项目简介：《选矿厂生产统计计算机管理系统研究》通过湖北省科技厅组织的鉴定，其科研成果处于国内领先水平。 技术特点：本课题以大冶铁矿厂为实例，利用当前流行的Microsoft Visual Basic6.0开发选矿厂生产统计计算机管理系统软件，该系统解决了多金属选厂报表金属量不易平衡的问题，具有创新性。用户只需一次性输入原始数据，相互关联的生产日报表、周报表、月报表和年报表将自动生成，生产日报表可当天上报。企业领导、工程技术人员、管理工作者和统计分析人员可根据工作需要任意浏览、调用、打印各种报表，有利于正确指导现场操作、生产调度、组织管理和领导决策。应用领域：该系统既针对性，又有通用性，便于计算机管理网络化。可在全国同类矿山企业中推广使用，具有广阔的应用前景和良好的社会、经济效益。

随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。

手感质量的评估是当今纺织工业中非带重要的环节，但是感官评定涉及到人体复杂的生理和心理因素，所以即使是同一块织品，对于不同的人也会得到不同的评价。因而把感官评估客观化、用相对客观的方法和稳定的尺度来评价织物的手感质量是非常必要的。 本系统把智能技术、数据库技术、网络技术和纺织品感官评估技术结合起来，实现了基于Internet的智能化纺织品感官评估。通过Internet这个服务平台，了解到顾客的喜好，以及某时斯市场需求趋势，生产者与消费者之间的互动架起桥梁，对整个纺织行业系统的革新有着积极的作用。本系统的成功实施还能积极的促进感官评估在其它工业领域中的广泛应用。

随着国民经济的持续发展，我国的电力系统正在向超高压、大电网、大容量、自动化的方向发展，对输变电设备进行在线监测与故障诊断，可有效提高电气设备的运行可靠性，具有重要的意义。该系统能够联网实时监测和远程管理变压器、GIS、电容型设备等输变电一次设备，及时发现输变电设备内部的各种短路、局部放电、绝缘受潮和老化等故障，并实时诊断预警，为输变电设备正常运行提供必要的指导数据，大大提高了输变电设备的运行可靠性。该系统是总结十多年来高电压与绝缘技术研究所关于绝缘泄漏电流测量、介质损耗测量、局部放电测量、振动特征测量和故障诊断技术等领域的研究结果，结合现场实际检测和处理经验，采用最新的传感器技术、信号处理技术、计算机技术等手段和最新诊断理论、算法实现的新一代高性能智能化、综合化的在线监测系统。采用多元信息融合技术进行故障综合诊断，诊断效率和准确度大大提高，达到了国内领先水平。

动物门类在前寒武纪至寒武纪过渡时期(约5.6-5.2亿年前)首次在地球上大量出现，这一重大生命演化事件被称为寒武纪大爆发：在不到地球历史1%的时间里，诞生了绝大多数动物门类。早在达尔文时代，科学家们就已经认识到动物门类在寒武纪突然出现的现象，1948年P.E. Cloud将之定性为爆发式演化事件，直至今天，寒武纪大爆发仍然是自然科学领域的前沿课题。2015年，英国经济学人杂志发表重大科学难题系列文章，将寒武纪大爆发列为6大自然科学难题之一。为什么动物门类在这个时候大规模爆发式出现？寒武纪大爆发的原因到底是什么？围绕这个问题，过去主要做了两方面工作：一方面古生物学家发现化石，研究寒武纪大爆发时期动物门类的多样性，揭示它们之间的演化关系；另一方面，古环境科学家，主要利用地球化学手段研究海洋氧化还原条件的变化，探讨寒武纪大爆发的原因。 然而，海洋生态系统是由生物和环境构成的统一整体，具有复杂的物质和能量流动途径。在这个统一整体中，生物之间、生物与环境之间相互影响、相互制约，并在一定时期内处于相对稳定的动态平衡状态。以往主要关注生态系统内的消费者动物门类起源演化和环境变化（氧）两个方面，没有将生物与环境作为统一整体来研究生态系统的演化。生态系统内的生产者和分解者的构成、物质循环等研究还未开展。环境变化研究不够全面，对氧之外的其它环境因素研究不够充分。可见，目前对寒武纪大爆发的研究存在严重的局限性。要解决这一重大科学问题，需要考虑生态系统的整体演化，组建涵盖古生物学、地层学、地质微生物学、地球化学和沉积学等多学科人才团队，开展全面系统的研究，揭示寒武纪大爆发时期生态系统的时空变化规律。 科学目标 以寒武纪大爆发时期（埃迪卡拉纪晚期至寒武纪早期）不同沉积相区、环境、生物演化阶段的代表性生物群和岩性段为研究对象，以生物化石带为时间标尺，揭示生态系统的结构、环境演化特征和生物地球化学过程，探讨寒武纪大爆发时期生态系统在时间和空间上的差异性，重建演化过程。

基于专利（2）中“阵元随机分布方法”开发的 256 阵元 HIFU 经颅治疗相控换能器，可通过专利（3）达到颅内精准聚焦并消除颅骨处热点，通过专利（4）提升靶区聚焦效果并降低颅骨处温升，通过专利（5）抑制驻波，进一步提升焦域能量聚集并降低颅骨前的能量损耗，通过专利（6）和（7）实现焦域内温度均匀分布并调控焦域形状和体积，通过专利（8）可随机激励部分阵元实现球冠状形换能器和半球形换能器的聚集性能，基于（1）可实现焦域处能量的环状分布。 256 阵元 HIFU 经颅治疗相控换能器系统主要包括相位控制模块、驱动放大电路模块、半球形换能器和测试系统 PC 软件。

新型冠状病毒致病力强，潜伏期长，传染性高。随着确诊人数的激增，密切接触者作为最易感染的人群之一，其数量也在急剧攀升。如何精确识别患者、及其密切接触人员，是当前防控疫情的重要突破口。南方科技大学未来网络研究院牵头联合鹏城实验室、哈尔滨工业大学（深圳）、国防科技大学等单位于2月1日紧急启动“新型冠状病毒传播示踪与预警系统（TWS）”项目。南科大未来网络研究院院长、中国工程院院士刘韵洁带领团队集合物联网、AI、大数据、病毒传播模型等前沿交叉技术，在多所高校和机构大力支持下，研发该项目。南科大未来网络研究院副院长汪漪、研究助理教授李伟超等多名骨干成员，全身心投入项目建设。该系统可以通过感知环境信息，自动记录接触对象，建立人与人、人与物接触的时序记录库，准确定位病毒感染者密切接触人群，示踪病毒传播路径，阻断病毒二次传播，有效防控疫情。 感知环境信息，自动记录接触对象手机安装app后，TWS通过感知环境信息，实时、自动记录14天内个人与他人、宠物、设施（电梯、公交车、出租车、地铁等）的20米范围内的近距离接触情况。个人可通过TWS查看个人行动轨迹和历史接触记录，查询是否接触高危对象，自我评估健康状况。 及时准确定位紧密接触对象，提高隔离效率在病毒感染者A确诊后，TWS会及时标记所有14天内与A有接触的高危对象B1-Bn，并通知B1-Bn。如果B是个人或动物，则应采取隔离措施；如果B是电梯、公交车等设施，则应采取消毒措施。 与此同时，TWS会根据病毒的生物学传播模型，通知所有与B接触的C1-Cn对象、以及与C接触的其他对象，提示做好防疫工作。  实时预警，阻断病毒二次传播当在50米范围内遇到一个人、动物或设施时，TWS会自动实时查询高危对象列表。如果对方是高危对象，则会发出警报，提示个人远离危险源。 示踪病毒传播路径，实现精确防疫TWS结合感染确诊信息、轨迹信息、接触记录等信息，利用AI、图计算、病毒传播模型等技术，示踪病毒传播路径，准确定位病毒传播的关键点，实现精确打击，提高防疫效率。 全民参与，共同防疫TWS终端可以安装在现有的移动设备上，例如手机、平板电脑、笔记本电脑、手环、智能手表、宠物智能项链等。TWS专用硬件的成本低于100元人民币，可以大规模部署在电梯、出租车等设施中。 制定高效防疫措施，降低疫情防控的社会成本TWS精确判断人员状态，高效识别病毒感染者、密切接触者、高风险人员，可为政府、企业、社区等提供准确的信息，协助政府制定防疫措施，使得无接触史的健康者正常生活、企业可以正常复工，降低防疫的整体社会成本。  TWS重要性对比图TWS安卓系统公测版“全民防疫App”已开放下载。当前，“全民防疫App”在下载注册后，无需任何操作，可自动感知环境信息；记录当前环境下的接触数据，包括使用者所在位置、接触对象健康状况、接触时间、接触对象的距离范围等；使用者可以查询14天内历史接触记录，和所有接触对象的健康状况，自我评估感染风险。功能仍在更新中，新版本发布后，app会提醒用户自行更新。若想了解更多信息，可关注项目网站了解TWS项目最新动态。

高校科技成果尽在科转云

成果描述：小径厚壁无缝钢管的超声波探伤技术是当今世界难点之一，在超声波探伤过程中由于周围环境的影响，干扰信号的屏蔽也是难点之一，本系统在这两个世界级难点都给出了可行的解决方案与工艺标准。 本系统采用多通道双探头，可一次性实现钢管的周向、纵向的缺陷检测。工作模式采用探头固定静止，钢管在水箱中螺旋前进，这种方式可以实现钢管的连续自动探伤。该超声波探伤系统结构合理、灵敏度高、检测结果满足厂方要求，在钢管质量检测中发挥着重要作用。 该系统主要由四部分组成：①、机械传动部分，②、控制部分，③、超声波系统，④、软件系统。 ①、机械传动部分包括自动送料、出料机构，同步带与齿轮传动机构，摩擦轮传动机构。 ②、控制部分的核心是PLC，主要控制电机的运转包括正转、反转、点动、停止和急停，及控制声光报警、喷标系统、水泵开启与关闭。 ③、超声波探伤系统主要由超声波脉冲发射卡、数据采集卡、A/D转换卡、探头组成。 ④、软件系统主要的功能模块包括：回波采集及预处理模块、缺陷诊断模块、回波显示模块、PLC控制模块、报表生成模块等。采用VC++实现对板卡采集的回波数据进行滤波处理，并将回波数据以波形图显示在工控机的软件界面。缺陷诊断模块对回波数据经过算法计算与标准伤的阀值进行比较从而判定回波是否存在缺陷波，若发现缺陷，则启动进行声光报警及喷标程序，并将缺陷波形数据自动存储到系统数据库。报表生成模块可以管理本批次钢管缺陷记录，或是按月或其他条件生成报表。PLC控制模块主要是通过上位机与下位机的通信，实现对电机的运转、喷标报警、水泵的控制。 该超声波探伤系统主要实现厚壁无缝钢管的全自动探伤检测、智能判伤、监控、数据保存和报表输出一体化操作。市场前景分析：金属材料在高温、高压、高载荷的情况下，内部已有的缺点可能被放大，造成不可估量的经济损失，据估算，我国每年由于不合格产品的经济损失达到2000亿元。并且超声波有很高的缺陷辨识能力。因此，超声波无缝钢管超声波探伤系统的市场需求很大。与同类成果相比的优势分析：1、相比以往厂方委托其他单位检测无缝钢管，既提高了检测效率，又降低了成本。按照厂方提供的每年要送外检测15-20吨的样品的预算，只此一项可节约检测成本约30万元。 2、相比国外同类产品的每套200多万人民币的检测系统，该超声波检测系统既能满足厂方的高检测要求，又价格低廉。 国内领先。

纺织机械吸尘系统的优劣直接影响到纺织产品的质量，纺织厂普遍反映以往吸尘系统吸风量不足，吸尘效果欠佳，根据纺织行业要求为纺织机械吸尘系统研制新型高效叶轮。 设计的新型高效叶轮与原叶轮比较主要特点如下： 1．在安全可靠的条件下，采用闭式叶轮比原半开式叶轮减少间隙损失，进一步提高产品的性能稳定性。 2．采用机翼型叶片，比板式叶片流动效率高，气动噪声低。 3．采用无功率过载叶片出口角，该叶轮在性能曲线的最高效率点附近达到电机最大输出功率，进一步提高静压效率，减少叶轮出口动压损失。 4．叶轮进口采用圆弧形集流器，使叶片进口流场均匀，降低噪声，提高叶轮效率。通过新旧叶轮现场对比测试及试验台试验表明，新型叶轮的静压效率（有效部分）是原使用叶轮静压效率的1.5～2.0倍，在相同流量下，噪声降低2～3 dB（A）。 经初步调查，国内纺织行业中正在运转的粗纱机、并条机、细纱机等，可配换这种新型叶轮的数量不少于10万台（目前已配用3000台），推广应用节能效果可观，对进一步提高纺织品质量，具有广阔的市场前景。