由西安交大开元集团自主开发的CMOS可视芯片是目前国际先进、国内领先的视觉芯片，具有集成度高、功能全、体积小、功耗低的特点。以CMOS可视芯片为核心部件的彩色电脑眼是新一代计算机图像输入器件，具有数码相机、电子相册、三维传真、动态录像EMAIL、网络可视电话、视频会议和智能遥控报警等多种功能。该项目已被列入国家高新年技术产业化示范工程。

1.通过“书法教学仪+书法服务器+临摹书法桌+学生书写仪”构建高端书法教室。 2.教师下发数字字帖和资源，书生书写视频采集与回传教师。 3.学生使用传统笔墨纸硯，配合数字字帖进行摹帖和临帖。 4.全程记录所有学生的书写过程，教师大屏多窗口展示、回放与讲解。 5.学生统一学习，读帖赏贴、临摹练习、书法知识学习。

项目提供了一种静脉消融针发明专利和一种阻抗温度数字化控制式静脉消融仪实用新型专利，涉及医疗器械技术领域。该静脉消融针包括固定座、电极板、电凝针和连接线4个部分。本发明的静脉消融针，在固定座内设置电极板，电极板一端连接电凝针，另一端通过连接线与静脉消融仪的主机电连接，方便了医护人员单手持电凝针进行电凝操作，不仅能够消融曲张静脉的属支及交通支，还可消融畸形血管及肿瘤。一种阻抗温度数字化控制式静脉消融仪，涉及医疗器械技术领域。配套静脉消融针使用。该阻抗温度数字化控制式静脉消融仪包括主机、消融针和病人电极；所述主机分别与所述消融针和所述病人电极电连接；所述主机内设置有高频发生器。本实用新型的阻抗温度数字化控制式静脉消融仪，在行曲张静脉消融、血管瘤消融术时，使用消融针进入病变血管腔，通过主机的高频发生器产生高频电热作用，安全、精准、高效地消融曲张静脉属支或交通支及血管瘤或实体肿瘤。

5G+AI 云边一体化智慧出行解决方案，针对道路事故率高、交通拥堵困局、道路交通监管难、公共交通信息阻塞等问题，汇集了5G 通信、AT 算力资源平台、AI 算法、边缘计算网关、车路协同、智慧灯杆、大数据管理平台等诸多软硬件技术成果，具有充分的综合性、创新性、协同性、大集成等特征，同时将 5G、AI、物联网、大数据、云边一体化等技术交互融合，实现交通流感知、交通事件感知、配时方案优化、智慧灯杆、边缘计算网关等功能。 建设进展 研发方向一：网络建设规划南京移动在新港地区优先投入5G建设资源，目前新港开发区范围内，共 规划5G站点114个，其中宏站82个，杆站32个；已开通宏站27个。本项 目规划恒竞路需求站点11个，宏站9个，杆站2个，厂区内部宏站2个，兴 智路需求站点6个，其中宏站2个，杆站4个。 研发方向二：AI云平台研发 南邮信产院投入建设AI云平台，为人工智能提供算力支撑，为算法模型训练提供海量数据和开发环境，为区内 人工智能企业及高校科研人员提供一站式人工智能产业服务，带动人工智能技术的提升。目前已建成。 研发方向三：智慧灯杆+边缘网关 智慧灯杆：场景载体，环境感知等多功能实现。 边缘网关：各个功能互通互联的媒介 目前智慧灯杆进入融合各家设计阶段。 研发方向四:车路协同/无人驾驶交通流感知-实时感知城市交叉口内车流量、速度、排队长度、占有率等数据。交通事件感知-提供停车，逆行，超速，拥堵，变道等事件信息，并提供照片和视频。车路协同-将感知数据下发至无人驾驶车辆，车辆根据获得的信息自动优化行驶路线。配时方案优化-将感知数据直接下发到交通信号机，实时生成交通信号配时方案，下发至交通信号机，实现路口单点自适应控制。 研发方向四：车路协同/无人驾驶建设面向L4级无人驾驶的车路协同系统。主要是车路协同系统车端建设。通信网络建设方面：参与对5G网络的验证，协助验证5G网络与无人驾驶的互联互通。 大数据平台建设方面：其无人驾驶车可以在多场景应用，充当城市各种数据收集的载体。 车路协同云控平台建设方面：承担车路协同云控平台建设。 关注重点 开放性场景定义：一般是指城市基础设施建设运营管理、产业发展、民生服务等领域，对新技术新产品有应用需求的各类工程、项目。通过应用场景开发建设，可以推进新技术新产品的示范应用和迭代升级，助力新技术新产品推广应用。《南京市关于加快应用场景开发建设2021年行动方案》围绕5G+AI云边一体化创新应用示范道路，向全产业链（企业、科研机构等）开放能力。一是路侧基础设施开放，在南京南邮信息产业技术研究院有限公司统筹管理下，开放路侧龙门架、杆位等资源，以及相应的供电 、联网能力，为路侧生态参与者提供宝贵的示范场地；二是数据开放，在保障信息安全和公共隐私的前提下，开放路侧时空全覆盖的结构化与非结构化数据，形成"兴智路数据集"，为产业发展注入珍贵的稀缺数据资源；三是应用开放，建立其他生态参与者加入的申请入口，规范开放"数据集"，通过互联网、展厅等线上线下渠道向全社会展示 5G+AI云边一体化创新应用示范道路的成效。 示范性在中国（南京）智谷的指导下，本项目参与四方集聚各自技术及资源优势，群策群力，协同创新，紧密且高效地推进建设计划；将5G、AI、物联网、大数据、云边一体化等技术交互融合，期望建成经开区人工智能产业方向上的标志性应用场景，树立良好的示范典型。 先进性5G+AI云边一体化创新应用示范道路"项目，针对道路事故率高、交通拥堵困局、道路交通监管难、公共交通信息阻塞等问题；汇集了5G通信、AI算力资源平台、边缘计算网关、车路协同、智慧灯杆、大数据管理平台等诸多软硬件技术成果；与其他单纯的车路协同场景、智慧灯杆场景相比，具有充分的综合性、创新性、协同性、大集成等独特特征和 充分的先进性。

（一）项目背景 当前，智慧教育具有智能导学、精准推荐、定制辅导、精细评价等特点，已成为国际国内教育信息化发展的趋势。智慧教育的研究主要聚焦于智慧学习环境建设的研究、智能技术支持下的智慧教学研究和机器学习技术支持下的个性化学习研究。智慧教育的出现极大地促进了当前教育中学习空间的重构。在“学习空间”之前，人们通常使用“教学空间”来指代这种场所，将有教学活动的场所均称作教学空间。随着人们对学习过程的理解变化、智慧教育的快速发展以及人们对非正式学习的重视，学习空间逐渐由单一的物理教学空间向包含物理空间、网络空间、移动空间的多元学习空间转变。多元学习空间的提出虽然更多地体现出了“以学生为中心”的倾向，但如何具体衡量多元学习空间对学生学习效果的影响是评价多元学习空间的重要步骤。同时，在多元学习空间具体构建时，面对空间中来源不同、结构多样、数量庞大的多模数据如何进行处理存储、并在保证数据有效性的前提下对教育数据进行隐私保护是多元学习空间需要解决的另一个难点。 （二）项目简介 本项目主要目标是针对信息技术支撑下学习空间多元化、场景复杂、需求多样化，学习者及学习行为呈现出新的特点和规律，研究多元学习空间中学习行为数据化关键技术，构建“云-边缘-物联网”架构的多模态数据存储与处理平台，实现混合式学习环境下学习行为智能感知和数据化，优化学习行为模型，基于实际应用与不同学习目标函数及内容，建立可重复、可预测、可验证的对比数据集，为数据驱动的智慧教育生态构建和教育应用提供核心技术与数据支撑。 （三）关键技术 我们面向智慧教育中准确认知学生的学习状态和行为的大数据需求提出研究方案。本项目实施方案涉及教育学、物联网、云计算、人工智能、隐私保护等多个领域，主要技术路线如图所示： 图 1 技术路线图 其中，项目包括的关键技术主要有以下三点： 1.基于物联网的多模态数据实时智能感知和多时间域数据采集技术 该技术针对学习状态的数据化、特征参数量化问题，设计能够采集多 重学习空间下的智能数据感知物联网系统。主要技术难点在于抽样频率与 识别准确度的平衡、人机交互的变化规律等全新科学问题。 2.学习状态多模态数据解析和智能处理技术 利用智能感知物联网采集实时性的原始学习状态数据，包括面部表情、 脑电信号、头部姿态、交互行为等原始数据，这些数据具有数据量大、模 态多、冗余度高等特点，需要通过智能化的预处理方法转换成可以量化的 状态数据。 3.多层次数据差分隐私保护技术 学习行为数据是学习者被动采集的多方面行为数据，受到日益增长的 具有争议性的数据伦理的制约。该项技术通过数据隐私保护机制实现数据 多层次化的差分隐私安全算法；在保证学习者最大数据隐私性的前提下， 研究满足学习行为分析所需要的数据颗粒度。

.项目简介： 吹瓶机是一种常用的塑料机械产品。它的用途是将颗粒状塑料通过八个温区的加热软化后吹制出各种塑料产品。 在这个生产过程中，加热温度是影响产品质量的关键因素，一般的仪表控制效果很差，温度波动可高达数十度，产品质量难以保证。    微机温度控制系统采用LCD中文显示、高精度温度测量、可控硅调压控温、先进的控制算法，因此控制效果好，静差小于0.5度。

1.项目简介：应用间接测温与计算机系统特性辩识为一体的智能实时测温方法，即依据间接测温信号与校正测试温度信号，对系统的动态教学模型进行分辨识和参数估计，并由辨得到的对象特性对气化层温度运行最可信估计的测温方法，实现间歇式固定层煤气发生炉(简称造气炉)气化层温度实时准确测量。 2.技术特点；该工业测温精度高，可靠性强，检测装置能长期安全运行，对造气炉内温度场分布、工艺运行不产生影响；为造气炉正常安全运行，节能降耗和实现造气工艺闭环自动控制提供了先决条件。

本项目通过测量微小位移变化来测量钢轨的温度应力、温度力等参数。 技术特点： 1.采用高精度电感传感技术、双重温度补偿技术及全方位磁性定位等新技术，保证测量、定位、安装及校准的准确性。 2.采用了单片机处理系统，可保存测量数据，自动计算和打印温度应力、应变和锁定温度等参数，自动修正传感器本身的测量误差。 技术指标： 测量灵敏度：0.1μm；测长器基本长度：180mm；测长范围：±1mm；测量温度力精度：±20KN（-10~50℃大气温度内）。 获奖、鉴定、专利情况： 获得一项国家专利，通过路局鉴定。

本发明公开了一种层流冷却温度控制方法，具体为：首先，通过建立子目标温度模型，并结合 GPC-PID 方法，获得子目标 PID 控制器参数，包括比例系数 kP，积分系数 kI 和微分系数 kD，从而完成子目标 PID 控制器的确定；然后，通过确定的子目标 PID 控制器对层流冷却温度进行控制。本发明通过建立子目标温度模型将钢板层流冷却全过程温度的控制，转化为多段曲线拟合的形式，分段进行控制。基于本发明对钢板层流冷却温度