项目背景：目前，国内脚轮生产基地大部分在南方地区， 据统计，中国脚轮产品市场份额约占全世界的 30%，全国需 求量约 600 亿元，公司为弥补北方高品质脚轮的空缺，进行 了注塑车间智能化技术改造，建设了集中供料、集中供水电、 集中供气的智能化先进生产线，配合先进的冷却技术，通过 机械手以及输送带完成“注塑+成型+冷却+输送”一条线。 广泛应用于工业、商业、医疗器械以及机械、物流运输、环 保清洁用品、家具行业、美容器械、食品机械、五金生产等 各行业。 所需技术需求简要描述：寻求针对脚轮产品制造过程中 的流程优化和技术改造方案。并通过对注塑机等设备 MES 数 据的提取和挖掘，实现注塑过程的数字孪生，并设计开发基 于数字孪生的智能决策系统。  对技术提供方的要求:能完成对脚轮生产线的精益改 造，并实现数字孪生技术的个性化应用。 

该项目以稻米食品及其生产过程为对象，研究从源头到消费产业链全过程的食品质量安全信息的采集、信息分析，研究区块链存储方式和传统数据库存储方式的融合，建立具有分布式多源信息融合能力、数据安全性可靠性高、智能合约管理性能的区块链大数据库。集成区块链及多源信息融合技术，无线传感器网络和数据库等技术，开发了稻米食品安全产业链信息系统，实现了稻米食品生产过程安全管理及溯源等功能。该系统的管理模式、追责适用指标、数据安全指标、兼容性指标、智能化管理和云平台形成了互联网+企业管理的模式，项目成果的应用不仅能带来食品安全控制的好处，还可以扩展到多种业务功能，如供应链管理，市场差异化的改进，提高了企业生产管理效率，降低了管理人员成本，提升了企业的竞争优势。因此该系统具有广阔的推广应用前景。 市场预期：为企业生产管理和市场开拓提供了方便快捷的工具和可靠的数据支撑，提高了企业的生产管理效率，提升了企业的竞争优势。 转化条件:稻米食品全产业链信息系统 成果完成时间：2017 年

XM-H128高智能数字化综合护理人（高级成人护理模型）   XM-H128高智能数字化综合护理人是一款整体仿真护理模型，她适用于从基础护理到专科护理技能的培训教学,可根据需要摆放多种操作体位。除能完成规定护理操作外，本品还配有无创血压手臂、生命体征模拟器和创伤救护评估组件，本品功能全面、形象逼真、操作真实，是教师示教、学生训练的得力助手。   功能特点： ■ 模拟人可取仰卧屈膝位，两腿外展后可独立支撑，左右上臂、小腿可灵活旋转。 ■ 瞳孔观察示教（瞳孔正常和瞳孔散大）。 ■ 面部清洁、口腔护理操作训练、假牙清洁护理训练、可人工产生劲动脉搏动。 ■ 气管插管操作训练：鼻胃管插管可用于洗胃、鼻饲操作训练。 ■ 吸氧操作训练、气管切开术后护理训练。 ■ 经口、鼻、气管套管进行模拟吸痰操作训练。 ■ 心音、呼吸音、肠鸣音的听诊训练。 ■ 血压测量操作训练。 ■ 静脉穿刺操作训练、三角肌肌肉注射操作作训练、臀部肌肉注射操作训练、股外侧肌注射操作训练。 ■ 回肠造口术与结肠造口术术后护理操作训练、引流术后护理、胸腔闭式引流术后护理、心包腔引流术后护理、T管引流术后护理、腹腔引流术后护理、气胸穿刺术后护理训练。 ■ 可互换男女外生殖器，进行导尿和灌肠操作训练。 ■ 创伤的评估和护理：消毒、换药、包扎、止血等，具有可更换的创伤模块。 ■ 更换卧位、搬运、整体护理、穿换衣物、冷热疗法等。 ■ AUDSim模块： · 共54种声音，语音21种（如：咳嗽、呕吐、喷嚏等）、心音14种（如：正常心音、窦性心动过缓、收缩期杂音等）、呼吸音13种（如：正常肺泡呼吸音、中水泡音、粗湿啰音等）、腹音6种（如：正常肠鸣音、肠鸣音减弱、胎心音等）。 · 图形化的操作界面形象直观，操作简便。 · 五路声音可同时播放，也可任意组合播放并有相应状态提示，音量大小分为八档，每路可单独调节。 · 中英文双语界面，大屏幕液晶显示。 · 可以外接音箱进行全体教学，也可以连接耳机自学，还可以通过人体模型外放。 ■ BPSim模块： · 在血压测量手臂上可以用真实血压计及听诊器进行无创血压测量。 · 具有korotkoff Gap音。 · 压力值采用动态毫米汞柱显示，血压设定值可以精确到1mmHg。 · 可设定收缩压、舒张压和脉搏频率，收缩压和舒张压在0-300mmHg之间连续可调。 · 音量大小可根据具体情况调节。 · 收缩压、舒张压、音量和心率在液晶屏上同时显示，模拟汞柱动态显示、可直观地表现袖带压力的变化过程。 · 自动校准，低功耗，待机10分钟后系统自动关机，普通市售碱性电池可以连续使用一学期以上。 ■ 子宫底检查训练评定（选配），可以安装在模型上使用，真实的耻骨联合解剖标志、可互换的子宫，包括硬的收缩良好的子宫、软的收缩不良的子宫。 ■ 控制出血大腿\控制出血手臂（选配），可以安装在模型上使用，可进行出血后的止血、包扎操作和断肢的止血和包扎。 ■ 着装式压疮护理模块（选配）：可进行伤口清洗、分类、评估、长度测量。

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。

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

项目研究污水处理优化控制与节能管理，通过人工智能技术，实现污水处理过程的优化运行和精确控制并提供具有专家经验的优化调度和管理策略，最终达到节能降耗的目的，系统分为两部分，上位机优化软件和下位机PLC控制站，上位机优化控制软件包括各种智能控制模块、优化调度策略及电能监测等功能模块，是节能降耗的集中体现，下位PLC控制站的主要作用是接收上位系统的控制指令完成控制功能。

移动互联网将移动通信和互联网二者结合起来，成为当今世界发展最快、市场潜力最大、前景最诱人的产业发展方向。最新数据统计，中国移动互联网用户已达到 4.64 亿。各大应 用市场如 Google Play 有百万种应用，国内机锋市场、天翼等平台也具有大量的安卓应用。 这些应用在给人们带来巨大便利的同时，也带来巨大的信息安全隐患和风险。据统计，超过 九成的应用软件涉嫌窃取用户隐私、恶意扣费、恶意推广、恶意捆绑植入病毒/木马等恶意 行为。这些恶意行为不仅给用户带来经济损失，甚至涉及人身安全问题。因此迫切需要快速、 准确地自动化检测如此庞大的应用程序的恶意行为。传统手机杀毒软件基于 PC 时代检测特征序列的方式识别恶意软件/恶意行为，虽然这种 方式高效、易于同步检测，但是存在只能查杀已知威胁、反馈周期长、易于绕过等诸多问题。 为了解决上述问题，我们设计并实现一个 Android 应用恶意行为自动化检测系统。本系统提 供一个基于行为查杀的完整解决方案，可服务于第三方管控部门、高级大型企业(如电信运 营商)、Android 工程师与普通用户等三大类用户。本系统结合静态分析、动态追踪、网络 流量定位三种方法实现“数据流、控制流、网络流”三流融合分析技术，可提供自动化应用 软件爬取、自动化检测分析、自动化特征库更新、自动化恶意行为挖掘、恶意攻击训练、证 据留存等多项服务，达到爬取自动化、处理高效化、分析智能化、信息安全化的设计目标。 本系统主要的特点如下: 全平台部署更实用:跨平台语言设计，多重角度防护，可部署于 Windows XP/WIN7/WIN8 以及 Linux 主流版本。 自学习、更新更方便: 应用图论分析技术、自动化行为特征挖掘等技术，挖掘具有通用性的恶意行为链，无需频繁升级模型库。 智能网络爬虫更高效:针对第三方监控需求，本系统提供自动化网络爬取功能，可实现最优监控部署、最优更 新策略。 “3x3”立体更高维:“静态分析、动态追踪、网络流量三维度”，“数据流、控制流、网流”三层面，智能立 体分析模式，无懈可击的安全检测。 11类41种恶意行为检测更全面:可有效对隐私窃取、系统破坏、信息破坏等 41 种恶意行为进行检测，分类图如下图所示。 层级分析更迅速:系统依据层级分析结构，快速定位，快速甄别，快速分析。 “三流融合”更细致:本系统结合底层 API HOOK、动态污染分析、静态行为链识别、网络流量检测等方式，可分析恶意软件的函数调用关系、数据传播定位、恶意行为网络数据包。  恶意特征自动统计挖掘更可靠: 特征自动挖掘更节省人力与计算资源，标准处理流程无死角分析。  恶意攻击模拟更实战: 对官方发布系统与软件攻击模拟，自动化挖掘存在漏洞和风险。 分析数据更可观:行为统计、时间轴建模、应用权限分析、敏感函数展示、敏感数据分析、行为记录、运 行截图等多项数据展示，并支持数据导出功能。 测试项目更全面:课题组具有大量软件自动化测试经验，可支持适配测试、功能测试、可靠性测试、安全 性测试、环境测试、安全测试需求。性能参数: 准确性高，超过 97%的正确识别率; 完成一次普通测试任务不足30分钟，测量时间短，重现性好。

聚丁二酸丁二醇酯（PBS）是新一代全生物降解塑料，具有良好的应用推广前景。理化所开发出具有自主知识产权的一步法合成新工艺，制得分子量超过20万的PBS，热变形温度最高可达120℃，且不含扩链剂，卫生性能明显提高，可以应用于食品包装、医疗卫生等领域，该项成果使我国在全生物降解聚合物材料的制备和改性走在了国际前列。

该材料代替硅酸盐水泥在土壤重金属钝化、建筑工地扬尘治理、地基生态加固、岛礁建设和沙漠治理等领域均具有广阔应用前景，既减少了对传统硅酸盐水泥的使用量，降低碳排放，还解决了使用过程的生态相容性问题