项目背景：样品制备及检验过程中样品的交叉污染、样 品均匀性以及样品代表性问题，是影响产品品质的关键环节 及因素。尤其是稀有元素、微量元素对样品特性有较大影响 时，问题尤现突出。此类问题是国际、国内行业中公认的技 术难点，长期困扰企业的技术发展。为较好的解决此类问题， 在样品制备及检验过程中需要使设备及系统具有自动化、智 能化功能，依靠人工智能技术对上述环节给予把控及处理， 可以在样品需要处理和判断的过程中介入，实现自动判断、 自动识别并及时处理的智能化系统，始终保持样品处理环节 的准确性、正确性和及时性，保持样品的纯净度是本项目的 研发、研制的主要目的。 所需技术需求简要描述：1.能对煤、焦、矿石、熔剂、 贵金属、有色金属、稀有金属、合金、地质勘探类样品进行 全自动制样，自动检测并清除料斗残留物质，使得物料的交 叉污染度达到 0.02%，样品均匀度达到 99.8%，样品代表性 为 99.8%；2.在制样过程中能够全程检测、准确判断物料类 别，获取物料数据信息，并将数据进行分析和比对，给出有 效的生产优化方案；3.需要对制样过程中涉及的缩分机构、 研磨机构、水分测量装置以及成分分析等装置进行残留物质 清除。  对技术提供方的要求:熟悉行业动态，了解行业相关战略规划与发展方向，以实用、先进及具有较高的前瞻性技术 储备为基础，制定行业技术标准及研发相应装备。 

研究团队全面对比了现有的河流障碍物检测方法（记录、计数和分类），包括实地调查、建模模拟、自动化检测等。研究表明，不完整的障碍物数据库，特别是当大量的小型障碍物数据缺乏时，会导致水资源管理不可靠和低效的生态修复效率。

欧阳明高院士长期从事节能与新能源汽车新型动力系统研究（包括电控内燃机、燃料电池发动机、动力电池系统、多能源混合动力等），尤其是在面向排放控制的发动机新型电控高压喷油原理与系统研制、保障电动汽车安全性的锂离子电池热失控机理与主动防控，优化燃料电池耐久性的燃料电池/动力电池混合动力设计与控制方法等三方面开展了从理论创新、技术突破到推广应用的系统性工作，建立了汽车动力系统学研究与人才培养体系。根据中国新能源汽车动力电池比能量发展的趋势，我们很快就会向300瓦时/公斤的所谓的高镍三元811电池很快就会进入市场,清华大学专门建了电池安全实验室开展相关的基础研究和技术开发。目前清华大学电池安全实验室跟国内外企业和研究机构开展了广泛的合作，包括宝马、奔驰、日产等大公司。研究重点是在热失控的三个方面，一是热失控的诱因，包括热、电、机械的原因。二是热失控发生的机理究竟是什么，从而在材料设计层面加以防护。三是热蔓延，一旦单体电池防止不了热失控，就得有二次防护手段，就是在系统层面要切断热失控的蔓延，只要切断蔓延就可以防止事故。我们对高比能量电池的热失控控制，不仅靠材料本身，还要从系统层面来进行。目前，在电池管理系统方面，国内的产品的功能不足、精度不够，尤其是安全功能是不全，因此需要加大电池管理系统的研发力度。清华在电池管理系统的积淀比较丰富，已经获得65项专利授权，这些专利在国内外著名公司合作中得到了应用，其中部分专利也授权给了奔驰汽车公司。锂离子动力电池高比能是全世界范围的发展方向和趋势，把握高比能量与安全性之间的平衡点是关键。基于各国动力电池技术路线的比较，短期是液态电解液的锂离子电池，下一步将会向固态电池方向发展。综合考虑电池成本和动力电池的发展方向，我们建议我国也应该走类似的路径，即短期是液态电解质，发展高镍三元正极和硅炭负极，通过电池管理系统和热蔓延的抑制来防止安全事故发生，这类电池能够满足电动汽车500公里续驶里程的要求。

在用户入厕时自动对人体相关健康指标进行检测和AI分析，解决人体健康数据采集与管理的痛点和难点，突破通过智能马桶采集和管理人体健康指标的难题，在技术上的优势为：① 无需培养用户习惯，将检测过程融入日常生活；② 实现AI全自动检测，无需手动操作；③ 检测功能多元化，体脂、尿检、便检、尿流率、孕期指标等一体化集成。目前该成果已获得30多项知识产权，是国际上唯一实现量产的全自动健康检测智能马桶，是老年、孕妇、肥胖、慢病等人群的福音。

移动互联网将移动通信和互联网二者结合起来，成为当今世界发展最快、市场潜力最大、前景最诱人的产业发展方向。最新数据统计，中国移动互联网用户已达到 4.64 亿。各大应 用市场如 Google Play 有百万种应用，国内机锋市场、天翼等平台也具有大量的安卓应用。 这些应用在给人们带来巨大便利的同时，也带来巨大的信息安全隐患和风险。据统计，超过 九成的应用软件涉嫌窃取用户隐私、恶意扣费、恶意推广、恶意捆绑植入病毒/木马等恶意 行为。这些恶意行为不仅给用户带来经济损失，甚至涉及人身安全问题。因此迫切需要快速、 准确地自动化检测如此庞大的应用程序的恶意行为。传统手机杀毒软件基于 PC 时代检测特征序列的方式识别恶意软件/恶意行为，虽然这种 方式高效、易于同步检测，但是存在只能查杀已知威胁、反馈周期长、易于绕过等诸多问题。 为了解决上述问题，我们设计并实现一个 Android 应用恶意行为自动化检测系统。本系统提 供一个基于行为查杀的完整解决方案，可服务于第三方管控部门、高级大型企业(如电信运 营商)、Android 工程师与普通用户等三大类用户。本系统结合静态分析、动态追踪、网络 流量定位三种方法实现“数据流、控制流、网络流”三流融合分析技术，可提供自动化应用 软件爬取、自动化检测分析、自动化特征库更新、自动化恶意行为挖掘、恶意攻击训练、证 据留存等多项服务，达到爬取自动化、处理高效化、分析智能化、信息安全化的设计目标。 本系统主要的特点如下: 全平台部署更实用:跨平台语言设计，多重角度防护，可部署于 Windows XP/WIN7/WIN8 以及 Linux 主流版本。 自学习、更新更方便: 应用图论分析技术、自动化行为特征挖掘等技术，挖掘具有通用性的恶意行为链，无需频繁升级模型库。 智能网络爬虫更高效:针对第三方监控需求，本系统提供自动化网络爬取功能，可实现最优监控部署、最优更 新策略。 “3x3”立体更高维:“静态分析、动态追踪、网络流量三维度”，“数据流、控制流、网流”三层面，智能立 体分析模式，无懈可击的安全检测。 11类41种恶意行为检测更全面:可有效对隐私窃取、系统破坏、信息破坏等 41 种恶意行为进行检测，分类图如下图所示。 层级分析更迅速:系统依据层级分析结构，快速定位，快速甄别，快速分析。 “三流融合”更细致:本系统结合底层 API HOOK、动态污染分析、静态行为链识别、网络流量检测等方式，可分析恶意软件的函数调用关系、数据传播定位、恶意行为网络数据包。  恶意特征自动统计挖掘更可靠: 特征自动挖掘更节省人力与计算资源，标准处理流程无死角分析。  恶意攻击模拟更实战: 对官方发布系统与软件攻击模拟，自动化挖掘存在漏洞和风险。 分析数据更可观:行为统计、时间轴建模、应用权限分析、敏感函数展示、敏感数据分析、行为记录、运 行截图等多项数据展示，并支持数据导出功能。 测试项目更全面:课题组具有大量软件自动化测试经验，可支持适配测试、功能测试、可靠性测试、安全 性测试、环境测试、安全测试需求。性能参数: 准确性高，超过 97%的正确识别率; 完成一次普通测试任务不足30分钟，测量时间短，重现性好。

本实用新型提供了基于3D视觉自动控制食品检测机械结构，包括：防护装置、流水线、移动机构；防护装置呈矩形框架结构；流水线设置在防护装置的内部；移动机构设置在流水线的一侧；货台设置在移动机构的一侧；第一机械臂设置在移动机构的上侧，且第一机械臂与移动机构通过螺栓固定相连接；相机设置在流水线的一侧；第二机械臂设置在流水线的一侧；控制台设置在流水线的一侧；通过对现有装置的改进，该装置具有运行效率高，抓取范围大、不易出现漏检漏抓现象的优点，从而有效的解决了现有装置的问题和不足。

        滑雪头盔作为滑雪运动中不可或缺的安全装备，在《中国滑雪场所管理规范》中指出，滑雪头盔是必选项，滑雪头盔市场规模和发展潜力巨大。目前滑雪头盔市场仍由国外品牌主导。

我国电气化铁道牵引变电所二次设备的技术水平与国外同行先进水平相比有不小差距，本项目的研制为我们提供了追赶国际水平的契机，将为牵引变电所的设计、施工、运营管理、维修体制带来全方位的巨大变革：1、简化设计；2、工厂化施工；3、无人值守；4、借助于保护测控单元的透明化设计和一次设备的驻所检测技术，可实现设备远程诊断。

本发明公开了船舶复杂曲率板自动成型加工路径确定及变形检测方法，包括以下步骤：1)在组成目标曲面的数据点中选取若干个离散的特征点；2)确定待加工平板的初次滚压路径：3)初次滚压：驱使冷热一体成型体系对待成型板材执行力/位移加载，通过冷加载凸、凹轮和热加载元件在板材板面上沿步骤 2)得出的滚压路径自动滚压，形成板材的整体双向曲率塑性变形；4)修正滚压；5)重复执行步骤 4)，直至形成符合加工目标的双向曲率板。本方法能够获取采用滚压方法成型双向曲率板的最优滚压路径，大幅度提高加工成型效率，减少成型所需工序