半导体纳米线是一种独特的准一维纳米材料。它不仅是电荷的最小载体，也是构建新的复杂体系和新概念纳米器件的基元。在该领域中，新现象和新概念层出不穷，推动着材料、物理、化学等交叉学科的发展，并将对未来电子、光电子、通讯等产业产生重大影响。在这一当今最前沿的研究领域中，国际上尤其是发达国家集中了最精锐的研发力量，以期望在纳米器件的实用化方面有所突破，在未来高科技争夺战中，保持领先并居于主导地位。在纳米研究领域，美国政府仅在2005年就投入10亿美元，而日本在同一年的投入约12亿美元。 我国的《国家中长期科技发展规划纲要》中也已经把纳米科技作为基础研究重大研究计划，列入重点支持范围。其中一维功能纳米材料的控制合成、性能调控及应用研究是目前纳米材料研究的世界热点。 张跃教授承担了973、863、重大国际合作、自然科学基金杰出青年基金和面上项目等各类纳米研究方向的课题，通过创新合成方法、优化合成工艺，实现了多种形貌的一维功能纳米材料的可控制备，利用等多种手段对纳米材料的形貌、结构进行了表征，并对其生长机理、力学性能以及光致发光、场发射、导电性等物理性能进行了系统和深入的研究，特别是在碳纳米管及ZnO纳米阵列的实际应用领域取得了重要突破，其代表性成果包括： 1.改进了ZnO和掺杂ZnO一维纳米材料的制备方法。采用化学气相沉积法，在较低温条件下，通过不同工艺成功制备了纯ZnO及In、Mn、Sn等掺杂ZnO纳米棒、纳米线、纳米带、纳米电缆、纳米阵列、四针状纳米棒、纳米梳、纳米盘等多种形貌结构的纳米材料，实现了一维ZnO纳米材料较低温度条件下形态和尺度控制生长，产物品质纯净、产率高、质量好，易于工业化生产。制备方法受到国际同行的高度评价，认为是半导体制造领域中氧化物纳米结构集成方法的重大进步，不仅对从事纳米材料研究的科学家，而且对半导体产业意义重大。有关双晶ZnO纳米带的论文发表在国际知名期刊Chemical Physics Letters (2003，375：96-101)上，论文被引用60余次，位列该期刊2003至2007年被引用前50名之内。 2.提出了一维氧化锌纳米材料新的生长机理。首次合成四针状纳米氧化锌材料并揭示了该结构的八面体孪晶核生长的理论模型，该研究结果的论文发表在Chemical Physics Letters (2002,358:83-86)上，被他引更是达到了130 余次。首次发现和论证了一维氧化锌纳米结构中的螺旋位错诱导晶体生长机理，观察到了一维氧化锌纳米材料存在的大量螺旋位错、周期性的位错及生长台阶，发现生长是沿着位错进行，且与其伯格斯矢量的方向一致。 3.原位研究单根ZnO和In-ZnO纳米线的力学行为。利用TEM对单根纳米线加载交变电压使其发生共振，原位测量其本征共振频率，通过计算得出氧化锌纳米线的弯曲模量。氧化锌纳米线可以构建纳米悬臂梁和纳米谐振器，通过氧化锌纳米线构建的纳米秤，测量了黏附在纳米线自由端的纳米颗粒质量。该研究论文发表在英国物理协会的期刊J. Phys.: Condens. Matter( 2006, 18 (15), L179-L184)上，被评为该期刊2006年度的顶级论文(Top paper)，位列其中第九名，是该年度该期刊22篇Top papers研究论文中唯一由中国研究人员完成的成果。 4.合成了多种ZnS准一维纳米材料，并提出了四针状ZnS纳米结构的生长机理，指出其生长过程由立方相形核和六方相孪晶生长机制共同控制。同时率先报道了ZnS四针状纳米材料的光致发光性能，发光波长相对其它ZnS 纳米材料发生蓝移4.8~32.8nm。该研究论文发表在国际著名期刊Nanotechnology (18 (2007) 475603)上，在发表后的第一个季度内，下载量就超过250次，成为该期刊排名前10％的热点文章。 5.碳纳米管及ZnO纳米阵列的实际应用取得了重要突破。采用涂敷和CVD两种方法成功制备了多种大面积碳纳米管阴极，采用水热合成法制备了大面积一维纳米ZnO阵列阴极。首次研究了纳米阴极的强流脉冲发射性能，其中碳纳米管阴极的发射电流密度高达344 A/cm2，ZnO阴极的发射电流密度达到123A/cm2。系列研究成果发表在Carbon、Appl. Phys. Lett.等国际著名期刊上。研制的多种纳米阴极在线性感应加速器上已经得到成功应用，阴极的发射电流强度及发射电子的均匀性远远高于现有的阴极性能指标。 张跃教授有关纳米材料的研究成果获教育部高等学校科学技术奖（自然科学奖）二等奖1项（2006-052），完成专著1部，另合作出版专著1部，发表论文80 余篇（其中SCI 40余篇、EI 近20 篇），重要成果发表在Appl. Phys. Lett.、Carbon、Advan. Funct. Mater.、 J. Physical Chemistry C、Chemical Physics Letters、J. Phys.: Condens. Matter、J. Physics D: Applied Physics、J. Nanosci. Nanotech.等国际知名期刊上，申报12项发明专利（已授权5项）。发表研究论文中的4 篇代表性论文，已被引用300余次，单篇他引超过130次。

本发明涉及一种含有香菇菌丝体多糖的组合物及其应用。采用的技术方案是：按重量百分比组成如下：香菇菌丝体多糖60%-80%，黑米多肽10%-20%，稠李花色苷10%-20%。本发明的含有香菇菌丝体多糖的组合物可用于制备抗疲劳药物、抗疲劳保健品和饲料。

为了探索行之有效的抑制藻类水华暴发的途径，更好的了解藻类水华爆发的自然条件，就需要进行大量的实验室模拟培养。但是作为水华爆发的主要藻类，微囊藻的实验室纯培养比较困难，特别是现有的培养基及培养条件很难达到实验室纯培养铜绿微囊藻的要求。为解决铜绿微囊藻实验室纯培养较困难的问题，本发明提供一种利于铜绿微囊藻生长的培养基及培养条件

项目成果/简介:本发明提供茶树咖啡碱合成酶基因启动子TCSP及其在制备转基因植物中的应用.本发明以茶树DNA为模板,用GenomeWalking方法克隆得到茶树TCS基因启动子序列,然后利用Gateway技术构建重组植物表达载体pKGWFS7TCSP,采用农杆菌介导的烟草遗传转化,以表达GUS基因的方式进行启动子活性功能验证.本发明首次从茶树中克隆出特异性咖啡碱合成酶基因启动子TCSP,并验证了其活性,对于揭示茶树咖啡碱合成的机理,生物调控茶树咖啡碱的含量具有重要意义.

本发明涉及药物化学领域，具体而言，涉及升麻素苷作为髓源性抑制细胞(Myeloid-derivedsuppressorcells，MDSCs)抑制剂的用途，即升麻素苷在制备髓源性抑制细胞抑制药物中的应用。升麻药材取自升麻，大三叶升麻与兴安升麻的根状茎。性凉；味甘辛微苦；归肺、脾、胃经。主要功效：发表透疹，清热解毒，升阳举陷。关于升麻素苷目前研究主要集中在它对心血管系统的作用、镇静、抗惊厥作用、解热降温作用、对平滑肌的作用。研究表明升麻素苷可以剂量依赖性的抑制MAPK，NF-κB，JAK2/STAT3信号通路的激活进而抑制iNOS，COX-2和前列腺素E2(PGE2)的表达和TNFα，IL-1β和IL-6的产生。本发明提供了升麻素苷作为髓源性抑制性细胞(Myeloid‑derivedsuppressorcells，MDSCs)抑制剂药物中的应用。研究结果显示升麻素苷可以抑制机体MDSCs的产生和募集活化，并且提高CD3+CD8+T细胞的含量，从而提高机体的免疫调节能力，其不仅适用于制备抗肿瘤药物，而且适用于自身免疫性疾病，感染性疾病，炎性介导的组织损伤等药物的制备。除此以外，升麻素苷能够

本发明涉及2，9-二芳基取代的邻菲啰啉与其钴络合物的制备方法及其应用。具体的讲是以2，9-二氯邻菲啰啉与芳基硼酸进行Suzuki偶联反应制备取代的邻菲啰啉，将其与钴盐进行络合反应，可以制备邻菲啰啉钴络合物。该邻菲啰啉钴络合物在添加剂存在下，能够催化炔烃与硅烷的硅氢化反应，得到用途多样的烯基硅化合物，表现出很高的活性和选择性，特别是对于烷基取代的端炔的硅氢化，给出优于其它已知钴催化剂的马氏加成的选择性，具有很好的应用前景。

本发明公开自锁连接装置，包括第一连接件、第二连接件和摇杆定位机构；第一连接件包括锥形凸台和定位槽，锥形凸台侧壁上设有卡孔；第二连接件设有与锥形凸台适配的锥形凹槽和与定位槽适配的定位销；摇杆定位机构包括直线杆和弧线杆；当锥形凸台插入锥形凹槽时，锥形凸台挤压直线杆，摇杆定位机构摆动使得弧线杆插入所述卡孔，定位销插入定位槽，此为自锁连接装置的锁紧状态；当定位销抽离定位槽，锥形凸台抽离锥形凹槽时，弧线杆与定位孔分离，为自锁连接装置的开放状态。本发明的自锁连接装置操作简单方便，对工作人员的技能以及环境要求低，可实现待锁定装置的快速准确锁定，且解除锁定方法简单，通用性强。

一、项目简介 随着科技进步和社会需求的发展，机器人手/臂除了工业生产，也越来越多用于服务人类的其它各个领域，这必然会使机器人承担比工业中更加多样的操作任务，面临更加多变的工作环境。因此，国内外对非结构自然环境下、具备自主操作能力的机器人的研究十分重视。当前，具备视觉感知能力的机器人已被公认为机器人发展的主流趋势，将视觉与机器人操作相融合，是对人类行为的模拟，由此产生的视觉伺服控制方法为机器人自主操作能力的实现带来了新的思路，代表了机器人的先进控制技术，也是促进机器人智能化发展的一个重要驱动。可以预见，未来的视觉系统将会成为机器人名副其实的眼睛，视觉伺服技术在机器人自主操作中将具有不可替代的作用。 视觉伺服利用视觉传感器提供的环境信息对机器人运动进行实时反馈控制，涉及机器人机械几何设计、运动学和动力学、自动控制理论、计算机视觉图像处理和摄像机标定等,是智能机器人领域中具有重要理论意义的研究课题之一。迄今为止，机器人手/臂的视觉伺服方法在太空遥操作、机器人手术、水果采摘、工业装配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越来越多的应用。然而，现阶段可实际应用的方案主要面向特定的标定环境、模型参数已知，机器人操作是编码定式的，不具备模型未知条件下的自主操作能力，特别是当面向未来的刚-柔-软体共融机器人时，其柔型结构造成的运动模型及参数的变化与不确定性，必然使现有确定模型的研究方法失效。因此，无模型（目标几何模型，手眼标定模型，机器人运动模型）、非结构环境下的自适应操作对机器人提出了新挑战，是机器人手臂(尤其柔型手臂)视觉伺服控制研究的难点与前沿问题，不断深入对非结构环境下、无模型的机器人手/臂视觉伺服控制的研究具有重要的理论和现实意义。 在非结构自然环境下使机器人像人一样协调自适应操作是当今机器人研究领域的一项尚未实现但又令人感兴趣的研究工作。从理论上看，非结构自然环境下实现机器人柔性操作，就当前研究依靠单一的控制器设计是困难的。因此，本项目借鉴人的手眼协调操作是自适应学习过程，涉及智能进化和行为优化，将随机动态规划理论，结合约束规则与最优化控制，探索一种变参手眼关系，实现机器人在非结构自然环境下的自适应操作。 二、前期研究基础 研究团队一直致力于机器人视觉反馈控制的研究。在基础理论研究上，针对无标定视觉伺服控制方案与设计，均提出了一些新型方法，有扎实的理论基础和知识积累，并不断跟踪和深入在无模型视觉伺服控制的方面研究和前沿问题。目前，已经着手在无模型视觉伺服的可靠性、稳定性控制方面做了充分的探索工作：针对机器人无标定全局稳定操作问题，研究了一种鲁棒卡尔曼滤波(RKF)合作Elman神经网络(ENN)的全局稳定视觉伺服控制方法；提出了一种基于网络辅助尔曼滤波状态估计的无标定视觉伺服方法，提高伺服系统的鲁棒性。同时，立足机器人发展前沿，建立了多模特征深度学习抓取系统，在无结构环境下实现了机器人智能抓取与定位。 已发表的与项目相关的主要论文有： [1] 仲训杲,徐敏,仲训昱,彭侠夫.基于多模特征深度学习的机器人抓取判别方法.自动化学报,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于雅可比预测的机器人无模型视觉伺服定位控制, 控制与决策, 已在线发表, 2018. [11] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于图像的机器人非标定视觉反馈控制全局定位方法, 厦门大学学报(自然科学版), 已录用, 2018. 三、应用技术成果 （一）基于多模特征深度学习的机器人抓取判别 研究了多模特征深度学习及其在机器人智能抓取判别中的应用，该方法针对智能机器人抓取判别问题, 研究多模特征深度学习与融合方法. 该方法将测试特征分布偏离训练特征视为一类噪化, 引入带稀疏约束的降噪自动编码 (Denoising auto-encoding, DAE), 实现网络权值学习; 并以叠层融合策略, 获取初始多模特征的深层抽象表达, 两种手段相结合旨在提高深度网络的鲁棒性和抓取判别精确性. 实验采用深度摄像机与 6 自由度工业机器人组建测试平台, 对不同类别目标进行在线对比实验. 结果表明, 设计的多模特征深度学习依据人的抓取习惯, 实现最优抓取判别, 并且机器人成功实施抓取定位, 研究方法对新目标具备良好的抓取判别能力. （二）无标定视觉伺服解决方案及其机器人操作应用 研究了无标定视觉伺服方法及其在机械臂任务操作中的应用。首先提出视觉伺服目标：假设机器人或者摄像节的模型参数未知或者部分未知，视觉伺服的目标是使用摄像节作为传感器，引导机械臂运动，使当前图像特征收敛到期望图像特征，从而完成定位或者跟踪的任务。 手眼协调关系描述。关节图像雅克比矩阵定量描述了机械臂关节变化引起图像特征变化，它是关节-图像映射的局部线性化矩阵。 建立图像雅克比的在线估计器。将关节图像雅克比矩阵的每一个元素作为辅助系统的状态，建立辅助系统的状态方程；摄像机提取到的图像特征作为测量值，建立辅助系统的观测方程。根据Kalman滤波器理论，我们设计了对关节图像雅克比的在线实时估计算法。 构建基于图像矩的目标函数。为了避免传统的基于点特征的缺陷，例如点特征的标记、提取与匹配过程复杂且通用性较差问题。构建基于图像矩的图像特征向量完成视觉伺服任务，来提高视觉伺服系统的稳定性和可靠性。 四、合作企业 厦门万久科技股份有限公司是一家集销售、软件研发、技术服务、加工技术整合为一体的高新技术企业。目前公司的经营范围涉及CNC软件开发及数控系统销售、CNC控制零件销售及专业维修；工艺优化、机台升级与技术改造、工程配电与软件优化、专用机控制系统开发、多轴机的设计与开发、机台精度检测与校正优化服务等。公司是国际知名生产制造企业——富士康的产品供应商和技术服务商。    

一、项目简介 随着AlphaGo及其Zero的相继推出，近年来以神经网络计算为基础的深度学习及相关优化算法已成为人们研究AI的热点。深度学习算法在AlphaGo中的成功应用主要是依赖神经网络监督学习的网络层次及神经元数量提升，而其Zero的应用不同则是在于引进了博弈优化的思想，这就给以并行计算为核心的神经网络优化算法理论研究提供新的思路。 鉴于传统神经网络优化算法面临非全局优化的难题，我们基于吉布斯分布采样优化计算，提出一种以脉冲神经元构成的混合网络结构动力学系统来实现的神经网络全局优化算法，引进纳什平衡理论来优化的神经网络计算方案，并设计一款相应的通用神经网络并行处理器芯片，以新型芯片编程架构模拟人脑功能进行感知、行为和思考新型芯。 二、前期研究基础 本团队主要是由厦门大学福建省集成电路设计工程技术研究中心、厦门大学集成电路设计与测试分析福建省高校重点实验室的教师与学生组成的，主要从事人工智能、网络通讯、集成电路设计、纳米单电子器件等方面的研究工作，并积累了深厚的研究基础。团队首席科学家郭东辉教授十多年前曾在美国加州Berkeley 大学非线性电路实验室访问，从事有关细胞神经网络(CNN)有关课题的研究，先后主持国家自然科学基金项目五项，其中与神经网络研究内容相关的有两项，分别是《视觉神经网络光电集成系统的研究》(批准号：69686004)和《混沌神经网络加密算法及其相应集成电路的设计研究》(批准号：60076015)。 本团队同时也是厦门市集成电路设计公共服务平台的主要技术支撑单位。在厦门市科技重大专项经费的支持下，我们配备了开展模拟及数字SOC 芯片设计所需要的各种EDA 工具和IC 测试设备。此外，厦门集成电路设计公共服务平台也是TSMC、SMIC 等芯片制造厂重要合作伙伴，并与厦门联芯、三安集成等芯片制造厂也有长期的合作协议，可以进行包括射频及功率芯片在内各类模拟及数字SOC 芯片的设计流片。同样，在学校211 和985 经费的支持下，本团队也独立配备了8 台IBM 服务器分别运行MATLAB、OPNET、SPW、ANSYS、Silvaco TCAD 等系统设计与器件工艺仿真工具。本团队所在的微电子与集成电路学科也已列入我校“双一流”建设学科，有关类脑芯片设计相关课题研究所需要的科研环境建设将得到重点支持。特别是厦门联芯公司在量产后，已将本团队作为其先导技术开发的重要合作伙伴，也委托我们开发相应的器件模型及电路工艺库。在厦门火炬高新区及厦门市IC 平台的支持下，厦门联芯公司还可以为我们团队提供免费的MPW流片业务。 自2009年，本团队与福建新大陆电脑股份有限公司签署 “共建SoC联合实验室”以来，基于该平台，每年合作项目经费近百万，同时还完成了多项横向合作项目：面向金融、税控的专用信息处理与控制SoC芯片开发、安全密码算法研究、区块链接技术研究等等，培养了大批优秀的硕士毕业生；厦门市美亚柏科信息股份有限公司是本团队的长期合作伙伴之一。 总之，不管从算法理论研究还是从应用技术开发来看，本课题组已具备相当优秀的研究基础和研究经验，以及显著的前沿技术攻关能力。 三、应用技术成果我们的相关研究成果也得到企业界的重视和肯定，课题组先后承担过如深圳 华为公司首歀交换芯片项目的调度算法设计、福建新大陆首款二维码识别芯片的算法及后端版图综合设计、台湾盛群公司首款32 位处理器及专用处理器编译器开发和厦门元顺公司多款电源管理芯片的设计。最近课题组还为我国某研究机构开发28nm 的低功耗设计流程专门设计一款挂载加可重构解密算法协处理器的32 位通用处理器验证芯片。

数控立车切削加工作为制造技术的主要基础工艺，随着制造技术的发展，在 20 世纪末也取得了很大的进步，进入了以发展高速切削、开发新的切削工艺和加工方法、提供成套技术为特征的发展新阶段。是制造业中重要工业领域，如汽车工业、航空航天工业、能源工业、军事工业和新兴的模具工业、电子工业等行业的主要加工技术，也是这些工业领域迅速发展的重要因素。为了满足市场和科学技术发展的需要，达到现代制造技术对数控技术提出的更高的要求,为适应数控进线、联网、普及型个性化、多品种、小批量、柔性化及数控迅速发展的要求，最重要的发展趋势是体系结构的开放性,数控技术、制造过程技术在快速成型、并联机构机床、机器人化机床、多功能机床等整机方面和高速电主轴、直线电机、软件补偿精度等单元技术方面先后有所突破。 黑灯工厂”是 Dark Factory 的直译，即智慧工厂，因为从原材料到最终成品，所有的加工、运输、检测过程均在空无一人的“黑灯工厂”内完成，无需人工操作，所以可以关灯运行，故而得名。智能化才是支撑企业的核心，智慧工厂中员工对智能化设备的掌控能力的要求大大提高，由原来的纯粹单一“操作为主，设备为辅”的角色演变为“设备为主，操作为辅”，需要员工变身为具备全面技术能力的工程师。技术工程师不仅要保证智能化生产线的正常运行，还要保证快速处理生产过程中产生的异常等，而且成为了智慧工厂的“隐形人”，由其在综合考虑效率、成本等因素的基础上决定哪些工作由机器完成，哪些由人完成，实际的生产仍是一个人机协作的过程。基于数字孪生建模、分析、调试、决策和运维等远程管控来实现和保障的。 本项成果的核心是黑灯模式下的动柱式数控机床智能装备及基于云控远程运维平台的加工产线的开发及其产业化，主要是开发中小型数控动柱立式机床智造装备、基于数字孪生驱动的云管控系统及 APP，研制低时延智能控制器并实现产业化。其关键技术是数字孪生驱动的一体化设计、智能控制AI 算法及其控制器和基于物联网的云控远程运维技术。数控机床与智能数字化+物联网+云平台相结合，因此形成的本成果是特有的数字化智能装备（数智装备）。 技术先进性和独占性在于： （1）基于数字孪生的动柱式数控车床的设计制造方法及精密加工自动化流程智能改进技术； （2）基于数字孪生驱动的自感知、自决策、可预测性运维等于一体的黑灯模式智慧工厂的云管控平台及制造服务 APP； （3）全新的基于区域选择性耦合控制的低时延智能控制技术的开发。创新点在于： （1）基于数字孪生模型的动柱式数控机床及其配套生产线的设计制造方法创新； （2）“倒立式五轴车铣中心”实现 5 面车铣复合加工；“动柱式数控立车”技术，X 轴主导轨、X 轴滚动丝杆、X 轴副导轨三者来定位动立柱技术；8-12 工位伺服液压刀塔，加工时换刀快、精度高、故障少； （3）通过内置 K210 智能芯片、SIM8200/8300 和智能传感等核心模块，实现了智能装备间 NB-ioT 和 mMTC 等 5G 物联通讯和人机交互； （4）将多源数控机床运行数据高效融合以及边缘计算与云端一体化，开发制造服务 APP 模块，构建面向制造服务生命周期的云网端管控平台； （5）基于区域选择性控制的低时延智能控制器实现了智能装备之间的网格化耦合控制，结合云网端管控系统及深度学习，构成智能产线。