智能身心反馈放松椅 一、初始状态尺寸：沙发尺寸cm：高105 宽94 长103。 二、沙发整体组合材质：电动控制系统，靠背可进行100度-170意调节，腿部可进行90度-170度任意调节。 颜色：米白加果绿。净重：55KG。开合次数：5万次开合测试，无故障。 沙发组合材质：                                                                                                                                  1、高规格加粗木方做骨架2、加密字簧+进口牛皮筋+中软海棉+无纺布+坐架布3、坐垫使用高密度海绵，靠背、扶手内胆填充3A公仔棉4、晨光龙机械架 三、体感系统配置： 控制器一台：播放控制音量、振动大小调节，上下曲切换，播放模式等。 功率放大器一台:播放模式：TF卡、蓝牙、3.5MM音频输入；3.5MM音频输出至耳机，接收控制器输入信号，音频输出至喇叭，并提取音频中的10-150赫兹低频经放大输出至换能器。 低音频体感振动换能器6个：8欧10瓦；沙发内置。 四、RV反馈放松训练系统V2.0是一款基于心率变异性和新生物反馈技术的“双心”健康管理系统。它根据对人体心率变异性及其频域特征的分析来确定人的生理和心理状态，并通过调节人体自主神经系统内的和谐与平衡，达到增强心理调节能力、提高生理健康水平的目的。 该系统采用红外光电传感器获取心率变异信号，通过USB接口与电脑相连接。用户可在电脑上看到自主平衡前后其心率变化、输送比的变化，并可反复训练，以达到消除紧张、疲劳、焦虑和提升个人表现的目的。该系统结合了生物反馈的新成果和技巧，添加了丰富多彩的训练项目和放松引导来辅助训练，用户可以通过轻松有趣的互动体验过程来调节自己的身心协调状态。 五、硬件系统：（四核、8GB内存、128G固态硬盘、21.5寸液晶显示器） 六、移动台车：材质abs，尺寸：550mm*500mm*850mm

项目简介： 水安全是一个国家社会与经济发展的基本保障。水资源的管理和 使用需要精确和及时的监测。现有的水质检测技术需要不断提高其便 携性、降低成本、提高测量灵敏度，用来实现野外的实时水质监测。 本项目以 pH、pO2、温度等水质参数为出发点，通过小型化相关 传感器和检测设备，研发出可用于多参数水质检测的手持式设备。 项目特色： 用于水质多参数检测的手持式设备包括多个传感器、传感器信号 采集电路、低功耗蓝牙（BLE）和窄带物联网（NB-IoT）等通讯电路 以及多传感器融合算法等软硬件模块。 一般商用的 pH、pO2、温度等水质测量设备，需要使用市电供电， 只能在室内使用或者工作环境必须有市电的接入口。使得水质测量范 围受限。并且多数水质检测设备体积较大，难以携带。少数可手持的 设备，成本高昂，功能单一，难以适应室外多参数水质检测的需求。

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。

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。

山西大同大学AI+同大创客中心参与研制的履带式智能消杀战“疫”机器人——“雷神1号”和轮式智能消杀战“疫”机器人——“火神1号”已下线，样机已在山东地区投入使用。

"智能电网已经成为21世纪全球能源的新战略。在其需求侧，深入至电器的用户用电行为精细化分析对推动全社会节能减排和电力系统源/网/荷协调优化意义重大。与在每个电器上分别安装量测传感器的方法不同，非侵入式电力负荷监测技术仅通过分析用户供电入口的负荷总量数据，便能获取各电器的用电信息，具有成本低、实施容易和用户易接受等特点。 针对非侵入式电力负荷监测技术实用化所面临的各种挑战，过去十多年里，中国工程院院士、天津大学余贻鑫教授领导的研发团队从技术基础理论和工程实施方案两方面开展了深入系统的研究，取得了一系列开创性成果：（1）创立了一系列非侵入式电力负荷监测新原理和方法，形成了多种方法融合互补的非侵入式电力负荷监测方法体系，突破了对小功率和功率连续变化型电器可靠检测的瓶颈，准确度明显优于国际同类产品；（2）首创了一整套用于非侵入式电力负荷监测的完全无监督电器自适应建模方法，解决了陌生场景中电器准确建模的技术难题，实现了无需人工干预的电器负荷印记库全自动建立和维护；（3）首创了云—端协同非侵入式电力负荷监测系统解决方案，研发了可推广应用的硬件装置（智能用电分析仪产品）和软件系统

种便携式的外骨骼式手功能康复训练器，用于手部功能障碍的脑卒中患者的康复训练。建立了基于患者自身肌电信号（sEMG）/语音信号/健侧信号控制等外骨骼手多元控制系统方案。该产品突破传统训练器的模式，可由患者随身携带，在康复训练的同时辅助其日常生活活动，具有更好的康复效果。同时大大降低了康复训练的成本、减轻了对医疗资源和患者家庭的压力

山西大同大学AI+同大创客中心参与研制的履带式智能消杀战“疫”机器人——“雷神1号”和轮式智能消杀战“疫”机器人——“火神1号”已下线，样机已在山东地区投入使用。 此次设计的两款智能消杀战“疫”机器人底盘源自光伏发电厂使用的太阳能电池板清洗机器人。山西大同大学与山东国兴智能科技股份有限公司重新设计生产了新一代的机器人，并将履带式和轮式新品分别命名为“雷神1号”和“火神1号”，以纪念这一场人与病毒之间的战争。

以先进的嵌入式技术为中心，开发一套智能隔爆式磁氧分析系统， 实现分析仪器的在线检测，自动标定，故障诊断，在线显示分析结果，并以数字和模拟趋势两种方式输出，为工业现场DCS系统提供工艺流程中样品的分析结果。仪器实现了恒温检测消除温度漂移，自动压力补偿，减小压力影响。 技术优势： 可实现O2的全量程在线测量；性能稳定、选择性好。仪器的性能指标为： （1）测量范围：0%-100%O2 （2）零点漂移：<0.1%/天；<0.2%/月 （3）对N2O、CO、CO2、H2O等的选择性误差：<0.3% （4）NO2的选择性误差：<5% （5）对NO的选择性误差较高：<43%