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高等教育领域数字化综合服务平台
人工智能教学实验平台---边缘智联网(eAIOT)综合实验平台
边缘智联网（edge+AI+IOT=eAIOT）综合实验平台是一款集成物联网、嵌入式、移动互联技术、人工智能于一体的高端教学科研实验平台。
整个教学平台包括物联网、嵌入式Linux和人工智能（AI），三个部分互相支撑、互为补充。平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与OpenCV计算机视觉库，支持TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE等深度学习端侧推理框架。
实验平台支持图像处理、语音处理、无线通信、传感器原理、RFID等技术的主流算法及应用。提供完整的配套教学教材，实训案例的源码、开发手册等，满足AI和IOT教学实训、应用开发等需求。
本项目实验平台搭载瑞芯微RK3399处理器，不少于9个无线传感器节点，配备11.6寸高清触摸屏、高清相机模块、7麦麦克风阵列和ODB接口。
硬件系统采用DC12V电源适配器安全统一供电，结构为上下两层一体化设计，上层紧固式安装实验所需硬件（非磁吸式安装），实验所需硬件均平铺安装在一整块底板上，下层收纳放置配套线材、配件等设备。
实验平台支持ZigBee、BLE、lorawan、nbiot、RFID等无线网络通信，支持无线传感器网络、物联网人工智能、嵌入式系统开发、RFID射频识别技术等课程实验。同时配备可私有云和公有云部署的“物联网云平台”，配合多种传感器模块，可完成基于物联网云平台的嵌入式无线传感器综合实验。本平台提供嵌入式深度学习框架Tengine，可完成人工智能实验，包含基于深度学习的目标检测实验、基于深度学习的人脸识别实验，可完成声纹识别门禁实验、AI语音智能家居实验、知识图谱和聊天机器人实验等人工智能实验。
江苏学蠡信息科技有限公司
2023-06-21
自主保障技术验证系统全飞行器健康评估与管理地面推理平台
本发明公开一种飞行器全寿命自主保障系统推理机及其实现方法，所述推理机主要包含故障诊断模块和健康评估模块：故障诊断模块主要负责推理机的知识库整理和基于测试的故障诊断算法；健康评估模块基于故障诊断模块的故障推理结果，评估飞行器全机、分系统、子系统和单机产品的健康状况。
北京航空航天大学
2021-04-10
中药七叶一枝花种子快繁技术平台的建立
重楼为百合目延龄草科植物或称七叶一枝花P.polyphllasmithvar.Chinensis，重楼的根茎，具有清热解毒、消肿止痛、凉肝定惊之功效。近年来发现重楼及其化学成分具有良好的抗菌作用、抗炎作用、抗胃溃疡作用、抗肿瘤作用、心血管作用、镇静镇痛作用、止咳平喘作用、以及抑精作用等生理活性，已成为多种中成药和新药的主要原料，然而，重楼种子具有“二次休眠”的生理特性，即成熟的重楼果实中种子的胚尚发育不全，萌发过程中胚芽需要一定的休眠期，所以在自然情况下要经过两个冬天才能出土成苗。重楼种子“二次休眠”的生理特性，使其自然的年生产量远远低于药厂的年消耗量。由于重楼具有非常大的药用价值和经济价值。已引起研究者的广泛重视。但迄今为止，重楼的组培快繁的研究仍未取得很完满的结果,用重楼的茎、叶和花蕾作外植体均未获得愈伤组织；用幼芽诱导的愈伤组织生长缓慢，用重楼的茎、叶和花蕾作外植体均未获得愈伤组织；用幼芽诱导的愈伤组织生长缓慢，并且有的不含原植物中的甾体皂甙等。因此，解决重楼的快繁问题已迫在眉睫。南开大学分子细胞遗传学试验室从2000年开始对由于种胚发育不完全而造成的发育迟缓等问题进行了研究，并利用该技术已在大花蕙兰、蝴蝶兰、石斛、丹参等多种植物上获得成功。根据我们在其他植物上摸索的成功的经验，利用我们实验室自己建立独特的快繁技术，开展重楼的快繁研究，建立重楼快繁技术平台，可能会解决上述重楼培养的困难，可缓解重楼生产中的资源缺乏问题。为解决重楼自然生产量严重不足的问题提供一个技术平台。
南开大学
2021-04-10
燃料电池重型商用车液氢动力系统平台关键技术
亿华通是清华大学车辆与运载学院欧阳明高院士团队培育的新能源科技公司,是车辆与运载学院科研成果转化的典型代表。亿华通于 2020 年 8 月 10 日登陆科创板，被业内称为“中国氢能第一股”，专注于氢燃料电池发动机系统的研发及产业化。 2020 年 9 月 8 日，由清华大学车辆与运载学院李建秋教授团队牵头研发的燃料电池液氢电动轮重卡于服贸会正式亮相，燃料电池液氢电动轮重卡为北京市科技计划重点项目成果，由清华大学联合福田汽车、亿华通等单位共同推进。新型重卡搭载了“燃料电池重型商用车液氢动力系统平台关键技术”。据李建秋教授介绍，此项技术的载体先后历经了客车、卡车，后逐渐拓展到重型车辆。在研发过程中，李建秋教授团队先后攻克了大功率燃烧电池发动机技术、车载大容量液氢储供氢技术以及轮毂电机驱动的电动桥技术等难关，实现了重卡领域里程碑式的技术突破，使本次展出的项目成果成为全球首台同时集成这三项关键技术的重卡。另外，这款新型重卡的所有关键零部件均为国内企业自主研发、试制，代表着我国在重型车辆电动化方向的研发已达国际先进水平，站上了引领行业发展的技术制高点。
清华大学
2021-04-13
基于北斗系统的灾害监控预警平台关键技术及应用系统研究
该项目为2015年四川省科技进步一等奖获奖项目，围绕自然灾害监控预警、生态环境监测的国家重大需求，提出了基于北斗系统实时监测的系列关键技术，并研发了相关应用系统及产品。总体技术达到国际先进，部分技术国际领先。成果已获授权专利27项，发表论文30篇。并已在四川、西藏、云南、广东等八省区的五十余家单位推广应用。
电子科技大学
2021-04-14
基于物联网技术的分布式设备智能运维云服务平台
“基于物联网及云计算技术的设备故障诊断及预测平台”利用云计算、物联网、大数据、移动互联网等现代信息通信技术，实现人与设备、人与人、设备与设备的实时互动，实现信息和数据的共享。软件产品以服务的方式向用户提供。减少企业的平台搭建费用、数据安全维护成本、服务器投资和维护成本、专业技术人员投入成本、软件升级维护成本等。所有云服务产品实现全移动化，支持IOS和Andriod系统的多个版本，并且与PC端数据实时同步。云平台配置了冗余容灾、异地备份以及通讯加密、防止暴力破解等技术解决方案。
技术优势：
1.我们在围绕以大型建筑设备为主的智能运维平台中处于领先阶段目前该行业设备比较分散，信息化程度不高，我们从2014年开始研发该智能运维平台，目前处于国内领先阶段。
2.智能运维平台数据积累量巨大，为大数据分析提供基础设备智能运维云平台经过近两年的研发，于2016年年底上线至今已得到行业内企业的认可。目前已接入上千台设备，每月新增数据条数达几十亿条，该运维平台将会是大数据平台的数据、需求、市场的直接来源。
3.产学研合作推进平台的技术发展
产学研合作将为该项目提供更多研究性成果，目前已申请发明型专利2项、实用新型专利6项，软件著作权7项。
应用概况：
该平台于2016年年底上线至今已得到行业内企业的认可。目前已接入上千台设备，每月新增数据条数达几十亿条。设备主要为建筑设备相关，如：大型中央空调主机、冷冻机、水泵等。接入设备主要分布于南京、上海、杭州、济南、贵州等地。目前平台接入企业50多家。
南京工业大学
2021-01-12
福建省科学技术厅关于再次征集“揭榜挂帅”重大技术、成果、平台需求（难题）的通知
按照省委省政府的任务要求，根据省科技厅印发的《进一步建立健全省级科技计划项目“揭榜挂帅”“赛马”攻关机制的若干措施（试行）》（闽科规〔2022〕7号），经研究，现面向福建省内（不含计划单列市）龙头、骨干企业、高等院校、科研院所等再次征集省级科技计划“揭榜挂帅”重大技术攻关项目、科技创新公共服务平台建设项目需求（难题），面向全国范围内高等院校、科研院所、国家级创新平台征集成果转化项目,征集的需求（难题）将列入2022或2023年度省级科技计划“揭榜挂帅”项目选题调研范围。
福建省科学技术厅
2022-08-23
2023年辽宁省科技成果转化和技术转移奖励性后补助计划拟立项项目公示
根据《辽宁省科技计划项目管理办法》《辽宁省技术创新引导专项计划项目与资金管理办法（暂行）》《辽宁省科技成果转化和技术转移奖励性后补助实施细则》等有关规定，经有关单位申报、初审推荐、复审核查、专家评审论证和省科技厅党组会审定等程序，现将2023年辽宁省科技成果转化和技术转移奖励性后补助计划拟立项项目公示如下
成果转化与奖励处
2023-06-21
自主飞行器平台
机器人研究中心自主研制的自主飞行器平台，用于控制旋翼飞机，实现旋翼飞机的自我控制。目前，市场上现存的自主飞行器平台存在功能单一、移植性差、自我控制不稳定等问题。自主飞行器借助先进的控制理论技术，实现自主飞行器自主起降、悬停、避障等多种功能，在自主飞行器平台市场具有广阔的市场发展前景。 国内外对采用以遥控直升机为基础进行旋翼飞行器的全自主高机动飞行控制的研究必将继续推进，研究成果也会被更广泛应用。我们设计了一套完整的四旋翼自动控制系统。该系统不仅包括控制算法的设计，还包括传感器、控制板等相关硬件平台的实现。
电子科技大学
2021-04-10
智慧水利大数据平台
技术优势
智慧水利大数据平台项目成果包括- -套软件产品“水文与水库大坝安全监测大数据平台”和两类算法，即“水库入库流量预测算法”和“智能水库防洪调度算法”。
1)水文与水库大坝安全监测大数据平台:该平台基于传感器网络采集水库水文信息和大坝的各个核心区域的压力、位移、沉降等信息，基于大数据分析技术和可视化方法，设计实现了一种面向水库大坝安全监测的可视分析软件平台。
2)水库入库流量预测算法:水库入库流量预测是精细化水库调度的基础，现有的基于水文模型的库流量预测方法对流域的适应能力较弱，预测精度难以满足精细化调度的应用需求。该项目基于历史水文数据，采用深度学习技术，对水库的入库流量进行滚动预测。结合智能化的时间序列决策方法，能够实现对水库的智能化管理调度。
3)智能水库防洪调度算法:汛期的水库防洪调度是水库管理中面临的重要问题。该项目针对水库防洪调度中的上下游安全问题建立多目标优化模型，采用计算智能方法对模型求解获得精细化的水库防洪调度方案。与现有工程实践中基于规则的水库防洪调度不同，该方法不依赖于水利专家的经验，能够提供更加精细化的水库防洪调度方案。
智慧水利大数据平台——功能模块图
大坝安全检测指挥中心数据大屏——水库大坝一张图
系统主要功能模块
西安电子科技大学
2021-05-12