Ø  成果简介：本项目通过建立一个基于虚拟现实技术的计算机装配工艺规划仿真分析环境，利用产品的CAD模型，在不制造实际模型的情况下，由装配工艺规划人员在计算机环境中对产品的装配工艺过程进行交互式的定义和分析，包括建立产品各组成零部件的装配顺序，空间装配路径，编制工艺文档，并分析装配过程中的装配精度和装配机构运动，从而大幅减少装配工艺规划周期和成本，同时，系统提供装配工艺过程动画录制功能，将规划好的装配工艺以三维动画形式纪录下来，并可以通过安装在装配现场的浏览终端，展示给装配人员，

       成熟度：技术突破         多孔有机聚合物是一类新兴的功能性高分子材料，相比传统高分子交联树脂，其具有类似无机分子筛的微孔，具有更高的官能团密度，已被广泛用于储存、分离或催化等领域。然而当前许多性能优良的多孔有机聚合物成本过高，严重制约着其实际应用。我们合成的价格低廉且性能优秀的多孔有机聚合物，其性能与当前典型多孔有机聚合物相当，而价格为它们的几十分之一或几百分之一，目前在储存氨气、分离二氧化碳及分离水中污染物（如硼酸，Hg2+等）等方面已完成实验室测试，这些成果将为多孔有机聚合物的真正应用打开通道。         意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

项目成果/简介:数据采集技术可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。多模态传输技术LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络)在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。       LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa：物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。LoRa （Long Range）:   一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。数据分析技术人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。应用范围:家居智慧控制，提高舒适度：家庭生活状态统计和日常需求预测与推荐；多模态行为分析和数据采集和传输系统；多模态行为数据采集和分析平台；基于LoRaWAN/5G的工厂环境、农业大棚等环境监测系统。技术成熟度:通过中试

针对传统稻麦生长监测不高清、传感单一化、数据气象化、功能同质化、系统孤岛化、研用离散化、服务被动化等问题，创新部署了基于新一代物联网的稻麦产业科技信息服务系统。

安徽三联学院坐落于安徽省省会合肥，主校区地处合肥大学城翡翠湖畔，是国家教育部批准建立的、拥有学士学位授予权的省属普通本科高校。学校由安徽三联投资集团于1997年投资创办，为安徽省第一所民办高校。2005年，学校获批成立党委;2008年，学校获批升格为本科高校;2011年，学校通过学士学位授予权评审;2018年，学校通过教育部本科教学工作合格评估。 学校占地面积800余亩、校舍面积31万多平方米，拥有教学科研仪器设备总值9000余万元、馆藏纸质图书95万多册。现有交通工程学院、机械工程学院、电子电气工程学院、计算机工程学院、财会学院、经济管理学院、动漫与数字艺术学院、外语学院、护理学院和机器人工程学院，以及思政部、基础部、体育部、图书馆等教学及辅助单位。学校以工为主，管、经、艺、文、医、法等多学科协调发展，开设本科专业42个，高职专业8个，现有全日制在校生16500余人。学校立足合肥，面向安徽，辐射长三角，为区域经济建设和社会发展服务，着力培养具有社会责任感、创新创业精神和实践能力，德智体美全面发展，服务于中小微企业工程技术、管理岗位的应用型人才，办学20年，累计为社会培养人才45000余人。 学校充分利用三联集团科技产业优势，实行产学研一体化发展，加强培育教科研团队，大力推进科研创新平台建设，组建了交通安全应用技术、服务机器人应用技术、数字艺术等协同创新中心，以及安徽竹稞学宫文化研究中心、亚洲文化研究中心、剪纸艺术研究中心、贸易与竞争政策研究中心等科研机构。其中“交通安全应用技术协同创新中心”和“服务机器人应用技术协同创新中心”获批教育部高等职业教育创新发展行动计划(2015-2018年)安徽省承接单位，“剪纸艺术研究中心”为安徽省非物质文化遗产教育传习基地。 学校按照产学研一体化发展战略，不断加强学科专业建设，形成了“交通安全类、智能控制类、数字艺术类、健康养老类”等四个应用型学科专业集群。其中市场营销、交通运输、国际经济与贸易、电子信息工程、英语、环境设计等为省级特色专业;交通运输、英语、电子信息工程、动画、会计学、计算机科学与技术、机械设计制造及其自动化、市场营销、财务管理、商务英语等为省级专业综合改革试点;交通工程、电气工程及其自动化、国际经济与贸易、动画等为省级新专业建设专业。《新编实用英语拓展教程》、《新编实用英语》、《计算机网络与应用技术》、《数据库应用技术》、《经济法》、《新活力旅游英语》、《英语(第二版)扩展教程1》、《ASP.NET程序设计项目教程》、《西方经济学(宏观部分)》、《西方经济学(微观部分)》、《市场营销学教程》等为国家及省规划教材。“项目引领任务驱动——应用型本科院校工科类专业毕业实习模式的探索与实践”等8项为省级重大教学改革研究项目、“新时期应用型本科院校实验实训教学的探索与实践”等13项为省级质量工程重点教学项目，“软件技术实习实训中心”为省级示范实习实训中心，“工程训练中心”、“基础实验教学中心”为省级示范实验实训中心。校长金会庆教授(省级教学名师)领衔的“交通安全与智能控制专业”教学团队为第一批省级教学团队，此外学校建有财务管理教学团队、电类基础课程教学团队、机械工程教学团队、交通安全教学团队等省级教学团队。 学校已与日本西九州大学、大阪产业大学、东京福祉大学、北陆大学，澳大利亚埃迪斯科文大学，韩国国立交通大学、拿撒勒大学、忠北大学，美国布莱诺大学等多所大学建立了良好的校际合作和中外合作办学关系。 学校2004、2008、2009、2010年先后四次被授予“安徽省普通高校毕业生就业工作先进集体”，2011、2012年连续两次被授予“安徽省普通高校毕业生就业工作标兵单位”，2011至2016年连续六年荣获全国高校教师网络培训工作先进集体，2013年荣获“安徽省社会组织规范化建设5A单位”，2014年荣获“合肥市经济开发区优秀人力资源输入基地”、“安徽省普通高校大学生创新创业教育示范校”，2014、2015年连续两年荣获中国青年志愿服务项目大赛银奖，2014、2017年荣获安徽省“三下乡”社会实践活动优秀组织单位，2017年获批“安徽省创业学院”。 学校全面贯彻落实党的教育方针，遵循高等教育发展规律，树立“生为本，师为根，质量促发展”的办学理念，实施“依法办校、专家治校、人才兴校、质量立校、特色强校”的治校方略，秉承“厚德博学、砺能树人”的校训，发扬“勇闯难关、拼搏向前;开拓创新、争创辉煌”的学校精神，把握机遇，脚踏实地，坚定不移，努力将学校建成“国内知名、省内一流、优势突出、特色鲜明”的地方应用型高水平大学，为实现“百年老校”办学理想奠定坚实的基础。

        5T管理”理念，即基于农作物及果实生长的自然通道特性，按时间敏感性将收储过程界定为熟收 (T1)、田场 (T2)、干燥 (T3)、收仓 (T4)以及仓储 (T5)等5个事件，进一步围绕5个事件优选管理目标因子和控制因子、制定管理指标体系和配套先进适用技术装备。在吉林省粮食和物资储备局的支持下，依据“5T管理”原理，制定了《吉林优质稻谷收储作业5T管理技术规程》。依托吉林省粮食和物资储备局、吉林大米联盟、九台贡米联盟、益海嘉里金龙鱼等大米相关产业组织在省内外进行推广，减损效果显著，可以显著延长大米的保鲜期，特别是探明了不当管理导致的7.16%“隐性”损失，同时也减少了粮食微生物毒素危害，为稻谷的持久鲜活保驾护航。

基于三维数字化信息管理系统的健康管理和3D打印云平台 卫生行业信息化建设已经走过了二十多个年头，IT 技术的应用越来越成为卫生行业前进必不可少的助推器，IT 技术的应用正在走向如何利用信息化技术提高医疗质量减少医疗差错，如何利用信息化技术进行医疗服务的创新，如何将分散的医疗资源整合，为人民提供更安全更完整的医疗服务。基于远程影像会诊（