基于PC5直连的C-V2X技术，有效半径500米，数据更新频率≥10Hz，系统延迟≤100ms，定位精度≤1.5m。 依托为多家大型主机厂和央企提供服务的经验，自主研发面向各级各类高等教育学校，车联网教学的一站式解决方案，覆盖算法开发及应用、虚拟仿真测试、自动化实验报告、全流程实训等，无缝对接车联网前沿教学和厂家实际生产应用。

MK-XR007协作机器人智能基础实训工作站凭借协作机器人的安全性高，柔性灵活、与人协作等特性，工作站采用先进的视觉系统，简易的编程软件，轻松实现视觉检测、机床上下料、装配、拧螺丝等应用的更智能，柔性的制造流程。 工作站由协作机器人模块、视觉模块、物料模块、料库模块、上下料、装配模块、焊接模块共七大模块与免示教编程功能、二次开发功能，生态互通三大功能模块组成，亦可根据需要扩展，适用于职业院校，本科院校的机器人，智能制造，智能焊接等相关专业实训、研发、测试以及1+X证书考证，与职业技能鉴定。同时也可做为培训机构、科技馆等相关机构的培训，教学、考核。具有轻盈小巧、灵活度高、安装方便等特点。

多年来东北大学与华为公司在人才、科研、教学、竞赛等方面保持着紧密合作。 6月29日，东北大学与华为技术有限公司在主楼824室举行教育部—华为“智能基座”产教融合协同育人基地签约仪式。东北大学副校长王建华教授，华为云副总裁、华为云全球Marketing与销售服务部总裁、东北大学校友石冀琳出席签约仪式。东北大学团委、教务处、人事处、对外联络与合作处等职能部门和相关学院负责人以及参与智能基座课程优化的部分教师代表，华为北京研究所、辽宁代表处、2012实验室、计算产品线的专家参加签约仪式。 王建华代表学校致辞，对石冀琳一行的来访表示热烈欢迎。王建华表示，教育部—华为“智能基座”产教融合协同育人基地项目由未来技术学院承担，项目的签约落地必将进一步深化双方在信息技术领域的全方位合作，构筑更为紧密、可持续发展的合作机制与人才培养模式，合作培养更多适应国家战略、产业需求、未来发展的创新型人才。 王建华对于基地的建设提出了三点希望，一是学校要和一流企业共同瞄准未来技术难题，以育人为本，推动多学科、产学研多方位的融合，培养社会人才；二是在协同育人的基础上，以华为科技精神和东大信息学科作为纽带，探索在学术研究、企业价值等方面进行更加深入的切合双方特点的合作机制；三是基地建设要着眼于交叉化、全球化、未来化，希望双方以“智能基座”基地为育人基石，面向全球、着眼未来，建设具有突出特色的“智能基座”育人基地，推动产教融合协同育人的新发展。 石冀琳表示，多年来东北大学与华为公司在人才、科研、教学、竞赛等方面保持着紧密合作。双方合作建设了“未来技术学院”，共同探索面向未来技术、未来科技所需要的专业人才的培养之路。“智能基座”是教育部高教司与华为共同设立的产教融合协同育人基地项目，首期覆盖东北大学在内的全国72所信息领域领先高校，将华为在华为云、鲲鹏、昇腾等技术领域知识与高校信息类专业课程相结合，为新计算产业创新培养新生力量。 东北大学未来技术学院院长付俊与华为辽宁代表处云与计算总经理王伟签署合作协议。王建华与石冀琳为“智能基座”产教融合协同育人基地揭牌。石冀琳和王伟为云与计算先锋教师和云与计算培训的教师代表颁发了聘书和奖牌。 会上，未来技术学院汇报了“智能基座”产教融合协同育人基地的建设情况，华为公司计算产品线高校科研及人才发展部汇报了2021年“智能基座”工作计划。 据悉，教育部—华为“智能基座”产教融合协同育人基地是东北大学与华为技术有限公司在共建未来技术学院战略合作协议下深化人才培养的重要内容。双方将聚焦鲲鹏、昇腾及华为云等技术领域，首批联合开展22门共建课程，融入华为鲲鹏、昇腾、华为云的知识体系，并在未来技术学院Hero奇点俱乐部、学生创新创业、课外实习实践等方面开展紧密合作，为培养引领未来技术发展的创新型人才注入新动能。

为贯彻党中央、国务院关于科技创新工作的重大决策部署，建立健全产学研协同创新机制，广泛汇聚社会各方力量共同促进高校科技成果转化，经研究，中国高等教育学会决定举办中国高等教育学会科技服务专家指导委员会成立大会暨2022高校科技创新发展论坛。该会议是2022年8月4-6日在西安举办的第57届中国高等教育博览会的组成部分。

本发明公开了一类蛋白质二级结构智能预测模型构造方法，利用多层递阶、逐步求精的结构模型集成。此模型CPM融合了原创型KAAPRO方法、新型同源性分析方法、改进型SVM方法等;CPM打破了传统的单一物化属性分析或单一结构序列分析的技术线路，而是采取了结构序列分析与物化属性分析相结合的优选线路，确保了模型整体的优化与预测精度的同时具有更好的普适性; CPM 采用高起点的alpha/beta库挖掘;并以领域知识与背景知识贯穿;CPM能够很好地对偏alpha/beta型蛋白质的二级结构进行预测，取得86%的最高精度(同类最高达81%)。

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。