感官控制的人机交互(human-machine interface, HMI)可以在人和外界 设备之间建立新的自然交流途径，有利于提高人们的生活品质，例如，有意识 地眨一下眼睛，即可开/关电灯。传统的采用眼为微弱的体表生物电信号，却 忽略了眨眼引起的太阳穴附近皮肤的微小运动。本项目采用摩擦纳米发电技术 (triboelectric nanogenerator, TENG ),设计一种微运动 / 位移传感器 (mechnosensationalENG, msTENG),对于该微小运动的探测有极高的灵敏度 (数百倍于同步眼电信号)，并且相对于传统的眼电探测电极具有更好的耐久 性和稳定性。通过与眼部巧妙的附着方式，获取高灵敏度和持久稳定的眨眼 信号采集，并将此眼部微动传感器用于人机交互，构建了眼动控制家用电器 和眼动虚拟打字界面等人机交互系统。这一研究的开展，给感官控制人机交 互领域注入了新的设计理念，使得通过眨眼来控制外部设备有希望从实验室走 向我们的日常生活。 关键技术： (1)  基于摩擦纳米发电技术的眼部微动传感器设计(包括工作模式的选择, 摩擦材料、电极材料的选择及加工等)以及器件制作工艺水平，都将直接影响 传感器的灵敏度、稳定性、美观舒适性，这在整个系统中是最为关键的技术。 (2)  眼部微动传感器在眼部周围附着方式的设计，需要保证器件的灵敏度、 信号的稳定性和操作的方便性，并考虑使用上的舒适美观。这是这项技术能否进 入人们实际生产生活的重要因素之一。 (3)  基于眼部微动传感器的人机交互界面的开发，要求功能适用、界面友 好、操作简易、性能稳定，便于正常人群和闭锁综合征LLock-in，)患者等特 殊人群的使用，这是这项技术具有重要应用前景的关键技术之一。创新点： (1)     首次将基于摩擦电和静电感应耦合的自驱动高灵敏传感器作为替 代传统生物电传感器应用于感官控制的人机交互系统，为人工智能领域注入了 新的传感器设计理念。 (2)     将基于摩擦电和静电感应耦合的自驱动眼部微动传感器巧妙地固 定在眼镜架上，并做到位置可微调，对比传统的眼电传感器将多电极贴在眼部 附近，不仅美观舒适、成本低廉和操作简单，而且采集的信号灵敏度高，信号 输出稳定可靠。 (3)     摩擦电和静电感应耦合的传感技术，采用的单电极信号采集，直 接采集微运动引起的电信号，从信号采集源头上突破了传统的生物电信号采集 弊端(采集多电极间势差变化信号)，可提高传感器的灵敏度数百倍。因此，避 免了传统眼电系统中精准识别算法的开发和严格操作技术的培训等。市场及经济效益分析： 基于摩擦纳米发电技术的微动传感器制作成本低廉，因其高灵敏度和 可靠性带来的后端设备简化，以及其操作的简易性和侃戴的美观舒适性，都 将促成该项研究成果走出实验室服务于广大群众，特别是渴望与外界因此具有非常大的市场价值。恢复交流的特殊疾病患者们，而这一群体在中国高达20 万人并有逐年上升的趋势。

铁素体不锈钢作为一种以铬为主要合金元素的钢种，具有含镍不锈钢所具有的成型性、耐蚀性、抗氧化性等性能，同时由于成本低、耐应力腐蚀性能优异等显著特点，被称为经济型不锈钢，而被广泛的应用于电梯面板、建筑装饰和汽车排气系统等领域。在超纯铁素体不锈钢生产过程中，为了有效固定不锈钢中的 C、N 元素，Ti 元素常常作为合金元素而被大量加入。如果控制得当，生成的 TiN夹杂物将作为铁素体异质形核的核心，促进等轴晶的生长，同时还能起到细化晶粒、沉淀强化等作用。然而，如果控制不当，在连铸坯表面生成大量的 TiN 夹杂物，将严重影响冷轧板的表面质量，如导致白色条纹缺陷等。因此，很有必要开展铁素体不锈钢中非金属夹杂物控制关键技术研究。（1）铁素体不锈钢冶炼 Ti-N 积控制技术。在超纯铁素体不锈钢冶炼过程中，常常加入 Ti 元素固定不锈钢中的 C、N 元素，形成的 TiN 夹杂物能够促进等轴晶的生长，起到细化晶粒、沉淀强化等作用。然而 Ti-N 积如果控制不当，会在连铸坯中形成分布不均匀的 TiN 夹杂物，轧制过程中密集分布的 TiN 夹杂物将沿轧制方向延展，最终在冷轧板表面形成白色条纹缺陷。图 1 所示为不同 Ti-N 积条件下对应的冷轧板表面白色条纹缺陷发生率：当 Ti-N 积大于 0.0025 时，白色条纹缺陷率急剧增加同时也将大于 20%。因此需要将 Ti-N 积控制在 0.0025 以下。（2）氧化物异质形核技术。铁素体不锈钢连铸坯中 TiN 夹杂物的形核主要包括两种方式，即均质形核与异质形核。异质形核可以影响 TiN 夹杂物在连铸坯中的数量、尺寸以及分布，更有利于 TiN 夹杂物均匀地分布在连铸坯中。对由 Mg、Al、Si、Ca 四种元素组成的共 15 种氧化物进行异质形核核心的考察发现，促进TiN 形核的氧化物主要包括五种，分别为 CaO、Al 2 O 3 、Al-Ca 氧化物、Mg-Al 氧化物和 Mg-Al-Ca 氧化物，而这其中又以含 Ca 的氧化物，即 CaO、Al-Ca 氧化物和Mg-Al-Ca 氧化物为主。值得注意的是，钢中的含 Si 氧化物，即 SiO 2 、Si-Ca 氧化物、Al-Si 氧化物、Mg-Si 氧化物、Mg-Al-Si 氧化物、Mg-Si-Ca 氧化物、Al-Si-Ca氧化物以及 Mg-Al-Si-Ca 氧化物均不能有效的促进 TiN 夹杂物异质形核。而钢中未发现MgO作为TiN夹杂物的异质形核核心的原因可能为钢中没有纯的MgO夹杂物。（3）连铸坯表面精准扒皮技术。采用 Aspex 观测和统计 TiN 夹杂物在铁素体不锈钢连铸坯表层的分布情况，结果表明：越远离连铸坯的表面，TiN 夹杂物的数量密度呈减小的趋势，平均尺寸呈增大趋势。尤其是在连铸坯表层下 4mm 范围内，TiN 夹杂物的数量密度很大并且由表层向内呈快速递减的趋势。同时在连铸坯表层 10mm 内，TiN 夹杂物的数量在平行于內弧面的分布是不均匀的，尤其是在连铸坯表层 4mm 内，TiN 夹杂物的数量密度很大并且分布极不均匀。因此，为了避免在超纯铁素体不锈钢冷轧板表面生成白色条纹，建议将连铸坯表层的扒皮厚度为 4mm。

电机项目针对高效能电机综合设计方法与技术进行了系统深入的研究，提出了一套具有自主知识产权的高效能电机智能化综合设计技术，解决了电机效能提升的关键技术难题，在关键技术和推广应用方面取得了实质性创新和重大突破。项目成果大幅提升了企业的市场竞争力，在意大利ZEL等单位得到了全面推广，并且在推动产业进步

本成果曾获江苏省科技进步二等奖。在稻渔（蟹）共作生态系统下水稻的生态特点、产量品质形成规律等方面填补了水稻耕作栽培学在这方面的空白。在共作水稻稻作方式、品种选用、播期确定、适期密度和病虫草生态控制及无害化防治等关键性技术上有重要创新与发展。 由以上突破性成果为主体率先系统建成的“偏迟熟水稻+扣蟹（兼养青虾） 放养”稻渔共作模式（制度） 与配套的安全优质高效生产技术体系。

产品概述 斯科信息RFID智能工具柜是基于物联网射频识别技术的专业化资产管理系统，集成了先进的RFID读写设备、智能控制终端和多层安全验证模块。该解决方案实现了对工具、仪器设备的无人化自助借还、实时库存盘点和全生命周期管理，大幅提升企业资产利用效率和管理精细化水平。 核心技术特点 1. 智能识别管理系统 采用高性能RFID读写器与定制化天线阵列，确保99.9%的识别准确率 支持高频(HF)与超高频(UHF)RFID标签，兼容ISO15693、ISO18000-6C等多协议标准 专利抗金属标签技术，有效解决金属环境下的信号干扰问题 2. 多重安全验证机制 支持IC卡、指纹识别、人脸识别、密码验证等多种身份认证方式 可配置权限管理体系，实现人员-工具-权限三级对应 开门超时报警、非法取用报警、异常操作实时记录 3. 智能化管理平台 云端SaaS管理平台，支持多网点、多柜体统一管理 实时库存可视化看板，工具状态一目了然（在库、借出、待维修、报废） 自动生成工具使用报表、人员借还统计、工具利用率分析 工作流程 身份认证：用户通过IC卡/生物识别验证身份 智能借出：系统自动识别取出工具并记录关联信息 自动归还：关门自动盘点，更新库存状态 异常处理：未授权操作实时报警，支持工具追溯查找 数据同步：所有操作数据实时上传至管理平台 性能指标 盘点速度：整柜盘点≤3秒（200件工具） 识别准确率：≥99.9% 系统响应：＜1秒 数据存储：本地存储≥10万条记录，云端无限扩展 环境适应性：工作温度-20℃~60℃，湿度10%~90% 行业应用解决方案 电力行业 安全工器具定期检测管理 绝缘工具有效期智能提醒 工器具使用培训记录关联 航空维修 专用工具校准周期管理 航材设备使用记录追溯 适航要求符合性管理 智能制造 生产线工具智能调度 使用时长统计与寿命预警 工具维护保养自动提醒 客户价值 管理效率提升：工具盘点效率提升10倍以上，人力成本降低60% 资产利用率优化：工具共享率提高40%，减少重复采购 安全管理强化：实现100%操作可追溯，安全事故降低80% 决策支持：数据驱动管理优化，提供精准的采购和报废决策依据 技术服务支持 斯科信息提供全生命周期服务： 需求调研与方案定制 系统部署与集成服务 操作培训与技术支持 系统升级与维护服务 📞 联系我们：19925314483获取行业解决方案详情与演示体验斯科信息技术团队为您提供专业的RFID工具管理咨询与定制化服务

湖南大学设计艺术学院数据智能与服务协同实验室（DISCO Lab）发起并联合湖南大学嵌入式与网络计算湖南省重点实验室、国防科技大学高性能计算国家重点实验室、中山大学大数据与计算智能研究所等科研单位师生，历时十天，从无到有、响应关切，快速开发上线了“急物帮”疫情公益微信小程序，助力社区居民应急生活物资供需和网格化管理。 解决的主要困难：为民众提供物资供应信息，助力防疫工作；搜集物价线索，信息透明公开；线上线下结合，实体虚拟融合。基本功能：结合地理位置收集物资信息，构建周边物资数据库；搜索周边物资信息，规划购买行程；发布物资求助信息，从线上社区中获得反馈。 

给体片段以氟原子修饰的n型给受体聚合物热电材料，利用聚合物链间的给受体相互作用维持聚合物的电子迁移率，通过引入氟原子增加聚合物的电子亲和性以提高n掺杂效率，两者的协同作用大幅度提高了聚合物的n型电导率。通过进一步提高聚合物的塞贝克系数，成功地将n型给受体聚合物的热电性能提高了三个数量级。引入氟原子的聚合物的n型电导率提升至1.3 S/cm，功率因子提升至4.6 μW/mK2，是目前n型给受体聚合物热电材料的最佳性能。通过对聚合物在掺杂状态下的电子顺磁共振谱、紫外光电子能谱和X射线光电子能谱的表征证明了氟原子的引入提高了聚合物的n掺杂能力。场效应晶体管器件结果则表明氟原子的引入提高了聚合物在n掺杂状态下的电子迁移率。这两者的协同作用使得该聚合物的电导率相比没有引入氟原子的聚合物提高了1000倍。此外，掠入射X射线衍射、原子力显微镜以及导电原子力显微镜实验证明了氟原子的引入改变了聚合物的分子排列，提高了聚合物与掺杂剂的混溶性，使聚合物从“局部掺杂”的状态转变为“均匀掺杂”状态，从而维持了掺杂聚合物较高的n型塞贝克系数。

研究团队拥有可进行污染物分析的气质联用仪和尘螨分析仪，可对室内 VOC采样柱、灰尘取样等进行 SVOC、VOCs、苯系物、尘螨等过敏原进行分析。

智慧公路物联网系统通过在公路广泛部署低成本的集成多种传感器的具有通信功能的智慧无线信标产品实时获取路况信息，实现车流量、车速、车型的实时精准时空统计，通过设备的广泛部署实现高精度、大范围的精准监测，为智能交通系统高效管理与养护提供交通与环境态势的精准监测、识别和态势预测，为交通决策提供科学依据与数据支持。其次针对公路场景下定位误差较大等问题，采用 GPS 定位、惯性导航与物联网感知设备结合的新型多重组合定位方法，通过车路协同实现车道级的高精定位，优化车辆偏离预警等功能，为车辆提供准确的位置信息及导航与综合服务功能。最后通过车路协同环境下车载终端、路侧多源异构传感器协作环境数据采集、多维度感知融合与超视距全局环境态势构建，实现智能交通系统全息实时交通、路况环境感知及智能网联汽车超视距精准环境感知与精准定位。智慧公路物联网系统旨在突破制约高速公路智能车路协同系统集成应用的重大共性关键技术，开展典型示范应用，提升高速公路的智能化水平和服务品质，促进全国范围大规模推广。 目前，如图 1 所示，技术成果已经研发出第三版样机。样机已经小批量生成并在齐鲁高速、长安大学测试场进行了实际部署测试。此外，项目组正在对第三版样机进行改造升级，全力打造稳定性更强功能更加丰富的第四版样机。 图 1 第一版样机；第二版样机；第三版样机 主要技术指标 1. 节能增收 20% 通过对城市边缘交通环境及流量等数据的智能分析，优化灯光使用场景。该系统在满足车辆日夜间安全行车条件下，工程综合节能可达 20%。 2. 交通流量增加 20% 通过对交通运行安全风险预警及控制策略处理模块将路段监测数据汇总后，根据车流密度、速度、流量、各级风险事件结合其它传感器数据，包括上游主线流量、匝道流量、公路气候数据、环境数据、消防系统数据等，进行大数据综合分析研判。 构建算法模型，自动制定和优化的控制策略，通过智能预警发布及综合自动管控系统进行预警发布和综合自动管控。为管理者实时预警的同时，将预警、诱导信息和控制指令自动发布于上游路段、匝道区段的可变信息标志、可变限速标志、车道线主动发光标志等，对交通流速及交通流量进行有效调控及诱导。综合评估能增加 20% 交通流量。 3. 减少交通事故 30% 任何异常事件报警被触发时，系统同时依据预案自动将异常事件联动灯光预警、可变信息标志、可变限速标志、车道指示标志等自动发布预警给司乘人员，实现对车流车速的动态调控和诱导，增加公路通容量，减少交通拥堵，防止二次事故和连环事故的发生。 实践证明，采用该系统，至少可以降低公路安全事故 30%，同时提高交通流量，进而降低交通污染，均衡交通流平顺性，信息的及时推送，降低驾驶员驾驶紧张感，提高了驾驶员的舒适性，可以整体有效提高交通运输设施安全水平及服务水平。 4. 100% 信息覆盖 全自动监测传感器都可以实现对整条公路的全面信息覆盖。 5. 对接智能网联驾驶 a. 提供智能网联车实时交通图，推荐进场事件和速递协调； b. 告知智能网联车辆风险，实时定位公路中的驾驶风险，将这些风险传达给下游智能网联车辆； c. 为智能网联车提供车道级交通数据，警告即将来到的交通拥堵； d. 识别相关车道的驾驶风险，促使智慧驾驶车辆提前做出反应； e. 为智能网联驾驶提供超视距感知、恶劣天气环境下的精准感知，促进智能网联车早日实现大规模商用。