QFDesk是一个集成前处理、求解器、 后处理的基础软件平台。QFDesk已经实现了专业软件必备的功能模块以及扩展所需的全部基础模块，为客户实现专有计算软件提供灵活、丰富的接口。我们将与客户一起开发属于客户转悠的功能模块。由于所有的基础模块已经在QFDesk中实现，这使得扩展客户专属功能模块的工作非常简单和高效。用户可以自由扩展内容包括：功能菜单的自定义、参数配置界面的初始化、求解器调用集成、配置文件读写、结果文件的可视化等。

本成果面向国家亟需的复杂系统集成和功率管理等应用，采用多层次设计的指导思想，研究并突破了系统芯片多层次低功耗关键设计技术，提出了复杂片上网络系统建模、低功耗路由及互连、超低功耗模拟电路 IP 设计技术和高效率集成化功率转换和功率管理技术。提出的系统芯片低功耗多层次设计技术广泛适用于系统集成芯片、数模混合集成以及功率管理和功率转换系统，显著降低了数字信号处理器、多模多频移动基带等芯片的功耗水平，使单片功耗由瓦级降低到毫瓦级，具有广泛的适应性和兼容性。 NOC 模拟器软件支持二维和三维的 Mesh、Torus、Clustered Mesh、Clustered Torus 拓扑结构类型，交换机制为 Wormhole，路由算法为 XY 路由算法，通信模式支持 uniform 和 hotspot 模式，数据包长度可调，片上通信量可配置，最终能评估片上网络系统芯片的跳转延迟等各种延迟时间参数、仲裁能耗等各种能耗参数、实际包产生率、产生成功率、数据包分布等性能和功耗参数。 图1 NoC仿真软件 图2 绿色节能AC/DC功率转换器芯片

项目背景：1.传统污水厂占地指标较高，对于土地资源浪费 严重，建立基于高排放标准的集约型污水处理厂刻不容缓；解决 传统水厂工艺流程长、占地大、工艺段复杂、运行管理难题。2. 通过开发基于移动床生物膜纯膜生化技术，实现技术集成和智能 化集成，形成短流程、少占地、高效率为目标的污水处理全套工 艺。 所需技术需求简要描述：建立基于 MBBR 的纯膜 MBBR 中试， 验证纯膜工艺处理污染物的可行性，给定基于不同出水标准要求 的纯膜 MBBR 工艺的有机物、硝化、反硝化负荷；针对脱落生物 膜的膜水分离问题，优化磁加载沉淀技术，要求耐受冲击、分离 脱落生物膜效果好、运行稳定，给定基于脱落生物膜磁混凝的水 力负荷，优化磁加载沉淀设备满足脱落生物膜粘度高特性；研发 针对全系统的自动化控制系统，并加载人工智能领域算法，实现 水处理全过程自动化控制及智慧化控制。主要技术指标：1）常 规污水水质，达到准 IV 类出水水质时，吨水占地<0.3m2/(m3·d) 或吨水占地为常规工艺的 40%以下；2）常规污水水质，吨水电 耗、药耗、产泥量分别小于 0.6kwh/t、0.2 元/t、0.25kg/t，或 低于同类水质替代工艺消耗的 80%；3）实现全程自动化、智能化控制，系统全过程实现云端控制，实现设备控制智能化连锁调 整，运行人工降低 50%；4）建立示范工程，规模不小于 20000 吨/天，出水达到准 V 或更高排放标准，稳定运行不少于 180 天。  对技术提供方的要求:从事 MBBR 相关研究，且研究成果处于 国内领先水平。 

过程工业工艺过程是能源利用高度密集和CO2排放的系统。由于工艺系统能源消费的密集性和复杂性，系统中工艺过程、换热网络和蒸汽动力系统的节能一直备受重视。随着人们对CO2减排问题认识的逐渐深入，针对过程工艺系统能量利用中CO2减排与控制的问题也日益显现。如何在提高能源利用效率的同时减少CO2的排放以及如何在提高能源利用效率的节能技术方案中进一步选优成为亟待解决的关键问题。 本项目将采用夹点技术和数学规划技术相结合的方法。夹点技术已成功地在世界范围内取得了显著的节能效果。采用这种技术对新设计而言，比传统方法可节能30-50%，节省投资10%左右；对旧系统改造而言,通常可节能20-35%，改造投资的回收年限一般只有0.5-3年。由于夹点技术能取得明显的节能和降低成本的效果。 本项目的目的在于为过程工业系统提供系统分析和优化集成的方案。对过程工艺系统的能量利用进行夹点分析，找出能量利用不合理的环节和原因；对各装置提出节能改造的初步方案；对公用工程系统进行分析，找出能量利用不合理的环节和原因；提出解决方案并进行调优；从而提出全能量系统优化和CO2排放最小的改造方案。

产品详细介绍 整体功能特点 结构化安装：安装更加高效、简便，连接处采用防松螺母。 布线美观：布线更加整齐、方便，整体美观度大大提升。 固件升级：主控器支持固件升级、伺服马达支持内部固件升级。   基本参数 自由度数量：16 尺寸：489x356x 66mm(横高x身高x 体宽) 材质（结构件）：铝合金 直流供电：7.4V高倍率锂电池组（推荐7 V-9V DC） 控制方式：用户自主编程控制（可无线遥控、多机同步启动等） 调试与下载端口：Mini USB 保护设计: 短路保护、电量检测与报警 内部传感器: 声音传感器、2.4G高速通讯模块、3D加速度传感器   伺服马达 控制范围：0-359度控制（带数字反馈） 输入电压：4-9V DC 电流：0-2.2 A 力矩：12Kgf·cm 减速比：1：307 齿轮：高强度金属齿、传动效率高 外壳：高硬度环保材料 寿命:>10万Cycle(5kgf·cm下测得) 信号模式：串行命令模式和传统PWM模式 保护功能：过流、短路保护、过压保护、过热保护 特色功能：伺服马达支持内部固件升级 应用方式：舵机控制方式、减速电机控制方式、编码电机控制方式 接线方式：两边侧面各有一个输入/输出口，用于连接上一级与下一级伺服马达（串行连接方式）   3D人型伺服软件 基于微软.net平台+NXA3.1(微软3D开发平台)开发； 图形化编程与代码编程方式相结合，满足不同层次使用者的需求； 支持在线调试与仿真、支持三维与实体同步仿真、支持与传感器结合编程，扩展功能强大； 带偏差修正功能与常用动作库、程序一致性好、调试方便快捷。 通过调整机器人的动作，可以同时在虚拟和实体中仿真机器人动作，调整伺服马达角度的同时，软件会根据马达调整的角度来进行相应的矫正。

AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集：人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含：情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论，结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术，检测人心理情绪状态，提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术，可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术，结合心理学，通过对被测试人员 60秒的测试，能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况，并且引起人们重视心理健康，从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试，能够获取个体、准确的进行心理危机预警，显示被测人员心理危机测试报告，提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后，根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮，调整好站立位置，脸部朝向屏幕，人脸录入即可完成测试，测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析，测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”，其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据，包含正面情绪（平衡、自信心、活力、调节水平），负面情绪（攻击性、压力、紧张、可疑），生理参数（抑制、神经质、消沉、幸福指数），以及综合状态指标：专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析：系统自带数据中心的统计功能，可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告，检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等，以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能：管理员可通过多条件查询功能，只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息，以及该测试者的历史测试记录，并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比，综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端：以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告，以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能，可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能，通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示，同时具有人脸检测判别功能，比如面部不全、距离较远等识别功能

本系统是一种新型的移动抽排控制系统，以对现行的煤矿井下抽排系统进行优化并实现智能化控制。该系统设计了一特殊装置,即把泵的输出分解为有效流量和无效流量,实现了抽排流量的自由调节,保证了泵启动时和运行过程中出口处的瓦斯浓度为最佳值,并可及时调度瓦斯的排放路径。

本项目研究面向成渝地区双城经济圈大数据智能产业需求，尤其是对智能制造、公共安全场景提供高效的视频流在线推理和管理平台，研发了一个通用性的智能中台架构，支持视频流和智能模型模块化管理，支持全程可视化操作交互式界面，支持视觉智能感知模型在线推理快速部署，支持感知与识别结果实时推送、预警和报警。

2020年2月15日，同济大学牵头建设的上海自主智能无人系统科学中心新冠肺炎疫情防控科研攻关团队研发的第一套疫情防控智能识别系统（Tongji NCP-AIS），在同济大学四平路校区大门口开始试运行，可快速识别人流中个体感染者的风险。 科研团队利用人工智能、大数据、人脸识别、温度识别、动作识别等技术，可实现人脸识别、心率监测、呼吸监检测、门禁联动、门禁数据智能更新、咳嗽检测和语音播报，让人工智能技术在疫情防控期间发挥更大的作用，减轻学校相关管理人员的工作，实现疫情期间高效的校园安全管理。系统针对大规模人群，可以自动发现体温不正常个体，实现拍照和跟踪，以及提醒功能。

中医理论和临证经验是通过传承、实践以及创新而形成的具有特色的知识体系，包含在中医辨证施治过程之和医案之中。中医医案蕴含着丰富的临证经验、诊疗技能、技巧和诀窍，医案包含的结构与关系非常复杂很难用计算机来分析处理。在多年工作积累的基础上，经过“十五”国家科技攻关计划 “基于信息挖掘技术的名老中医临床诊疗经验及传承方法研究”课题的深化，我们提出了基于语义网络的中医知识获取技术，并开发了中医医案管理与智能分析系统。系统以中医理论知识为基础，利用人工智能、中医自然语言理解技术，提供多种方法与工具对临床医案进行多层次解析和挖掘，以获取医案中隐含的诊疗知识和临证经验。系统以中医基础理论为知识源，通过对中医专家的医案进行实例化，提取医案中的诊疗规律和临证经验，医案分析结果可以用语义网络、表格以及可视化的形式展现出来。 系统包括领域知识建模、Ontology的形式化与存储、信息资源语义描述与存储、语义分析等多个组件。通过这些组件的有机结合，知识工程师可以利用领域本体中的词汇来描述WORD文档、文本文档等多种形式的信息资源；用户可以浏览领域知识树查找相关医案，查看领域本体中的概念描述，并通过语义查询接口进行语义查询。将相关技术集成开发完成了中医智能信息处理系统，系统主要实现了以下功能：①医案管理：对医案进行存储、检索、删除、修改。②文本预处理：对文本进行分词、标注、抽取特征词和特征词的标准化。③知识管理：对本体知识库进行标准化存储、更新和检索。④知识获取：对医案进行实例化映射，建立语义网络，获取中医知识。⑤数据挖掘：对医案进行常规的数据挖掘。⑥数据可视化：把知识模型以可视化的形式展现出来。本系统可用于国家中医药管理局、医疗机构等行业。