技术优势: 1）输出功率：>200瓦连续波输出； 2）输出波长：在1900 nm -2050 nm范围内，波长任选； 3）中心波长定位误差：±0.5 nm； 4）波长线宽：小于0.05nm； 5）波长精细调谐范围：±0.5 nm；（高精度） 技术能力： 1）能够提供1-200瓦全光纤2μm光纤激光器的可靠技术解决方案； 2）能够提供50-200瓦2μm光纤激光器的技术解决方案； 3）能够提供1-200瓦窄线宽、可调谐连续波2μm光纤激光器的技术解决方案； 4）能够提供1-20瓦2μm波长的纳米/皮秒高能脉冲激光器的可靠解决方案。 主要应用领域： 1）工业加工领域 由于许多透明有机材料在2 μm 附近有较强的吸收，直接利用激光对其进行切割、熔接和雕刻处理可以避免使用有毒添加剂，这在医疗器械制造领域具有独特的优势，也简化了加工工艺。    2）医疗应用领域 由于人体组织中的水对2 μm激光有很强的吸收，激光的渗透深度小，手术创口区的破坏小；另外，2 μm波长激光器的特殊凝结作用，可以减少手术时的流血。大量实验研究表明，2 μm高功率掺铥光纤激光器是软/硬组织外科手术的优良候选光源，可以广泛应用于高精确的组织切除手术、眼科手术和牙科手术。    3）军事应用领域 2 μm波长位于损耗较低的“大气窗口”，在大气中的传输能力远高于短波长激光；同时也位于人眼安全波长范围，使其在对人眼安全要求较高的自由空间光通信领域极具应用潜力，也是激光雷达等精密空间探测装置的理想光源，更符合军方的需求；此外，2 μm激光通过光学非线性转换可以产生3~5 μm的中远红外激光，而后者是光电对抗中最重要的大气窗口，在军事战略上具有重要意义。

（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。

本发明公开了一种塑料注塑过程的在线工况过程监控方法，属 于工业监控和故障诊断领域。其包括如下步骤：S1 利用传感器收集各 个工况下的数据，组成建模用的训练样本集 X；S2 进行数据预处理和 归一化，使得训练样本集 X 的均值为 0，方差为 1，得到矩阵 X′； S3 根据所述矩阵 X′，应用高斯核函数计算获得距离矩阵 W；S4 对 所述距离矩阵 W 进行标准化，获得马尔科夫矩阵 P⁽¹⁾

成果描述：本实用新型公开了一种网络化的自动距离测量装置,其结构包括装配板、装配孔、红外发射器、电线、护罩、机体、超声测距头、无线杆、超声头护环、红外接收器,装配板与机体相连接,装配孔设于装配板上,红外发射器安装于护罩上,护罩与机体螺丝连接,超声测距头通过超声头护环与护罩连接,无线杆与机体相连接,本实用新型的有益效果：本设备通过在测量装置上设有超声测距头和由红外发射器与红外接收器组合而成的红外测距设备,并在机体设有距离判断模块,使设备能够在平时使用时进行红外自动测距,并在距离达到限度时自动开启超声测距进一步精确测量距离,保证测距智能化和准确性,从而保证装配设备的安全使用。市场前景分析：本实用新型公开了一种网络化的自动距离测量装置,其结构包括装配板、装配孔、红外发射器、电线、护罩、机体、超声测距头、无线杆、超声头护环、红外接收器,装配板与机体相连接,装配孔设于装配板上,红外发射器安装于护罩上,护罩与机体螺丝连接,超声测距头通过超声头护环与护罩连接,无线杆与机体相连接,本实用新型的有益效果：本设备通过在测量装置上设有超声测距头和由红外发射器与红外接收器组合而成的红外测距设备,并在机体设有距离判断模块,使设备能够在平时使用时进行红外自动测距,并在距离达到限度时自动开启超声测距进一步精确测量距离,保证测距智能化和准确性,从而保证装配设备的安全使用。与同类成果相比的优势分析：国内领先

在我国许多地区，尤其是高严寒地区，冬季铁路的路基冻胀、道岔积雪以及轨道积雪问题严重影响铁路运输的安全性，如果不解决这些问题，将影响列车的行车速度和行车安全，成为铁路运输安全的一项重大隐患。例如哈大高速铁路自投运以来，每到冬季为避免冻胀问题带来的安全隐患，均需降速运行；2018年冬季的大雪，影响了多条高铁运行。该项目采用可双向传热的有芯热管，并结合热管接力传热的方法使热管自动夏季蓄热、冬季放热，使地表温度恒定防止铁轨冻胀，实现冬季融冰化雪。

\（专利号：ZL 201010502446.6） 简介：本发明提供一种低碳热轧小H型钢快速冷却方法,属于金属压力加工技术领域。本发明方法主要是通过对轧后冷却装置的改造,采用高压气雾冷却方式,分六段控冷,每段由四个控冷模块组成,按上、下、两侧由电磁阀独立控制,单独调节,分区域控冷,对所冷却部位采用不同的冷却方法,使得翼缘部位、R部温降幅度较大,实现快速均匀冷却H型钢各处。通过对Q235和Q345应用本发明技术,使得H型钢产品组织晶粒细小、力

热轧带卷生产流程较冷轧带卷短，综合成本较低，被广泛地应用在汽车、船舶、桥梁、机械以及建筑等众多领域。热轧带卷产品，如管线钢、热轧双相钢、锯片钢、耐候钢板、集装箱板由于其各自独特的产品特性，相对于普通钢材具有较高的附加值。以管线钢为例，为满足石油、天然气等管道服役的强度、韧性和抗应力腐蚀需求以及加工中的焊接性要求，产品组织性能控制难度大。近年来国内企业和研究院所通过不断技术攻关，提高了高级别产品的国产化生产能力，也摆脱了国外对我国石化等关键行业的技术封锁。关键工艺技术：为实现热轧带卷产品高强度、高韧性、耐不同服役环境腐蚀的综合性能需求，通过基于材料基因特性的多尺度材料设计技术、无缺陷铸坯制造技术、新一代控轧控冷技术、全流程仿真技术等，实现了高品质热轧带卷产品的自主开发与稳定化生产。

Ø 本项研究的应用领域为板带热轧，重点是热轧中厚板领域。板厚控制、板形控制、轧制节奏控制、轧制温度控制及轧制规程自动生成与自动修正等是热轧板带特别是热轧中厚板轧制过程中的关键技术和重要科学问题。本研究运用的重要理论基础和技术包括现代控制理论、最优控制理论、系统辨识理论和计算机控制与优化技术等。将上述理论与热轧液压自动厚度控制(HAGC)系统研究与应用，轧制过程建模、仿真与优化控制研究，热轧规程动态设定与自学习研究紧密结合，形成了具有多种完整功能的控制系统实现技术，并成功地应用于热轧板带生产

本发明公开了一种用于紧凑式热带生产的热轧调度方法，以最小化无委材数量、最小化同一轧制单元内相邻两块板坯间最大厚度改变量、板坯厚度的改变时间为目标，建立包括无委材优化模型和板坯厚度优化模型的热轧生产调度模型；根据实际热轧生产过程中的工艺约束确定上述无委材优化模型和板坯厚度优化模型的约束条件；采用改进的启发式算法对无委材优化模型进行求解，获得最优轧制单元的数量和无委材的数量；采用基于分解的多目标进化算法对板坯厚度优化模型进行求解，获得最优相邻板坯之间厚度的改变值和最优的厚度改变时间；本发明所提供的方法获得的调度计划优与人工编制生产计划相比，可有效地减少板坯规格跳跃费用和换辊费用，降低生产成本。