兰州理工大学技术工程学院是2004年国家教育部批准设立的全日制普通本科院校。学院是甘肃省首批应用技术大学转型发展试点院校之一，先后获得“全国先进独立学院”、“甘肃省高校学生资助工作先进单位”及“甘肃省非师范普通大中专院校毕业生就业工作先进单位”等荣誉称号，就业率连续十年保持在90%以上。占地1026亩的新校区位于兰州新区职教园区，目前已开工建设，预计2019年9月投入使用。 在学院十余年的发展历程中，逐渐形成了以工学为主，管理学、文学、理学等学科协调发展的专业结构体系。学院36个本科专业面向全国23个省(市、自治区)招生，现有在校学生8000余人，其中机械设计制造及其自动化、电气工程及其自动化、金属材料工程为甘肃省特色专业。 学院依托兰州理工大学雄厚的办学实力，立足“培养服务国家经济建设，掌握新技术、具备高素质应用型人才”的办学定位，坚持将培养适应地方经济与社会发展需要，具有良好道德和职业素养、创新精神和实践能力的应用型人才作为学院的培养目标，传承母体院校的优良传统，发挥学院教师团队和管理团队的智力才能，紧紧围绕人才培养目标，积极优化办学条件，拓宽就业渠道，不断夯实应用技术大学办学基础。 学院拥有一支结构合理、师德高尚、素质优良的教师队伍。其中具有副高级及以上职称的教学、科研人员171名，与兰州理工大学共享优秀教师资源。学院聘任德高望重的专家、教授担任各学科带头人或专业负责人，同时还聘请了“长江学者”、“全国教学名师”、“优秀企业导师”等知名学者担任客座教授，为学生传道、授业、解惑。 学院办学条件优越，各类教学、生活、体育设施完备健全，学生学习生活舒适便利，校园和谐有序。图书馆环境优雅，拥有纸质藏书60余万册，电子图书50余万册。学院建有2个省级实验教学示范中心、1个省级重点(培育)实验室、西北地区设施一流的工程训练中心、大学生科创中心和30多个专业实验室，突出学生工程实践能力和创新创业素质培养。学院与世界500强企业国家电网、中建集团、中铁集团、浙江吉利集团等200余家企业建立了校外实训与就业基地，初步形成了校企合作、协同育人新机制。 学院重视学生实践能力和综合素质的提升，在激发学生学习热情同时，塑造学生健全人格，促进学生全面发展。2017年，学院被共青团甘肃省委、甘肃省文明办、甘肃省教育厅等9部门联合授予甘肃省大中专学生暑期社会实践活动“优秀组织单位”。学院积极鼓励学生参与各级各类科技、文化与艺术竞赛，近三年，学生在“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛、全国大学生机械创新设计大赛、全国大学生电子设计大赛等众多国家级科技创新和技能竞赛中捷报频传，收获颇丰，共计获得200多个重要奖项。 学院建有完善的“奖、助、贷、勤、补”困难学生资助制度与体系，助力有志学子，圆梦大学。已形成“国家奖学金(8000元/人•年)、国家励志奖学金(5000元/人•年)、院长奖学金(10000元/人•年)、学院奖学金(3000元/人•年)为激励措施，国家助学金、国家生源地助学贷款为基本保障，多渠道的勤工助学项目和社会公益捐赠为补充的奖助体系，保障在校学生能够优有所奖、困有所助。 兰州理工大学技术工程学院新校区建设项目位于兰州新区职教园区，项目总用地面积1026亩，规划总建筑面积约40多万平方米。新校园将着力打造成为“百年校园、人文校园、秀美校园、生态校园、智慧校园”。建筑规划采用书院制美式建筑群落风格，包括教学楼群、实训中心、图书馆、体育馆、学生公寓、教师公寓、创新创业中心、国际交流中心、留学生中心等，未来将建成以特色工科、应用商科为一体，满足学生规模达15000人的高等人才培育基地。 随着国家“一带一路”倡议的深入推进，兰州理工大学技术工程学院进入了新的发展机遇期，学院将以“甘肃省“十三五”高等学校设置规划为指导，坚持以工程教育为基础，加大信息学科建设力度,努力将学院建设成为西部地区工程技术人才和信息科技人才培养的重要基地。

产品详细介绍    网址和内容同时过滤功能　　     系统内置了多个黄色站点；当浏览器试图连接这些网站时，系统可以按照家长设定的程序采取措施。又由于不少包含黄色信息的网站经常更换域名，而且有一些黄色信息是通过光盘等介质进行传播，为了更有效地阻止有害信息的传播，"网络信息净化器"可以根据屏幕上的文字信息自动判断当前的内容是否为有害信息。 高准确度的识别功能　　     采用先进的自然语言理解技术，结合网关过滤，大大提高对有害信息的识别率，降低误判率。在访问的数十万多个网站中，判断的准确率高达94％；误判率极低。 全面的监控功能　　     对反动、封建迷信等各种有害信息，具备同样强大的打击力。 自动警告功能　　     实时监测主机所浏览的内容。当主机浏览、下载黄色等有害信息时，系统提供可选择的警告功能，使有害信息无处藏身。 自动日志记录功能　　     系统自动记录上网、下网时间、访问固定的、非固定的IP地址和域名等，并在系统日志库中保留90天，以便日后查询。 "监测力度"自控功能　　     家长可以根据具体使用情况调整系统的监控力度。 产品自动升级功能　　     系统具备联网自动升级功能，这将保证系统对新出现的黄色及其它有害信息进行过滤。 反破解功能　　     "网络信息净化器"系统具备先进的反编译功能，将非管理者打开、修改、关闭、删除本程序的可能性降至最低。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

成果描述：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。市场前景分析：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。与同类成果相比的优势分析：国内领先

项目成果/简介:数据采集技术可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。多模态传输技术LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络)在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。       LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa：物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。LoRa （Long Range）:   一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。数据分析技术人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。应用范围:家居智慧控制，提高舒适度：家庭生活状态统计和日常需求预测与推荐；多模态行为分析和数据采集和传输系统；多模态行为数据采集和分析平台；基于LoRaWAN/5G的工厂环境、农业大棚等环境监测系统。技术成熟度:通过中试

一种基于矢量数据的 SAR 影像道路损毁信息提取方法，根据灾后的 SAR 影像的范围，获取对应区 域的矢量数据;将矢量数据投影到 SAR 影像的坐标系之后，将矢量数据配准到 SAR 影像上;提取 SAR 影像的疑似道路损毁区，包括利用道路检测算子进行线检测，将道路宽度信息与道路矢量数据进行形状 水平集分割，融合得到疑似道路损毁区;建立贝叶斯网络模型对疑似道路损毁区进行进一步判断，提取 出道路损毁信息。本发明利用矢量数据作为先验信息，辅助 SAR 影像道路变化检测，检测率高;提出 的线检测与形状水平集相结合的方法能够很好的提取断裂区，漏检率低;建立的贝叶斯网络模型能够有 效的剔除干扰信息，减少道路损毁提取的虚警。

本发明公开了一种基于区域态势信息的网络攻击后果动态定量评估方法，获取工业关键基础设施所有站点内部工艺的运行信息并进行筛选，获得由网络攻击导致的异常发生的位置信息，以及物理设备当前的有用的运行状态信息；利用多层流模型计算站点输出的物质流异常信息，并建立站点的输入输出物质流计算模型；根据由网络攻击导致的站点输出物质流异常信息，以及站点的输入输出物质流计算模型，以及输送网络的拓扑图模型，建立态势预测模型，以预测未来一

信息技术在畜牧业生产、管理、服务等领域应用程度在逐年增加，畜牧信息化养殖过程中，应用了大量的信息采集模块，能量补给问题越显突出。以往多数采用的是更换电池或者有线充电的方法，采用更换电池的方法会使得工作人员频繁进出，容易带入病菌等影响奶、肉质量的因素，而采用有线充电则对使用者而言太过于麻烦。 本技术提出了无线充电技术在畜牧信息化养殖中的应用新型磁耦合谐振技术完成无线充电，这样可以减少人为因素对养殖环境的影响，也减少了有线充电的麻烦。