序号 仪器名称 单位 数量 1 交通安全电子翻书 2 交通标识识别游戏实验台 套 1 3 道路安全常识 套 1 4 交通安全实践体验 套 1 5 自行车上路体验 套 1 6 现场急救（自救自护模拟体验） 套 1 7 放学路上 套 1 8 模拟交警指挥 套 1 9 公共交通工具逃生 套 1 10 未来交通 套 1 11 交通安全知识抢答 套 1 12 模拟道路体验 套 1 13 模拟驾驶 套 1 14 安全回家 套 1 15 交通安全体验车 套 1 16 酒精含量观测 套 1 17 交通安全科普知识展板 套 4 　　南京师范大学课程资源研究所可提供科技馆建设整体设计方案，科技创新实验室整体设计方案、科学探究实验室整体设计方案，科普馆设计方案、数字化实验室整体解决方案、通用技术实验室整体设计解决方案、机器人实验室设计解决方案、航天航空科普馆设计方案、航天航空科技馆设计方案、地震科普馆整体设计解决方案、地震科技馆整体解决方案、安全教育科普馆整体设计方案、安全教育科技馆整体设计解决方案、交通安全科普馆解决方案、交通安全科技馆设计方案、消防科普馆设计方案、消防科技馆解决方案、幼儿园科学发现室设计方案、农业科普馆整体解决方案、社区科普馆设计方案、社区科技馆解决方案、壁挂式科技馆设计方案、科普大篷车设计方案、示范性综合实践基地解决方案、综合实践活动室设计方案、生命健康科普馆整体解决方案、低碳环保科普馆设计方案、军事教育科普馆整体设计方案、儿童乐园科普馆设计方案。 南京师范大学课程资源研究所 邮政编码： 210097 地　　址： 南京市宁海路122号南京师范大学信息技术楼 公司电话： 025-83204284 83302681 83301983 公司传真： 025-83302681转8009 网　　址：http://www.kczyyjs.com

依托国家自然科学基金、国家高技术研究发展 863 计划、国防科工委重点课题以及 上海市地方政府重大工程等项目，研究了以全球定位系统（GPS）、遥感遥测技术（RS） 和地理信息系统（GIS）为核心的地球空间信息获取、处理、建模与服务的系统集成理 论、关键技术与应用，在现代测量数据处理、GPS 精密定轨与定位、高精度遥感影像匹 配与制导、空间数据不确定性与质量控制等取得了一系列创新成果。 

对土壤与地下水环境质量问题，提出了污染场地因次动态调查技术方法；形成了多手段的场地风险评估方法，建立了土壤及地下水环境风险制度管控、工程管控与物理、化学、生物系列修复技术体系。在全国各地已完成污染场地调查、评估、修复方案制定和环保验收等项目40余项、场地风险管控与修复工程10余项。为工业污染场地、污染农用地及污染矿山区域提供土壤及地下水环境质量调查、风险评估以及治理修复技术，为此类项目开展环境调查、评估、管控、修复、监理、验收等的方案制定及实施。

本发明公开了一种自适应带速与水果重量的易损水果分级执行装置与方法。包括易损水果输送模块、水果称重模块、输送带速度监测模块、PLC控制模块，输送模块用于传送待分级水果，水果称重模块获得待分级水果的重量，输送带速度实时监测模块在线监测输送带的速度，PLC控制模块根据监测到的水果重量与输送带速度得到分级执行机构最优的转动角度，并控制伺服电机按一定的转速带动水果分级执行机构转动对应的角度，准确的完成易损水果的分级。本发明利用实时监测到的带速和水果重量信息自动调整分级执行机构转动的角度，适用于不同带速和不同质量条件下易损水果的准确分级。

该成果 2011 年、 2013 年先后获连云港市科学技术进步二等奖、一等奖。项目实施的核心技术为水产养殖动物细菌病诊断技术与免疫技术，形成了较为完善的水产养殖动物疾病诊断和防控的技术体系。 包括（1） 环介导恒温扩增技术（LAMP），（2） 黄芪佐剂水剂型灭活疫苗及卵黄抗体疫苗。

项目成果/简介: i4Ocean 的命名分为两个部分，其中Ocean代表本平台主要应用于海洋信息可视化领域，而i4寓意为四个英文单词即：Interactivity（交互性），Imagination（构想性），Immersion （浸没感），Intelligence（智慧性）。这四个单词概括了i4Ocean 的主要特点，也是本平台致力于实现的终极目标。 i4Ocean可视化原型系统主要实现以下功能： 1、数据处理：将常见的海洋数据转换为geotif、json、geojson。 2、可视化功能：标量数据可视化、剖面动画、体绘制、二、三维流线可视化。 3、可视化分析：中尺度涡识别、追踪。 4、舰船远洋航行系统：港口信息查询、全球港口显示、航线添加、海图导航、水文信息可视化。 5、视频录制：保存加载相机路径、高清截图、高清录像。 在系统中，我们提出了两种算法用于海洋环境数据可视化和分析。一种是基于gpu的光线投射算法绘制海洋温盐数据，一种是基于传输函数的海洋中尺度涡流交互式流场可视化算法，实现了时空相干和视口相干。引入交互式传输函数，从背景洋流中提取基于多种涡旋参数（如Okubo-Weiss参数）的二维和三维涡旋特征。 相关成果评选为2012年山东高等学校优秀科研成果奖、2013年青岛市科学技术奖、青岛市2017-2018年度优秀大数据解决方案。项目阶段:系统原型阶段效益分析: 该系统可用于船舶远洋航行、海洋数据分析、海洋数据处理。将常见的海洋数据转换为tiff，json。利用系统标量场、矢量场可视化功能，对海洋数据进行分析，为船舶航行提供指导。 该技术和装备可用于海洋深部结构研究，为发展我国海洋经济提供技术支撑，这将具有重要的社会经济效益。发展海洋数据分析及可视化功能，更可以拓展蓝色经济空间，推进军民深度融合。 该成果已与青岛海洋科学与技术试点国家实验室等单位开展深度合作，现阶段处在项目支持的前期研究中。同时与外地的合作单位有：中船工业集团，自然资源部直属单位国家海洋信息中心、国家海洋环境预报中心、国家海洋卫星应用中心。知识产权类型:发明专利 、 软件著作权知识产权编号:201510066037.9 201510070177.3 201510212425.3 201510212424.9 201710827686.5 201710828365.7 2013SR004155 2013SR010109 2014SR062104 2015SR014980 2015SR038759 2015SR085063 2015SR246570 2016SR010562 2016SR326470 2016SR325154 2017SR732244 2017SR737071技术成熟度:通过中试技术先进程度:达到国内领先水平成果获得方式:独立研究获得政府支持情况:无

项目成果/简介:本作业平台可以实现掘进头支护作业的完全机械化，改善掘进头工作面的支护状况，大大减轻工人劳动强度，能满足一定的超前支护要求，能有效提高掘进面作业速度，充分保证工作人员的作业安全性，是改进目前掘进头支护作业工作方式的综合机械化成套作业设备。

通过车载终端以至少 1Hz 的频率采集发动机动态运行数据和静态数据，并通过远程监管终端上传至远程监管平台；远程监管平台将车辆上传的动态运行数据输入相应的诊断模块进行信号诊断，输入相应的排放因子计算模型计算出排放因子，并读取 OBD 故障信息对排放结果进行有效性评估，从而获得车辆的实际排放状态。

本作业平台可以实现掘进头支护作业的完全机械化，改善掘进头 工作面的支护状况，大大减轻工人劳动强度，能满足一定的超前支护 要求，能有效提高掘进面作业速度，充分保证工作人员的作业安全性， 是改进目前掘进头支护作业工作方式的综合机械化成套作业设备。

大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化； 目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标：研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个 方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于 大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合：设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。多计算模型融合：在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集 的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗， 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化；对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等；在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效；而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题， 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块， 能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提 升。亮点成果：融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品 销量变化的原因，以及促销的有效手段等。