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

项目背景：结合国家“节能降耗”的背景，同时为节约成本提升产品市场竞争力，近年来各钢铁企业纷纷对能耗“大户”加热炉进行改造升级。高效轧制国家工程研究中心致力于加热炉领域的研究已有十多年的历史，涉及范围广泛，包含热处理炉、隧道炉、蓄热/常规板坯加热炉、方坯加热炉等，拥有成套加热炉解决方案，并结合现场进行设备工艺诊断，定制适合每个个体的加热炉过程控制系统，达到提高产品加热质量、节能降耗的目的。关键工艺技术：（1）基于炉温闭环控制的智能燃烧及炉温控制技术用于多种类型的加热炉过程控制系统，根据热值、残氧、压力等实时优化空燃比，从而有效地控制炉内气氛；（2）精准的板坯温度预报模型和出钢节奏预测是智能燃烧的前提，依据周期呈现的钢坯温度场分布、剩余在炉时间、出钢序列，预测出钢节奏；（3）变钢种规格混装以及延迟故障工况的感知，统筹协调所有钢坯的炉温需求，并根据延迟故障信息动态调配炉温设定。

项目组具有三维Pro/E、UG、SolidWorks、MasterCAM、Cimatron等CAD/CAM软件的应用开发能力，建立了模具的参数化图形库、数据库和标准件库。能使用DynaForm、Moldflow、Deform、ProCAST 、Ansys、Marc等CAE分析软件模拟冲压成形、锻造成形、塑料成型、压铸成形过程，预测产品质量，优化成形方案，分析模具受力状态和失效形式，优化和改进模具结构，并将模拟结果和设计者的经验知识编写成专家系统程序集成到CAD/CAM系统中，开发出基于知识的智能C

青少年人工智能资源与创新平台为激发青少年利用原创算法解决真实复杂问题的兴趣，面向全国中小学发布覆盖人工智能主要技术领域的研究问题，设立相应选题。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 主要功能： 资源中心。资源中心包含各个名师人工智能课程及应用案例，还包含各类精品开源软硬件资源的汇聚。 资讯通知。公告元卓计划工作的最新动态及行业内的最新消息。 直播频道。邀请专家进行直播互动。 在线编程。可以在网页页面中直接编写代码和运行代码。 互动论坛。注册用户可以在网站论坛讨论课题。

项目简介：项目组具有三维 Pro/E、 UG、 SolidWorks、 MasterCAM、 Cimatron 等 CAD/CAM 软件的应用开发能力，建立了模具的参数化图形库、数据库和标准件库。能使用 DynaForm、Moldflow、 Deform、 ProCAST 、 Ansys、 Marc 等 CAE 分析软件模拟冲压成形、锻造成形、塑料成型、压铸成形过程，预测产品质量，优化成形方案，分析模具受力状态和失效形式，优化和改进模具结构，并将模拟结果和设计者的经验知识编写成专家系统

公司研发的基于云计算的车辆远程测试与智能诊断系统，能够实现电流、电压、CAN/LIN等信号级测试，还能实现车身和底盘电气系统等系统级测试。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 安徽风云智控科技有限公司 企业法人 张天耀 注册时间 2022.3.8 注册所在省市 安徽省合肥市 组织机构代码 MA8NRN7R-8 经营范围 技术开发、技术服务 企业地址 安徽省合肥市蜀山区长江西路898号新加坡花园城二期北区9栋1单元803室 获投资情况 无 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 张天耀 机械工程学院/工业工程与管理 2021/2024 许于涛 机械工程学院/工业工程 2021/2024 饶正卿 机械工程学院/工业工程与管理 2021/2024 孙睿 机械工程学院/工业工程与管理 2021/2024 王凯林 机械工程学院/工业工程与管理 2020/2023 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 王跃飞 机械工程/计算机应用技术 副教授 汽车电子与实时系统；智能制造系统与物联装备 五、项目简介 汽车电子电气架构及系统测试是车辆关键性验证试验，直接影响到车辆系统运行的可靠性和安全性。传统测试设备功能单一，人力物力投入大，测试成本高，测试数据不能实时共享和处理，测试效率较低。  为解决该类问题，由合肥工业大学在校研究生创办了本高新技术公司。公司研发的基于云计算的车辆远程测试与智能诊断系统，能够实现电流、电压、CAN/LIN等信号级测试，还能实现车身和底盘电气系统等系统级测试。该系统包括采集终端、云服务器、Web客户端、PC端软件和手机端APP，可使用WiFi及蓝牙进行本地测试，也可以通过4G/5G网络实现远程控制、实时监测、在线采集、智能诊断。本系统已开发出标准型和便携型等系列产品，能够满足不同汽车企业智能化测试需要，市场前景广阔。

以先进的嵌入式技术为中心，开发一套智能隔爆式磁氧分析系统， 实现分析仪器的在线检测，自动标定，故障诊断，在线显示分析结果，并以数字和模拟趋势两种方式输出，为工业现场DCS系统提供工艺流程中样品的分析结果。仪器实现了恒温检测消除温度漂移，自动压力补偿，减小压力影响。 技术优势： 可实现O2的全量程在线测量；性能稳定、选择性好。仪器的性能指标为： （1）测量范围：0%-100%O2 （2）零点漂移：<0.1%/天；<0.2%/月 （3）对N2O、CO、CO2、H2O等的选择性误差：<0.3% （4）NO2的选择性误差：<5% （5）对NO的选择性误差较高：<43%

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