项目简介 一种在钛金属表面制备高质量镍基合金涂层的激光熔覆方法，其特征是它由混合粉 压实片预制和激光熔覆处理二个步骤组成。所述的混合粉压实片预制是指将镍基自熔性 合金粉末、氧化镧粉末先用球磨机混合均匀，然后烘干，最后在压力机上压制成片。所 述的激光熔覆处理是指将压制片放置在经清洁处理的钛合金表面，然后进行激光熔覆加 工。本发明通过添加氧化镧（La2O3），提高了镍基涂层粉末对激光热的吸收性能，提高 了涂层与基体的界面融合性能。 产品性能、指标 本发明熔覆工艺

虾蟹类基因组是公认的高复杂基因组，要获得高质量的基因组有着很多困难。近日，由盐城师范学院江苏省盐土生物资源研究重点实验室教授唐伯平课题组牵头的中外合作团队，第一次获得了我国重要淡水和海水经济蟹类中华绒螯蟹和三疣梭子蟹的高质量基因组图谱，并分别在线发表于GigaScience和《遗传学前沿》。 三疣梭子蟹（Portunus trituberculatus）是我国沿海大型的海洋经济蟹类，我国每年捕捞量在55万吨左右。唐伯平团队获得的三疣梭子蟹基因组大小为1.00Gb，片段重叠群N50的长度为 4.12Mb，被注释到16796个蛋白编码基因，其基因组的完整性为94.7%，整个基因组的重复序列是54.52%。科研人员鉴定出三疣梭子蟹染色体为50对，装配率为97.80%，Hi-C的N50为21.79Mb。这是一个高质量、相当完整的染色体水平基因组，也是蟹类研究中第一次通过分子生物学的方法精确地对蟹类染色体数目进行鉴定。 中华绒螯蟹（Eriocheir japonica sinensis）俗称河蟹，是世界上最重要的淡水经济蟹类，目前我国每年河蟹产量为80万吨左右。研究人员获得的中华绒螯蟹基因组大小为1.27Gb，Contig序列N50为3.19Mb，且其GC含量为43%，高于其他节肢动物。BUSCO评估其完整性为94.00%，重复序列在基因组中占61.42%，被功能注释蛋白编码基因22619个。 唐伯平团队对甲壳动物中华绒螯蟹、三疣梭子蟹、凡纳滨对虾，昆虫埃及伊蚊、黑腹果蝇、偏瞳蔽眼蝶、蜘蛛等7种节肢动物基因家系展开进一步研究发现，它们共有15503个基因家系，其中8832个基因家系为共有家系，328个和544个基因家系分别唯一存在于三疣梭子蟹和中华绒螯蟹中。 在这7种节肢动物中，虾蟹相对进化速率最小，其中对虾进化速度最慢，其次是绒螯蟹和梭子蟹。“相对于昆虫，虾蟹类进化较慢，可能是它们生活的环境相对于昆虫更加稳定。”唐伯平说。 另一个有趣的发现是，虾蟹与昆虫的分化以及螃蟹和对虾的分化几乎是同时发生在4.3亿年左右的志留纪。同属于短尾类的中华绒螯蟹和三疣梭子蟹的分化时间则相对较晚，大约是在1.8亿年前的侏罗纪。 我国同时获得1种海洋和1种淡水重要经济蟹类高质量的基因组图谱，将为蟹类和甲壳动物的研究提供重要的理论基础和数据支撑，同时也为经济蟹类育种、养殖和疾病防控工作提供重要的基础平台。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。

"该项目基于虚拟现实技术，还原现场真实三维场景，综合集成物联网、大数据等现代信息技术，在“真实”的三维环境中，实现数据的“所见即所得”及各种交互式应用。三维可视化综合管理平台包括： 1）三维数字化工厂；2）三维可视化生产运行管理系统；3）三维可视化设备管理系统——特种设备管理系统；4）三维可视化设备管理系统——管线管理系统；5）三维可视化设备管理系统——通用设备管理系统；6）设备健康管理——设备运行仿真与优化，设备运行状态监测，故障诊断与预测；7）三维可视化安全管理——三维数字化应急预案，应急预案模拟演练，警示教育与事故再现；8）交互式技能培训。 “三维可视化综合管理平台”用户已达20多家，其中很多是长期客户，用户涵盖石油、化工、钢铁、电力、铁路、水利、民航、机械制造、军事、教育、智慧城市（园区）等行业，合同额1000多万元。随着“中国制造2025”战略的实施，智能制造、智能工厂建设已开始全面启动，“三维可视化综合管理平台”的市场前景将越来越广阔。 "

LED半导体照明由于环保、寿命长、光电效率高等众多优点,已经成为主要的照明方式。LED一般只能在是2~3伏低电压工作,必须要设计复杂的电源转换电路,不同用途的LED灯配备不同的电源适配器。LED芯片和电源装在一起，一般空间狭小,散热条件差,驱动电源的质量直接影响半导体照明的使用寿命。对驱动电源的要求包括转换效率、有效功率、恒流精度、电源寿命、电磁兼容等。实际应用过程中,因此必须要综合考虑这些因数。LED驱动电源面临几个挑战:首先是驱动电路寿命;其次是转换效率,尤其大功率应用中,可减少热耗散;再次是调光功能;最后是控制成本。