产品详细介绍 台面：含磁不锈钢板，双层减震。M6孔，孔距：25㎜ 磁力表座、一维、二维、三维工作台16件; 一维、二维、三维调整架21套; 附件19套，元器件等20多种；配有精制工作台。26项光学实验.  1200×800×140㎜/   1500×1000×160㎜/    1800×1000×160㎜   另有轻便精密光学平台GPT-3  / 干板切割器 CG-2  / 20度定温洗相仪DX-3/ 移动暗室YD-2.

物联网健康大数据平台 通过物联网健康数据入口为基础，服务包括保险、企业、手机、政府等领域，覆盖用户超6.5亿。 链接能力 超过90%的智能设备，包括智能手环、血压计、血糖仪等300多款检测型设备 体检、挂号绿通、在线问诊、海外医疗等28个类别的400余项医疗健康服务 数据量亿+ 运动、睡眠、营养、心理健康行为类数据 心率、血压、血糖、体重、体温等身体指标数据 行业标准 联合中国疾控中心慢病中心、工信部中国信通院开发国内首个“物联网健康数据交互平台” 获中国通信标准化协会CCSA各项审核批准，成为行业标准

健康风险分级管理平台 为企业客户提供一系列健康数据智能解决方案。其中涵括：体检报告OCR识别、健康档案管理、个人综合健康指数评分、异常指标解读、疾病风险预测等。 健康档案 依据国家现有文献标准创建健康档案数据库 标签库 17W+健康医疗及用户行为标签系统 医学OCR引擎 结构化/非结构化/APP/体检报告等数据采集 医学规则引擎 机器与人工审核双重数据智能清洗

人工智能健康干预平台 以遵循医学原理为基础，实现对用户的引导促进，并为用户提供千人千面、科学有趣的智能健康干预方案。 AI健康管理师 300+ 处方方案 2600 国内外专业文献及专家共识 具备通过国家健康管理师 考试能力 AI运动康复师 1300+ 运动动作库 7 种 症状运动康复方案 18 点 人体关键点动作识别 AI营养师 25+ 人群适宜禁忌推荐 13 类 人群智能配餐方案 86 % 准确率食物识别

规格：900*600*850 一、.台面：30mm大理石台面。 二、框架采用 40*60*1.5mm方钢管焊接成C型钢架，前后梁采用30*60*1.5mm方钢管焊接而成，表面经酸洗、磷化、表面环氧树脂粉末静电75um喷涂，（烤房）180℃高温固化。 三、侧  板：采骼15㎜厚优质三聚氰胺板，断面以PVC防水封边处理。 四、装饰亲：两侧立柱角镶嵌R型不锈钢边条，无犄角，更具人性化。 五、地  脚：采用优质尼龙脚垫，其特殊的沉稳结构可有效防止或降低外来振动的影响，达到最佳防震效果，双重水平调节，稳定性良好，可调查高度0-30㎜。

产品详细介绍 　　山大鲁能MOOC平台是以知识点为中心、能力测试为手段，提供一个集教、学、练、考、评等功能于一体的自主补救平台，该平台颠覆了以往以课堂教学为主的课程教学形式，学生通过现代化的网络手段可以随时随地方便地登陆到学习平台进行某门课程的学习，过程是以学生从登录网络学习平台→学习课程知识点→完成作业→课程测试和综合测试→结束课程学习进行评价分析。 　　产品特点：  　　（1）辅助性：MOOC自主补救平台的使用应该作为常规课堂教学的辅助和延伸，而不能完全替代课堂学习。教师将课程相关资料上传到教学平台，可以帮助学生课前预习和课后巩固学习，同时拓展课程内容和传统教学相辅相成。 　　（2）自主性：学习对学生缺乏有效的学习过程控制机制，学生的学与不学，学习时间的长短、学习效果的好坏从短期是很难监控的，学生学习的自主性显得尤其重要。MOOC自主补救平台培养学生自主学习的能力，是发挥网络学习平台效果的关键所在。 　　（3）可重复性：传统课堂教学要求学生课堂注意力高度集中，往往很难做到，而且课堂内容的难点也很难通过课堂的教学一次性掌握。MOOC自主补救平台给学生重复学习提供了技术支撑，教师可以通过录制课程视频、整理课程相关资料上传网络学习平台，可以使课堂再现，提供学生二次甚至多次重复学习的机会。 　　（4）异步性：传统的教学是课堂教与学的同步，学生必须和教师在时间上同步，思路上同步，才会取得较好的学习效果，而自主学习平台可以实现教与学的异步，教师只要安排好学习任务并进行适当的，学生可以合理地安排自己的时间在给定期限内完成学习。 　　（5）开放性：传统的教学主要围绕教材展开教学，同时由于课堂时间的约束，教学内容受到很大的限制，而MOOC自主补救平台可以提供学生开放性的学习环境，通过教师的引导，可以有效地对课程内容进行扩展和延伸，尤其和现实世界的结合，内容不再抽象和教条，让学生认识到课程的有用性，激发起学生的学习兴趣。 　　（6）交互性：传统课堂教学的交流与沟通是非常有限的，MOOC自主补救平台可以利用各种交流工具提升交流的空间和时间，让教师可以充分掌握学生的学习状态和效果，更好地把握教学的难点，同时对学生的自主学习能力起到促进作用，而且匿名交互可以很大程度上减轻学生交流时的心理压力。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

本项目在已有技术条件下，研究开发具有自主产权的工业物联网应用技术，构建面向制造企业的多主体按需使用的云服务平台，形成支持云服务平台的运行和使用的标准规范，推动工业企业服务模式的创新，促进生产型企业向服务型企业转型

一、技术背景 东海近岸海域易受台风和风暴潮等不利天气的影响，故建设海洋牧场时需充分考虑人工鱼礁的安全性。该海域传统的人工鱼礁投放以沉底式为主，在以软相泥地为主的区域设置后往往会出现滑移、倾覆和掩埋的现象从而影响鱼礁稳定性和功能的持续发挥。此外，东海区海洋牧场基本以资源养护型为代表，几乎没有产业带动能力。 在此背景下，设计一套既能抵抗强台风又能保证效能的鱼礁系统显得颇为重要，而融入产业服务功能又是维持海域海洋牧场活力的必由之路。为此，上海海洋大学海洋牧场工程研究中心设计团队经过多年酝酿和探索性试验，研发了一套抗风浪全水层平台礁系统构建技术。 二、技术要素组成 抗风浪全水层平台礁系统由锚礁系统和台礁系统两部分组成。锚礁系统通过高强度缆绳连接底部鱼礁和上层筏式构件（图1），形成浮式藻场的着生介质系统。由表层大型天然海藻、养殖海藻和浮游植物共同构成强大的固能传质网络，为海洋牧场资源增殖打下基础。   图1 每20个锚礁构成一个锚礁群（225m×25m）  锚礁系统中形成的能量和物质将通过牧食和碎屑食物链从表层传向底层，发挥海洋生物泵和表底层耦合的综合效应。在锚礁系统区形成的资源增量将通过大型平台礁系统进行回收利用（图2）。 平台礁由高强度钢桩、鱼礁底座、多层圆盘礁、柔性鱼礁和上层镂空廊道五大要素构成（图2）。首先根据地质调查情况确定打桩的数量和深度。钢桩设置好之后，在其上套入鱼礁底座和圆盘礁，使底部周围形成三型鱼类活动的主要生息场。上层柔性鱼礁可作为大型海藻附着基而用，从而增加上层水体空间异质性，丰富微生境格局，为中上层附着生物和游泳生物提供栖息和摄食场所。最后设置上层廊道，为休闲海钓和海上观光等产业活动的融入提供平台。休闲海钓是牧场区鱼类资源回收的主要方式，而企业承包锚礁系统是拓展其海水养殖的重要方式。由此，构建出一套在东海区具有极大推广价值的海洋牧场构建模式（图3）。   图2 大型平台礁系统的结构要素   图3 锚礁系统和台礁系统组合布置后的效果示意图 三、技术创新点 （1）新的鱼礁系统是以初级生产力调控为核心目标，强化表层水体生物群落稳定性、提升生物多样性为重要目标的全水层锚礁系统。该系统通过功能型环保构件的有机结合，营造大规模浮式藻场，形成饵料生物聚集区、幼鱼庇护区、成鱼育肥区和附着生物生长区；并通过生物泵作用影响调控底层水体的能流和物质循环，为增殖底栖鱼类和大型无脊椎动物、优化其群落结构创造条件。 （2）沉底鱼礁的设计根据表层浮礁系统的物理特性和生态功能辐射效能，选用抗沉陷锚式鱼礁和大型平台礁。这两种鱼礁结构均为首创，前者在发挥礁体本身对三型鱼类聚集效果的基础上，同时起到固定上层浮礁构件的锚系作用；后者以钢桩打底、嵌套分层固体构件并环绕柔性构件的方式，在中下层水体形成较大规模的底鱼礁系统。这两种鱼礁系统的设计在工程上以安全和效率为核心，生态上以环保性和可持续性为原则，社会效益上以产业需求为导向，综合构建出适合东海区等高海况海域的全新海洋牧场建设模式。该模式的一大优点是将鱼礁易在淤泥底下陷的缺陷变为功能性优势，以台礁方式避免礁体偏移走位，确保人工生境系统的稳定性，无需进行鱼礁抗滑移倾覆方面的工程核算，提高了工程效率。 （3）以整体打桩方式进行台面立柱布局，礁体穿孔套入钢桩，用热铸法固定圆形钢板控制鱼礁位置，两层钢板相隔1m，可控制组合鱼礁底部的台礁支脚插入底泥层1m左右。这种组合下可实现鱼礁系统抵抗几十年一遇的强台风，使之长时间发挥渔业资源养护和产业服务的功能。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。