智能化控制系统的核心设备，具备本地逻辑运算功能，可不依赖于服务器完成人员刷卡的身份认证及相关控制指令的下发功能。同时具备本地的数据存储功能，当出现断网情况时，所有数据进行本地存储，网络恢复后自动与服务器进行同步。

业界首个针对AI在极端和对抗环境下的算法安全性检测与加固的工具平台“对抗样本”成新型病毒，算法安全问题亟待解决随着人工智能技术的高速发展，人工智能在诸多场景正逐渐替代或协作着人类的各种劳动，它们可以成为人类的眼睛、耳朵、手臂甚至大脑。其中，机器视觉作为AI时代的基础技术，其背后的AI算法一直是各科技巨头和创业公司共同追逐的热点。然而在机器视觉诸多主流应用场景的背后，往往也藏着由技术性缺陷导致的算法安全风险。例如，在一些训练数据无法覆盖到的极端场景中，自动驾驶汽车的识别系统可能出现匪夷所思的决策，危害乘车人的人身安全。从2016年至今，Tesla、Uber等企业的辅助驾驶和自动驾驶系统就都曾出现过类似致人死亡的严重事故。并且这类极端情形也可能被恶意制造并利用，发动“对抗样本攻击”，去年7月，百度等研究机构就曾经通过3D技术打印出能让自动驾驶“无视”的障碍物，让车辆面临撞击风险。而以上攻击之所以能成功，主要是机器视觉和人类视觉有着很大的差异。因此可以通过在图像、物体等输入信息上添加微小的扰动改变(即上述故意干扰的“对抗样本”)，就能导致很大的算法误差。此外，随着AI的进一步发展，AI算法模型将运用金融决策、医疗诊断等关键核心场景，这类AI“漏洞”的威胁将愈发凸显出来。近年来，包括清华大学人工智能研究院院长张钹院士、前微软全球执行副总裁沈向洋等均提倡要发展安全、可靠、可信的人工智能以及负责任的人工智能，其中AI的安全应用均是重点方向。而且，AI安全作为新兴领域，在开源社区、工具包的加持下，对抗样本等攻击手段日益变得复杂，相关防御手段的普及和推广却难以跟上。并且对抗样本等算法漏洞检测存在较高的技术壁垒，目前市面上缺乏自动化检测工具，而大部分企业与组织不具备该领域的专业技能来妥善应对日益增长的恶意攻击。从安全测评到防御加固，RealSafe让AI更加安全可控就如网络安全时代，网络攻击的大规模渗透诞生出杀毒软件，RealAI团队希望通过RealSafe平台打造出人工智能时代的“杀毒软件”，帮助企业高效应对人工智能时代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前，RealSafe平台主要支持两大功能模块：模型安全测评、防御解决方案。其中，模型安全评测主要为用户提供AI模型安全性评测服务。用户只需接入所需测评模型的SDK或API接口，选择平台内置或者自行上传的数据集，平台将基于多种算法生成对抗样本模拟攻击，并综合在不同算法、迭代次数、扰动量大小的攻击下模型效果的变化，给出模型安全评分及详细的测评报告(如下图)。目前已支持黑盒查询攻击方法与黑盒迁移攻击方法。防御解决方案则是为用户提供模型安全性升级服务，目前RealSafe平台支持五种去除对抗噪声的通用防御方法，可实现对输入数据的自动去噪处理，破坏攻击者恶意添加的对抗噪声。根据上述的模型安全评测结果，用户可自行选择合适的防御方案，一键提升模型安全性。另外防御效果上，根据实测来看，部分第三方的人脸比对API通过使用RealSafe平台的防御方案加固后，安全性可提高40%以上随着模型攻击手段在不断复杂扩张的情况下，RealSafe平台还持续提供广泛且深入的AI防御手段，帮助用户获得实时且自动化的漏洞检测和修复能力。准确度99.99%也难逃被“恶意干扰”，RealSafe高效应对算法威胁 考虑到公众对于对抗样本这一概念可能比较模糊，RealSafe平台特意选取了公众最为熟知的人脸比对场景(人脸比对被广泛用于金融远程开户、刷脸支付、酒店入住登记等场景的身份认证环节)提供在线体验。并且，为了深入研究“对抗样本”对人脸比对系统识别效果的影响，RealAI 团队基于此功能在国内外主流 AI 平台的演示服务中进行了测试。实测证明，“对抗样本”可以极大的干扰人脸比对系统的识别结果，而测试的这几家互联网公司平台开放的人脸比对API或SDK，几乎覆盖了目前市面上很多中小型企业在落地人脸识别应用时的选择，如果他们的人脸比对技术存在明显的安全漏洞，意味着更广泛的应用场景将存在安全隐患。因此，为了帮助更大范围内的企业高效应对算法威胁，RealSafe平台具备以下两大优势：·  组件化、零编码的在线测评：相较于ART、Foolbox等开源工具需要自行部署、编写代码，RealSafe平台采用组件化、零编码的功能设置，免去了重复造轮子的精力与时间消耗，用户只需提供相应的数据即可在线完成评估，学习成本低，无需拥有专业算法能力也可以上手操作。·可视化、可量化的评测结果：为了帮助用户提高对模型安全性的概念，RealSafe平台采用可量化的形式对安全评测结果进行展示，根据模型在对抗样本攻击下的表现进行评分，评分越高则模型安全性越高。此外，RealSafe平台提供安全性变化展示，经过防御处理后的安全评分变化以及模型效果变化一目了然。从数字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周边产品随着机器学习模型不断的升级演化，“对抗样本”已经演变成一种新型攻击手段，并且逐渐从数字世界蔓延到物理世界：在路面上粘贴对抗样本贴纸模仿合并条带误导自动驾驶汽车拐进逆行车道、胸前张贴一张对抗样本贴纸在监控设备下实现隐身……因此，除了针对数字世界的算法模型推出安全评测平台，RealAI团队也联合清华大学AI研究院围绕多年来积累的领先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全产品，为更多场景保驾护航。比如通过佩戴带有对抗样本图案的“眼镜”，黑客可以轻易破解商用手机的面部解锁，通过在胸前张贴特制花纹实现在AI监控下的“隐身”，以及通过在车辆上涂装特殊花纹躲避AI对车辆的检测。发现类似新型漏洞的同时，RealAI也推出相应的防御技术，支持对主流AI算法中的安全漏洞进行检测，并提供AI安全防火墙对攻击AI模型的行为进行有效拦截。人工智能的大潮滚滚而来，随之而来的安全风险也将越来越多样化，尤其近年来因AI技术不成熟导致的侵害风险也频频发生，可以说，算法漏洞已逐渐成为继网络安全、数据安全后又一大安全难题。所幸的是，以RealAI为代表的这些顶尖AI团队早已开始了AI安全领域的征程，并开始以标准化的产品助力行业降低应对安全风险的门槛与成本。此次上线RealSafe人工智能安全平台是RealAI的一小步尝试，但对于整个行业而言，这将是人工智能产业迈向健康可控发展之路的一大步。

本实用新型涉及智能电器技术领域，具体涉及一种可控智能安全吹风机，包括风机和电热丝，还包括微控制器、风机驱动模块、电热丝驱动模块、温度传感器和电源模块，电源模块为其他各部分供电，温度传感器靠近电热丝设置，用于采集电热丝的温度，风机驱动模块、电热丝驱动模块和温度传感器分别与微控制器电连接，风机驱动模块与风机电连接，电热丝驱动模块与电热丝电连接，风机驱动模块和电热丝驱动模块均采用PWM软开关分别对风机和电热丝进行控制。该吹风机采用可控装置实现智能化，用微处理器对温度传感器进行读取，用PWM软开关技术实现电机调速和对发热丝温度的控制，此实用新型具有安全、耐用、简便等特点。

习近平总书记提出，将采取更有力的政策和举措，实现“碳达峰 碳中和”目标。工业园区和集中供热能显著减少碳排放量，提升能源利用的综合效率，降低单位GDP能耗，推动基于系统优化集成、能源梯级利用的循环经济发展，但目前普遍存在热用户用热负荷波动大、有水击和网损隐患、扩建改建缺乏科学规划决策支持等特点。 本项目实现了基于数字孪生的智慧供热过程管控：在源侧对热源机组进行模拟仿真、优化分配负荷以及优化供热参数；在网侧实现管网在线水力优化与优化、质量并调以提升灵活性；在荷侧结合热用户的用热特性对负荷进行预测；在储侧对储热系统储放热策略进行优化。提供了“源-网-荷”全过程协同调度与控制的实时优化方案，最终实现供热系统自感知、自分析、自优化、自调节的智慧化运行。 以某热电企业为例，通过成本优化和预测性精确热网调度，从而减少购汽成本和热量损失（综合能效提升1%），按照每年售汽量100万蒸吨，200元/蒸吨计算，每年提升收益约200万元；同时能够及时预测和发现热力系统隐患，保障热网安全、稳定运行，带来巨大的安全效益；此外，预测性调控实现了时间和空间上的供需匹配，在节能的同时保障用户用汽的稳定和质量，从而提升了热用户满意度，具有较好的社会效益。  

生产过程先进控制策略集成管控平台为先进控制算法提供组态、运行、调试、操作的一体化工程应用环境，实现先进控制算法与生产过程现有的控制系统的紧密对接。 平台以建立被控对象的数学模型为基础，通过状态观测、预测控制等先进策略替代常规控制回路的控制作用，达到控制优化的目的。平台基于DCS的上、下位体系结构。其上位组态监控站用于先进控制策略的组态、修改与维护，同时也能进行实时监视。由组态软件生成的数据文件可直接通过网络下载到主控制器，实现算法的工程应用。组态监视站还可提供实时数据和历史数据分析工具，便于使用人员对系统运行状况的了解。它是工程师组态和维护应用系统的重要保障。平台的下位为主控制单元（MCU），其选型可采用具有较高运算处理性能的工控机，也可采用通用的服务器。 MCU提供的算法容器，允许采用不同编程语言实现的先进控制算法融入本平台。MCU具有冗余以太网配置，且支持1:1冗余热备。

多媒体智能控制系统，物联网控制管理，网络远程管理，音视频控制，适用于高校、高职院校教室建设。

基于安徽煤田地质条件复杂、 防治难度大，首次提出近含水 层下“短大快流” 、采动裂隙 疏放、协同耦合的控水开采新 技术。发明了长顺层与短穿层 钻孔快速立体疏水技术，形成 “定量放、疏-堵-控-用”结合 的承压水上开采技术。提出了 巷道穿越深大断层的“三区” 新方法，攻克了穿越深大断层、 缩小断层大煤柱防控采支技术。 项目技术成果达到优于同类， 国际先进水平。

随着社会对安全需求的激增以及安防科技的迅速进步，安全防范系统正广泛应用于我国的各行各业中。伴随着中国经济的高速发展，以及对能源和工业生产原材料需求的与日俱增，电力、石油、煤炭、矿山、化工等行业的发展更为迅猛。与此同时，电力、石油、煤炭、矿山、化工等行业事故频发，企业安全生产形势十分严峻。由于安全生产领域行业属性、作业场所及对象特殊，容易发生安全事故，所以加强预防显得尤为重要。为了有效预防各类安全生产事故，有必要针对安全生产领域安防特性，利用新型技术，构建一个科学合理的智能化安全防范系统。AM6000 智能化安全防范系统是山东泰开自动化公司通过总结在安防领域长期工程实践的基础上，采用当前安防行业先进的高清技术、智能分析技术、自动化技术、网络通信等所研发的一套综合监控系统。系统以“智能感知和智能控制”为核心，通过各种网络技术的集成应用，对视频、火灾消防、安全防范、门禁、环境、采暖通风、照明等所有监控信息进行显示和控制。实现了主要电气设备、关键设备安装地点以及周围环境的全天候状态监视和智能控制，为工矿企业及变电站安全、可靠、稳定的运行提供了重要的保障。