工业缺陷检测平台以工业智能制造中的表面缺陷检测为场景，融合人工智能、FPGA、机械臂控制等技术，实现检测传送带上的铝片缺陷情况，配合机械臂将有缺陷的铝板取出，从而模拟FPGA及人工智能在工业制造过程中的应用。This industrial defect detection platform, which takes the surface defect detection in industrial intelligent manufacturing as the scene, integrates Artificial Intelligence, FPGA, mechanical-arm control and other technologies to detect the defects of aluminum sheets on the conveyor belt and then takes out the defective aluminum sheets with mechanical arm, so as to simulate the application of FPGA and Artificial Intelligence in the industrial manufacturing process. 

噢易PC终端运维管理系统为PC终端机房管理提供更具针对性的环境，为上机过程提供完善的运维支持，保障教学平台网络畅通，保证软件系统系统免受病毒或人为操作的损坏，并且对使用者在上机过程中的行为进行有效的管理和约束，限制计算机的部分功能等。另外，管理端还可以对上机过程中客户端的各种操作进行监控和统计，统计客户端的实时数据。 系统界面 主要功能 噢易PC终端运维管理系统包括三个部分：中心服务器（服务端）、管理端、客户端。 中心服务器负责客户端的连接和消息通信，负责整个系统的运营任务，负责对客户端进行监控、限制和管理。主要包括客户端控制、环境部署、行为管控、内网安全、资产管理、策略管理、查询统计七大功能模块。 管理端主要起着浏览器的作用，打开管理端查看主界面，对客户端进行各类操作，一般用谷歌浏览器代替管理端的使用。 产品特点 多角色、多权限全方位管理模式 规范网络行为，保障网络安全畅通 规范终端操作行为，提高管理质量 有效监管终端资产，保障资产设备完整 操作记录统计与查询，掌握过程精准

推荐适用于智慧校园、医疗、工业制造等业务场景 产品特性： 一平台多管理，高效便捷 智能业务组件，全面覆盖校园管理 可视化数据，针对业务进行精准分析 点对点排查，设备管理无漏洞 RG-IOTP-基础平台 ●物联网设备管理： 支持对物联网设备进行基础信息管理，包括设备序列号、型号、安装位置、软件版本、在线状态、IP地址、MAC地址等信息管理。 支持设备上电后自动部署，获取到初始配置，无需人工登录物联网AP设备进行命令配置。 支持由网管平台统一编辑、保存和下发设备命令，集中管控网络设备配置，并提供初始化配置指导模板。 支持由网管平台统一升级，支持批量升级。 为物联网设备提供基础通讯和数据交付、数据储存。 支持管理物联网室外基站RG-IBS6250、室内基站RG-IBS1260。 ●终端管理： 支持对物联网终端设备（如手环）进行自动扫描记录，可查询所有终端设备信息，信息包含：MAC/ID、最近扫描到的时间、最近扫描到的位置。 支持5000个终端的自动扫描发现管理。 支持学生智慧手环RG-IRT1211、智慧校园卡RG-IRT1213扫描发现。 ●系统管理： 支持物联网平台各项目系统操作日志、下发命令配置、设备升级日志的自动记录；系统账号管理、组件授权。 ●对外接口： 基于Restful API接口对外提供物联网数据接口，第三方根据接口可自行开发。 RG-IOTP-智慧校园业务组件 基于学生手环、校园卡实现校园安全、教学管理和健康管理。基于微信应用实现想校园各角色人员进行学生校园信息发布、推送、查询。基于B/S架构实现智慧校园业务后台配置管理和业务应用数据展示。 ●校园安全： 进出校考勤：支持对进出校学生考勤，包括正常入校、迟到、未到校、早退、正常出校，考勤结果同步给家长，确保学生按时到校，提高学生的安全保障。 校园热力图：提供学生密集情况的热图查询，实时展现校园区域人群聚集情况。 拥挤区域告警：特定区域设置人流量密度阈值，达到上限时发送告警，防止学生过渡密集，预防踩踏等群体事件。 危险区域告警：可设置为危险区域，学生进去危险区域，例如水池、天台、危墙等，告警给指定人员。 SOS一键求救：当学生出现危险情况，例如跌倒、身体异样、被欺凌等情况时，通过手环的一键求救功能，发送信息给指定人员。 位置查询：学生未到指定班级上课或者遇到安全问题等情况时，可查询学生的位置。 学生轨迹：支持获取指定人员在规定时间内的行径轨迹，同时提供图形化的界面进行轨迹回放，以图像的形式动态显示人员在该段时间内的运行轨迹。 ●教学辅助： 班级考勤：学生进入班级无感知自动签到考勤：学生进入教室后，根据手环信号情况自动打卡，统计迟到、未到、早退情况。考勤信息同步给班主任，并在后台自动分析班级排名，个人排名，提高学生上课积极性。 课堂活跃度：在教室内安装多功能物联网基站，学生佩戴物联网手环，在上课时可记录学生当前的举手情况，传输到给物联平台，并进行自动分析课堂活跃度的班级排名、个人排名，提高学生上课的积极性。 ●健康管理： 运动量分析：通过手环采集学生的运动数据和体征数据，做到有效辅助学校推动学生在校期积极参加体育锻炼。支持学生全天运动量排行榜，按班级、个人排名，激励学生参与运动。 心率监测：记录学生心率情况，做为健康辅助的参考。 ●微信应用： 老师（如班主任）：支持将智慧校园信息通过微信推送给老师，包括学生进出校情况、进入危险区域告警信息、一键SOS求救信息、班级考勤情况、课堂活跃度（举手情况）、运动量统计、心率监测等。 家长：支持将智慧校园信息通过微信推送给家长，包括学生进出校情况、运动健康统计数据、终端（手环）低电量提醒等。 RG-IOTP-医疗资源监管组件 医疗资源监管组件负责医疗设备的管理，能够跟踪设备位置和使用状态信息。支持医疗设备一键盘点：全局管理员和部门管理员可一键完成所有设备的盘点，包括设备的当前位置信息和离线设备信息。 支持管理科室管理员账号，支持管理科室地图管理和编辑功能。 支持医疗设备管理，支持添加医疗设备，并且绑定对应的标签信息，通过标签做定位；并通过定位标签的离线在线情况，可判断设备是否存在；以及查看医疗设备所在的最后一次位置。 可通过一键盘点的功能，盘点当前状态下的所有管理医疗设备；支持列表视图和地图视图；可支持轨迹回放。在地图上查看当前盘点的设备位置信息、设备状态、在线状态、最后一次在线时间。 可对盘点完成的信息做保存操作，可查看历史保存的每次盘点记录信息。 RG-IOTP-医疗资源分析决策组件 支持医疗设备使用情况分析：为科室管理者提供使用效率分析功能，提供提高设备使用率的建议；为设备科合理调配资源提供数据参考。 支持查看医疗设备工作态：支持医疗设备的工作态，待机态，关机态识别；支持查看当前医疗设备在今日内的工作情况。 支持查看对应科室下一台医疗设备在今日内设备使用情况    支持查看当前设备工作态，可统计设备工作态使用情况，总耗电量；设备工作态变化趋势；设备耗电量变化趋势。 全院医疗设备分析：可查看全院某类医疗设备在某段时间内、某个科室的设备数量分布。可查看全院某类医疗设备在某段时间下设备工作时长和通电时长，在全院的平均工作时长、平均通电时长。 科室医疗设备分析：支持查看对应科室下某一类医疗设备在某段时间内设备使用情况，包括统计该类设备数量，日均工作时长，日均通电时长，全天平均使用率，日间平均使用率；支持查看详细每台医疗的工作时长或者通电时长；支持本科室医疗设备的工作时长与科室平均时长的对比；支持与全院时长的对比；支持查看科室平均工作时长的均值变化趋势。 科室单个医疗设备分析：支持查看对应科室下某一台医疗设备在某段时间内设备使用情况，包括统计设备工作态使用情况，全天平均使用率，日间平均使用率，总耗电量；支持查看设备工作态变化趋势；支持查看设备耗电量变化趋势。

2025年3月27日，比亚迪迪空间微信号以《共筑产教融合新平台丨天津市大学软件学院与天津迪空间共建社会实践基地》为题对我校进行了报道。

成果描述：通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析：发掘网络中重要性节点 （边）一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起，特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络，表现出了与 以往图理论不同的特性， 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下，发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题， 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络，更可 以有针对性地分析其性 质，制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析：本系统提供了更多的中 心性算法，分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据，从而得出更 为准确的分析结果； 本系统提供了数据可视 化的展示方式，并且将 重要的节点突出展示； 本系统提供了不同算法 的对比分析表，方便分 析人员对比分析； 本系统提供重要节点的 进一步分析思路，提供 节点的详细分析页面。

面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。

在长期为电力行业解决设备重大疑难故障的实践过程中，提出了轴系载荷分配测试、分析和优化调整技术，发展了动平衡和振动故障诊断技术，提高了动平衡效率和振动故障诊断准确率。先后解决了田湾和秦山核电、平圩、宣城、姚孟、福州等40多家电厂100多台、次大型机组重大疑难振动问题。该项成果先后获得江苏省科技进步一等奖和国家技术发明二等奖。

项目成果/简介:随着各种机械、交通、家电设备的广泛使用，噪声日益成为影响人居环境和身心健康的主要问题之一。因此对上述领域产品的噪声要求不断提高，噪声指标逐渐成为产品的强制性生产标准，各类新型声学材料、降噪设备层出不穷。这些行业对声学测量仪器有着大量的需求，快速推动高端声学测量仪器市场的发展。据相关调查资料显示，全世界每年对声学测量仪器的需求高达百亿美元，而高端市场只被前几名生产厂商垄断。 在国内，由于中国制造业的兴起，以及环保要求的不断提高，航空航天、船舶、高铁、车辆、家电、声学材料、降噪设备等行业对声学测量仪器需求的细分市场高达数十亿美元，因此高端声学测量分析仪器在国内有着越来越广阔的市场。 经过近五年的努力，同济大学声学研究所与上海英波声学工程技术股份有限公司合作，在高端声学与振动测量领域获得了较大的进步，在相关领域获得六项国家发明专利，研制了三款测量设备：GAC/500/600/700，进入量产阶段，面向全国销售。应用范围:应用于航空、航天、航海、高铁、车辆、家电和电声等领域的噪声与振动的测量、分析。本项目所研发的声音与振动综合测量分析仪基本涵盖了国际标准化组织（ISO）和国标（GB）所涉及到的全部声学和振动测量指标。该分析仪具有精度高、速度快、功能全、体积小、操作简便的特点，是进行现场噪声与振动测量及分析的利器。项目阶段:批量生产效益分析:合作研发的声音与振动综合测量分析仪基本涵盖了国际标准化组织（ISO）和国标（GB）所涉及到的全部声学和振动测量指标。该系列采用数字化测量与分析技术，高度整合了当今的声学与振动测量技术、计算机技术、信号处理技术和信息通讯技术的成果，将传感器、采样卡、 计算机和数字仪器系统集成于一体，可直接得到目标量的测量结果，现场生成测试报告，并对测量数据进行深入分析，显著提高了测量的效率和精度和能力。测量仪器具有精度高、速度快、功能全、体积小、操作简便的特点，并具有良好的开放性。

小阵列核脉冲能量与时间谱分析系统是国家自然科学基金和NSAF联合基金 项目的创新成果，采用先进的低噪声阵列读出电路和基于FPGA的多通道能量与 时间谱分析系统，能够同时测量小阵列像素探测器的能谱和时间谱，并绘制出一 维能量谱、一维时间谱、能量与时间的二维谱以及光子作用位置分布图。 该系统相对于国内外现有产品的主要优点是：(1)能够同时测量核脉冲的 能量和时间谱，并给出二维谱分布；(2)能够对小阵列探测器进行高速并行读 出，并具有较高的灵敏度；(3)可以实现初步的能谱成像，并具有亚像元空间 分辨能力。 系统指探测器、模拟读出电路、FPGA谱分析系统以及电源四个模块组成， 低压电源采用±3. 7V可充电锂电池，高压电源采用IkV高压模块，探测器采用基 于CZT晶体的像素阵列探测器，探测器与模拟读出电路体积为 4. 5cmx4. 5cmx2. 7cm, FPGA 谱分析系统体积为 6. 5cmx8. Icmx2. 5cm,基本系统的 像素阵列为2x2,高分辨系统的阵列数可达8x8,系统的时间分辨可达5ns,能 量测量下限可达5keV,对59. 5keV伽马射线可以实现能量分辨率5. 5%。