产品详细介绍 　　产品简述 　　沃柯雷克智能晨检机器人集合医用级传感及人工智能先进技术为幼儿提供入园健康检测，只需3秒即可同步完成覆盖手部、口部、眼部、温度四大晨检项目异常提示，包括额温异常、口腔红疹、手部红疹、红眼病等症状，对应流行性感冒、手足口病、疱疹性咽颊炎等20多种常见幼儿疾病异常提示，提高晨检效率;沃柯雷克晨检机器人采用全自动智能设计，无需保健老师手动操作，且支持断网、网络不佳、停电的情况下正常使用，避免孩子被电线绊倒，移动方便。 　　沃柯雷克儿童测温晨检机器人的功能 　　1.可视　　沃柯雷克晨检机器人可自动探测幼儿体表温度，同时对幼儿局部进行快速成像展示，如口腔、手部、眼部等，方便保健医快速检查。检查后对检查结果、体温数据、成像图片都予以留存，方便管理追溯及统计分析。 　　2.智能　　通过智能算法快速对幼儿局部的成像进行病征筛查，若有疑似病症机器自动提示预警，辅助老师进行健康筛查。 　　3.互联　　后台已预留了卡号和家长信息，家长可通过沃柯雷克微信公众号“成长特工站”进行绑定。同时，班级老师通过在沃柯雷克微信公众号“沃内绑定后可以查看全班小朋友的晨检情况。 　　沃柯雷克儿童测温晨检机器人的优势 　　1.准确率进一步提高 　　通过人工和智能的融合，每一个小朋友的晨检结果都经过保健医和机器算法的双重检查，准确率进一步提高。 　　2.效率进一步提高 　　小朋友通过一个简单的动作就可以同步生成体表温度数据、手口眼成像数据，在增强检查范围的同时又提高了入园高峰期间的晨检效率。 　　3.方便幼儿园健康数据管理 　　晨检数据可通过晨检管理平台即可进行管理追溯及统计分析，方便园长及老师们进行分析管理。 　　4.方便家长了解孩子健康状况 　　通过微信健康平台，家长可以实时获知孩子每天的晨检结果。哪怕家长不是亲自接送小朋友，也可以尽在掌握哦! 　　5.引起幼儿对幼儿园晨检的兴趣 　　通过萌趣的人工智能晨检机器人，引起宝贝们对晨检的兴趣，而不再是抗拒晨检。让孩子喜欢上幼儿园。 　　沃柯雷克儿童测温晨检机器人带来的好处 　　1.通过晨检活动，可以识别出患有严重疾病的幼儿，从而督促家长及时带孩子就医，防止因疏忽大意而延误病情。 　　2.在晨检中发现患有传染性疾病(如手足口病、麻疹、腮腺炎等)的孩子，幼儿园可做到早发现、早报告、早隔离、早治疗，既对患儿的健康负责，也防止患儿把疾病传染给幼儿园内其他健康的孩子。 　　3.通过晨检，可以防止幼儿将危险物品带入园内，以免对其自身及其他幼儿的安全、健康构成威胁。 　　晨检是保证幼儿健康的重要途径，是幼儿园日常工作的重要项目，无论是家长、孩子，还是我们的老师都应该认真对待每日晨检，保证孩子们的健康成长。 　　沃柯雷克加盟优势 　　市场95%的幼儿园尚未启用晨检设备辅助保健老师晨检，5%的幼儿园使用的晨检设备需要保健老师手动操作辅助，随着现代教育水平提升，幼儿培训教育机构以不仅仅停留在幼儿园，各私人幼教机构数量逐年增长，未来新智能晨检市场更加广阔。 　　加盟优势： 　　1、品牌优势：沃柯雷克一切的投资店都依照鲜明的门店作风、统一VI系统包装，确保消费者无论到哪一家沃柯雷克门店，都能感受同样的产品与效劳； 　　2、产品优势：沃柯雷克一直具有市场上优先的新颖产品，做到人无我有、人有我新的特征，一直坚持差别化竞争优势； 　　3、技术优势：品牌引进了好的消费设备，采用信息化技术，完成自动化、信息化和精密化管理，并与其它知名品牌坚持战略协作关系，互相承袭好的工艺流程体系，保证产品的高质量； 　　4、效劳优势:普及全国的售后效劳体系，特设全国售后效劳电话，售后效劳会对投资者不定期的电话跟踪效劳，确保投资者在店面运作上有很大的进步； 　　5、投资优势:沃柯雷克具有一大批忠实的消费者，市场环境好，开展前景十分乐观，而且投资额度低，风险小，是十分好的一个投资项目。

         

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

太阳能光伏发电绿色无污染，而且我国太阳能资源丰富，水平面总辐射约 1680 吉瓦（1 吉瓦=1000 兆瓦=109瓦），大部分可以用于太阳能光伏发电。随着光伏材料以及相关技术的发展，光伏发电成本已经大幅度降低，光伏能源作为一种新型清洁能源在我国的应用规模迅速增长。光伏发电已经跨越了示范应用阶段，进入了大规模推广的阶 段。近年来，光伏发电产业规模迅速增长。截止到 2015 年 6 月底，中国光伏发电累计装机容量达到了 35.78 吉瓦，其中光伏电站 30.07吉瓦，分布式光伏 5.71 吉瓦。根据美国 IHS 咨询公司预计，2015 年全球光伏装机量增长 16%~25%，达到 53-57 吉瓦之间。

本实用新型涉及一种带有智能家居系统的拼接式楼房。本实用新型由拼接式楼房组件以及智能家居控制系统组成，所述拼接式楼房组建由设置于房间框架内的基层以及设置于基层上的装饰层和隔板组成，所述智能家居系统由服务器终端、安防系统、环境调控系统、网络系统以及远程终端。本实用新型在建筑开发商提供的最基础的框架基础上，购房者可将内部结构灵活改变，由用户定制。实施上按照功能可以由其他专业供应商构造（整体厨房、浴室已经有专业分工，不需使用水泥来固定瓷砖，更换时简单无损耗，使得变换房屋构型变成了更加容易）。本实用新型将多种市场通用产品集成，适合于家居的智能化，可构建性价比较高的智能家居控制系统，远程控制方式灵活多样，用户可通过智能手机和PC机对家居随时进行监控。

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。

太阳能光伏发电绿色无污染，而且我国太阳能资源丰富，水平面 总辐射约 1680 吉瓦（1 吉瓦=1000 兆瓦=109 瓦），大部分可以用于太 阳能光伏发电。随着光伏材料以及相关技术的发展，光伏发电成本已 经大幅度降低，光伏能源作为一种新型清洁能源在我国的应用规模迅 速增长。光伏发电已经跨越了示范应用阶段，进入了大规模推广的阶 段。近年来，光伏发电产业规模迅速增长。截止到 2015 年 6 月底， 中国光伏发电累计装机容量达到了 35.78 吉瓦，其中光伏电站 30.07 吉瓦，分布式光伏 5.71 吉瓦。根据美国 IHS 咨询公司预计，2015 年 全球光伏装机量增长 16%~25%，达到 53-57 吉瓦之间。 项目特色和创新之处： 分布式光伏系统便于实施，是受到各级政府鼓励的分布式电源模 式，但是由于在设计、管理和评价机制等方面的制约，特别是过高的 后期维护费用，使其推广过程遇到一些障碍。高效率的分布式光伏云 基于物联网技术，对电站中光伏组件的输出性能进行实时的监测，并 对形成的运行数据进行实时的大数据分析，从而获得电站运行的性能 评价指标，以及可能影响电站性能的因素，并给出进行电站性能优化 的建议，提高电站产出。由于采用了高可靠性的无线数据采集技术， 可进行无人化的值守和远程监控，大大降低运维费用。 相比国内产品，具有通信速率高、系统可靠稳定等优势，达到国 际先进水平。本项目方案综合成本低，有利于增加光伏电站的透明度。 与国外同类产品相比，成本只有其 1/4 左右，具有很强的市场竞争力。 组件级的光伏电站数据采集模块。每块太阳能组件对应一个电压监测模块，方阵中每个组串串联电流监测模块都通过本地通讯链路将 数据上报至数据中继模块，将数据通过电站路由器上传至云数据服务 器，传输过程中进行了数据加密，保证数据的可靠性和安全性，所有 的数据在云数据服务器内进行存储与处理，用户可通过 PC 或移动终 端进行数据的调取和查看。 主要技术指标及条件 组件级的电站数据采集系统具有速度快，可靠性高等特点，具体 的技术指标如下： 最大采集频率：120 次/分钟 自身平均功耗：5mA 峰值功耗：150mW 环境温度：-20~80℃ 最大电站规模：1GWp 应用前景及社会价值： 该技术可以在已建或新建光伏电站上应用，大幅提升光伏电站的 运行质量和发电量，降低运维成本,最终实现光伏发电系统的智能管 理、智能运维、智能监控，使得光伏电站也真正进入“智能化”时代。 该项技术能够大幅提升国内光伏电站的技术水平，从而为节能降耗做 贡献。