本技术基于通用工业 PC 的标准以太网接口，无需实时操作系统可实现高 性能实时同步控制。基于此平台可构建高性能实时同步工业控制系统，控制轴 数可柔性扩展，各控制节点之间可进行分布式布局，且方便与设计、管理网络 的信息集成。特别适合于需要高速、高精、同步控制的伺服运动控制系统和过 程控制系统。目前已初步形成复杂控制器开发平台和基于 CoDeSys 软 PLC 的控 制平台。具备完全自主知识产权，性价比高。已在机床数控系统、机器人控制 系统、生产线控制系统、纺织机械（高速多轴无纺布交叉铺网机等）控制系统 155 成功应用。

工业循环冷却水的硬度、碱度、浓缩倍数等控制指标在化工、电力、钢铁企业的日常分析工作中需要占用大量人手和实验空间，HACH等品牌的进口仪器操作繁琐，耗材价格昂贵。我们与多家单位联合研制的工业循环冷却水多参数快速分析仪结构紧凑，操作简便，分析速度快，两分钟内可完成全部指标的测定。整机和耗材价格优势明显，可提供专家级的咨询服务，售后响应快捷。具有很强的市场竞争力。

液滴阵列是研究数字分子检测、数字分子免疫学、单细胞分析的重要技术手段，是当前生物医药领域的研究热点。受植物叶片倒模的启发，创新性地将限制性表面能梯度微孔阵列应用于高通量液滴数字化过程（相关研究成果发表在中科院工程类分区Q1、Q3期刊上），提出了基于仿生微流控原理的数字化液滴阵列技术，设计开发了数字分子诊断和单细胞分析通用系统平台，在细胞、颗粒的分散阵列化及生物应用进行了探索。经过近4年研究，已完成了平台原理验证、结构优化、系统调试、生物应用验证的工作，应用在数字PCR、数字LAMP等核酸分子诊断领域，在多菌分离及培养等单细胞分析领域，初步开发了数字ELISA等分子免疫学领域研究方法。

 数字视频内容真实性和完整性鉴别问题，已经成为公安司法取证、互联网视频内容鉴伪等领域的迫切需求和技术难点。本项目成果--数字视频内容篡改取证分析工具平台，是信息内容分析技术国家工程实验室信息认知实验室研究团队，在国家863项目和多项国家自然科学基金的支持下，独立开发的具有完全自主知识产权的成果，拥有4项发明专利，并取得软件著作权登记。 基于视频篡改取证分析工具平台，能够在不需要任何先验知识的情况下，实现对数字视频帧删除、帧插入等各类帧间篡改，以及复制-粘贴等帧内篡改等，而导致原始视频信息完整性被改变情况的被动取证分析。 该平台共提供了4种视频取证与篡改分析的算法，包括光流场特征篡改检测，速度场特征篡改检测，复制-粘贴篡改检测以及基于马尔科夫特征的双压缩检测。在国际上首次提出了通过采用光流变化率以及空间金字塔结构，对视频解压缩后的图像序列中光流特征的一致性检测，从而发现由于帧删除或帧插入造成的光流特征统计直方图突变的间断点检测。该方法在国际第三方测试库上的检测准确率可达到95%以上，在上海市人民检察院提供监控视频实际样例测试库上可达到80%以上。 目前该平台已在上海市人民检察院视听科进行试用及合作推广。本项目成果可以广泛应用在国家司法机关、检察院和公安体系以及商业数字证据鉴定中心，用于鉴定监控视频或者网络视频的真实性、原始性和唯一性。图2 视频篡改取证分析工具平台配置界面

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。

项目主要是把贮运厂电气运行数据集成到PHD，并提供WEB浏览，方便管理，实现生产的长期稳定、安全运行，保证贮运厂的经济效益和社会效益的最大化。通过开发专用数据接口，将电气PLC控制系统的相关数据集成到PHD数据库，绘制流程图和制作参数报表和趋势图，通过WEB服务器进行信息发布，经过授权可以进行远程信息浏览。

项目简介 “医疗保险违规和欺诈行为的数据挖掘平台”属计算机软件与其他学科交叉领域， 是数据挖掘技术在医疗保险业一个典型的应用。平台具备挖掘项目的自定义，使数据挖 掘过程直接面向业务问题，降低医疗保险业内部业务人员对医疗违规欺诈行为进行监管 的技术门槛。通过将业务问题关联的数据挖掘结构、对应的算法、关联参数、结果界定 规则及评估方法进行固化配置，降低了使用者在挖掘项目构建时的难度。通过对挖掘结 果的界定规则及评估，监管及执法提供了定量依据。通过自定义展示