三棱智能废弃物暂存柜，专门用于各类实验室废弃物的临时集中存储，降低由实验室易燃、易爆、有毒的废气、废液、固体废弃物而引起的火灾、爆炸及有毒有害化学品泄漏的风险，以便后期进行专项处置。 功能特点 ： 1、可按需定制，尺寸灵活； 2、防爆、防撞、防泄漏，防腐、防雷、防火、防静电；恒温、恒湿、微正压，灭火装置自动化； 3、智能管理，自动化程度高：中央集中控制，操作简单，全自动运行，无须专人值守； 4、自动保护：漏水或漏电自动保护功能、高低压自动保护功能、电气设备超负荷保护功能、电气线路过载保护功能等； 5、自动报警：VOC 指标不合格报警、温湿度显示报警、可燃气体泄漏自动报警以及过载等非正常状态自动保护、故障自动报警； 6、运行成本低：功率小，耗能低；运行稳定，故障少，维护成本低，免专人管理费用等； 7、环境友好：选用复式静音电机和电气元器件，噪音低；全程采用密闭式处理，无异味，无泄漏，不会产生废渣、废水、废气等二次对环境的污染。 应用场景 ： 高等院校、科研院所、检测机构、疾控医疗、环保质检、水务水利、商品检验、厂矿企业等

人工智能机器人实训平台采用先进的实感技术，搭载高精度激光雷达、高清摄像头和红外传感器，可以实现人脸扫描，微秒识别；环境认知，物体识别；动作捕捉，即时反馈；手势认知，人性互动等功能，同时可完成自主建图，自主导航避障、自主充电等续航问题。拥有25套基础表情动作和486类情感语言表达，能实现语音、动作、手势、表情、触控、感应等多模态交互，以及多语种和国内多方言互动。通过对人工智能机器人进行仿生模块化的拆解装配，可以实现声控识别、自然语言理解、人脸识别、情绪识别等多模块人工智能技术实训，培养智能机器人开发及应用能力。

轴承智能制造生产示范线以滚动轴承装配为应用场景，基于云平台和工业互联网技术，研制出滚动轴承机器人自动装配作业生产线；运用数据化设计技术，建立滚动轴承机器人自动装配生产线三维数字化模型，结合深度学习等技术，实现滚动轴承装配作业流程优化和仿真；借助无线网和传感器，实时采集滚动轴承装配生产的过程数据，并上传云端，应用数据统计和机器学习技术，自动生成滚动轴承装配生产过程的数据报表；采用云端软件架构，开发集滚动轴承装配生产过程管理、实践教学管理、在线课程和远程教学指导等功能于一体的管理软件，为工科学生或企业员工学习云制造技术，提供一款忠于工业生产场景，云制造技术要素齐备，工艺流程短小精悍，便于实验实训组织和开展的典型生产线。 滚动轴承装配柔性生产组成：由原料货架、AGV、滚动轴承自动装配单元、工业相机、货架等硬件设备构成。工业互联网组建：机器人、PLC、AGV、工业相机等节点及现场传感器，通过工业互联网相连接。生产线数字化模型建立：利用虚拟仿真软件创建设备三维数字化模型。生产工艺流程重组、优化和仿真：基于效率、能耗或设备利用率等，运用智能调度算法，实现过程模拟仿真、流程规划。生产过程精细化管理和智能决策：建立生产过程数据采集和分析系统，利用工业大数据分析技术，自动调整生产工艺参数。

优化人工智能学科布局，加快人工智能领域一级学科建设。 密切关注人工智能领域前沿技术，将技术及资源引入到人才培养。 部署完整的人工智能实验环境、实验资源、课程体系和教学全流程平台。 搭建完整的专业框架，全面支撑高校人工智能方向的教学与科研。 培养具备深度学习算法设计开发的人工智能应用型人才。

监测实训室本着“统筹规划、分步实施、标准统一、先进实用、安全可靠、软硬并重、重点突破、以用促建”的建设原则，科学决策，有计划、有步骤地逐步将学院建设成为一个智慧、网络化、智能化的虚拟大学，通过建造基坑监测实训室、高支模监测实训室、隧道监测实训室、大坝监测实训室、桥梁监测实训室等实训基地，形成“教、学、练、考、交互、体验、协作”的综合培训模式，学习工程安全监测技术，提升安全素质，增强安全意识，提高安全技能。

利用合成gRNA-靶序列的高通量文库允许直接在细胞环境中便捷和高通量地收集gRNA活性数据，由此建立的计算模型来预测gRNA的活性比较可靠。

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。

分布式小型光伏电站系统施工建设仿真实训让学员以现场施工工程师的身份根据提供的项目说明书、施工图纸和材料到现场进行小型电站的模拟施工，提高学员的实践能力和动手能力。 1.1. 场景设计 虚拟场景主要由厂户楼顶施工场景组成； 场景模型主要包括：厂户建筑模型、支架基础桩、支架前后立柱、横梁、侧梁、接地扁钢、晶硅光伏组件、边压块、中间压块、接线盒、连接线、直流汇流箱、进线、出线、熔断器盒、断路器、避雷器、逆变器、PVC保护线管、五金螺丝螺母、安全帽、施工工具等 1.2. 互动设计 在施工场景看懂图纸，检查施工物料 根据提示到指定位置使用工具把支架、光伏组件、汇流箱、逆变器一一安装起来 进行组件阵列间串联和并联接线 进行防雷焊接 施工完成后进行投切并网操作 场景植入VR太阳模块，精准计算该项目所在位置的太阳位置，太阳高度角和方位角，在虚拟场景中全时仿真太阳产生的阴影。

该项目主要研究了高性能水泥及其组分的水化过程及控制机理，为从科学理论阐释 整个高性能水泥项目的两个基本科学问题：高 C3S 水泥熟料的晶格畸变与辅助胶凝材料 的活化机理奠定理论基础与支撑。并在许多方面取得突破与创新。