植物提取物(Plant extracts)指采用适当的方法，从植物(植物全部或者某一部分)为原料提取或加工而成的物质，按照提取植物的成份不同，形成甙、酸、多酚、多糖、萜类、黄酮、生物碱等;按照性状不同，可分为植物油、浸膏、粉、晶状体等。可用于医药行业、食品行业、美容行业以及其它行业。

成果简介：利用高速旋转的转子产生的高离心力对在高承载环境下使用的器件进行加载试验，采用成熟试验技术方法和检测手段，实现对微小型机械结构件和电子器件、加速度传感器在高承载环境下的高载荷试验和标定。该设备最高加速度实验值：8万g，最高加速度标定值：1万g，实验对象最大回转半径：50mm，加速度实验精度：3%，标定精度：6%，实验对象尺寸：实验件最大尺寸长度≤18mm，实验件三维尺寸处于直径D=18，高度H=15的圆柱体范围里。适合钢、铝及铜质等各种材质加工的，在高承载环境下工作的机械结构件、电子元器件

硅溶胶在涂料方面的应用非常广泛，其独特的物理和化学性质为涂料带来了多种优异的性能。

随着互联网及多媒体技术的快速发展和大数据时代的到来，视频网站、新闻网站、社交网站、博客、微博、微信等网络媒体形态不断涌现，图像、视频等多模态的数据急剧膨胀，随之带来了“管不住”和“用不好”两大问题。“管不住”是指互联网中隐藏着大量有害信息，如何自动分析与识别非常重要。“用不好”是指现有方法一般是单模态分析与识别技术，如图像分析、文本分析等，但单模态分析与识别因为信息有限难以取得好的效果。 针对上述两个亟待解决的关键问题，基于在图像处理、视频处理、机器学习、模式识别、搜索引擎技术等方向上多年的科研成果，我们开发出互联网图像视频识别与检索系统，支持对互联网上的图像、视频等多媒体数据进行采集、分析、识别和检索，突破网络有害信息难以识别和媒体大数据难以利用的问题，应用于互联网内容监管和大数据行业应用等领域，为维护网络内容安全和促进媒体大数据利用提供技术支撑。

由重庆车检院与重庆大学共同研发设计的C-V2X规模测试平台在位于重庆高新区的国家质检基地正式亮相。该平台可模拟复杂交通场景中的通信环境，来检验相关产品的工作情况，这在国内尚属首创。该平台的投用将缩短智能网联汽车测试流程，降低测试成本，助推重庆加快智能网联汽车产业化及车联网部署进程。 据介绍，C-V2X是指基于3G/4G/5G等蜂窝网通信技术演进形成的车用无线通信技术。作为智能网联汽车网联化方向的关键环节，C-V2X技术近年来发展迅速，但测试方法却比较传统，仍在广泛使用实车进行外场测试。 重庆车检院智能汽车及主动安全测试研究中心负责人表示，在对搭载C-V2X终端的智能网联汽车进行外场测试时，为了搭建复杂环境，业界普遍尝试在实际场地中利用多个真车配合测试，不仅耗时耗力耗资，测试效率不高，而且测试环境的一致性难以保证。 针对智能网联汽车规模测试需求，重庆车检院与重庆大学携手攻关，在国内率先研制出可模拟复杂环境的C-V2X规模测试平台。 该平台由一组测试床、节点控制器、场景模拟器以及自动化测试工具组成。其中，最核心部分是测试床和节点控制器。单个测试床最多可模拟60个C-V2X直连通信节点，多个测试床可部署成高密度的测试环境。节点控制器则可根据测试场景的不同需要，实时调整节点底层通信参数和V2X业务信息，以模拟复杂交通场景中的通信环境，为被测C-V2X直连通信节点、搭载C-V2X直连通信节点的智能网联汽车以及智能路侧系统提供一个易部署、可复现、经济高效的规模化测试环境，全面验证其在复杂交通环境下的各项表现。 “C-V2X规模测试平台投用，是校企合作加强前沿技术研究应用的成果，也是重庆车检院利用交通部自动驾驶封闭场地测试基地（重庆）筹建国家智能网联汽车质量检验中心(重庆) 的过程中，在自主创新技术及构建先进测试平台方面迈出的坚实一步。”该负责人说，在规模测试平台的支撑下，智能网联汽车将加快研发测试进程，推动汽车产业转型升级跨越式发展及车联网大规模示范应用。

工业互联网实现工业现场数据采集、监控管理、数据上云、进行云应用。硬件平台完成材料抓取、模具加工、包装检测、成品入库等工艺过程，模拟模具加工，为工业互联网云平台应用及工业APP开发提供真实数据支撑。

基于农业场景，融合物联网、人工智能等技术。可实现包括人工智能机器视觉技术的农作物病害检测、传感器数据收集与分析等功能。It is used in the agricultural scene with IoT, AI and other technologies, also can realize the functions including crop disease detection based on AI machine vision technology, sensor data collection and analysis.

基于农业场景，融合物联网、人工智能等技术。可实现包括人工智能机器视觉技术的农作物病害检测、传感器数据收集与分析等功能。It is used in the agricultural scene with IoT, AI and other technologies, also can realize the functions including crop disease detection based on AI machine vision technology, sensor data collection and analysis.

在国内率先研发出UWB高精度定位系统，形成了目前国内唯一能提供厘米量级精度、产品级解决方案的主动定位系统技术。该技术的理论成果已发表学术论文100余篇，技术成果已获得发明专利20项。系统性能达到了水平定位精度优于10cm，垂直定位精度优于20cm的国际同类技术性能指标。成果已在多个行业开展应用示范，并取得成功验证。在近两年的推广应用中实现了一千多万的销售收入。该成果在推广应用中可满足广泛行业和领域的高精度定位服务需求。

本项目主要针对我国分散式农村生活污水及污泥处理的现状，结合蚯蚓的生物生态学特点，基于蚯蚓与微生物相互作用的生态学原理，采用“蚯蚓生物滤池+蚯蚓堆肥”联合对分散式污水污泥进行资源化处理与处置研究。在蚯蚓生物滤池处理生活污水过程中进一步优化填料的级配，提高其污染物降解及原位减量污泥的工艺性能，使其净化后出水满足《国家农田灌溉水质标准》（GB5084-2005）中的水作作物和加工、烹调及去皮蔬菜类别的灌溉标准；对蚯蚓生物滤池污水净化过程中产生的少量蚓粪污泥进一步发挥蚯蚓对污染物稳定及无害化的特性，采用蚯蚓堆肥技术稳定化与无害化处理蚓粪污泥，堆肥后泥质满足《污泥农用规范《CJ/T 309-2009 城镇污水处理厂污泥处置农用泥质》的标准，为解决我国分散式农村生活污水污泥资源化处置的难题提供有效的途径。 项目负责人所在研究团队在中小城镇污水处理、剩余污泥减量化与资源化等生物处理技术方向上开展了 10 余年的研究工作，自 2010 年以来，相继获得“2010 年国家星火计划”、“ 2011 年国家青年自然基金”、“教育部博士点基金”等的资助。申请人自 2004 年在同济大学环境科学与工程学院攻读博士学位以来，一直致力蚯蚓生物滤池技术的工艺优化与机理研究。工艺方面主要集中于农村生活污水-污泥的同步处理，在研究过程中发现，蚯蚓生物滤池对污水的处理相比于其他工艺具有经济节约、管理方便的突出特点，尤其是污泥的产量少对于分散式剩余污泥的处置问题，更是提供了有利的解决途径。经过十多年的积累，申请人熟悉该工艺的运行控制参数与实验方法，具有一定的知识储备。建设的上海嘉定和四川青川县马鹿乡“蚯蚓生物滤池处理农村生活污水工程示范”运行良好。申请专利 1 项，授权专利1项。 本项目基于蚯蚓的生物生态学特点进行污水与污泥的生态型转化，工艺技术中无需传统生物处理中的曝气设备，也不会产生常规生物滤池堵塞的问题，因此，具有经济节约，技术高效，管理方便，基建及运行费用低等主要特点，在我国分散式农村生活污水污泥的资源化处理与处置方面，具有广阔的应用前景。 与本项目合作的上海泓济环保工程有限公司是一家废水、固体废弃物处理项目设计、施工、运营及设备销售于一体的高科技环保公司，上海市高新技术企业，拥有多项废水预处理、生化处理、含盐废水浓缩及零排放技术和固体废弃物处理技术，以及建设部颁发的环境工程专项工程承包资质、设计资质和环保部颁发的环境污染治理设施运营资质，综合实力位于行业领先水平。该公司长期以市场为导向，贯彻以技术服务为核心，工程和设备产品为两翼的发展战略，能够根据客户特定需求，结合专业水准开展针对性的研发工作，提出先进而创新的系统解决方案、解决问题。可以为本项目的工程化应用提供有力的技术与设备支持。