微腔非线性光学研究取得重要进展：首次实现有机分子修饰的二氧化硅光学微腔的高效三次谐波产生，比此前报道的二氧化硅微腔转换效率提高了四个量级，接近晶体微环腔三次谐波的最高转换效率。成果被《物理评论快报》以封面及编辑推荐形式亮点报道：Phys. Rev. Lett. 123, 173902 (2019)。论文题为“Microcavity Nonlinear Optics with an Organically Functionalized Surface” (https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.123.173902)。左图：二氧化硅微腔表面修饰有机共轭分子；右图：实验测得的激发光和三次谐波光谱图 三阶非线性光学效应是现代光学研究和应用中最重要的非线性光学过程之一，被广泛应用于实现光频梳、全光开关和量子光源等。二氧化硅回音壁微腔由于具有超高的品质因子和成熟的制备工艺，已经成为是现代光子学研究的重要器件。然而，由于材料的限制，二氧化硅三阶光学非线性响应较弱于多数晶体材料，这严重地制约了二氧化硅微腔器件的性能。另一方面，有机共轭小分子具有离域的电子系统，在光场激发下，离域电子表现出很强的非谐振动，从而具有很高的非线性响应系数。同时，回音壁微腔的表面倏逝场为微腔与外界物质相互作用提供天然的通道。因此，采用表面修饰技术，光学微腔和高非线性响应的有机分子形成连结；有机分子通过表面倏逝场作用，有效地调控微腔系统的非线性效应，从而提高微腔器件的性能甚至可能突破微腔材料的限制。 在该项工作中，研究团队通过采用两步反应法，实现了二氧化硅微腔表面均匀地修饰有机分子层，既有效增强了微腔表面三阶非线性系数，同时保持了腔的高品质因子特性。实验中，研究者采用最近发展的动态相位匹配技术，即基于腔克尔效应和热效应补偿非线性频率转换过程中本征的相位失配，实现泵浦光和谐波频率与热腔模频率的共振匹配，最终实验上观测到三次谐波转换效率达到1680%/W2，比之前报道的二氧化硅微腔的最高转换效率提高了四个量级，接近目前晶体微环腔转换效率的最高值。研究者进一步地在实验上揭示了三次谐波的增强来自表面修饰的有机分子：微腔三次谐波/合频转换效率显著依赖于泵浦光偏振，平均输出功率对比度达到50倍，这是由于有机分子偶极取向导致的偏振依赖响应。该工作采用的表面修饰技术和动态相位匹配方法可以普适地推广到其它微腔和光波导等体系中，在宽带可调谐非线频率转换和表面科学研究中发挥重要作用。

已有样品/n超宽带光学示波器主要包括超短光脉冲源系统、 超快光学采样子系统、 光电转换及模数转换子系统、 信号处理子系统、 成像显示子系统以及控制子系统6个子系统组成。 主要用于超高速光纤通信技术这一国际前沿领域相关指标测量， 如：160-Gbit/s的SDH光纤系统和100-Gbit/s以太网的重要光子单元部件和子系统的性能参数以及相应的光纤传输实验结果进行准确的测量等。

一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 能源消耗和气候变化是人类面临的两大问题。传统热管理系统所带来的高能耗挑战，以及由此导致的温室气体的过度排放，不断加剧全球变暖和极端天气，对世界经济造成重大影响。同时，人们在生产和作业时不可避免地需要暴露在高温暴晒的室外环境，因此，实现零能耗的户外防护成为人们迫切的需求，具有重要的科研价值和战略意义。作为一种面向人体个性化需求、实现人体局部环境加热或冷却的技术，“个人热管理”可以避免将多余的电力浪费在加热或冷却整个建筑物上，具有更高的能源效率，逐渐成为绿色环保、高科技、个性化的方案。通过衣物进行热管理是维持人体个性化热舒适需求的有效方法，有望高效率、低能耗地避免热应激对人体造成的伤害。

一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 AR、VR技术已经广泛地应用到了汽车驾驶、军事、教育培训、电子游戏、工业生产以及医疗诊断等国民生活中各个领域。而在汽车辅助驾驶领域，AR技术最为典型的应用范例之一则是车载抬头显示系统。抬头显示系统（Head up display, HUD），也叫做平视显示系统。车载抬头显示系统可以将行车的重要信息如行驶速度、导航信息等通过显示系统投射到挡风玻璃上，再通过挡风玻璃反射给驾驶员，从而避免驾驶员在行车过程中频繁低头看仪表盘、导航仪或者车载屏幕等过程中造成的视野盲区。一般说来，仪表盘的形状、信息显示亮度、仪表颜色、显示内容理解难易程度、驾驶员心理、生理等因素都会对驾驶员的视认时间产生影响。对于抬头显示系统，需要驾驶员眼球在一定区域范围内移动时均能观察到清晰的虚像，同时高像质和紧凑的光学结构也是抬头显示光学系统的设计要求。