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⁾

本发明涉及一种振动式深松机作业状态监控方法，不仅可以对深松机工作性能、关键参数进行现场移动检测，同时能够通过GPS定位以及GPRS?DTU无线传输技术实现远程计算机的同步监控、数据的在线分析和批量存储，计算机对定位地块数据查询分析并结合该机具返回的关键技术数据分析，通过建立BP神经网路模型，输出以最低消耗为目标的优化参数，得出该地块最优耕作周期、最适宜的耕作深度、工作效率、最高的机具深松频率和振幅等相关参数，并将相关参数发至现场监控终端供其参考，从而实现真正的少耕、优耕。

项目研究污水处理优化控制与节能管理，通过人工智能技术，实现污水处理过程的优化运行和精确控制并提供具有专家经验的优化调度和管理策略，最终达到节能降耗的目的，系统分为两部分，上位机优化软件和下位机PLC控制站，上位机优化控制软件包括各种智能控制模块、优化调度策略及电能监测等功能模块，是节能降耗的集中体现，下位PLC控制站的主要作用是接收上位系统的控制指令完成控制功能。

黄酒发酵易受外界条件影响，品质稳定性较差，目前黄酒的发酵和品质控制主要依靠经验，没有有效的评价体系。项目针对黄酒发酵化学成分分析复杂耗时，香气成分及变化规律不明确，优势微生物组成不清楚等难题进行了研究，主要成果如下：1.针对传统的化学检测过程耗时耗力的缺点，利用衰减全反射- 中红外光谱结合多元数据提取和非线性数学工具建立了黄酒发酵过程中主要化学成分（总糖、总酸、酒精度、氨基酸态氮）的快速无损检测方法。2.使用电子鼻建立了黄酒发酵液的雷达指纹图谱，并建立了统计质量控制分析（SQC）模型，可以快速测定黄酒发酵样品品质稳定性；3.项目创新性的提出和实现了通过分析功能微生物组成监控黄酒发酵过程及稳定性的思路，建立了黄酒发酵过程中微生物群落组成数据库，对黄酒发酵微生物稳定性进行有效监控。 

本项目在国家自然科学基金、陕西省自然科学基金、陕西省教育厅专项基金以及企业委托项目的基础上开展研究，旨在从根本上提高人们的安全意识水平、提升安全投入动力，控制或减少三类危险源，以期预防事故、提高煤矿安全水平。   本成果属于能源经济与管理领域的安全管理软科学研究成果，在神华宁煤集团红石湾煤矿、西安重工装备制造集团、宝鸡秦源煤业有限公司、郭家河煤业有限责任公司、陕煤铜川矿业有限公司得到了广泛应用，取得了显著的社会和经济效益。经过研究，共发表论文80余篇，编著3本，英文期刊论文10余篇，被EI和ISTP检索10多篇，项目经陕西省科技厅组织评审，达到了国内领先水平。

三级等保认证的获得，印证了一德壹教具备提供高标准数据安全服务的专业能力。

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。

农业物联网云平台结合了最先进的物联网、云计算、传感器、自动控制等技术，在浏览器或手机客户端实时显示大棚、大田、温室、茶园等温度、湿度、PH值、光强度、CO2含量，或作为自动控制的参变量参与到自动控制中，保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境。 平台架构： 农业物联网架构可分为三层：感知层、传输层和应用层。 感知层：采用各种传感器，如温湿度传感器、光照传感器、二氧化碳传感器、风向传感器、风速传感器、雨量传感器、土壤温湿度传感器等来获取植物的各类信息。 传输层：由各种网络，包括互联网、广电网、网络管理系统和云计算平台等组成，负责传递和处理感知层获取的信息，能将温度、湿度、PH值、光强度、CO2数据远传到云端数据服务器中，也可以将数据进行本地存储，具有远程查询，断点续传的特点，确保系统的数据完整性。 应用层：物联网和用户的接口，它与行业需求相结合，实现物联网的智能应用。平台可灵活配置实时画面，展现趋势图、报表、告警等，如温湿度、光照参数等，收集每个节点的数据，进行存储和管理实现整个测试点的信息动态显示，并根据各类信息进行自动灌溉、施肥、喷药、降温补光等控制。对异常信息进行自动报警。 平台监测功能（以茶树为例）： （1）PH值监测 茶树是喜酸性土壤的作物，它只能在酸性土壤中才能生存，要求土壤PH值在4~6.5之间，以4.5~5.5之间最适合茶树生长。当酸度不在正常范围时，可通过施肥改变土壤酸碱性； （2）水分监测 茶树要求土壤相对含水量在60%~90%之间，以70%~80%为宜，保证茶树水分的补给，满足生长要求； （3）湿度监测 茶树生长的相对湿度以80%~0%为宜，在空气湿度较高，土壤水分适当的情况下，新叶的持嫩性强，叶质柔软，叶面富有光泽，角膜层薄，品质更加精良； （4）雨量监测 茶树虽喜潮湿，但也不能长期积水，茶树最适合的年降水量在1500mm左右。茶园中应设排水沟和滴灌装置，一旦雨量超出正常范围，可及时采取措施； （5）温度监测 茶叶最适合的温度是15~35℃。10℃以下生长缓慢或停止；10℃左右开始发芽；35℃以上嫩叶灼伤，生长受限；-13℃，茶树冻枯甚至死亡； （6）光照监测 茶树耐阴，但也需要一定光照使其产生营养物质，根据光照分析叶片光合作用效率，避免在茶树适合生长的光照条件下采摘，避开生长期，完成采摘工作； （7）害虫监测 病虫害发生，是导致茶叶欠收和品质影响的重大因素，同时也是茶农使用农药，导致农药残留超标的罪魁祸首。对病虫害进行监测和防治，采用科学防治技术，不仅可以保证茶园的生态环境，更能保证茶叶质量； （8）数据分析 通过茶园安装的监测装置将茶树生长的环境实时传输到后台管理中心，对所有采集的数据进行分析识别； （9）数据推送 后台对茶园采集的数据进行大数据分析后，当某一数值超出设定范围时，后台管理中心会向茶农发送报警信息提示茶农； （10）自动控制 后台管理中心监控到茶树的土壤水分或者湿度等数值偏离适合茶树生长的范围时，自动控制系统会打开茶园相应的水阀实施喷灌或者滴灌，当达到适应值时自动关闭水阀。