利用市政污水培养产油微藻可有效解决环境水污染和能源危机的双重挑战：微藻能够利用市政污水中的碳、氮、磷等营养物质进行生长，并在细胞内积累油脂。降解污水中的污染物的同时提供了生产生物柴油的原料，极大限度地降低生物柴油的生产成本和污水处理厂的运营成本。通过对微藻能源生产工艺进行中试，构建微藻能源规模化集成系统，以实现各个单元之间高效率的耦合。其主要流程为：微藻培养、微藻收获、微藻油脂提取与转酯化。

1、“智慧、生态、宜居”光理念，打造以智慧城市中心目标的灯联网；智慧环境、智慧灯光、智慧消防、智慧交通、智慧平安城市、智慧停车、智慧充电、智慧信念等多元化，以遍布城市第一个角落的智慧灯具为城市智慧端，建造一个理念的智慧灯联网。2、首创专利技术，以“城市管理智能路灯、智能喷淋喷雾设备”“远程组合喷雾灯的空气雾霾处理装置”、多功能照明灯具“、集成式多孔杆柱的路灯”等为专利智慧终端服务、在满足智慧城市功能的同时，组成一个以降尘、消防为一体的智慧城市网络格局、增加空气负离子的大气治理环境、并形城市生态保护屏障；通过在治理环境的同时有创造性的提高了城市夜景相结合的方案，在享受城市夜景发展的同时，还有效的提升了城市生态环境。3、智慧城市多网合一，有效解决智慧城市经济重复建设问题、解决智慧环境、智慧照明、智慧交通、平安城市、智慧城管、信息发布、智慧消防等多种城市智慧问题。对城市水资源多次重复利用过滤、有效解决城市水资源轻度污染问题、激活城市肺功能。

该项目为苏州市餐厨垃圾资源再生利用工程，一期规模为日处理餐厨垃圾 350t，二期完成后总处理规模达到 600t/d，满足苏州市餐厨垃圾全部资源循环 利用的要求。将收集餐厨垃圾通过固液分离、油水分离后，得到地沟油、固体废物及废水。地沟油通过提炼获得生物柴油，用做汽车能源等。固体废物和废水通过厌氧发酵产生沼气和肥料。肥料用于绿化和农用；沼气进一步处理后获得商用的 CNG（压缩天然气），用于餐厨垃圾处理厂的发电及燃烧锅炉产生蒸汽，实现全厂的能源可完全自给，同时剩余的 CNG 用于公共系统（汽车能源及其它）。 

辽宁城市建设职业技术学院系经辽宁省政府批准、国家教育部备案的公办全日制普通高等专科院校。学院地处沈北新区虎石台开发区，占地面积18.5万平方米，建筑面积9.0万平方米，现有教职工340余名，其中教授、教授级高级工程师29人，副教授、高级工程师63人，讲师、工程师163人，全日制在校生规模5000人，共开设市政工程技术、建筑工程技术等22个专业(含专业方向)。 学院坚持“内涵发展，特色鲜明，保障有力，精品学院”的办学理念，依托辽宁省建设厅的大力支持和自身的品牌优势，不断拓展和深化由校企双方共同承担人才培养任务的办学模式。辽宁省住建厅主管副厅长亲自担任学院校企合作委员会主任，厅业务处室领导参与校企合作委员会工作，学院先后与亚泰集团、辽宁建工集团、华润置地有限公司、中铁九局集团有限公司、北京盛世物业管理有限公司等多家知名企业建立了尊重、信任、平等、互助的“伙伴式”校企合作关系，在省内外建立百余个紧密型教学实习基地，聘请百余位省内外知名专家担任客座教授。行业指导和校企双向参与为成功实现人才培养与就业岗位的无缝对接奠定坚实基础。 凭借优质的教育教学资源，学院坚持产教研结合，积极为服务区域经济、服务行业企业提供人才和智力支持。学院牵头成立的“辽宁建设职业教育集团”，以建设行业为依托，以专业建设和人才培养为纽带，以特色发展为主线，以聚集优质教育教学资源，形成协同育人长效机制为主要目的，不断强化集团成员在科技研发、社会服务和行业文化传承创新方面的协同作用，切实实现集团化办学，增强我省建设类职业教育为辽宁老工业基地振兴及建设富庶文明幸福新辽宁服务的能力;学院培训处负责全省建设行业岗位培训、技能鉴定、特种作业人员培训等工作;所属辽宁省房地产研究中心开展房地产市场分析研究，指导专业建设，为省委省政府和省住建设厅决策服务;所属建筑工程质量检测中心拥有建材、智能建筑、室内环境、建筑结构4个实验室，均已通过国家计量认证，面向社会开展建筑工程质量检测业务，特别是国家一级实验室——建材实验室，每年承担百余万平方米的建筑工程质量检测任务。 学院管理规范，重视学生专业技能和职业素质的双重培养，按“四个对接”要求，积极开展“双证教育”。毕业生初次就业率达90%以上，企业满意率达95%以上。强化学生发展意识，将养成教育、心理健康教育、感恩教育等融入日常学习和校园文化生活中，积极实施榜样引领计划和大学生素质拓展计划，增强学生的诚信品质、敬业精神和责任意识。为进一步凝聚学生、丰富校园文化、培育和传承大学精神，学院重视学生社团建设和发展工作，现有学生社团46个，60%以上的学生加入其中，为大学生自我管理、自我展示、自我实现搭建了广阔的平台。 学院立足沈阳，面向辽宁，辐射全国，努力培养适应城市建设和区域经济发展需要，懂技术、会管理、能操作的建设行业急需技术技能人才，为振兴东北老工业基地、建设美丽中国做出积极贡献。

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成果描述：本发明申请要解决的问题是，对环境噪声较大的场合，根据对象的结构进行实时识别。本专利建立一种实时的智能物体检测算法，根据动态区域连通性提取物体的结构特征，通过矩函数映射得到特征进行识别。市场前景分析：本发明最主要的任务是弱化了形态的特征，强调结构，从而加强的了抗噪能力，并通过概率模型，给出了精确的数据概率分析。已在实际的应用（自然生态保护区的熊猫识别）当中取得显著效果。与同类成果相比的优势分析：本发明主要面向复杂环境中颜色特征明显的对象，从对象的颜色特征出发得到结构，对结构进行判断从而进行识别。

成果描述：本实用新型公开了一种新型的车牌识别处理设备,包括机体、显示屏、控制器面板、车牌信息录入模块和车牌拍摄模块,所述机体的顶部安装有摄像装置,所述显示屏与控制器面板镶嵌在机体的外表面上,且显示屏安装在控制器面板的上方,所述机体的两侧外壁上安装有照明灯,所述机体通过其底部端面安装的支撑腿安装在底座上,所述车牌信息录入模块的输出端与车牌信息储存模块的输入端电性连接,所述车牌信息储存模块的输出端与机体和车牌拍摄模块的输入端电性连接,所述车牌拍摄模块的输出端与车牌信息对比模块的输入端电性连接。本实用新型安装有照明灯,当光线强度不好时,照明灯可起到照明的作用,可使车牌照射的更加清楚,满足了工作的需求。市场前景分析：本实用新型安装有照明灯,当光线强度不好时,照明灯可起到照明的作用,可使车牌照射的更加清楚,满足了工作的需求。与同类成果相比的优势分析：国内领先

高校科技成果尽在科转云

一、项目简介 水下目标检测与识别，是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低，对比度差，存在颜色漂移和边缘模糊等问题；另外，水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性，使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破，提出两种解决方案，一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法，由普通光学图像生成水下图像，构建水下图像目标检测与识别仿真库，该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性，也即场景与目标均具有较大的变化性；另一方面，由于是由普通光学图像迁移获得，因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息，无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统，解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术，可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下，进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1）基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果；b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果；c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无