项目针对滑坡监测预警这一问题，通过近8年的探索，突破了技术瓶颈，自主研发了滑坡智能监测站和地质灾害实时监测预警云平台，成功实现了滑坡的“现场监测”到“云端预警”再到“人员避灾”，做到了“千里之外，给山川把脉”，保卫了人民生命财产安全。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 成都星感智联科技有限公司 企业法人 霍冬冬 注册时间 2018.4.2 注册所在省市 四川省成都市 组织机构代码 经营范围 软件开发；计算机技术咨询及销售；数据处理；互联网信息服务（取得相关行政许可后方可经营）；环境监测；仪器仪表（不含计量器具）技术研究、销售；新能源技术与环保技术开发、技术咨询、技术转让；机械设备技术研究；电子产品、机械设备、电子元器件、电线电缆、通讯设备（不含无线电发射设备）及配件销售；货物及技术进出口。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动） 企业地址 四川省成都市成华区龙潭总部经济城成宏路26号汇润国际2栋10层4-2号 获投资情况 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 霍冬冬 环境与土木工程学院 2018/2021 陈婉琳 环境与土木工程学院 2018/2022 蒲川豪 环境与土木工程学院 2019 修德皓 环境与土木工程学院 2020 蒲枫 环境与土木工程学院 2021 赵宽耀 环境与土木工程学院 2017/2021 于金腾 传播科学与艺术学院 2018/2022 杨航 环境与土木工程学院 2018/2022 叶曾琳 城乡旅游与规划学院 2017/2022 席贺伟 核技术与自动化工程学院 2019/2022 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 许强 环境与土木工程学院 教授 主要从事地质灾害防治的教学和科研工作 朱星 核技术与自动化工程学院 副教授 主要从事地质灾害防灾减灾与计算机交叉学科研究 王东坡 环境与土木工程学院 副教授 研究团队主要从事地质灾害冲击动力学、地质灾害综合减灾新技术、新方法研究。 何志华 副教授 五、项目简介 我国拥有滑坡灾害隐患点高达28.6万处，威胁人口近1400万，严重制约了我国的社会经济发展。国家出台了系列政策大力支持防灾减灾工作。但是由于滑坡灾害的多样性及复杂性，提前对其做出科学预警，并撤离滑坡威胁群众，一直为世界级难题。 项目针对滑坡监测预警这一问题，通过近8年的探索，突破了技术瓶颈，自主研发了滑坡智能监测站和地质灾害实时监测预警云平台，成功实现了滑坡的“现场监测”到“云端预警”再到“人员避灾”，做到了“千里之外，给山川把脉”，保卫了人民生命财产安全。 核心产品已售卖于全国11个省市，与多家单位达成战略合作。目前已成功预警滑坡42起，预警准确率高达95%以上。全球首次成功预警突发型滑坡（甘肃黑方台黄土滑坡）；全球首次自动预警大型岩质滑坡（贵州兴义市滑坡）；全球首次将预警技术成功应用于滑坡—堰塞湖应急抢险中（金沙江白格滑坡—堰塞湖）。提前预警时间最短27分钟，最长32小时，为滑坡威胁对象的撤离提供安全时间保障，实现人员零伤亡。 公司成立于2018年，由4人持股，盈利主要通过对各类终端仪器和技术服务的售卖，产品可应用于国土政府部门的防灾工作、国家电网的电塔基地稳定性监测、国家大型水利工程的边坡监测、道路企业的不稳定公路边坡监测、建筑行业的基坑边坡监测等，市场规模可达1200亿。 项目依托于地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室，战略顾问为黄润秋教授（两获国家科技进步一等奖），指导老师为许强教授（长江学者）、朱星副教授（四川省海外高层次留学人才）、。团队成员硕博占比80%。拥有专利21项，高级别SCI论文57篇，可为公司的发展提供有效的平台壁垒、资源壁垒和技术壁垒。

该成果每天可定时和随机方式要求社矫人员上传个人GPS位置信息，同时进行人脸识别和活体检测，从而在不需要增加额外的专用硬件设备，仅借助现有的智能手机，便实现对相关社矫人员行踪的实时监管，并有效杜绝监管工作中普遍存在的社矫人员“人机分离”、“冒名打卡”、“照片刷脸”等现象。目前，该系统已与现有社矫系统（蓝信、律兜）无缝对接。无人社矫厅版本已经投入使用。可以用于疫情中必要隔离人员的位置监控，提高人员移动的管控。

本成果针对设备油液分析技术领域，提出了一套设备油液按需维护及故障诊 断方法，针对运行设备在其全寿命周期内提供了一套完整的监测检测服务，立足 于设备服役期内的健康状态，以在用油液（液压油、齿轮油等）为检测对象，以 油液全谱分析方法为核心，通过研究油液分析关键技术、优化分析流程、提高分 析技术的自动化程度等手段，实现了油液维护、状态评估、损伤修复于一体的闭 环式监测，充分降低了设备的突发性故障停机事件与维护成本。 优化油液磨粒制谱环节，自动、准确地提取油液中包含的与设备运行状态相 关的信息； 快速获取谱片的全域数字图像，得到谱片中的图谱信息； 实现谱片磨粒信息的智能提取，全方位地获取磨粒的尺寸分布、数量分布、 形貌分布等特征，完成油液信息的量化表征； 建立典型磨损颗粒的自动识别模型，获取油液中异常磨损颗粒的磨损类别， 结合尺寸、形貌特征判断磨损部位及磨损严重程度； 全方位地评估设备当前的油液性能与磨损状态，分别从润滑状态、磨损情况 出发，为设备的安全、健康运行提供相应的维护措施，动态地指导设备开展相关 的监测工作。

产品详细介绍全氟消解罐　　　应用于气象，液相，等离子光质谱仪，原子吸收和原子荧光等化学分析方法的样品前处理，用于消解农残，食品，稀土，水产品，有机物种的Pb，Cu，Zn，Ga，Rb,Hg等重金属。特点：1、在烘箱中180度内使用（全氟消解罐）2、使用方便精密设备加工内壁光滑，不挂水。内外罐顺序编号，不混配。方便实验中样品的区分，提高实验的可重复性。3、消解效率高，能力强，可消解许多传统方法难以消解的样品4、消耗酸溶剂少，空白值低，提高分析的准确度和精密度5、采用全聚四氟乙烯材质加工，避免了在实验中，混入重金属，从而污染样品。

创新硬件性能，速度快人一步 高达2100万SPC-1IOPSTM，0.05ms超低时延，全系列采用端到端NVMe架构，结合专为闪存设计的HuaweiFlashLink®技术，配合高性能算力平台的强大算力，充分发挥了闪存的潜力，业务性能提升5倍。基于创新硬件的全新架构为每一个用户提供高性能的体验。 企业级数据保护，业务稳定在线 SmartMatrix3.0全互联AA架构，保障控制器8坏7、引擎2坏1故障的情况下业务依然稳定运行。SSD磨损&反磨损均衡技术实现300万MTBF，创新的RAID-TP技术容忍任意3盘同时失效，有效应对大容量SSD时代的数据保护挑战。HyperMetro免网关SAN及NASActive-Active双活，实现两站点间负载均衡，RPO=0，RTO≈0。可平滑升级到两地三中心解决方案，满足苛刻的的企业级可靠性需求。 智能运维，每比特成本更省 凭借先进的加速模块和算法，与云上智能协同，使能全生命周期智能运维。

目前，有许多基于区块链技术的骗局存在。为了给投资者在区块链技术投资时提供风险提示，inpluslab通过搜集各种骗局信息，利用区块链中记录的公开交易记录，使用机器学习和数据挖掘技术构建了基于区块链的骗局预警模型。

新冠病毒已经造成了全国甚至全世界范围内的感染。在国家强有力的管控下，疫情防控已取得极大的成效，但是返工复学形势仍然十分严峻，信息化手段在疫情防控过程中非常重要，通过对人员管理，加强疫病预防，巩固防控成果，取得这场战役的全面胜利。本成果由智能门禁测温终端、多人人脸测温识别智能系统、聚集性、异常事件检测、疫情视频回溯系统、GIS系统展示与电子布控等系统组成。可有效完成疫情预警。