源头防治是实施大气污染防治行动、打赢蓝天保卫战的基本保障。针对大气污染主要固定排放源的火力发电厂，研发的电厂烟气污染物浓度平面分布智能传感系统，解决了环保脱硝要求和过量喷氨的核心矛盾，实现了SCR系统动态分区喷氨和精细化运行调整。 1、巡检间隔≤20 s，两侧烟道总巡检周期≤20 min，可实现三种巡检模式； 2、网格式混合平均值测量时间≤2 min，控制氨逃逸量≤3ppm 3、防腐设计，高压反吹防堵，高效制冷、排水，零点自动校正，长期稳定运行。 以600MW煤电机组为例： 减少总喷氨量10%~15%，节约成本30~50万元/年；控制氨逃逸量≤3ppm，降低空预器堵塞的风险，减少送引风机电耗和空预器维护费用，年经济效益200万元；减少空预器堵塞维护时切换清洗引起的降负荷发电量损失约300万元；减少喷氨格栅优化试验，年减少试验费用约30万元。 取样系统现场安装图 智能巡险柜与烟气分析柜

本项目联合中德智能制造研究院，借力德国专家资源，组建了一支可快速响应企业传统产线智能化升级改造的物联网中控平台研发团队。团队致力于打造智能制造示范工厂，目前与南瑞集团、大全集团、泉峰集团等企业的生产系统升级优化项目正在实施中。

一、项目简介基于物联网技术的工业设备智能应用平台（以下简称平台）以物联网 M2M（Machine to Machine/Man）技术为核心，实现以机器终端智能交互为核心的、网络化的应用和服务。平台对 M2M 的“智能化机器、M2M 硬件、通信网络、中间件和应用”五个关键部分进行架构，实现对工业设备如压缩机、鼓风机、发电机等的智能监控、节能管理和网络化管理服务。本项目在已有技术条件下，研究开发具有自主产权的工业物联网应用技术，构建面向制造企业的多主体按需使用的云服务平台，形成支持云服务平台的运行和使用的标准规范，推动工业企业服务模式的创新，促进生产型企业向服务型企业转型。二、关键技术优势或创新性关键技术:（1）M2M 硬件装置；（2）通信网络协议；（3）中间件架构技术；（4）物联网组网技术；（5）应用层构架技术；（6）应用层分布式框架技术；（7）物联网数据服务器系统技术；（8）多种网络融合技术。针对工业设备的物联网应用（1）各行业设备的远程通讯改造技术；（2）设备监控新技术方法；（3）针对设备的优化控制方法；（4）基于物联网技术的服务与管理新方法创新性（1）链路、业务和应用层功能模块化，

北京联帮在线教育科技有限公司，简称联帮在线，是专为幼儿园连接优质教育资源的在线教育平台，K12在线教育的入口。通过互联网＋硬件＋内容三位一体，革新引领中国学前教育发展，实现“在园，在家同步教育”，全方位助力孩子连接世界，拥有美好未来。

酒店/洗浴场所一般应用: 多功能(热水、制冷、制热废热回收)自由组合选择; 夏季高校制冷同时洗浴热水(热水免费) ; 冬季高效回收污水热量产洗浴热水(耗能极低) ; 过渡季节根据实际冷热需分配热量

德国 EBM 双直流风机，低噪、节能、气流恒定，可靠性更高 智能物联模块，可实现手机 APP 控制开关门，实时观看工作区监控画面 德国 EBM 双直流风机，实现低噪、节能、高 可靠性； 海康威视监控摄像头，可分别独立记 录工作区； X 系采用电动升降玻璃门，搭配脚踏开关解放双手； 平台式搁手架，使用舒适，减少疲劳。

本发明公开了一种交联型聚电解质-表面活性剂复合物的制备方法及用途。采用自由基聚合的方式制备了聚（甲基丙烯酰氧乙基氯化铵-丙烯酸羟烷酯）共聚物。采用溶液滴定络合的方式制备了聚电解质-表面活性剂复合物。将聚电解质-表面活性剂复合物和交联剂共同溶解在有机溶剂中，采用原位交联的方式制备了交联型聚电解质-表面活性剂复合物膜。交联型聚电解质-表面活性剂复合物分子内部的离子交联结构能够有效保持复合物结构的稳定性，分子链间通过交联剂的交联作用可有效抑制该复合物膜在醇/水料液中的过度溶胀。通过调控共聚物的共聚比例和交联剂的种类可有效调控膜结构。该类优先透醇膜制膜方法简单易行、成本低廉，具有良好的工业应用前景。

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。

随着物联网技术与智能交通技术的发展，用于高速公路或城市内普通公路的道路护栏，作为“智慧城市”的一个重要组成部分，正受到越来越多的关注与重视。通过在护栏上安装低功耗的传感器芯片以及无线信号收发芯片，并配合相关服务器软件，护栏具备了一定的外部事件感知能力、处理能力、无线通信与组网能力，从而实现护栏的智能化。