1、超大型厂房内部温度、湿度、CO2浓度和气流的分析模拟技术。2、超大型厂房内部温度、湿度、CO2浓度和气流精密控制技术与装置。

美林数据技术股份有限公司（简称：美林数据，NEEQ：831546）是国内知名的数据治理和数据分析服务提供商，重点面向企业客户提供数据资产管理、数据分析与挖掘、数据开发应用为主的大数据产品及增值解决方案。成立至今，在能源、制造、金融、政务等领域积累了丰富的项目经验，自主研发的 Tempodata 系列大数据产品广泛应用于上千家大型企业，为用户提供从数据采集、数据资产管理、数据挖掘、数据分析应用等综合解决方案。 当前，以信息技术和数据作为关键要素的数字经济蓬勃发展，并成为推动我国经济增长的重要力量。数字人才是数字经济发展的核心要素，实践出真知，美林数据基于数十年数据领域实践经验，结合产业发展的人才需求，为高校提供从教学、实践、科研一体化的大数据应用能力解决方案——Tempo Talents 大数据人才应用能力成长平台。  

TDA（芯片热设计自动化）软件是清华航院曹炳阳教授团队全自主研发的国际首个芯片跨尺度热仿真与设计系统。TDA软件可实现芯片从纳米至宏观尺寸的热设计与仿真，支持芯片微纳结构内部热输运过程的模拟研究，直接提高芯片热仿真精度与结温预测准确度，进而提高芯片性能、寿命和可靠性。

YR/H3100高智能数字化ICU（综合）护理技能训练系统是工程技术和仿生学技术的完美结合，将有现在的医学模拟技术赋予一身，其可自主表现生命体征，并可对所给予的治疗措施自主进行生理体征变化。该系统根据新护理大纲设计，针对临床护理培训，系统由全身男性模拟病人、生命体征模拟器、多参数模拟监控仪、计算机等组成，具有基础护理与高级护理功能。本系统同时适用于医院、医学院、卫校等医疗单位。并面向乡村医师技能培训，提供心肺复苏术、体外除颤等急救操作技能。通过虚拟安全的模拟及护理技能的培训、图文、声像、视频相结合，有操作日志、存贮、考核评估、成绩打印、网络交互式功能。标志着公司的护理教学系统开始与国外发达国家接轨。适用学科：ICU护理、急救医学护理、呼吸内科护理、心内科护理、泌尿内科护理、外科护理、急救医学、危重症医学、战地医学等。系统主要功能★ 标志表示需要与选配件配套使用才能实现的功能■ ICU技能：· 气道管理技术：标准口、鼻插管，气管切开术，支持仰头举颏法、推举下颌法开放气道。模拟牙关紧闭、舌水肿、咽部水肿、喉痉挛、单双侧肺阻塞、主气道堵塞等体征。· CPR操作训练：可进行口对口、口对鼻、简易呼吸器对口等多种通气方式；电子监控气道开放、吹气次数、吹气频率、吹气量、按压次数、按压频率、按压位置和按压法深度；自动判断人工呼吸及胸外按压的比例；实时数据显示，全程中文语音提示；抢救成功后，模拟人瞳孔由散大变为正常，动脉恢复搏动，出现自主呼吸。★ 真实除颤、起搏：可与不同厂家、不同型号的除颤起搏器配套使用，实现真实除颤起搏。★ 模拟除颤起搏：多媒体动画展示医用除颤起搏器的使用，与YR/J880模拟除颤起搏器配套使用，可实现除颤起搏。可选择除颤能量，最大除颤能量达到360J。★ 真实AED：可与不同厂家、不同型号的AED配套使用，实现真实AED训练。★ 模拟AED：多媒体动画展示AED操作过程，与YR/AED自动体外模拟除颤仪配套使用，可实现AED训练。全程中文语音提示，提供贴片电极和纽扣电极，自动检测心率并分析是否需要除颤。★ 真实心电监护：可与不同厂家、不同型号的心电监护仪配套使用，实现真实心电监护。★ 模拟心电监护：与YR/J115多参数模拟心电监护仪配套使用，可实现模拟心电监护。使用指夹式血氧探头检测血氧，内部储存上千种种心电图。多参数模拟监护仪（LCD）屏幕提供12导联心电图、血氧饱和度、呼吸、二氧化碳、血压（动脉血压、中心静脉压、肺动脉压、无创血压）、心输出量等。 ■ 生命体征模拟：· 瞳孔观察：瞳孔液晶显示为CSTN伪彩、65K色、RGB；能在1-9mm之间，随意模拟瞳孔的正常、散大、缩小等状态。· 颈动脉、股动脉、桡动脉搏动，生动再现病人呻吟、咳嗽、呕吐声音。· 呼吸模式：模拟正常呼吸、叹气样呼吸、陈-施氏呼吸、库什摩尔呼吸、毕奥呼吸。· 真实的自主呼吸，呼吸时胸廓有起伏，可调节呼吸频率及呼吸深度。· 听诊：可听诊几十种声音，包括正常心音、异常心音、正常呼吸音、异常呼吸音、正常肠鸣音、异常肠鸣音。■ 临床护理训练：· 穿刺术：胸腔穿刺、骨髓穿刺。· 血压测量训练、三角肌皮下注射、股外侧肌内注射、手臂静脉穿刺、注射、输血、臀部肌内注射。· 清洗梳理头发、洗脸、耳清洗滴药、口腔护理、假牙护理、吸痰法、氧气吸入法、口鼻饲法、洗胃法、胃肠减压、灌肠法、造瘘引流术、男/女性导尿术、男/女性膀胱冲洗术。· 整体护理：四肢关节左右弯曲、旋转、上下活动、擦浴、穿换衣服、冷热疗法。■ 软件系统应用：· 提供单机版（一点一套）、网络版(一点多套）软件，用户可根据自己的实际需要进行选择。· 脚本/病例编辑：支持用户自编辑模拟护理病例，软件自动记录病情的变化和学员操作过程。· 模拟注射泵/输液泵的使用：多媒体动画展示注射泵/输液泵的操作流程，可选择药物进行操作。· 训练与考核：软件内存有几百道考题。支持心电图、急救知识理论、护理场景、病例、CPR训练与考核。· 心电图监护：使用指夹式血氧探头，实现模拟心电监护和真实心电监护，内部储存上千种心电图。· 护理场景脚本训练/考核：系统自带数十个场景，涵盖内科、外科、急诊、ICU等科室病人的护理，并通过交互性多媒体课件检验护理操作关键知识点的掌握程度。软件提供多种药物治疗和典型的辅助检查，如胸片、超声心动图，12导联心电图等。· 局域网络教学：可选配摄像头，具有彩色视屏监控功能，可对每个在线的学生的操作手法和过程进行实时视屏监控。综合计算机同步统计数据，便于教学掌握每个学生的训练考核情况。

本实用新型提供了一种LED紫外耦合等离子体的果蔬气调保鲜库，由果蔬保鲜库、温度湿度传感器、总控、制冷机组、冷风机、等离子体发生装置、LED紫外光源、等离子体发射器、鼓风机、气体输送管路、搁物架、气调装置组成。LED紫外光源设置成阵列式，可进行紫外杀菌处理，等离子体发射器通过功率调节按钮、时间调节按钮、启动按钮实现对气体的等离子处理，结合制冷机组、气调装置等实现对果蔬保鲜库的紫外耦合等离子气调处理。本实用新型气调库结构简单，操作方便，不仅能高效、快速地杀灭微生物，降解乙烯含量，而且能降解果蔬农药残留，诱导果蔬气孔缩小，抑制果蔬的生理代谢，且保持果蔬原有的色、香、味及营养成分，增加果蔬的贮藏期。

课题进展按计划进行，完成了240株检测范围内和检测范围外近缘菌株的收集；对29株军团菌、17株钩端螺旋体和32株克雷伯的靶基因序列破译和序列分析；完成了探针筛选及终型芯片点制；进行了105份模拟样品的检测实验；进行了芯片判读系统Bactarray软件的初步开发；初步建立了芯片生产质量控制体系；课题组额外进行了嗜肺军团菌3，6，13型的O抗原破译，并完成了其序列分析；申请发明专利2项，发表SCI 论文2篇。

本发明公开了一种用于光学散射测量的基于拟合误差插值的库匹配方法，包括：确定样品待测结构参数的变化范围并对其执行离散化处理，将所获得的离散网格点及其对应理论光谱值储存到光谱库中；获得待测样品的测量光谱并计算出离散网格点对应的测量光谱值与理论光谱值之间的拟合误差，然后将其同样储存到光谱库中；为拟合误差设定阈值并执行粗搜索，利用搜索出的拟合误差所对应的离散网格点来构建候选参数集，并对拟合误差执行多维插值处理获得相应的拟合误差插值函数；基于拟合误差插值函数细搜索找出全局最优点，其所对应的参数值即为最终确定的

水是生命得以存在的必要条件，它使我们人类得以繁衍生息，人类的生活、生产、娱乐都离不开水。它同时也是许多病原微生物滋生、传播的场所和载体，这些病原微生物一旦进入人体则将可能使人患病、甚至导致死亡，严重威胁着人类健康。随着社会的发展和生活水平的提高，人们越来越关心自身的健康问题，而各种水体（包括生活饮用水，江河湖泊，游泳场馆等）的安全问题也日益成为人们关注的热点。 因此，为了保护人们的身体健康，对各种水体尤其是饮用水中病原微生物的检测是十分必要和亟需的。本项目旨在建立水体中主要病原微生物特异分子标识库，并以此为基础建立快速检测技术，以实现对包括生活饮用水在内的各种水体中主要病原微生物（致病性细菌和原生动物等）的迅速、准确的检测，为人们的用水安全和水质状况的评估提供依据。 应用价值： 根据我国现行饮用水水质标准及 WHO、USEPA 和欧盟的相关规定，确定芯片的检测范围为 12 种细菌、1 种钩端螺旋体和 2 种原生虫：金黄色葡萄球菌，嗜肺军团菌，粪肠球菌，屎肠球菌，肺炎克雷伯氏菌，铜绿假单胞菌，亲水气单胞，大肠杆菌/志贺氏菌，小肠结肠炎耶尔森氏菌，霍乱弧菌，副溶血弧菌，沙门氏菌，钩端螺旋体，贾第鞭毛虫，隐孢子虫。

可以量产/n成果简介：本工艺酿制的蜂蜜酒的感观品评结果：干型蜂蜜酒：浅黄色，蜜香及发酵酒突出，落口柔和，甘爽，酸适中，具有蜂蜜酒（干型）典型风格。半干型蜂蜜酒：浅黄色，清亮透明，蜜香郁雅，酸甜爽口，酒体协调，回味长，具有蜂蜜酒典型风格。应用前景：随着蜂蜜酒研发工作的深入开展，蜂蜜酒的发酵工艺更加优化，发酵速度加快，沉淀问题解决，蜂蜜酒必将成为继啤酒、葡萄酒、黄酒之后的第四大健康、美味、低度的酒类饮品，人们对蜂蜜酒的认识和需求也将逐步增加，因而蜂蜜酒的生产工艺必将得到广泛的应用和发展。

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。