5G+AI 云边一体化智慧出行解决方案，针对道路事故率高、交通拥堵困局、道路交通监管难、公共交通信息阻塞等问题，汇集了5G 通信、AT 算力资源平台、AI 算法、边缘计算网关、车路协同、智慧灯杆、大数据管理平台等诸多软硬件技术成果，具有充分的综合性、创新性、协同性、大集成等特征，同时将 5G、AI、物联网、大数据、云边一体化等技术交互融合，实现交通流感知、交通事件感知、配时方案优化、智慧灯杆、边缘计算网关等功能。 建设进展 研发方向一：网络建设规划南京移动在新港地区优先投入5G建设资源，目前新港开发区范围内，共 规划5G站点114个，其中宏站82个，杆站32个；已开通宏站27个。本项 目规划恒竞路需求站点11个，宏站9个，杆站2个，厂区内部宏站2个，兴 智路需求站点6个，其中宏站2个，杆站4个。 研发方向二：AI云平台研发 南邮信产院投入建设AI云平台，为人工智能提供算力支撑，为算法模型训练提供海量数据和开发环境，为区内 人工智能企业及高校科研人员提供一站式人工智能产业服务，带动人工智能技术的提升。目前已建成。 研发方向三：智慧灯杆+边缘网关 智慧灯杆：场景载体，环境感知等多功能实现。 边缘网关：各个功能互通互联的媒介 目前智慧灯杆进入融合各家设计阶段。 研发方向四:车路协同/无人驾驶交通流感知-实时感知城市交叉口内车流量、速度、排队长度、占有率等数据。交通事件感知-提供停车，逆行，超速，拥堵，变道等事件信息，并提供照片和视频。车路协同-将感知数据下发至无人驾驶车辆，车辆根据获得的信息自动优化行驶路线。配时方案优化-将感知数据直接下发到交通信号机，实时生成交通信号配时方案，下发至交通信号机，实现路口单点自适应控制。 研发方向四：车路协同/无人驾驶建设面向L4级无人驾驶的车路协同系统。主要是车路协同系统车端建设。通信网络建设方面：参与对5G网络的验证，协助验证5G网络与无人驾驶的互联互通。 大数据平台建设方面：其无人驾驶车可以在多场景应用，充当城市各种数据收集的载体。 车路协同云控平台建设方面：承担车路协同云控平台建设。 关注重点 开放性场景定义：一般是指城市基础设施建设运营管理、产业发展、民生服务等领域，对新技术新产品有应用需求的各类工程、项目。通过应用场景开发建设，可以推进新技术新产品的示范应用和迭代升级，助力新技术新产品推广应用。《南京市关于加快应用场景开发建设2021年行动方案》围绕5G+AI云边一体化创新应用示范道路，向全产业链（企业、科研机构等）开放能力。一是路侧基础设施开放，在南京南邮信息产业技术研究院有限公司统筹管理下，开放路侧龙门架、杆位等资源，以及相应的供电 、联网能力，为路侧生态参与者提供宝贵的示范场地；二是数据开放，在保障信息安全和公共隐私的前提下，开放路侧时空全覆盖的结构化与非结构化数据，形成"兴智路数据集"，为产业发展注入珍贵的稀缺数据资源；三是应用开放，建立其他生态参与者加入的申请入口，规范开放"数据集"，通过互联网、展厅等线上线下渠道向全社会展示 5G+AI云边一体化创新应用示范道路的成效。 示范性在中国（南京）智谷的指导下，本项目参与四方集聚各自技术及资源优势，群策群力，协同创新，紧密且高效地推进建设计划；将5G、AI、物联网、大数据、云边一体化等技术交互融合，期望建成经开区人工智能产业方向上的标志性应用场景，树立良好的示范典型。 先进性5G+AI云边一体化创新应用示范道路"项目，针对道路事故率高、交通拥堵困局、道路交通监管难、公共交通信息阻塞等问题；汇集了5G通信、AI算力资源平台、边缘计算网关、车路协同、智慧灯杆、大数据管理平台等诸多软硬件技术成果；与其他单纯的车路协同场景、智慧灯杆场景相比，具有充分的综合性、创新性、协同性、大集成等独特特征和 充分的先进性。

“全面感知、深度融合、多维服务”的淮阴工学院智慧校园建设与应用实践近十年来累计投入 1.98 亿元，围绕新型基础设施、数据中台、智慧教学、智慧科研、智慧管理、智慧服务等方面建成了高水平智慧化数字校园，在学科与信息化融合、网络安全等方面形成鲜明特色。

（一）项目背景 当前，智慧教育具有智能导学、精准推荐、定制辅导、精细评价等特点，已成为国际国内教育信息化发展的趋势。智慧教育的研究主要聚焦于智慧学习环境建设的研究、智能技术支持下的智慧教学研究和机器学习技术支持下的个性化学习研究。智慧教育的出现极大地促进了当前教育中学习空间的重构。在“学习空间”之前，人们通常使用“教学空间”来指代这种场所，将有教学活动的场所均称作教学空间。随着人们对学习过程的理解变化、智慧教育的快速发展以及人们对非正式学习的重视，学习空间逐渐由单一的物理教学空间向包含物理空间、网络空间、移动空间的多元学习空间转变。多元学习空间的提出虽然更多地体现出了“以学生为中心”的倾向，但如何具体衡量多元学习空间对学生学习效果的影响是评价多元学习空间的重要步骤。同时，在多元学习空间具体构建时，面对空间中来源不同、结构多样、数量庞大的多模数据如何进行处理存储、并在保证数据有效性的前提下对教育数据进行隐私保护是多元学习空间需要解决的另一个难点。 （二）项目简介 本项目主要目标是针对信息技术支撑下学习空间多元化、场景复杂、需求多样化，学习者及学习行为呈现出新的特点和规律，研究多元学习空间中学习行为数据化关键技术，构建“云-边缘-物联网”架构的多模态数据存储与处理平台，实现混合式学习环境下学习行为智能感知和数据化，优化学习行为模型，基于实际应用与不同学习目标函数及内容，建立可重复、可预测、可验证的对比数据集，为数据驱动的智慧教育生态构建和教育应用提供核心技术与数据支撑。 （三）关键技术 我们面向智慧教育中准确认知学生的学习状态和行为的大数据需求提出研究方案。本项目实施方案涉及教育学、物联网、云计算、人工智能、隐私保护等多个领域，主要技术路线如图所示： 图 1 技术路线图 其中，项目包括的关键技术主要有以下三点： 1.基于物联网的多模态数据实时智能感知和多时间域数据采集技术 该技术针对学习状态的数据化、特征参数量化问题，设计能够采集多 重学习空间下的智能数据感知物联网系统。主要技术难点在于抽样频率与 识别准确度的平衡、人机交互的变化规律等全新科学问题。 2.学习状态多模态数据解析和智能处理技术 利用智能感知物联网采集实时性的原始学习状态数据，包括面部表情、 脑电信号、头部姿态、交互行为等原始数据，这些数据具有数据量大、模 态多、冗余度高等特点，需要通过智能化的预处理方法转换成可以量化的 状态数据。 3.多层次数据差分隐私保护技术 学习行为数据是学习者被动采集的多方面行为数据，受到日益增长的 具有争议性的数据伦理的制约。该项技术通过数据隐私保护机制实现数据 多层次化的差分隐私安全算法；在保证学习者最大数据隐私性的前提下， 研究满足学习行为分析所需要的数据颗粒度。

本发明公开了一种基于大数据的智慧变电站实时监控系统及方法，具体涉及电力设备监控技术领域，包括多源采集处理模块、动态拓扑更新模块、设备状态监测模块、故障诊断预测模块、设备寿命预测模块、能效分析优化模块以及远程运维调度模块；本发明能够实现高精度故障检测及隐性关联挖掘，提高变电站异常检测能力，有效优化变电站各电力设备的寿命管理；能够确保维护资源分配合理，提高设备可靠性，提升综合能效，减少碳排放，无需人工干预调整运行模式，提高优化效率，实现变电站智能化运行。

随着社会的发展与进步，日益突出的能源供需矛盾不断将寻找清洁、高效、经济的新型能源材料推向研究前沿。热电材料是一类能利用热电效应，直接将热能（包括太阳能、地热、工业余热等能量）转换成电能的材料，由于热电转换技术便捷、环保等优势，在车载冰箱、深空探测器电源等领域具有不可替代的地位，受到科学家们的高度重视。而探索发现低成本、高丰度、低毒性的高效热电材料，是该领域基础研究的重点，是一项面临巨大挑战的研究工作。 吴立明2004年发明了独特且安全的固相合成方法——硼硫化法（J. Am. Chem. Soc. 2004, 126, 4676-4681.），近期，课题组利用该方法，发现了一种新的四方相α-CsCu5Se3，并实现宏量合成。该材料拥有前所未见的独特晶体结构：Cs+由类中国结形状的Cu8Se8结构单元构筑的三维无限扩展结构，其中镶嵌Cs+金属阳离子。α-CsCu5Se3热稳定性好，表现出典型晶态固体的热传输行为，并遵循Umklapp散射机制，这与具有类液态的热传导行为的二元化合物Cu2-xSe完全不同。晶体学及热传输性能研究表明α-CsCu5Se3指出了一个有效抑制Cu+液体传输行为特征的方法。与吴立明老师2016年发现的高性能热电材料CsAg5Te3（Angew. Chem. Int. Ed. 2016, 55, 11431–11436）相比，α-CsCu5Se3的晶体单胞体积减小了30％，导致材料具有更强的原子间d轨道重叠作用，从而显著降低有效质量(m*)，这使得α-CsCu5Se3相比于CsAg5Te3实现了功率因子200％的增长，达到8.17 μW/cm/K2，是目前报道的碱金属富铜硫属化合物中最高值；同时，理论研究表明，由于结构中的Cu–Se软化学键和Cs+ 离子扰动作用，该材料具有很低的热导率。综合上述各方面因素，该化合物的本征热电优值ZT达到1.03（980 K）。进一步通过Sb掺杂优化热电性能的研究发现：Sb3+的孤对电子能够增大材料的晶格非谐性，有效增强Umklapp型散射，从而降低声子速度，使得α-Cs(Cu0.96Sb0.04)5Se3的晶格热导率进一步降低至0.40 W/m/K，热电优值ZTmax提升到1.30。该工作系统深入研究了α-CsCu5Se3体系结构和热电相关性能的关系，为低成本，高丰度，高性能硫属化合物材料的设计探索研究迈出重要的一步。

本书结合作者对图像处理,分析和三维重建等进行的研究和工作,对从数码相机拍摄的建筑物图像中以参数化建模的方法恢复建筑物的三维几何结构进行了论述和探讨.

流域模型 GWLF 平台介绍：通用流域污染负荷模型（简称 GWLF 模型）是 1987 年由美国康奈尔大学提出的一种半分布式、半经验式 流域模型算法，主要用于在中尺度流域(几百～万 km2 左右)模拟水文 及污染物负荷通量，可以提供逐月的模拟结果并对关键断面（如国家、 省级考核断面，跨区域（跨行政区）分界断面，生态补偿断面）污染 源构成进行来源解析。其所需数据类型及数据量与我国的水环境、水 资源管理部门所能提供的数据类型相匹配，保证了该模型在我国流域 管理中的适用性和可达性，为流域尺度或区域尺度（一般市级行政区 域大小为几百～万 km2）水环境及水资源规划、决策与管理提供可靠 支持。该模型为美国 TMDL 计划实施推荐流域模型之一。利用该模 型所得结论可以进一步加工分析并结合 GIS 等空间分析软件，得出时 图 1：南开大学国家环境保护 城市空气颗粒物污染防治重点实验 室“颗粒物来源解析及污染防治技 术研究与应用”城市分布图空差异分析结果，为区域或城市水环境管理急需的决策提供支持与建 议。

近些年，工业发展导致环境污染越来越严重，其中粉尘作为环境 恶化的重要污染源,严重危害着我们的生活环境和人们的身心健康。 因此,采取及时有效的措施对环境中的粉尘浓度进行检测,然后进行 除尘降尘,可有效提高人生安全系数和环境质量。 目前，现有的粉尘检测设备中,所用的传感器稳定性差,致使测量 精度不够高,且校准调节难度大,这也对产品的推广和后期维护带来 不便。课题组采用激光散射法在线监测粉尘浓度,并采用 3D 打印技术 设计系统总体及光路结构，采用串口通讯模块对系统进行了数据校准 及稳定性分析,测量精准度高。

流域模型 GWLF 平台介绍：通用流域污染负荷模型（简称 GWLF模型）是 1987 年由美国康奈尔大学提出的一种半分布式、半经验式流域模型算法，主要用于在中尺度流域(几百～万 km2 左右)模拟水文及污染物负荷通量，可以提供逐月的模拟结果并对关键断面（如国家、省级考核断面，跨区域（跨行政区）分界断面，生态补偿断面）污染源构成进行来源解析。其所需数据类型及数据量与我国的水环境、水资源管理部门所能提供的数据类型相匹配，保证了该模型在我国流域管理中的适用性和可达性，为流域尺度或区域尺度（一般市级行政区域大小为几百～万 km2）水环境及水资源规划、决策与管理提供可靠支持。该模型为美国 TMDL 计划实施推荐流域模型之一。利用该模型所得结论可以进一步加工分析并结合 GIS 等空间分析软件，得出时空差异分析结果，为区域或城市水环境管理急需的决策提供支持与建议。