“全国多学科医疗协作体云平台”由中国非公立医疗机构协会主导，依托协会分支机构资源，联合地方行业协会、非公立医疗机构自愿参与 “全国多学科医疗协作体云平台”基于非公立医疗机构组建的医协体，提供“跨区域（不同区域间）、跨机构（不同机构间）、多服务（医教研、第三方服务）、多方式（线上线下）”的 开放、协作、共享平台 “全国多学科医疗协作体云平台”服务医协体中心单位和成员单位，助力促进分级诊疗帮扶协同，推进首诊下沉、双向转诊，为患者提供优质、便捷的诊医疗服务

 数字化城市管理应用平台，是按照“综合监管、综合应用、统一标准、资源共享”的系统应用思想,以“平台化、组件化”的设计思路，采用SOA架构，综合运用移动通信、物联网、GIS、GPS、智能手机嵌入式开发、视频监控、IP语音调度、工作流引擎、多源数据交换等关键技术设计开发。平台具有网格化城市管理、市政公用服务热线、公用产品质量在线监测、市政公用设施监控管理、城市视频监控管理、城市水气热桥专业设施管理、城市防汛、抢险抢修、数字执法、城市管理指挥、调度、考核等服务和监控功能，以实现城市管理的精细化、动态化、标准化，使城市管理中出现的问题能够及早发现、及早解决，形成沟通快捷、分工明确、责任到位、反应快速、处置及时、运转高效的城市管理和监督长效机制。

茶叶是中国传统产业中的一个重要类别，经过几千年的发展，特别是到了现代，随着经济的活跃，茶叶在人们生活中和工作中的使用越来越广泛。随着IT、DT时代的到来，在新的市场环境下，做好茶叶的交易，让茶农销得出，茶企买得到。有很多的人去各种平台上开店，比如淘宝网店，也有的人自己建立网站，在网上展示产品，为批发渠道的建立做辅助。还有的人想着做行业的平台，组建一个茶叶展示销售的网上平台，供大家在里面交易。茶叶交易中心立足西部，辐射全国，走向世界，将和全国各大茶叶交易市场合作，收集全国的茶叶及茶叶交易大数据，组建全国茶叶数据网，将汇聚茶产业大数据，结合人工智能、深度神经网络与大数据分析，向下集中整合茶产业数据，向上共享和挖掘数据，整合和优化种植、生产、加工、精制造、交易、仓储、物流、溯源、融通，打造完整茶产业生态链。 一、中心介绍 茶叶交易中心慧茶市、智慧茶城、门户集群、环境监测、融通服务、溯源系统、仓储物流、权益交易等为一体的线上线下交易平台。线上支持智慧茶市申请上市进行现货交易，O2O茶叶交易商城，仓储服务、物流服务、溯源服务实时跟踪查看到茶叶交易流通的每一个环节，线下交易数据展示，散茶交易，金融质押服务以及名茶之乡、茶乡之旅、魅力茶园、茶乡导览，后台数据中心实时进行交易监控、流程监控、大数据分析以及茶园环境监测控制。 茶叶交易大厅 大数据监控中心 二、软件架构 茶叶交易中心建立统一的数据仓库、服务器群、平台服务，为应用层智慧茶市、智慧茶城、门户集群、金融服务、环境监测、模拟交易、体验中心、服务中心等提供业务支撑，为茶商、茶企、茶农提供数据分析和处理。 茶叶交易中心建立统一的数据仓库、服务器群、平台服务，为应用层智慧茶市、智慧茶城、门户集群、金融服务、环境监测、模拟交易、体验中心、服务中心等提供业务支撑，为茶商、茶企、茶农提供数据分析和处理。 三、系统设计 1.智慧茶市 智慧茶市实时展示茶叶交易中心线上交易的数据动态，反映当前茶叶交易情况，为茶企、茶商提供茶叶交易方向。 2.智慧茶城 智慧茶城提供线上线下交易平台，包含O2O交易、现货竞拍、商品出口等茶叶交易。 3.服务中心 服务中心为茶叶交易中心提供交易全栈是服务，从交易咨询到交割服务、物流服务、仓储服务，以及能够追本溯源，查询到茶叶的每一个生长、生产、交易的每个阶段。 4.环境监控 对万亩茶园进行PH值、水分、温度、湿度、雨量、光照、害虫等进行监控，实时预警并提供大数据分析指导。 5.数据分析 对茶叶交易中心的监控，实现茶产业种植、生产、加工、精制造、交易、仓储、物流、溯源、融通、消费大数据的统一接入、存储、分析统计和共享交换，提供茶产业链的数据汇聚、清洗、加工、共享、整合、优化和大数据产品发布，打造完整茶产业生态链。   6.茶叶交易网 以茶叶交易中心为核心，立足西部，辐射全国，建立完整的茶叶大数据交易网。 跟随DT时代的发展步伐，结合“互联网+茶叶”让中国茶叶走向世界。

        技术成熟度：技术突破         领域存在着景深影响效率的突出问题，本产品以高性能异构处理器为核心运算单元，以嵌入式手段通过视觉流与控制流的严格对位，高性能实时完成视频控制信息的结算，并直接输出电机驱动信号控制相关执行机构完成闭环控制。         本产品主要面向高性能伺服闭环控制的视频应用领域，能够显著提升显微工业自动化领域的视频对焦及对位处理的效率及精度，亦可实现宏观领域的视觉嵌入化控制闭环应用。         意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持

本发明涉及认知无线电网络中的服务质量保证和性能优化，提出了一种联合最佳接纳控制和剔除控制的 QoS 保证机制，包括系统的初始化、计算出最佳接纳概率和剔除概率以及认知用户的各个性能指标。本发明基于动态接纳概率和剔除概率的 QoS 保证机制，可以在使得系统吞吐率最大化的情况下，同时严格地保证认知用户的 QoS 要求；所述方法可以在集中式网络中得以实现。

近日，上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台，实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控，对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊），并入选为封面文章，在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者，义理林教授为通信作者。 图说：期刊封面文章 飞秒尺度（1E-15秒）脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程，有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具，在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来，与其相关的研究分别于1999，2005，2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展，越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应，达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化，传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别，结合智能算法对激光器多参数进行全局优化，有望获得理想的飞秒脉冲输出，但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状，光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱，因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题，义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换（TS-DFT）技术，通过时域到光谱的转换，采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法，实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制，光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制，解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制，该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程，发现两者动力学过程具有相似性，提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想，为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说：基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授（欧洲物理学会主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作，认为本工作极具创新性，开拓了研究锁模动力学新的可能性，很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题，2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

产品详细介绍 本仪是我公司SPC机系列产品之一，适用于各机关、团体、学校、企事业单位需要按时间控制用电设备和定时响铃的地方，它具有停电记忆、走时不乱，时间精度高，编程简便等特点。本SPC系列仪器系国家级新产品，经国家鉴定本系列仪器是目前技术、性能处于国内领先地位的先进产品。本系列产品曾在国际科技与和平周活动中获“中国科技之光进步奖”和“爱迪生”发明金奖。又被国家贸易部评为质量信得过产品。天安门广场国旗自动升降及国歌自动播放设备中采用本系列产品。 一、功能和特点： 1、本仪器可在每天二十四小时中的任意时、分自动开关用电设备或控制响铃。 2、用户可方便地洗、编、检查、修改程序(作息时间表)。 3、编定时间程序后，电脑无需电池可保证停电十年记忆不乱。 4、仪器机内装有可充电电池，在停电五天内，能维持电子钟继续走时(但不显示)。 5、调钟可快进、慢进、倒退。 6、电铃铃声有三种，上课：十短声、下课：一长声：预备:六组两短声。 7、本仪采用发光数码管显示时间，清晰、美观且耐久。

可实现门禁的智能化控制，支持通过PC端、手机端进行远程操作控制。1. 课表控制：根据系统内已有的课表，结合师生身份信息实现门禁的自动控制，从而达到无人值守的目的；2. 开放预约控制：根据已有的开放预约信息，结合人员的身份认证情况，实现门禁的自动控制；3. 策略控制：用户可自定义门禁的定时控制策略，系统根据预设策略对门禁进行自动控制；4. 远程控制：在用户权限允许的情况下，可通过PC机或手机APP实现对门禁的远程状态查看及控制；5. 联动控制：可结合消防预警/报警信息、安全学习考试结果、安全巡查结果、安全隐患整改结果等数据与门禁系统的管理进行联动；（如有）

RapidECU是一系列产品级快速原型控制器，可以在电控系统的开发过程中替代产品控制器硬件，通过自动代码生成技术，将建模与仿真阶段所形成的控制算法模型下载到快速原型控制器硬件中，并连接实际被控对象，进行控制算法的硬件在环仿真验证和实物验证，并在开发阶段早期实现标定。

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。