1、产品介绍 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括人工智能边缘计算平台（RK3588）、深度相机、二自由度云台、多轴机械臂、微型输送机、工业相机以及麦克风阵列等。这些设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov等热门模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 1.一体式设计，要配套提供键盘、鼠标、电源适配器和实验教具，支持上电即用； 2.提供17寸以上屏幕，分辨率≥1920×1080; 3.安装面板需同时集成机械手臂、2D视觉系统、深度视觉系统、二自由度电动云台、语音模块、嵌入式传感器等组件.  

　　全钢型智能试剂柜优势一智能、安全　　全钢试剂柜的特点1、嵌入式系统　　嵌入式系统“试剂柜管理系统V2.0”，液晶显示，触摸屏操作，可监测柜内温湿度，空气质量等信息。　　全钢试剂柜的特点2、外接控制软件　　双模式-可外接控制软件“试剂柜控制软件V2.0”，实现多柜连接管控，试剂出入库管理，查询试剂信息。　　全钢试剂柜的特点3、智能定位层板　　产品需连接外接软件，通过射频技术精准定位到每层、每个孔位，主动识别试剂信息，无需扫码操作，多种孔位可选。　　全钢试剂柜的特点4、多柜并联、系统交互　　嵌入式系统和控制软件可以通过WIFI功能进行远程交互、多柜并联，存储空间无限扩大，试剂信息统计更为便利、准确，导出、打印各式样报表，数据海量存储，长久保存。　　全钢试剂柜的特点5、空气过滤系统　　内置活性炭空气过滤系统，有效解决化学品气味影响实验员身体健康的问题。可更换的过滤材料，大风量风扇、保证内部空气每分钟循环三次。　　全钢试剂柜的特点6、双人双锁　　有效解决试剂的安全管理，符合管理要求。对于常规试剂也可方便的实现单人单锁控制。　　全钢型智能试剂柜优势二经济、方便　　1、超大的存储容量　　JPG-2000试剂柜的单柜存储容量达到了920L，并可多柜并联。　　全钢试剂柜的特点2、可调节层板　　灵活存储，层高调节极为方便，每层可根据需求放置不同规格的试剂瓶。　　全钢试剂柜的特点3、RFID刷卡模块　　通过刷卡及输入密码可方便的开关柜门，IC卡片具有多种样式供用户选择，在断电的情况下具有柜门自动锁止功能，可通过钥匙手动开关柜门。　　4、全模具化设计　　模具化设计降低了客户采购成本，并提高了产品一致性及制造精度，使工件的质量有所改善和提高，加强了标准结构互换性，现场组装方便快捷。　　全钢型智能试剂柜优势三灵活、扩展　　1、智能摄像系统　　无人值守，可实现24小时全天候视频监控，360°无死角，硬盘存储可达30天，并可无限扩充。　　2、UPS电源　　具有断电续航能力，并可根据用户需求定制。　　全钢型智能试剂柜产品展示

产品采用自主研发方式进行，区别于目前市场中采用WiFi模块解决方案，采用自研无线传输技术，提高传输性能、降低图像传输延迟和功率损耗。传输距离5Km-30Km、支持1920*1080（30帧）视频、功率损耗小于2W。 围绕高性能全高清数字图传设备，开发民用和军用无人机视频传输、远距离显示监控系统、大范围无人值守监控、农业和畜牧业监测等设备，提供完整的系统级解决方案。

1.痛点问题 随着图在各领域的广泛应用，对图上相关高效查询方法的需求也与日俱增，特别是在社交网络、金融、电商、安全和航天等众多领域具有重要作用的子图匹配查询。 然而，现有子图匹配方法在实际使用中速度均较慢，当数据量较大时，现有方法的时间开销巨大，难以满足具体匹配过程中的时效性需求。同时，这些方法没有充分利用图数据的本质结构特点进行剪枝，在运行效率上仍有较大的改进空间。 2.解决方案 本技术提出一种基于社区结构的子图匹配方法，基于社区结构在匹配过程中进行剪枝从而加快子图匹配的速度。流程图如图1所示。 图1 本技术子图匹配计算流程 首先，本技术识别数据图中的社区结构，将数据图划分为若干“内部紧密关联、相互之间连接松散”的社区。接着，基于社区结构，提出三种优化策略对子图匹配过程进行优化，并实现了相关技术。 具体地，这三种优化策略包括两阶段破对称策略、基于社区路径的剪枝策略和基于社区结构的边界剪枝策略。其中，两阶段破对称策略利用模式图中的自同构映射，根据已得到的若干匹配结果推断出新的匹配结果，从而减少匹配过程中的计算量；基于社区路径的剪枝策略根据数据图中的跨社区的路径构建索引，在匹配过程中提前发现无法产生匹配结果的匹配尝试，减少匹配开销；基于社区结构的边界剪枝则考虑各社区的边界节点，即那些和其他社区的节点间有边关联的节点，根据边界节点的邻居情况进行剪枝，减小搜索空间，加快子图匹配速度。 基于上述优化策略，本技术提出的基于社区结构的高效子图匹配方法能根据给出的数据图和模式图快速返回子图匹配结果。该技术可以作为模块嵌入金融、电商和航天等已有软件系统，也可作为单独软件工具并支持二次开发。 3.合作需求 1）应用场景：在图数据中快速查找满足某种特定结构的子图结构，进而作为查询结果返回或用于后续深入分析。可用于包括但不限于社交网络、金融、电商、安全和航天等众多场景中。 2）资源对接：对图查询、图分析有需求且对其高效性有要求的个人、单位和企业等。

山东美克图斯木工系统有限公司（以下简称“MAKER WOOD 造物者”）始于2008 年，致力于设计和制造高质量的木工机械，提高用户木作体验。多年来，MAKER WOOD（造物者）通过分析用户的需求和期望，不断改进产品，荣获众多行业殊荣，现已成为全球畅销品牌。 近几年，通过对国内外高品质木艺设备开发及整合，MAKER WOOD（造物者）数字化实训解决方案已经成为中国职业技能、劳动教育改革推广工作的重要一环。 2020 年， MAKER WOOD（造物者）为响应国家“技能兴国”的号召，成功助力“中华人民共和国第一届职业技能大赛”。

青岛地信空间环境技术研究院有限公司成立于2019-07-16，法定代表人为周培希，注册资本为1000万元人民币，统一社会信用代码为91370211MA3Q78WG00，企业地址位于山东省青岛市黄岛区峨眉山路396号光谷软件园50号楼2楼201室，所属行业为研究和试验发展，经营范围包含：互联网接入及相关服务、互联网信息服务（评许可经营）；软件开发；信息系统集成服务；信息技术咨询服务；数据处理和存储服务；集成电路设计；计算机软件开发、销售及技术服务；网站建设及技术服务；技术进出口；弱电工程施工；经营其它无需行政审批即可经营的一般经营项目。（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）。青岛地信空间环境技术研究院有限公司目前的经营状态为在营（开业）企业。

技术成熟度：技术突破 本成套设备，以电供暖的各个电暖气为控制对象，以建筑内不同房间不同区域的取暖温度为控制参数，自下而上，组成了由单片机现场控制器（控制室单独使用PLC控制器）、PLC中间层算法控制器、工控机为上位机构成监控界面的DCS控制系统，从而实现分散控制集中管理的控制系统。此系统的目的在于替换传统水暖系统，利用合理科学的软件算法，实现节能、环保、减排的效果。设备兼具教学、实验、科研及实用的功能。 成果技术特点：本套装置由四个单片机组成现场控制器，一个PLC组成的控制室控制器，与中间层面的S7-300PLC控制系统，以及顶层监控层的工控机装置，统一安装到了一个整体的平台上。此平台便于实地集中实验、研究，也有利于集中编程与项目演示。 图1 设备实物图 图2 为智能控制系统电脑操作界面

面对国家在疫情防控决策方面的重大战略需求，北京航空航天大学计算机学院王静远副教授，联合经济管理学院吴俊杰教授、部慧副教授，计算机学院软件开发环境国家重点实验室孙磊磊老师等，快速反应，在1月22日开始陆续组织了一支包括20余名师生在内、跨学科、跨专业的疫情应急研究团队，开展基于大数据的疫情预测与大数据分析科研攻关工作。 团队经过连续不眠不休的集中攻关，于1月25日完成了第一个针对新冠肺炎疫情预测的模型，并最早具备了对外提供疫情预测服务的能力。该模型具备优秀的预测精度和疫情解释能力，为上级部门的疫情防控决策提供了重要的支撑。尤其是在疫情拐点尚未出现、全国发病走势尚不明朗的疫情早期阶段，为防疫决策提供精准的数据参考。预测模型基于王静远老师在2014年深圳H7N9流感爆发和季节性流感流行期间使用市民活动大数据与Meta-Population动力学模型相结合的方式设计的面向城市的呼吸道类疾病传播分析与预测模型，曾应用于深圳流感防控。

成果介绍物联网感知层测试实验与评估系统是在863主题项目—物联网安全感知关键技术及仿真验证平台的资助下完成。仿真平台为物联网感知节点部署后的性能提供一个仿真测试和性能评估的环境，其特点是：不需要部署真实的感知节点。通过对物理信道的建模、无线信号特征建模、电源建模和通信环境建模，能够最大限度模拟真实环境下的感知节点通信过程。仿真的结果是理论值，可以将感知层测试实验平台的数据作为系统的初始值，从而提高仿真的精度。其特点和指标：（1）针对实际应用环境配置参与通信的感知节点属性和参数，即节点建模；（2）建模感知节点的电源模型；（3）根据用户的需要选择节点部署的方式，并可以对节点位置、属性和参数进行手动调整；（4）能够加载待测的通信协议；（5）能够根据部署的拓扑图产生用户编程模板；（6）理论上，待测节点的数量不设置上限，但随着节点数量的增加，PC的处理时间将延长；（7）能够仿真无攻击或攻击情况下，网络的吞吐量、丢包率、延时、数据传输的平均路径长度、平均能耗和网络的扩展性等性能；（8）该平台不受具体应用的限制。技术创新点及参数技术原理：针对物联网感知层设备规模庞大，部署费时费力，以及部署前很难评估系统性能，部署后加载的协议一旦不符合要求，重新加载成本巨大的问题，研发了该平台。该成果的主要创新性体现在感知设备和环境等物理特征建模、测试内容和方法、仿真过程和结果的可视化显示等方面，使得开发的系统简单、易用，测试过程清晰、透明，测试结果可以分类比较。（1）在感知设备和环境等物理特征建模方面 该项目在感知设备部署环境方面，分别对室内环境和室外环境进行建模。针对室外环境，该团队主要考虑自由空间的情况下，根据设备部署在平坦区域和非平坦区域的不同进行建模；针对室内环境，该团队主要根据多径效应、视距是否阻挡以及不同建筑材料（包括：混凝土墙、混领土楼板、天花板管道、金属楼梯、厚玻璃、木门和隔墙等）对信号衰减的影响进行建模。在电源建模方面，主要是根据不同厂家的5号电池的放电曲线进行建模，由其放电电流、放电电压和持续时间来确定电源的剩余电量。在芯片建模方面，根据不同的芯片类型，建模发射功率、接收灵敏度、RSSI、发送速率、工作电流和最小工作电压等主要参数。（2）在感知层的测试内容和方法方面该平台主要针对感知层需要评价的性能，如：吞吐量、丢包率、延时、平均路径长度、能耗和连通度等，设计了其测试方法，新增待测性能可以通过组件的方式扩展。为了实现相关性能测试，首先需要选择设备类型和部署场景，如图1和图2所示。然后进行部署，部署完成后，系统会自动产生5类文件，即：.ned文件，定义了感知设备部署后的拓扑结构，如图3所示；.msg文件，定义了感知设备之间的通信规则，用户可以根据实际需要进行修改和自定义；.ini文件，设备一旦部署完成后，其id号和位置坐标将记录在该文件中，设备移动后，该文件对应的坐标值将自动更新；.h和.cc文件，即用户待测协议的源文件。一旦感知设备部署完成，平台自动产生这5类文件的初始框架，用户只需要写入待测协议的具体代码，经编译器编译后，即可进入测试环节。具体协议的代码可根据该项目组编写的编程指南开发，其开发环境与C语言的开发环境类似，方便易用。（3）在仿真过程和结果的可视化显示方面一旦待测协议编译完成，平台即可开始相关的测试，此时，用户可以根据需要动态选择不同的参数，进行测试。开始测试时，平台将同步显示协议的通信过程，如图5所示。根据仿真测试结果，不同的协议可以进行性能对比，如图4所示为不同协议的网络平均能耗对比。该平台可以在无攻击和无安全机制、无攻击和有安全机制、有攻击和无安全机制、有攻击和有安全机制等四种情况下，评估感知层网络的性能，并将它们的测试结果进行对比分析。国内外同类技术对比：国际上类似的仿真工具有十种左右，如：TOSSIM，OpenNet，NS2和OMNET等，都是针对传感器网络开发，不能仿真技术体制不同的感知设备，没有对设备、网络和环境等物理特征建模，而且无法接入实体设备，无法进行虚实结合的仿真测试。即使有些工具可以仿真感知层网路，如：TOSSIM，但是只提供TinyOS传感网络的仿真环境，无法仿真系统的安全性能，无法动态添加安全策略和安全模型。而NS2、OpenNet和OMNET虽然可以仿真安全协议，但使用复杂，不易掌握，无法进行多安全机制对比，无法接入实体设备。而且，它们仿真的物理层是理想状态，造成仿真结果与实际存在较大的差异。