2009智能型豪华式驾驶模拟器是我公司根据最新的驾驶员培训大纲和最新的驾驶模拟器行业标准（JT/T398-2005）开发而成的最新产品，驾驶座舱进行了大量技术创新和改进，并配置了最新的“驾驶模拟器软件V1.2”。 一、座舱     座舱由驾驶舱座，视景计算机，视屏（标配为19寸液晶显示器，用户也可选择其他规格大屏幕显示器），操作传感器，数据采集卡，耳机和话筒等组成。 座舱包含了与真实车辆相同的操作部件，“五大”操纵机构：方向盘、离合器，脚刹，油门和手刹。真车变速器：倒档、一档、二档、三档、四档、五档和空挡（自动档只含前进档、倒车档和驻车档）。真车操作开关：左转向灯、右转向灯、应急灯、喇叭、点火开关、总电开关、安全带、车门、雨刷、远光灯、近光灯、远近光交替。     座舱既可以进行联网训练，也可以进行单机训练。利用主控台计算机，最多可以将30台座舱连接到一个训练场景进行训练。     学员通过操作不同的操作部件，经过各自的传感器产生不同的操作信号，这些操作信号通过数据采集卡传送给计算机，经过各种训练模型的逼真运算，最后在视屏上输出与操作相对应的三维场景与各种声音。 二、主要功能     驾驶舱配备最新的驾驶模拟器软件V1.2版，该软件为我公司最新开发完成，具有自主知识产权。 软件采用汽车多自由度数学模型，实现汽车转向、制动和加速的逼真模拟；另外利用最新的计算机技术，实现真实的三维场景及逼真的声音模拟。     训练按照三个难度级别分别进行训练：初级驾驶，中级驾驶和高级驾驶。 　　1、训练模式：原地驾驶（换档训练），单机训练，被动驾驶，网络互动。 原地驾驶（换档训练）：专为初次学习驾驶的学员设计，训练在操作车辆的时候车辆位置不动，帮助学员将主要精力用于练习换档。 单机训练：单台驾驶舱独立训练，训练时候场景内部的其他车辆、自行车、行人等由系统根据交通规则及交通模型发出，模拟真实的交车、会车、跟车等。 被动驾驶：系统根据已经配置好的被动驾驶文件播放视频以及操作语音提示，学员可以在没有教练指导下按照操作语音提示学习，学习正确的操作顺序。被动驾驶文件实行全自动配置，只要教练在模拟器上操作一遍后，系统自动录制并配置相应的提示声音。 网络互动：通过中央控制台可以最多连接30台驾驶舱，实现联网训练，场景中可以看见其他驾驶舱所驾驶的车辆，并看见其他驾驶舱所驾车辆的转向灯、刹车灯以及听见其他车辆的喇叭。 　　2、设计14种最新训练车型： 手动档小汽车，自动档小汽车，手动档吉普车，自动档吉普车，手动档大货车，手动档小货车，手动档箱式货车，手动档大客车，自动档大客车，自动档小客车，手动档农用车，自动档面包车，手动档警车（警车最高时速可达206，喇叭为警车专用喇叭，区别于其他车辆），手动档小排量车。 　　3、训练场景包括： 简单场景：环形、宽敞的训练车道，适合初级水平学员进行训练。 炫目道路：专门设计一条经常出现太阳炫目效果训练场景，训练学员适应炫目情况下的驾驶技巧。 一般道路：场景中有加油站、铁道路口、单行道、限定距离换档等内容。 高速公路：场景中有收费站、超车道、行车道、出口等交通标志牌，车距确认、隧道、高速公路出入口等内容。 城市道路：场景中有学校路口、行人通过十字路口，立交桥、十字路口、丁字路口、环形岛、环城路、行人横穿道路等内容。 危险道路：危险场景中设置有行人突然横穿公路、路口突然出现横穿自行车、路口突然出现汽车、道路维修等危险状况。 场地训练：曲线穿桩、倒车移位、 “8”字型路、直角弯路、蛇行路、就位停车、顺心停车、斜位停车、双边桥、右单边桥、左单边桥、单凸桥、双凸桥、横断路、骑越障碍、山区道路、坡道。 场地9项：通过连续障碍、通过单边桥、直角转弯、侧方位停车、上坡定点停车与坡道起步、限速通过限宽门、百米加减档、起伏路驾驶、曲线行驶。 　　4、训练天气选择： 学员可以选择“睛天”、“雪天”、“雾天”、“雨天”及“黑夜”，体会不同天气状况下的驾驶特点（例如，雪天路面极滑，雾天视线极其不好等）。逼真的雪花、雨点落在挡风玻璃上，引起视线极差，需要使用雨刮清除雪花和雨点。 　　5、操作信号实时显示： 在进行场地和道路训练时，道路界面下方实时显示操作信号，方便学员了解操作是否到位。 　　6、测试调整功能： 机器是否正常，只要打开测试界面便一目了然。可作为学员模范教练操作曲线。 　　7、丰富的教学录像功能： 利用该功能，可以播放汽车培训教学录像。 例如，系统提供最新的8种交通警察手势信号（原交通警察手势为11种）教学录像，离合器工作原理录像等等。 　　8、历史记录及错误明细： 训练完毕后，学员可以查看训练过程中所出现的错误动作，并且可以将训练成绩及错误明细表作为历史记录保持下来。 　　9、复现功能： 训练结束后，学员可以以俯视的方式查看最后3分钟的驾驶过程，从而仔细分析错误驾驶发生的原因，以便以后改正。 　　10、定时训练： 学员可以设定训练时间，训练时间一到，系统自动退出训练界面。 　　11、操作错误检测项目： 系统对学员操作各操作部件正确与否进行判断，如启动时是否踩下离合器、闯红灯、启动时是否关闭车门、是否系上安全带等。 　　12、最新理论考试： 采用最新（2007年4月公布的最新标准，四选一）标准化试题，题库里共有1500道试题，另外还可以添加地方题库。 　　13、交通标志、标线及交通法规： 交通标志、标线包括所有的禁令标志、禁止标线、警告标线、警告标志、指路标志、指示标线、指示标志。交通法规包括：道路交通安全法、道路交通安全法实施条例、道路交通安全违法行为处理程序规定、道路交通事故处理办法、道路交通事故处理程序规定、高速公路交通管理办法、机动车登记办法、机动车登记规定、机动车驾驶员培训管理规定、机动车驾驶证申领和使用规定、交通违章处理程序规定。 　　14、中央控制台： 通过中央控制台，可以连接30台驾驶舱进行联网训练。中央监控台由P4计算机、17″显示器、打印机、 100M 网络交换机等组成。监控计算机可以监控任意一台模拟器，监视窗口将显示与被监视模拟器完全一样的画面，并实时图形显示其“五大”操作件——方向盘、离合器、脚制动、油门及手制动当前的状态；另外档位、喇叭、转向灯、点火开关等的状态也通过图示表示出来。监控计算机可以查看联网的每一台模拟器当前错误操作的明细情况，并将训练成绩进行打印。     训练内容界面截图一：           训练内容界面截图二：           训练场景截图三（车型一）：           训练场景截图四（车型二）             训练场景截图五（场地）：             训练场景截图六（道路一）：             训练场景截图七（道路二）           训练场景截图八（天气）：           训练场景截图九（天气：黑夜训练）      

成果描述：本发明申请要解决的问题是，云计算平台中的动态任务调度问题。本专利针对动态任务调度问题的特点，引入了排队论对任务分配、执行前的状态进行快速建模、结构化处理；针对现有以任务高度值（粒度）来作为主要参考因素的任务调度算法所存在的严重不足，本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率市场前景分析：本发明为云计算平台下的动态任务调度研究提供了一种新的途径，本发明首先利用排队论对任务进行排队处理，然后用人工免疫理论中的免疫克隆选择策略对集群中的计算资源进行合理配置，再利用负载均衡调整抗体基因，使得集群资源的配置更加满足任务处理的需要，本发明能适应云平台的动态变化和虚拟化的环境，快速搜索出最优配置，提高集群资源利用率。与同类成果相比的优势分析：本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率。

网络化服务集成平台是设计、实施网络化服务系统的基础。本成果建立了通用的网 络化服务与工程支持信息集成平台，集成企业相关的服务资源，为企业实现网络化服务 系统提供技术的支持。本项目涉及信息技术、自动化技术、制造技术和管理技术等多个科学研究领域，成 果来自于多个相关的理论研究和工业实施项目。成果已经应用于上海大众汽车有限公司、 沈阳机床集团、无锡机床集团等企业，相关成果正在机床、电气等行业推广。 同时，本项目通过中德合作，探索了一条高校、企业和外国高校以及外国企业之间 合作研究开发项目的新模式，打开了中德交流合作模式的另一扇窗口。

机器人竞赛是中央 “ 科教兴国 ” 战略方针的具体体现和创新举措。 “ 机器人轨迹赛竞赛平台 ” 主要针对目前机器人轨迹赛竞赛需要裁判现场评判且评价机器人性能的好坏没有统一标准的缺陷而提出，能够有效应用于机器人轨迹赛竞赛的现场裁判中且评价标准统一，能够有效应用于多种机器人轨迹赛，如机器人直线行走、直线花样行走、直线绕障行走、按规定图形行走竞赛等，使竞赛规则更为直观、明朗，减小了竞赛结果判断的人为误差。该成果已获专利 2 项。

超高速电机系统测试平台 招标项目的潜在投标人应在浙江国际招投标有限公司（杭州市文三路90号东部软件园1号楼3楼317室）获取招标文件，并于2022年06月28日 13点30分（北京时间）前递交投标文件。

近几十年来，火焰、烟雾等自然现象的模拟已广泛应用于电脑游戏、电影、教育、虚拟现实等诸多领域。在许多现有技术中，粒子系统在计算机图形中被广泛视为一种强大的技术，烟花模拟则是粒子系统应用的亮点。浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室金小刚教授课题组开发了一种基于草图的烟花模拟新系统，用户能够在沉溺于虚拟场景的同时，手握控制器绘制他们想要的草图，并由计算机基于高斯曲率的新点采样方法模拟出具有复杂轮廓和纹理的逼真视觉效果。 目前，该项技术已成功体现在一款基于虚拟现实技术的沉浸式个性化烟花定制的软件应用——“西湖映象”。用户佩戴上HTC Vive后，将沉浸在令人惊艳的西湖全景视图与逼真的声音效果中。利用手中的无线控制器作为魔杖，用户可以在空中“一笔画”绘制任意形状，随后计算机自动生成对应的3D模型，湖面远处将表演虚拟现实中该3D形状的水上烟花效果。该应用支持任意色彩、任意形状的烟花。 未来，通过进一步深入研究，将模拟方法与投影系统相结合，探索全息烟花汇演。只要用户使用VR控制器（例如HTC Vive设备），就几乎可以在任何地方、室内或室外实现全息技术的烟花模拟。

心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。 基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级 的关键技术。近年来，众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入，所研发可穿戴设备可 实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测，弥补了医院测量心电图的短时性。本课题中， 基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统，将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所 实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来，实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心 电智能检测平台的建立，利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查， 可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。 北京清华长庚医院心内科张萍教授团队在正常和疾病心电数据库有长期的积累，曾负责十二五国家科技支撑计划《基层心电监护产品应用评价研究》，在心电监护产品评价和推广 应用方面积累了丰富的经验，在本项目中提供了医疗级心电测试数据库，与清华大学王贵锦 副教授一起搭建了医生在环并不断反馈的心电智能检测平台，同时，北京清华长庚医院作为 北京市昌平区远程诊断管理中心，为未来心电产品的推广应用和心电智能诊断的评测提供了 良好的平台。清华大学电子工程系王贵锦老师团队在低功耗硬件设计、生理大数据分析、心 电智能算法研究领域有着长期的积累。团队在国内外顶级期刊会议上发表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，发明专利授权近 20 项。团队基于人工智能算法开展心血管疾病智能诊断 研究，在多种心电疾病诊断中达到世界先进水平。 团队所研发临床长时程心电智能检测平台特点如下： l 实现长时程心电数据的展示、查询、关键指标计算等功能； l 基于医疗大数据和人工智能技术，实现室性早搏、房性早搏、T 波改变、ST 段改 变、早复极图形改变、心房颤动等 10 余种常见心电术语的智能诊断，准确度高； l 建立心电诊断术语工程化分级体系，实现医学和工程科学高效结合； l 建立心电图规范化数据库，为医学研究创造基础。 团队所研发的手持式可穿戴心电智能检测平台特点如下： l 实现了院外心电数据的测量和采集 l 基于手持式单导联设备和人工智能技术，实现了心房颤动的院外筛查和诊断

本发明公开了一种面向工控系统信息安全防护的半实物演示验证平台及方法；该平台包括依次相连的物理层、控制层和监控层；物理层用于构造并显示虚拟的物理对象模型，并在控制层的控制指令的控制下模拟运行物理对象模型，生成实时现场数据；控制层用于根据物理层上传的生产实时数据与监控层下发的统一调度指令，根据内嵌的信息安全防护算法生成控制指令；监控层用于根据控制层上传的系统实时运行数据和控制指令生成统一调度指令，实现对实际生产过程进行实时的监测与控制

本发明公开的一种基于航空惯性稳定平台的远距离无线监控系统及设计方法，满足航空稳定平台系统动态运行时数据传输距离不受限制且实时准确监控的要求。

2016年年底，安徽农业大学花日茂教授、张友华教授领衔的农产品质量安全溯源团队研发出“安徽省农产品质量安全监管与追溯平台”，包含溯源监管、快速检测、农产品销售地等功能模块，经过多次升级、完善，实现对农产品从田间到餐桌的全流程追溯监管。2020年1月18日至3月10日，基于该溯源平台，安徽全省上报蔬菜、畜禽、水产三大类共122375个样本的检测数据，通过平台解决各种问题100多个，保障了疫情期间农产品的质量安全。实现农产品来源可查询、流向可追踪、信息可查询、责任可追究，让大数据“跑路”，代替人工日常到场监管，平台一头连着百姓餐桌，一头连着农业经营主体。目前，安徽省有1400多家乡镇食品安全快检站和6000多家农业企业应用了该技术平台。