技术成熟度：技术突破 本成套设备，以电供暖的各个电暖气为控制对象，以建筑内不同房间不同区域的取暖温度为控制参数，自下而上，组成了由单片机现场控制器（控制室单独使用PLC控制器）、PLC中间层算法控制器、工控机为上位机构成监控界面的DCS控制系统，从而实现分散控制集中管理的控制系统。此系统的目的在于替换传统水暖系统，利用合理科学的软件算法，实现节能、环保、减排的效果。设备兼具教学、实验、科研及实用的功能。 成果技术特点：本套装置由四个单片机组成现场控制器，一个PLC组成的控制室控制器，与中间层面的S7-300PLC控制系统，以及顶层监控层的工控机装置，统一安装到了一个整体的平台上。此平台便于实地集中实验、研究，也有利于集中编程与项目演示。 图1 设备实物图 图2 为智能控制系统电脑操作界面

AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集：人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含：情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论，结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术，检测人心理情绪状态，提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术，可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术，结合心理学，通过对被测试人员 60秒的测试，能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况，并且引起人们重视心理健康，从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试，能够获取个体、准确的进行心理危机预警，显示被测人员心理危机测试报告，提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后，根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮，调整好站立位置，脸部朝向屏幕，人脸录入即可完成测试，测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析，测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”，其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据，包含正面情绪（平衡、自信心、活力、调节水平），负面情绪（攻击性、压力、紧张、可疑），生理参数（抑制、神经质、消沉、幸福指数），以及综合状态指标：专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析：系统自带数据中心的统计功能，可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告，检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等，以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能：管理员可通过多条件查询功能，只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息，以及该测试者的历史测试记录，并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比，综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端：以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告，以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能，可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能，通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示，同时具有人脸检测判别功能，比如面部不全、距离较远等识别功能

包括车身、中心车体（2）和侧面展开体，所述侧面展开体包括结构相互对称的左侧展开体（3）和右侧展开体（1），所述车身包括车头（18）和车架，所述中心车体（2）、左侧展开体（3）、右侧展开体（1）安装在车架上，且所述左侧展开体（3）设置于中心车体（2）的左侧，而所述右侧展开体（1）设置于中心车体（2）的右侧，本发明的屋顶和地板能够自动快速展开和收拢。内部自身灵活单层大空间可以提供给不同的使用人群，使用范围广泛。同时可以长时间能源独立供给，可以用于长时期定居的房车设计。

本发明涉及一种基于机器学习的空间数据匹配方法，包括四个步骤:1)自动生成匹配训练样本，2) 通过机器学习建立分类器模型及其参数，3)应用分类器模型对输入空间数据进行目标匹配，4)顾及逻 辑和领域约束对匹配结果的过滤和改善。其中机器学习采用以空间目标的位置、大小、形状和方位等多 种指标作为特征提取。具有如下优点:可避免量纲标准化和多指标加权中的主观任意性，匹配精度较加 权平均方法更高;匹配模型基于样本数据学习建立，数据的自适应性较高;建立模型的典型样本数量少， 可大规模应用;利用空间数据的内在几何信息，无需额外属性信息，使用准入性低。

本发明公开了一种基于 GPU 的多尺度空间特征提取方法，包括 以下步骤：利用多尺寸并行非线性滤波构造尺度空间、在尺度空间中 并行的进行关键点检测和描述符生成。其中尺度空间构造包括：多尺 寸数据打包、多尺寸并行降采样、多尺寸并行非线性滤波的具体执行 步骤。为了提高算法的并行度、降低数据依赖性，通过并行降采样提 前得到各个尺寸下的初始图像，使得各个尺寸下的非线性滤波、关键 点检测和描述符生成可以在 GPU 中并行的执行。

无衍射光空间直线度基准的发生装置，包括依次位于同一光路上的激光器、光学调整器和无衍射光发生器，光学调整器光学调整器必须保证光束的发散条件：理论比值ω(R)/ω<SUB>0</SUB>≥10，如小焦距透镜或由焦距大于-100mm 的透镜组和精密位置调整器构成。上述无衍射光发生器可以为锥镜、环缝与透镜组件、计算机全息片或二元光学组件。本发明可在激光器与光学调整器之间设有扩束镜和空间滤波器。本发明将无衍射光理论和技术应用于直线度误差测量技术，很好地解决了现有中、长距离直线度误差测量

本发明公开了一种基于遥感影像的特征函数空间滤值回归模型并行化方法，本发明针对遥感影像数 据回归建模过程中变量空间自相关性对模型的影响，提出采用特征函数空间滤值方法，通过将影像进行 分块，利用搭建的并行计算集群进行分布式计算，最后将分块计算的结果返回给主节点汇总，通过对比 串行和并行分别得到的回归模型拟合评价参数 MSE、RMSE、R2、Adj.R2 以及并行加速比 S，验证基于 遥感影像的特征函数空间滤值并行方法在空间统计回归建模中能够消除空间

提出基于矛盾体分离的动态多元协同自动演绎推理的理论和方法，提高了自动推理引擎求解和证明能力，增强了系统可信性测评的综合能力。 一、项目分类 重大科学前沿创新 二、成果简介 以具有国际先进水平的原创自动推理体系为核心支撑，立足通信系统安全检测、评定与防护，在网络空间安全可信性测评关键技术的研发与应用上实现以下重要创新:(1)提出基于矛盾体分离的动态多元协同自动演绎推理的理论和方法，提高了自动推理引擎求解和证明能力，增强了系统可信性测评的综合能力。获得命题逻辑求解器国际竞赛第二名和一阶逻辑证明器国际竞赛第二名，发表论文(JCRQ1)3篇，登记软件著作权3项。(2)提出了基于自动推理的形式化验证技术、基于交互式应用安全测试技术的检测方法，提升了网络空间安全软件系统在开发过程中软件代码层和业务逻辑层安全缺陷检测过程有效性和检测结果准确性。目前已形成拥有自主知识产权的商业工具，支撑了软件系统在关键信息基础设施中的安全应用，并辅助了国家相关信息安全标准的建设，测试工具是唯一一家被OWASPBenchmark工作组收录的中国厂商自研工具。获批国家标准2项(GB/T30279-2020  GB/T38628-2020)，获得发明专利4(ZL201910498983.9ZL2019108553424  ZL2020100476371  ZL20201175663.9)登记软件著作权11项。 (3)提出了一种网络空间非正常无线电信号的电磁干扰识别与自组织处理的方法，实现了及时发现与处理电磁威胁，提高了电磁信息的安全性。获得发明专利2项(ZL2012104380941、ZL2012104380937)，获得实用新型专利1项，发表论文1(JCRQ2）篇。

华东理工大学贯彻绿色工程教育理念，以虚拟现实技术（VR）为特色支撑，分别在徐汇校区和奉贤校区建成两个创新创业实践基地。