本项技术融合3D打印、半固态快锻、柔性机器人3项重大技术，将金属增材-等材-减材合三为一，实现3D打印锻态等轴细晶化、高均匀致密度、高强韧、形状复杂的金属锻件，全面提高金属制件强度、韧性、疲劳寿命及可靠性，解决锻件增材制造世界性难题。

         NMT和激光共聚焦技术的比较（1）什么是激光共聚焦激光扫描共聚焦荧光显微镜（laser scanning confocal microscopy, LSCM）是一种利用计算机、激光和图像处理技术获得生物样品三维数据、目前最先进的分子细胞生物学的分析仪器。                   主要用于观察活细胞结构及特定分子、离子的生物学变化，定量分析，以及实时定量测定等。其不仅可以得到非常清晰的荧光图像，进行多重荧光标记的定位和定量分析，还具有图像三维重建、荧光共振能量转移谱测定，甚至膜电位测定等功能，成为生命科学研究的重要技术手段。（2）激光共聚焦的局限随着激光共聚焦技术应用范围的扩大，其在研究中的局限性也逐渐突显。激光共聚焦技术主要采集的是生物样品内部的离子分子信息，这些离子分子信息的改变既可能源于样品内部离子/分子源的变化，也可能源于样品内外的离子/分子交换。这两种离子/分子变化过程是由完全不同的生命机制引发的。这要求研究者必须通过其它实验结果，才能得出相对准确的结论。若单纯用激光共聚焦数据作为检测或诊断标准，往往面临较大的假阳性风险。（3）NMT对比激光共聚焦相同点: 实时 动态 数据可视化 测定游离的离子区别:  (1)激光共聚焦技术 使用染料和激光光源  需要标记                 荧光易发生淬灭                 测量时间短                 半活体（有损伤）         检测内部的离子浓度变化         测定种类较少，依赖于染料        测量材料不能太大，以细胞为主    只能同时测定一种离子                (2) 非损伤微测技术        使用电极或者传感器        无需标记        电极或者传感器稳定        测量时间可短，可长        近似活体或者完全活体（测定无损伤）        检测跨膜的离子流速以及外部的离子浓度        测定种类多，可测Na+，K+，NO3-，O2等        测量材料不限，从细胞到整体都可以测量        可以同时测定两种离子结合 共同使用，实现内外兼测

项目成果具有很强的技术先进性和市场推广潜力，受到专家高度评价。

物联网感知大数据可信存储与分析处理平台（IOT-SeaCloudDM）：针对智慧城市、物联网、车   联网中各种采样数据（包括各类传感器、RFID、条形码阅读器采样的时空相关数据）的数据管理需求，  提供一个通用的感知大数据处理平台，对各类相关的感知采样数据进行统一管理，并达到如下目标：（1） 提供 PB~EB 级的感知采样数据存储、管理与查询处理。（2） 提供时态 - 空间数据、采样数值数据的统计分析与数据挖掘。（3）在此基础上，为各类智慧城市、物联网应用提供基础软件支撑。

成果简介：本平台基于高层分布式仿真体系结构 HLA 和网格技术构建，在系 统建模、仿真、数据分析和可视化等方面提供平台级支持。目的是为了解决 现有的仿真软件通用性差、不能灵活应用的问题，为实现系统级的仿真，提 出一种基于HLA 的仿真软件交互方法。本技术通过将具有不同仿真功能的专 业仿真软件进行整合配置，对各个专业软件输入输出接口进行分析和调用， 并对仿真流程进行设计与控制，最终实现一个具有一体化仿真功能的、可供&nbs

成果简介很多需要安全培训的政府和化工企业、 矿山、 矿井、 消防中控的培训机构等都迫切需要一个能够针对各种突发情况进行应急演练与培训的仿真平台， 因为在一个真实环境中进行演练和培训会耗费大量人力物力， 而且还存在人员安全、 不可重复性等诸多问题， 仿真系统则可以解决上述问题。 但仿真系统要做的非常逼真， 从而达到模拟真实环境的效果， 难度很大， 对仿真技术要求很高， 这也是目前国内在这一领域还没有大量开展工作的原因之一， 本项目采用计算机仿真技术， 将计算机仿真算法和三维场景模拟结合。

同济大学电子与信息工程学院康琦教授团队面向复杂工业过程智能运维，深度融合物联网、大数据、人工智能等技术，设计开发了高集成度与模块化的边缘计算平台。该技术采用云-边-端一体化的系统架构设计，结合迁移学习、演化计算等智能技术，构建了可持续学习的通用网络进化框架，针对不同应用场景，通过模型与算法的模块化管理与轻量化学习，可实现边缘侧模型定制与部署，全面感知系统动态，自适应环境与工况变化，实现无人值守的工业过程在线学习、智能控制与持续优化，显著降低运行成本，提升企业经济效益。 边缘计算平台架构 目前该技术已经获得相关授权发明专利6项，面向钢铁冶炼、汽车制造、污水处理、轨道交通等领域，在多个省市的节能控制与运营优化相关智能化工程项目中得到了推广应用，平均节能达30%，经济效益明显。基于该平台技术对城市污水处理厂生物曝气过程进行自适应软测量建模与学习优化控制，实现了多目标联合优化的在线智能监控系统，年平均节电超过27%。对大型制造企业的多车间冷源系统实现了全自动在线优化与智能控制，系统能效提升一倍，年平均节电36.9%。

一、产品介绍        光电成像基础与应用实训平台包括CCD和CMOS两大方面，这两方面原理与应用是《光电技术》和《图像传感器应用技术》课程重要章节，也是教学的难点章节，因此，monxyuan开发了光电成像基础与应用实训平台。该平台采用搭建式、开放式设计，直观展现了线阵CCD、面阵CCD和CMOS的工作原理，并且设置了工程实际检测的实验，是学生理解和认识CCD和CMOS工作原理与实际应用的最理想的教学实验系统。 二、教学目的 1、了解并掌握线/面阵CCD和CMOS的原理； 2、了解线/面阵CCD和CMOS的软件使用方法； 3、了解并掌握面阵CCD和CMOS信号处理方法； 4、了解并掌握运用面阵CCD和CMOS进行尺寸测量和图像处理的方法； 5、了解并掌握学生掌握线阵CCD的几种典型的应用； 三、实验内容 1、面阵CCD 原理与驱动实验； 2、面阵CCD 数据采集与计算机接口实验； 3、面阵CCD 边缘与轮廓检测； 4、面阵CCD物体尺寸测量实验； 5、面阵CCD 图像的点运算； 6、面阵CCD 图像的几何变换； 7、面阵CCD 图像采集与参数设置； 8、面阵CCD 投影与差影图像分析； 9、面阵CCD 图像的滤波与增强； 10、面阵CCD 形态学处理； 11、面阵CCD 旋转与缩放； 12、面阵CCD 颜色识别与变换； 13、面阵CCD图像采集程序设计；  14、线阵CCD 工作原理与驱动波形观测； 15、线阵CCD 模拟输出信号的调整； 16、通过采集卡对线阵CCD的模拟输出信号进行A/D转换和数据采集； 17、通过软件浮动阈值对CCD的输出信号进行二值化处理； 18、利用线阵CCD 对物体尺寸进行非接触的实时测量； 19、利用线阵CCD 对物体的角度进行测量； 20、利用线阵CCD 测量物体的振动； 21、利用线阵CCD识别一维条形码； 22、利用线阵CCD扫描物体的二维图像； 23、利用外置相机进行实物尺寸测量 24、用硬件提取边缘信号的二值化 25、CMOS原理与驱动实验； 26、CMOS数据采集实验； 27、CMOS图像采集程序设计 28、CMOS用于边缘与轮廓检测实验； 29、CMOS用于物体的尺寸测量实验； 30、CMOS用于图像采集与参数设置实验； 31、CMOS用于投影与差影图像分析实验； 32、CMOS用于图像的滤波与增强实验； 33、CMOS用于颜色识别与变换实验； 34、扩展性实验     （1）通过提供的CPLD程序，学生可以了解CPLD对外围器件的控制；     （2）有能力的学生还可以自己编程来产生方波；     （3）通过提供的SDK和DEMO程序，编写程序来采集扩展相机的数字信号；     （4）利用扩展相机并编写软件进行其他如尺寸测量等实验等； 四、配套文件资料 1、实验指导书1本； 2、实验软件1套； 3、实验录像光盘1套；    客户自行配置电脑及示波器