产品服务:项目旨在设计出一款基于Dijkstra算法的高精度物联网小区无人智能运输车。该项目主要可分为两个部分:实车与模型车的同步开发和基于eclipse平台的APP开发。在实车和模型车的开发过程中，通过常规车载传感器实现小车的“智能化”，利用Dijkstra算法解决最短路径选择问题。利用计算机语言完成在eclipse平台上的APP开发，实现APP同时与实车和模型车的互联，实现智能运输小车运输末端的配送。市场概况:本项目希望将来与各电商平台合作，APP与电商、外卖软件结合，将网上购物彻底融为一体；同时与互联网公司合作，提升小车的智能化以及无人驾驶的精确度，真正做到在小区内取代快递员完成最后的运输任务，并能提升效率、安全性，以及节省财力、人力，并初步形成小区内智能化的高精度物联网。  商业模式:本项目希望采用先试点后普及、先免费后收费的盈利模式。在四星及五星级小区先行免费试点，收集用户反馈评价，统计满意度。改进后逐步开启按时效每户收费，并最终普及三星级小区及更多居民居住区。

项目旨在设计出一款基于Dijkstra算法的高精度物联网小区无人智能运输车。该项目主要可分为两个部分:实车与模型车的同步开发和基于eclipse平台的APP开发。在实车和模型车的开发过程中，通过常规车载传感器实现小车的“智能化”，利用Dijkstra算法解决最短路径选择问题。利用计算机语言完成在eclipse平台上的APP开发，实现APP同时与实车和模型车的互联，实现智能运输小车运输末端的配送。

本发明涉及一种土地利用布局智能优化方法，尤指应用于土地利用空间优化配置中的基于粒子群优 化算法的土地利用布局智能优化方法，属于土地利用规划领域。本发明提供的布局智能优化方法首先收 集并整理土地利用布局相关的统计数据和空间数据，然后选择合适的栅格图斑划分方法，确定算法操作 单元，再将数据导入粒子群优化模型中，进行问题建模和布局优化，并最终生成土地利用布局优化结果。 本发明可以较好地模拟人类在土地利用决策过程中的智能行为，以提高土地利用布局的合理性，并且采 用了高效的优化算法，适用于大区域的土地利用布局，并且当优化条件改变时模型能够实时动态响应， 产生新的优化布局方案

本发明涉及一种智能土地利用布局优化配置方法，尤指应用于土地利用空间优化配置中的基于蚁群 优化算法的土地利用布局优化方法，属于土地利用规划领域。本发明提供一种基于蚁群优化算法的土地 利用布局优化方法，通过建立土地利用布局优化问题描述图，建立问题与算法的一一映射关系，蚂蚁在 此问题描述图上随机游走选择问题成分，即为每个图斑分配适宜的地类，从而完成土地利用布局方案的 构建。本发明通过模拟并改进蚁群的觅食行为求解土地利用布局优化问题，有利于问题的快速、有效求 解，同时该方法结合了多目标处理技术，可以协调多个优化目标间的冲突，能够在不同发展情景下生成 多种候选方案，为决策者提供决策支持。

1. 痛点问题 工业时序数据具有应用领域广、数据规模大、经济价值高的特点，蕴含的巨大商业价值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻击等技术手段以及雇佣商业间谍等非技术手段的威胁。数据所有者通常会采用前效方法对数据库中的数据加以保护，但是这些方法只能有效防止外部人员进行非法盗窃，对于内部人员盗窃等途径并不能有效遏制。数字水印是解决数据在传播过程中安全问题的一个主流分支，通常的数字水印采用分组多数投票方法来提升算法的鲁棒性，但时序数据通常有较多的噪声，高价值数据点相对集中，因而一个未经加权的投票算法可能会因为大范围的噪声干扰而导致水印判定失效。此外，常见时序数字水印算法基于时间戳进行水印嵌入计算，容易受到更改时间戳或频率变换的攻击，一旦时间戳序列大幅度改变，水印提取算法将受到很大影响，很可能导致水印提取完全失效。 2. 解决方案 工业物联网数据是工业大数据规模迅速扩张的主要来源。各类物联网传感器以极高的频率采集其所在设备的工作状态数据，通常为一系列包含数据产生时间戳（Timestamp）和采集数据（Data）形式为(Timestamp, Data) 的元组序列，称为时间序列。工业时序数据具有应用领域广、数据规模大、经济价值高的特点，蕴含的巨大商业价值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻击等技术手段以及雇佣商业间谍等非技术手段的威胁。 数据所有者通常会采用前效方法对数据库中的数据加以保护，包括但不限于：数据加密、用户权限划分等等。但是，这些方法只能有效防止外部人员进行非法盗窃，对于内部人员盗窃等途径并不能有效遏制。数字水印是解决数据在传播过程中安全问题的一个主流分支，常见时序数字水印算法基于时间戳进行水印嵌入计算，容易受到更改时间戳或频率变换的攻击，一旦时间戳序列大幅度改变，水印提取算法将受到很大影响，很可能导致水印提取完全失效。此外，数字水印通常采用分组多数投票方法来提升算法的鲁棒性，但时序数据通常有较多的噪声，高价值数据点相对集中，因而一个未经加权的投票算法可能会因为大范围的噪声干扰而导致水印判定失效。 本项目针对常见的水印失效场景进行了分析，提出了能够有效提示水印鲁棒性的技术，更好的确保数据安全的管理能力。 3.合作需求 在全国范围内工业互联网/工业大数据相关领域寻求应用场景，希望能与能源/装备制造行业的大中型企业开展这方面的合作研究和落地实施；并针对上述企业开展包括二次开发在内的各类实际应用，助力企业降本增效、转型升级。

产品详细介绍 机械臂运动算法STEAM主题课程 项目背景 随着工业 4.0 科技革命的到来，工业机器人已成为工业化程度的重要标志。机械臂是最为典型也是最早出现的工业机器人，它可以代替人的繁重劳动以实现生产的机械化和自动化，提高生产效率的同时避免人身事故的发生。机械臂课程的学习可以培养学生将科学技术应用于日常生活、社会实践的意识。 在本项目中，学生可借助机械臂运动算法套件与人工智能与编程教学系统，了解关节机械臂和伸缩机械臂的原理及特点，搭建不同类型机械臂并通过编程实现智能控制。 课程性质 这是一门以项目式教学开展的跨学科课程，以基于建构主义理论的 5E 教学模式作为指导，结合了 中小学信息技术课程标准与编程教学特色。 课程目标 1.知识与技能 ⚫  了解机械臂的类型及其在现实生活中的应用。 ⚫  掌握关节机械臂和伸缩机械臂的结构特点，设计并制作相应模型。 ⚫  学习图形化编程或 C++代码编程的基础知识，使模型完成实际任务。 ⚫  掌握机械臂运动算法的设计、编写及调试。 2.过程与方法 ⚫  通过观察、查阅相关资料等活动，培养对信息的有效性、客观性做出判断的意识，发展分析概括能力。 ⚫  通过机械臂模型的搭建和编程，发展编程思维和工程思维能力。 ⚫  在完成模型设计和算法设计过程中，提高分析问题和解决问题能力，养成自学能力。 3.情感态度与价值观 ⚫  了解机械臂在日常生活中的实际应用，萌发将科学技术应用于日常生活、社会实践的意识。 ⚫  养成实事求是，尊重自然规律的科学态度。 ⚫  关注科学技术对社会发展、自然环境及人类生活的影响。

本发明公开了一种基于ＣＦＤ数值模拟和智能建模的锅炉燃烧优化系统及方法，系统包括ＤＣＳ控制系统接口、ＣＦＤ计算集群、样本数据库集群、智能建模集群、中央处理集群和人机界面，通过对ＣＦＤ模拟样本和历史运行样本进行存储、建模和优化，实现了机组随电网负荷指令、入炉煤煤质特性、过量空气系数等变化的最优配风方式实时匹配。本发明中ＣＦＤ数值模拟技术的使用提高了建模的准确性，优化时可直接调用ＤＣＳ控制系统实现闭环控制，使配风方式快速响应负荷变化，实现机组燃烧热效率和ＮＯｘ排放的实时优化。

该技术通过自适应模型参数校准的方法，克服此项技术应用的瓶颈。用户的投资可以通过节省能源费用的方式迅速得到回收。节省 20-30%的供气能源；总氮去除率增加 30%，减少剩余污泥排放 10%，出水水质更加稳定，减少温室气体排放 10%，减少操作员工工作负荷 40%。

定量系统生物学是描述生命体的细胞、组织、器官以及整体水平上结构和功能各异的各种分子（包括基因、蛋白质、小分子代谢物等），以及分子在生命体的内部之间、与外界环境之间的相互作用，通过精准的分析测量技术、结合计算生物学来定性、定量构建生命的数字化模型，预测生理状态或者疾病的功能、表型和转化的前沿科学。生命体的运作是在基因调控下，由许许多多的生化反应形成