产品详细介绍 智能设备与应用STEAM主题课程 项目背景 随着科技的快速发展，各式各样的智能设备已逐渐融入到我们的日常生活中，为人类带来诸多便利。传感器作为与外界环境交互的重要手段和感知信息的主要来源，是各类智能设备的基础与核心，在推动社会进步和经济发展有着十分重要的作用。学习电子传感相关知识有助于学生了解现代科技社会，并体会制作科技创意作品带来的乐趣。 在本项目中，学生可借助八爪鱼智能设备与应用套件和人工智能与编程教学系统，了解常见传感器和执行器的原理及应用，制作相应的创意作品，并通过编程实现智能控制。 课程性质 这是一门以项目式教学开展的跨学科课程，以基于建构主义理论的 5E 教学模式作为指导，结合了中小学信息技术课程标准与编程教学特色。 课程目标 1.知识与技能 ⚫ 认识常用传感器和执行器的原理，知道其功能和应用领域，并学会简单使用。 ⚫ 初步了解简单的机械结构和连接方式，体验简单的模型搭建。 ⚫ 了解指令、程序和算法的基本含义，能够读懂简单的程序流程图。 ⚫ 学会使用图形化模块或 C++语言设计简单程序，并下载到模型上执行。 2.过程与方法 ⚫ 通过阅读多媒体资料和对传感器、执行器进行连接测试，掌握搜集、分析、比较和分类信息的方法，培养信息处理能力。 ⚫ 能够读懂图形化编程或 C++的程序流程图，能分析程序的功能并简单调试，发展编程思维能力。 ⚫ 能根据现实生活中人工智能的实际应用，设计程序并使模型运行，发展工程思维能力和解决问题能力。 3.情感态度与价值观 ⚫ 了解日常生活中常见的智能设备，初步认识智能设备对工作和社会的影响。 ⚫ 乐于倾听不同的意见和理解别人的想法，尊重他人的情感与态度。 ⚫ 实事求是，勇于修正与完善自己的观点。

2020年3月9日，北京大学姜保国团队在国际顶级医学期刊Lancet 在线发表题为“Comorbidities and multi-organ injuries in the treatment of COVID-19”的研究成果，该成果首次提出将 COVID-19患者进行分类治疗，同时在治疗COVID-19时，应注意潜在的多器官损伤及其保护和预防。研究人员接管了武汉同济医院的重症患者集中治疗病房。60例患者在治疗过程中被分为三种类型。60例患者中有13例[22%]主要患有肺炎，被归类为A型，提供了抗病毒药，抗生素，氧疗和糖皮质激素等基本治疗方法。60例患者中有33例（55%）为B型，其疾病表现为不同程度的肺炎，并伴有严重合并症。对于归类为B型的患者，研究人员继续在控制肺炎的同时监测合并症的变化，进行个人评估并制定具体的治疗计划，包括降压药，降糖治疗和连续性肾脏替代治疗。60例患者中有14例（23%）是重症患者，被分类为C型。分类为C型的患者患有疾病，认为该疾病是由于A型或B型疾病的早期治疗而恶化（导致多器官损伤），这些重症患者应注意器官功能，并采取必要的保护措施，包括机械通气，糖皮质激素，抗病毒药，对症治疗和抗休克疗法。

成果描述：本实用新型提供一种非震动式硬币分类机,包括盖板、第一筛选机构、新一毛硬币筛选板、第二筛选机构、五毛硬币筛选板、新一毛硬币收集盒、底板、第三筛选机构、五毛收集板、旧一毛硬币筛选板、旧一毛硬币收集板、旧一毛硬币收集盒、一元硬币收集盒、五毛硬币收集盒、机架和引导板。本实用新型结构简单,制造和使用都很简便,并且在使用过程中不需要电力驱动噪音小,设备使用寿命长。市场前景分析：本实用新型结构简单,制造和使用都很简便,并且在使用过程中不需要电力驱动噪音小,设备使用寿命长。与同类成果相比的优势分析：国内先进

本发明公开了一种基于拉曼光谱技术的藻种分类识别方法，包括：取相同藻种的多个样本，每个样本均为当前藻种的活体藻液，采用拉曼光谱仪获取各个样本的拉曼光谱原始信息；对采集的拉曼光谱原始信息进行预处理，得到对应的预处理谱图，然后采用偏最小二乘法从各预处理谱图中提取主因子；更换藻种，获得与不同藻种相对应的主因子；以所有藻种的主因子作为输入，以与各主因子相对应的藻种分类为输出，建立BP神经网络模型；取待鉴别活体藻液，获得该待鉴别活体藻液的主因子并输入所述BP神经网络模型，获得待鉴别活体藻液中所包含的藻种分类。本发明实现了基于拉曼光谱技术的藻种快速准确分类，大大简化了操作步骤，缩短了检测时间。

本发明公开了一种基于被动毫米波极化成像的材料分类方法； 首先利用毫米波辐射计成像系统在无极化照射环境中获取给定入射角 下场景的水平极化图和垂直极化图；再根据水平极化图和垂直极化图 计算得到“线极化比”图像；然后统计分析“线极化比”的分布规律， 利用阈值估计公式估计“线极化比”阈值；最后根据分类准则，实现 对场景中的金属材料和非金属材料的分类。本发明能非接触、被动地 对金属材料和介质材料的进行有效分类，并且不受环境辐射变化的影 响，具有很好的鲁棒性，可用于金属目标的遥感与探测、金属危险品 的安全检测与预警等领域。

本发明提供了一种基于音频信号特性分类的无参考音频质量评价方法和系统，包括步骤：步骤 1， 基于有参考音频质量评价模型建立训练模型，采用机器学习获取不同类型音频信号的音频质量与网络参 数的关系，即无参考音频质量评价模型；步骤 2，在音频信号网络传输中，将当前丢包率、当前延迟时 间和当前丢包数据的音频信号类型输入无参考音频质量评价模型，获得当前音频质量。本发明对不同类 型信号采用不同的质量评价关系式进行质量评价，能更真实地反映用户体验。

本发明公开了一种人流量统计系统中分类器的自动选择方法，属于视频监控及模式识别技术领域。本发明包括：预先设定多个成像视角，分别离线训练一个分类器；在线学习时，针对当前输入图像，对各分类器分别执行下述操作：检测目标，将当前检测出的行人目标与已有的跟踪目标进行关联，对未关联的跟踪目标采用跟踪算法进行跟踪，将未关联的检测目标加入跟踪目标队列中；对跟踪目标队列中符合条件的目标进行计数；若所有分类器所计目标数均未超过阈值，

本成果提出的基于超像素样本扩充的空谱全卷积高光谱图像分类方法有效的利用高光谱图像的超像素分割结果指导伪样本扩充增加了训练集样本数量，解决了高光谱图像有标记样本的稀缺问题，同时空谱的全卷积分类网络也充分利用了多尺度的空间特征和光谱特征实现了较高的分类精度。 成果非涉密，专利申请已经提交。 实验采用反射光学系统成像光谱仪（ROSIS）传感器获取意大利北部帕维亚大学（Pavia  University）的高光谱图像数据。该数据集由 103 个光谱带组成，共 610×340 像素，光谱覆盖范围从 430nm 到 860nm，空间分辨率为 1.3m。该数据集一共含有 9 个类别的 42776个有标记样本，选取每类 30 个有标记样本作为训练集，其余作为测试集。 由下表可以看出，在每类选取 30 个样本的情况下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 数 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表证明了使用了伪标签样本扩充的空谱全卷积网络的本方法在小样本情况下每个类的分类准确性均优于 DFFN 和 CNN，达到了较好的分类效果。 表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果

根据目前钢铁企业产品定制化的开发需要，进行工艺与设备的集成开发，以满足企业的产品开发要求，提高产品附加值，提高企业的市场竞争力。 通过全线工艺优化，开发紧凑型、集约化生产线，实现主体设备生产能力与生产节奏协调化、设备配置轻量化、工艺模型多样化，使之适合小批量、多规格、多品种高附加值宽厚板材的柔性化生产；针对高品质宽厚板材的柔性化生产要求，进行设计理论创新，开发大吨位、高刚度、高强度、高可靠性的宽厚板材轧机和精整成套装备与技术。

成果与项目的背景及主要用途：罗红霉素不仅保留了红霉素等大环内酯所共 有的抗菌活性，而且具有口服吸收良好，组织穿透力强，血药半衰期长，血药浓 度高及不良反应少等特点，是大环内酯类药物中比较理想的品种。在世界上已有 九十多个国家和地区广泛应用于临床，在国内的应用也日趋广泛。 目前，国产罗红霉素生产过程中的结晶收率低，生产成本居高不下，而且产 品主要为不定形的白色或类白色粉末，相比进口罗红霉素十四个面的规整六边形 晶体，产品主粒度小，粒度分布不均匀，产品流动性差，光泽和外观也不理想， 在国际市场上的竞争力明显劣于国外同类产品。 技术原理与工艺流程简介：本研究开发出一种先进的罗红霉素重结晶工艺： 先在丙酮-水混合溶剂中溶解罗红霉素粗品，过滤后仍在丙酮-水体系下共沸蒸发 重结晶生产出罗红霉素晶体产品。结晶过程收率达 94%以上，产品洁白，主粒度 大，产品流动性好，完全达到甚至超过国外同类产品的指标。 技术水平及专利与获奖情况：在浙江绍兴震元制药公司 2003 年新建年产 200 吨罗红霉素工业生产线上实施见效，使罗红霉素结晶产品各项技术经济指标达到 国外同类产品标准。 应用前景分析及效益预测：采用本中心在“八五”、“九五”攻关过程中开 发的新型结晶工艺与设备以及全套的计算机辅助操作与控制技术，产品质量和收 率达到国际先进水平，所开发的新型结晶工艺操作稳定，可靠。目前罗红霉素市 场前景广阔，经济效益显著。 应用领域：新型蒸发与溶析耦合结晶工艺，应用于无法单纯通过溶析或蒸发 结晶得到满意晶体产品的工业化生产过程改进。 16天津大学科技成果选编 15、抗污染超滤膜 成果与项目的背景及主要用途： 超滤技术主要用于含分子量 100～1000,000 的物质的分离，是目前应用最广 的膜分离过程之一。超滤是通过膜的筛分作用，将溶液中粒径大于膜孔径的大分 子溶质截留，使小分子组分透过超滤膜，达到分离目的的膜过程。超滤作为一种 新型高效的膜分离技术，具有无相变、操作条件温和、无第三组分引入、工艺流 程简单等优点，可代替传统的分离技术，如精馏、蒸发、萃取、结晶等过程，但 是超滤过程中的膜污染严重限制了超滤在分离领域的更广泛应用。 国际纯粹和应用化学协会 IUPAC 将膜污染定义为由于悬浮物或可溶性物 质通过物理化学作用或者机械作用，在膜的表面及膜孔内部吸附或沉积，导致膜 孔堵塞或变小、膜通量降低的过程。目前，解决高分子超滤膜污染的根本途径是 开发低污染超滤膜，包括开发新型高分子材料及对现有超滤膜进行表面改性。前 者制膜成本较高，并在大规模应用上存在困难。而对现有膜进行表面改性则成为 解决高分子超滤膜膜污染的有效途径。 技术原理与工艺流程简介： 天津大学多年来致力于抗污染膜表面的构建研究。受细胞膜组成、结构和功 能启发，采用表面偏析与相转化相结合的方法，利用热力学和动力学协同效应， 将非溶剂诱导的相分离和嵌段共聚物的自组装过程相结合，原位多尺度构建抗污 染膜表面。利用 Pluronic 系列嵌段共聚物的表面改性和致孔双重作用，调控膜 表面结构和孔结构，在膜表面形成稳定水化层, 抑制污染物吸附。利用磺胺、磷 脂共聚物等两性离子型嵌段共聚物同一官能团内含有等量正、负电荷，保证膜表 面电中性的同时，通过离子溶剂化作用形成更致密的水合层，提高膜抗污染性能； 并其刺激响应性（温度、pH 值等），构建智能型超滤膜表面。以含氟、含硅系 列多嵌段共聚物为改性剂对膜表面结构进行调控，可控构建同时具有亲水区和低 表面能微区的非均相膜表面，赋予膜表面抗污染、自清洁的双重特性。 所制备的超滤膜在广泛的 pH 值范围内具有良好的抗污染特性，用于含蛋白 质、油、酵母菌的模拟污水处理，水通量>200L/(m2 h)，通量恢复率近 100%，通 量衰减率<3.4%。 17天津大学科技成果选编 目前已经完成表面偏析法抗污染膜中试实验，建成了中空纤维膜生产线， 开发了基于聚氯乙烯（PVC）和聚偏氟乙烯（PVDF）等材料的 5 个系列 20 多个 膜品种。 应用前景分析及效益预测： 膜技术在分离中的优势： 1、条件温和，在常温下进行，特别适合热敏性物质的分离和浓缩 2、无相态变化，能耗低 3、分离过程速度快，选择性高 4、分离过程简单，可以连续操作，容易与其他分离过程耦合，易于放大 5、无外加物质，利于节约资源和保护环境 天津大学制备的抗污染超滤膜用于蛋白质、油水乳化液、微生物等污水处理， 显示了抗污染、自清洁、智能性和高通量等特点，具有良好的应用前景。 应用领域：电子、化工、环保、生物、食品、医药等领域。 应用包括：饮用水净化；污水处理，特别是含油污水处理；发酵液澄清，细 胞分离与收集，酶、蛋白质等大分子物质的浓缩与精制，抗生素的回收及纯化， 氨基酸类制品的浓缩。 技术转化条件（包括：原料、设备、厂房面积的要求及投资规模） 需根据实际情况面议。 合作方式及条件：具体面议