本信息溯源与智能服务平台系 统可供商品生产厂家、商家、消费 者、防伪企业、政府部门、金融银 行、教育主管部门等使用

本项目基于Kubernetes构建容器化微服务平台。利用人工智能和数据挖掘的方法，对容器化微服务平台实施智能化运维，将系统的平均恢复时间从小时级别缩短到分钟级别，并智能化推荐恢复决策。

项目成果/简介:完成团队简介：高岭教授及其领导的科研团队长期以来致力于信息科学领域的研究工作，主要围绕计算机网络基础理论、网络安全与管理、网络流量与性能分析，以及嵌入式Internet服务、网络应用服务、教育信息化、远程教育和教育技术等领域开展相应的研究工作。先后在国内外学术刊物上发表论文100余篇，其中SCI、EI 、ISTP检索30余篇；教学科研成果多次获陕西省、西

基于深度学习的图像识别云端服务平台，能够 通过云计算框架训练深度学习算法模型，对图像进行目标检测 和识别。平台拟采用云端 API 的形式，为其他客户端的提供简 单易用的图像识别服务，将目标识别应用到互联网及移动应用 场景中，推动移动互联网的进步。 该平台实现如下功能：1.模型训练：平台能够基于用户给 定的不同行业的数据，训练相应的精细化分类模型。2. 图像识 别：平台能够根据预先训练好的识别模型，对用户

智慧供热平台产品充分发挥团队供热与计算机交叉融合，基于供热机理模型+人工智能算法的核心思路，搭建了平台的核心引擎，实现了供热系统动态仿真，多热源优化运行调度，供热系统故障诊断与预警，数据在线核查等，满足需求侧调控的智能调控等技术含量高的功能模块，在国内同类型产品中，具有技术研发深度强，业务涵盖广的特点。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、成果简介 哈工大智慧供热研发团队整合了暖通、计算机、控制等专业的优势科研力量，依托学校在技术储备方面的雄厚基础，将供热理论、计算机软件、人工智能、自动控制等领域的先进技术相结合，构建了具有鲜明技术特点的智慧供热解决方案，以智慧供热平台为核心的成果技术特色与优势包括： （1）贯穿全生命周期的智慧供热整体服务 供热物理系统是智慧供热的基础条件，智慧供热技术挖掘供热系统的最大潜能，实现高效运行。智慧供热解决方案需对供热系统中的不合理设计及瓶颈之处进行改造，并引入先进的设计方案进行升级。必须将供热系统优化设计与智慧供热平台建设并重，方能实现最佳的建设效果。团队结合多年的技术与工程优势，可围绕智慧供热设计，平台建设，后期运维以及员工培训提供全方位的服务。 （2）平台产品技术优势 人工智能技术需与行业专业理论有机结合方能形成深入有效的解决方案，有效克服了单纯依赖人工智能算法难以解决数据样本不足、数据质量差、模型难以迁移、方法缺乏理论支撑等问题。智慧供热平台产品充分发挥团队供热与计算机交叉融合，基于供热机理模型+人工智能算法的核心思路，搭建了平台的核心引擎，实现了供热系统动态仿真，多热源优化运行调度，供热系统故障诊断与预警，数据在线核查等，满足需求侧调控的智能调控等技术含量高的功能模块，在国内同类型产品中，具有技术研发深度强，业务涵盖广的特点。 （3）建设方案灵活，持续合作性强 由于哈工大智慧供热团队技术研发实力强，且具有持续研发能力，因此无论是平台还是整体建设方案均可充分结合需求方的实际特点进行定制化研发，部分功能模块与创新设备可以按照联合研发的形式开展。 （4）对智慧供热内涵理解更深、平台更符合供热行业未来发展需求 由于哈工大智慧供热团队核心成员主编了《黑龙江省城镇智慧供热技术规程》DB/T2745-2020，在编团体标准《智慧供热技术规程》和《智能阀门》等多部智慧供热相关标准。团队对智慧供热内涵理解的更深，对标准的解读更全面，开发的智慧供热平台软件及相关产品更具有其实用性、先进性、可拓展性，不但能满足市场当前需求，还具有良好的前瞻性。 充分发挥哈工大科技研发力量以及现有成熟的智慧供热平台的应用，为热力企业量身提供符合本地特点的智慧供热总体技术解决方案。通过软件平台的应用实现供热数字化、智慧化和可视化，能够实时获取掌握详细的供热数据，并对供热系统进行优化和控制。此外，平台系统内置了大数据分析和算法程序，让供热具有自感知、自分析、自诊断、自决策、自学习的特点，保障供热温度，降低热损失和水力不平衡，提升居民热舒适性。并基于当前能源与碳排放相关建设的基础，探讨、研究适合智慧能源、智慧/柔性供热减碳化的技术路线，切实做到供热低碳化，为未来零碳社区的建设奠定基础。