解决实验室空间限制，体积较大设备无法摆放的问题。 有些实验室所存储的危化品量相对较少，小型柜解决柜体存量剩余问题，使柜体充分利用。 高校实验室较多，小型柜成本低，应用广泛，可以解决实验室安全智能管理投入过大的问题，减少资金限制。 大多数实验室是分散存在的，小型柜更具有便捷性。 占地面积小，成本低，智能化管理。 尺寸：1214*600*510mm(H/W/D) 适合危化品存储量不多，地方小的实验室。 占地面积小，成本低。智能化管理，人脸识别、自动台账、智能称重、错误告警。有效解决因实验室空间限制，智能危化品柜体积大无法摆放的问题。

实验室废气排放特点及处理难点： ● 风量大，浓度低。 ● 种类多，成分复杂，难以分类搜集。 ● 间歇性，无规律排放，难以统计溶剂年使用量。 ● 科研的未知性，科研项目的开放性，实验试剂的变化性。 高校实验室废气处理难点： ● 被动式处理，限于环保要求，盲目上各类低效单一型处理装置，无法满足后期环境监测标准。 ● 实验室楼先天设计缺陷多，没有足够空间，或者楼顶层承重局限，无法安装大型重型的尾气处理装置。 ● 没有专人专岗维护，疏于耗材更换和设备运维，导致已安装的尾气处理装置失去效用，却又因为尾气装置的阻力影响实验室送排风的风量。 智能组合式废气处理装置专门为实验室研发设计，适用于风量大、浓度低、成分复杂的废气处理。采用干湿组合式处理方式，针对性强，处理效果显著，确保达标排放，并且可以智能监测数据，主动高效运维，节省安装空间。 埃松智能组合式废气处理装置的特点： 组合处理废气，智能监测数据，主动高效运维，节省安装空间。 组合处理装置技术及优势：采用干式+湿式组合式处理方式，专业处理实验室复合型尾气，针对性强，处理效果显著，确保达标排放； ● 干式处理段 1、干式处理段采用高碘值活性炭对污染物进行吸附处理，吸附容量和吸附速率更高，最大程度延长活性炭使用寿命及更换周期； 2、采用模块化活性炭碳盒设计，方便活性炭更换及去除活化。 ● 湿式处理段 1、湿式处理段通过两级专业配制的吸收液吸收：无机废气吸收液吸收HCI、HNO3、 H2S等无机污染物+有机废气吸收液吸收有机污染物，可同时处理无机污染物和有机污染物，辅以智能加药和智能排污系统，节省运行维护成本； 2、充分考虑实验室采用变风量排风系统的特点，采用变频泵浦设计，根据排风风量，喷淋水泵智能变频控制，节能减排； 3、选用低风阻、高强度填料，两级除雾器设计，确保系统高效运行。 ■ 可根据具体实验单元及实验楼尾气排放种类针对性地配置不同的废气吸收液； ■ 设备尺寸及重量可根据定制设计，满足排放标准的同时，满足实际安放空间； ■ 整个废气处理过程安全、环保、稳定且无剧烈的能量转换； ■ 在线管道静压检测，实现对排风机的智能变频控制，具有正常、节能、紧急三种运行模式，同时可与实验室房间控制器进行通讯，实现智能连锁（工作状态与模式）； ■ 标配Modbus开放式通讯协议（5G通讯模块），便捷接入BMS系统和智能物联网； ■ 实时在线监测，保证处理达标，必要的情况下可以与生态环境主管部门的监控设备联网，保证监测设备正常运行并依法公开排放信息。 智能组合式废气处理装置均配备埃松自主开发的智慧管理系统，并采用7寸全触摸液晶显示屏进行就地管理，将废气处理装置的运行参数更加直观的展示出来，方便管理人员运行维护，保证系统运行安全可靠。 7寸全触摸液晶显示屏，实时显示： · 各分级处理段、排风机运行状态及压差； · PH、TVOC、盐度； · 温度（室外及喷淋液温度）、湿度； · 处理风量、空塔气速、排放风速； · 喷淋泵浦运行频率、运行状态； · 管道静压、排风机运行频率、运行状态； · 各功能段及设施运行状态。 项目案例

产品简介： CES-AIoT339 是软/硬件一体的面向 AI 人工智能方向的实训系统，融合边缘计算，人脸识别，机器视觉，文本/证件识别，语音识别诸多 AI 技术，同时引入物联网传感器，无线网络知识点，是一套 AI 人工智能+物联网综合型实验系统。 该款实验箱由具有边缘计算能力的单板计算机，高清晰画质视频采集器，拾音器，本地显示器，操控端口，物联网基础部件组成，完整布署在实验箱里，配套实验教程和实训所需的辅件。 该款实验箱是针对新工科“人工智能”专业研发的，具备创新，先进，实践性强等特点，适用于人工智能，计算机，电子，信息工程，自动化等相关专业。 产品特点： 该系统引入科大讯飞语音技术，百度 AI OCR 技术，可运行在边缘计算机上实现通用文字识别，证件/票据识别，语音识别等 AI 应用，比如身份证识别，户照，银行卡，营业执照，车牌，驾驶证/行驶证的识别。 AI 人工智能+ 物联网“双核”组合 提供物联网传感器，无线网络模块，NB-IoT 模块，与边缘计算机，AI 人工智能部件，构成 AI人工智能和物联网的融合，且支持与阿里云的链接，支持使用者进行 AI 人工智能物联网的应用扩展开发。 基于安卓系统的 AI 人脸识别技术 提供人脸识别的开源安卓工程包，实现静态，动态下的人脸特征采集，特征分析，对比等人脸识别功能。 AI 人工智能+ 物联网“双核”组合 基于 ARM 架构 Cotex-A72 六核处理器，内建强大视频处理引擎 Mail-T864 GPU, 完美支持H.265/H.264 视频解码，支持大数据处理，流畅运行 AI 应用软件。 硬件一体化设计，高度集成，易于设备的维护实验所用到的硬件，均布署在实验主板上，一对 N 供电模式，各单元相互独立，模块化设计。

DanaStudio 基于 B/S 架构，底层可对接通用的大数据底层平台，经历了多个大数据项目考验，是一款稳定、高性能的技 术服务平台。DanaStudio 作为数据智能工具中台，与底层大数据平台可灵活适配，适配不同数据规模环境，支持 GB 级 别数据量的单机业务数据库场景、TB 级别 MPP 分布式数据库场景，也支持 PB 级别 Hadoop 离线数仓大数据处理场景。 DanaStudio 采用前后端分离架构，后端服务支持微服务化管理，便于运维和管理。

本发明公开了一种平底螺旋立铣刀正交车铣轴类工件的切削力 建模方法，包括步骤：分别建立螺旋立铣刀坐标系和轴类零件坐标系， 确定两个坐标系间的坐标变换；在建立的坐标系中，明确正交车铣切 削运动轨迹，确定轴向进给、径向进给和总进给；根据计算得到的正 交车铣运动轨迹和确定的进给，确定正交车铣切屑几何；对每个离散 层建立微元正交车铣切削力计算公式，根据确定的正交车铣切屑厚度、 切削深度和正交车铣切入切出角，判断各离散层是否参与切削，确定 微元切削力的积分限，积分参与切削的微元切削力，获得当前切削状 态总切削力

智能化可燃性气体传感器具有本质安全、自动调校等优点，在多个技术指标上有明显优势，成本低于同类产品。试生产产品在龙煤集团下属煤矿试用，其稳定性、可靠性、本质安全等优点得到使用人员、领导的高度认可。产品在重庆梅安森、中国矿业大学等生产或研究单位使用、实验，其性能、优点得到有关人员认可。智能化传感器等产品与WIFI及网络技术、通讯技术结合产生的智能家居安防系列产品已完成，将作为智能家居重要成员进入千家万户。

本发明公开了一种以智能物流叉车为载体的碳排放智能监控和减排系统，包括能读取物流中心订单数据库中订单信息的碳排放智能减排监控系统、设于智能物流叉车上的智能物流叉车硬件终端，智能物流叉车硬件终端包括：碳排放检测装置、ＧＰＳ定位装置及能控制智能物流叉车动作的中央处理器，中央处理器能将碳排放量信息与位置信息发送给碳排放智能减排监控系统；碳排放智能减排监控系统能根据碳排放量信息与位置信息、并以低碳节能的执行原则将订单分配给中央处理器，又能自动规划出叉车最优作业路径，中央处理器会根据最优作业路径及分配订单进行作

全可变气门机构（Fully Variable Valve System, 简称 FVVS）可实现气门最 大升程、气门开启持续角和配气相位三者的连续可变，对发动机的节能减排具 有重要意义。FVVS 能够采用进气门早关（EIVC）的方式控制进入气缸内的工 质数量，从而取消节气门，这种无节气门汽油机将大幅度地降低泵气损失，使 中小负荷时的燃油耗降低 10-15%。此外，全可变气门机构与增压系统匹配可实 现米勒循环（Miller cycle），大幅度改善发动机热效率；全可变气门技术可以 拓展 HCCI 运行范围，并通过发动机内部 EGR 减少有害气体的排放；因此 FVVS 技术已成为内燃机新技术的重要发展方向之一。 目前，典型的全可变液压气门机构是舍弗勒的 MultiAir 系统。该系统的工 作原理如下：由凸轮推动液压活塞，液压活塞通过液压腔与驱动活塞相连，而 液压腔则由一个开关式电磁阀控制。通过对电磁阀开闭时刻的控制，即可实现 各种不同的气门运动规律，实现全可变气门机构的功能。舍弗勒 MultiAir 系统 被美国《汽车新闻》评为“2012 年度汽车供应商杰出贡献奖”（2012 Automotive News PACE）。 山东大学车辆系多年来一直从事全可变液压气门机构的研究工作，研发了 一种配气凸轮驱动的全可变液压气门机构，简称 SDFVVS 系统。该机构通过设 置在配气凸轮与进气门之间的液压气门驱动机构驱使进气门开启，用泄油控制 机构释放液压系统中的油压使进气门关闭，并采用落座缓冲机构控制气门落座 速度。SDFVVS 系统的工作原理与舍弗勒的 MultiAir 技术基本相同，都属于电 控全可变液压气门机构。但其核心技术却有本质的区别，MultiAir 技术采用高 频电磁阀（200Hz 以上）作为液压系统的油控开关；而山大研制的 SDFVVS 系 统采用了泄油控制机构作为液压系统的油控开关。SDFVVS 系统已在北汽福田 BJ486 汽油机上已成功实现了实现气门最大升程、气门开启持续角和配气相位 三者的连续可变。

针对目前智能服务系统在服务过程中存在的人机交互语 义理解不够深入、服务适配实时性差、以及智能化优化不足 等问题，利用深度学习、强化学习、知识图谱等技术手段， 重点研究：1）高效低成本的服务数据获取方法，为各类基 于机器学习的服务模型提供高质量训练数据；2）面向服务 过程的深度语义理解，包括服务意图识别、服务过程抽取、 事件检测等；3）面向复杂服务需求的服务任务智能调度， 结合具体服务场景展开基于多目标多约束的智能优化。