成果简介：智能辅助翻译系统是机器翻译技术与人工翻译有效结合，是一种 取长补短的高效的语言工程应用方式。不同行业和部门，翻译资料的重复率 达到 20%～70%不等，即译者至少有20%以上的工作是无谓劳动，智能辅助 翻译系统致力于消除译者的重复性工作，在保证翻译质量、提高效率、降低 成本方面能够发挥出巨大作用。 项目来源：多部委委托 技术领域：语言信息处理技术 应用范围：各类翻译机构和有多语言翻译应用需求的政府

1. 痛点问题 2020年我国钢材产量超过13亿吨，占全球产量的一半以上，同时我国钢铁消费市场也是全球第一。现代智能化钢厂是钢铁企业未来的重要发展方向，目前国内主流钢厂都在大力布局。但作为智能钢厂的基础和核心，钢铁生产智能设备国内技术能力差距较大，对国外依赖性比较明显。 2. 解决方案 本项目将最新的光电技术与钢厂生产需求深入结合，致力于钢厂关键智能感知设备的研发。目前已完成原理验证和样机开发的智能设备包括：转炉炼钢过程动态监测系统、转炉内壁智能测量扫描设备、辊道辊在线智能监测系统等。项目还有多项智能设备在研。 本项目的转炉炼钢过程动态监测系统，是通过监测炉口火焰光谱和图像信息，经过人工智能计算，得到炼钢过程中钢水温度、元素含量等参数，实现炼钢过程实时动态监测。转炉内壁智能测量扫描设备，是采用激光雷达和数据融合技术，远距离快速智能扫描转炉内壁，实现转炉内壁自动检测。辊道辊在线智能监测系统，是通过对轧钢辊道辊电流实时连续监测和智能分析，有效监测和预防辊异常导致的带钢或铸坯表面损伤。 合作需求 本项目下一步发展需求主要集中在与钢铁和冶金行业相关企业的技术和产品合作，其次是资本投资、政府政策等方面的扶持。需要的外部资源主要是产业的工程化、产品化资源和市场资源。

成果简介转炉钢水冶炼过程中会产生大量含氧化铁粉尘的高温烟气， 其主要成分为一氧化碳， 是一种热值较高的工业燃料， 如不进行有效回收处理和控制排放， 不仅污染大气环境， 还会造成能源浪费。 转炉煤气回收是把转炉生产过程中的副产品CO 进行回收再利用的生产工艺， 它将高温烟气通过汽化烟道进行冷却、 净化处理后， 得到可回收的转炉煤气， 其经济价值和社会效益不言而喻。目前国内炼钢企业的转炉煤气回收系统由于部分技术装备及控制方法比较落后， 煤气回收和烟气减排效果差。 本项目采用滑

苏州需要智能技术有限公司成立于2020-03-19，法定代表人为鲜麟波，注册资本为1000万元人民币，统一社会信用代码为91320581MA211XC11P，企业地址位于常熟高新技术产业开发区香江路58号，所属行业为专用设备制造业 ，经营范围包含：许可项目：货物进出口；技术进出口；进出口代理（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以审批结果为准）一般项目：智能机器人的研发；智能机器人销售；服务消费机器人制造；服务消费机器人销售；工业机器人制造；工业机器人销售；工业自动控制系统装置制造；工业自动控制系统装置销售；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；会议及展览服务；工业设计服务；玩具、动漫及游艺用品零售；数字文化创意软件开发；专业设计服务；电动机制造；齿轮及齿轮减、变速箱制造；齿轮及齿轮减、变速箱销售（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）。苏州需要智能技术有限公司目前的经营状态为存续（在营、开业、在册）。

海洋平台、海底管道等海洋装备长期在恶劣的海洋环境中服役，较易出现腐蚀、疲劳以及开裂等结构缺陷，直接影响水下结构可靠性。针对以上问题，本项目（海洋装备交流电磁场智能安全检测及可视化评价技术与应用）围绕海洋装备在役安全检测及评估的技术难题展开系统攻关，基于交流电磁场检测原理，引入海洋电磁学，探究海洋环境中多类型激励下电磁场畸变特征，揭示水下结构缺陷三维形貌-畸变电磁场-可视化成像的正反演化规律，提出水下提离扰动条件下干扰信号识别及补偿方法，建立海洋装备智能检测与可视化评价算法，改变传统操作人员主观评估为智能可视化评价，显著提高海洋结构缺陷检测的智能化和可视化水平，最终构建新一代海洋装备交流电磁场智能安全检测和可视化评价技术体系及其工业应用系统，有效添补水下结构缺陷交流电磁场检测及可视化技术空白，突破国外技术壁垒，率先研发的具有自主知识产权的水下交流电磁场智能可视化检测仪器，可实现500米水深结构物缺陷检测。 团队（赛弗智检）依托于中国石油大学（华东）智能传感与无损检测实验室，目前有教授一名，副教授两名、博士后一名、博士三名，硕士生二十余名，具有良好的科研攻关和产品研发、升级能力。 团队研发的海洋装备交流电磁场智能可视化检测仪器能够实现水下结构萌生级裂纹（3.0 mm 长、0.5 mm 深）的智能识别和可视化评价，突破水下涂层和附着物扰动影响技术瓶颈，减少表面清理作业工序60%以上，可视化反演精度超过90%，达到国际领先水平。 本项目成果改变传统无损检测主观经验判断为智能检测与可视化评价，显著提高海洋装备结构缺陷检测效率和准确率，可广泛用于海洋油气开发、港工码头、跨海大桥以及船舶等多领域海洋装备的在役安全检测，提供高精度缺陷三维形貌信息，为合理决定维修或改装方案提供数据支撑，有效延长海洋装备的使用寿命，保障海洋装备安全运行，具有良好的社会及经济效益。 目前研发的智能可视化检测仪器已在中海油检测技术公司、广东运通仪器科技有限公司等企业销售和推广应用，用于水下导管架焊缝、深水隔水管、海洋平台等关键海洋装备安全检测和评价，有效代替传统磁粉等表面无损检测方法，产品销售及检测服务已为企业新增效益9000余万元。 获奖： （1）第六届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛   银奖 （2）中国博士后创新创业成果大赛   团队组金奖 （3）首届“能源 智慧 未来”全国大学生创新创业大赛   一等奖 （4）第五届山东省“互联网+”大学生创新创业大赛   金奖 （5）第十二届“挑战杯”山东省大学生创业计划竞赛   银奖 （6）东营市首届油地校创新创业大赛   二等奖 （7）第七届中国研究生能源装备创新设计大赛   一等奖 （8）第六届山东省大学生科技创新大赛   二等奖

本成果针对我国农村幅员广大、信息基础设施建设薄弱、难以推广电子交易的现状，积极响应国家“三农”战略，研制适合农村应用环境的电子交易平台、交易终端和专用芯片，形成了服务三农的整套电子交易解决方案，为农村金融业务提供了创新电子交易产品，成为中国农业银行等金融机构服务“三农”的新型支付渠道。 成果基于多学科交叉和创新集成的技术路线，首创了基于瘦客户端型B-C/S架构的低成本、易维护金融交易平台和交易终端；通过专用芯片降低了终端成本，提高了终端可靠性。项目申请发明专利6项，已授权16项，其创新点解决了电子交易终端应用于我国农村复杂环境下的成本、维护、安全、可靠性等诸多关键技术问题，技术水平达到国际先进，国内领先。该成果荣获2011年江苏省科技进步一等奖。

　　全钢型智能试剂柜优势一智能、安全　　全钢试剂柜的特点1、嵌入式系统　　嵌入式系统“试剂柜管理系统V2.0”，液晶显示，触摸屏操作，可监测柜内温湿度，空气质量等信息。　　全钢试剂柜的特点2、外接控制软件　　双模式-可外接控制软件“试剂柜控制软件V2.0”，实现多柜连接管控，试剂出入库管理，查询试剂信息。　　全钢试剂柜的特点3、智能定位层板　　产品需连接外接软件，通过射频技术精准定位到每层、每个孔位，主动识别试剂信息，无需扫码操作，多种孔位可选。　　全钢试剂柜的特点4、多柜并联、系统交互　　嵌入式系统和控制软件可以通过WIFI功能进行远程交互、多柜并联，存储空间无限扩大，试剂信息统计更为便利、准确，导出、打印各式样报表，数据海量存储，长久保存。　　全钢试剂柜的特点5、空气过滤系统　　内置活性炭空气过滤系统，有效解决化学品气味影响实验员身体健康的问题。可更换的过滤材料，大风量风扇、保证内部空气每分钟循环三次。　　全钢试剂柜的特点6、双人双锁　　有效解决试剂的安全管理，符合管理要求。对于常规试剂也可方便的实现单人单锁控制。　　全钢型智能试剂柜优势二经济、方便　　1、超大的存储容量　　JPG-2000试剂柜的单柜存储容量达到了920L，并可多柜并联。　　全钢试剂柜的特点2、可调节层板　　灵活存储，层高调节极为方便，每层可根据需求放置不同规格的试剂瓶。　　全钢试剂柜的特点3、RFID刷卡模块　　通过刷卡及输入密码可方便的开关柜门，IC卡片具有多种样式供用户选择，在断电的情况下具有柜门自动锁止功能，可通过钥匙手动开关柜门。　　4、全模具化设计　　模具化设计降低了客户采购成本，并提高了产品一致性及制造精度，使工件的质量有所改善和提高，加强了标准结构互换性，现场组装方便快捷。　　全钢型智能试剂柜优势三灵活、扩展　　1、智能摄像系统　　无人值守，可实现24小时全天候视频监控，360°无死角，硬盘存储可达30天，并可无限扩充。　　2、UPS电源　　具有断电续航能力，并可根据用户需求定制。　　全钢型智能试剂柜产品展示

　　可视型智能试剂柜优势一智能、安全 　　1、嵌入式系统 　　嵌入式系统“试剂柜管理系统V2.0”，液晶显示，触摸屏操作，可监测柜内温湿度，空气质量等信息。 　　2、外接控制软件 　　双模式-可外接控制软件“试剂柜控制软件V2.0”，实现多柜连接管控，试剂出入库管理，查询试剂信息。 　　3、智能定位层板 　　产品需连接外接软件，通过射频技术精准定位到每层、每个孔位，主动识别试剂信息，无需扫码操作，多种孔位可选。 　　4、多柜并联、系统交互 　　嵌入式系统和控制软件可以通过WIFI功能进行远程交互、多柜并联，存储空间无限扩大，试剂信息统计更为便利、准确，导出、打印各式样报表，数据海量存储，长久保存。 　　5、空气过滤系统 　　内置活性炭空气过滤系统，有效解决化学品气味影响实验员身体健康的问题。可更换的过滤材料，大风量风扇、保证内部空气每分钟循环三次。 　　6、双人双锁 　　有效解决试剂的安全管理，符合《公安部第154号令》对于易制毒、易制爆危险化学品的管理要求。对于常规试剂也可方便的实现单人单锁控制。 　　可视型智能试剂柜优势二经济、方便 　　1、超大的存储容量 　　JPG-2000试剂柜的单柜存储容量达到了920L，并可多柜并联。 　　2、可调节层板 　　灵活存储，层高调节极为方便，每层可根据需求放置不同规格的试剂瓶。 　　3、RFID刷卡模块 　　通过刷卡及输入密码可方便的开关柜门，IC卡片具有多种样式供用户选择，在断电的情况下具有柜门自动锁止功能，可通过钥匙手动开关柜门。 　　4、全模具化设计 　　模具化设计降低了客户采购成本，并提高了产品一致性及制造精度，使工件的质量有所改善和提高，加强了标准结构互换性，现场组装方便快捷。 　　可视型智能试剂柜优势三灵活、扩展 　　1、智能摄像系统 　　无人值守，可实现24小时全天候视频监控，360°无死角，硬盘存储可达30天，并可无限扩充。 　　2、UPS电源 　　具有断电续航能力，符合公安部《易制爆危险化学品储存场所治安防范要求》，并可根据用户需求定制。

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。