在加速建设工业互联网的国家战略背景下，培养工业互联网新兴职业人才。针对数据采集、组网通信到协议设计、应用的基础认知到实际项目工程实施等内容进行职业资格认证服务。

产品详细介绍

产品详细介绍为苏教版和人教版高中《通用技术》课程实验教材的辅助实践活动手册；可作为初中、小学《通用技术》校本实验教材

在大面积柔性衬底上直接生长集成高品质晶硅纳米线沟道是突破高性能柔性电子逻辑、可穿戴传感和显示等应用的关键技术难点。然而，高品质晶体沟道的获得往往依赖高温生长过程（>800 ℃）-- 这恰恰是柔性聚合物衬底（熔点<150 ℃）所无法承受的！为此，南京大学电子科学与工程学院余林蔚教授、徐骏教授课题组基于自主创新的平面固-液-固（IPSLS）纳米线生长模式（近期工作Refs. 1-4），探索了一种全新的“激光-液滴”自聚焦局域加热生长策略，突破了传统环境加热技术的限制，利用柔性聚合物衬底（聚酰亚胺，PI）和金属铟催化剂颗粒对特定激光（808 nm）辐照的高选择性吸收差异，实现仅在液滴/纳米线生长界面附近范围的高效局部加热，以驱动晶硅纳米线在柔性衬底上的超高速度生长：在不需要环境加热的室温“冷”环境下，其生长速度可以高达3.5 μm/s，比传统加热方式纳米线生长速度提高了3个数量级。值得一提的是，即便在此高速生长过程中，IPSLS纳米线的生长路径依然可以被精确引导定位，并成功展示了丰富的线形调控能力。此外，由于纳米金属液滴具有极小的热熔，通过调控激光照射时序，可以对纳米线生长动态过程进行前所未有的精确调控（例如，对生长液滴实现瞬间“激活和冷却”等操作），从而实现对超长纳米线的精准形貌/直径编码。基于此技术，成功在柔性PI衬底上生长高品质纳米线沟道，并制备了纳米线场效应晶体管（FET）器件，其电流开关比和亚阈值摆幅分别为>104和386 mV/dec。此“激光-液滴”选择性加热生长策略有望推广应用于：在各类大面积、低成本柔性衬底上的“冷”环境中，直接定位生长和集成高品质晶硅纳米线阵列，为推动各种高性能柔性电子器件的规模化应用提供关键的材料支撑和全新的技术路线。

1. 痛点问题 储能系统与发电机组联合参与电网二次调频是目前已商业化应用的储能运营模式。以锂电池为代表的储能系统具有响应速度快、双向功率调节精度高的优点，投资较小规模的储能系统就可以使得火电机组的调频性能得到明显提升，在按性能指标计算补偿费用的调频辅助服务竞争中具有明显优势，可以获得可观的收益。为节约投资成本，通常配置储能系统的功率仅为火电机组额定容量的3~5%，储能按额定功率持续放电的时间不到1小时。 目前储能系统基本采用“外挂”的形式与火电机组联合调频，储能系统需根据火电机组运行情况优化自身的充放电功率。由于储能系统能量受限，剩余电量可能处于过高或过低的状态而影响其可用性和使用寿命。在储能进行能量恢复的时段，无法有效跟踪电网的调频指令。由于电网调度发送给发电机组的调频信号是随机的，因此储能系统需要有智能的自适应控制策略。 2. 解决方案 本项目技术成果针对电网调度AGC指令的特点和火电机组的运行特性，通过设计储能系统与火电机组联合运行方案，综合考虑储能系统的运行状态和约束，实现储能系统与火电机组联合的优化控制。

针对上述社会安全事件综合研判的难题，本成果利用系统工程的综合集成研讨方法论，综合公安学、管理科学、计算机科学等相关学科理论、方法与技术，提出了基于多时空线索链的社会安全事件智能综合研判关键技术以及面向社会安全警情事件的警务资源指挥调度方法。 ①基于多时空线索链的社会安全事件智能综合研判关键技术以群体性聚集事件作为典型社会安全事件，构建基于六空间的社会安全事件综合集成研讨厅体系：融合构建“情景数据-元数据-知识-实体模型-形式模型-算子”六空间体系，提出多时空线索链生成技术，抽取知识空间中共性的时空线索链模式；基于知识和数据共同驱动的思想，提出了社会安全事件的研判支持方法，包括基于知识图谱的推理方法、基于相似案例的推理方法、以及基于贝叶斯网络的推理方法等；进而结合专家研判，实现典型社会安全事件智能综合研判。 ②面向社会安全警情事件的警务资源指挥调度方法是在层次任务网络规划（Hierarchical Task Network, HTN）的基础上，实现任务执行时间、空间和资源约束的推理，解决考虑多任务类型、多警种、多出警地点、任务带有时效性、考虑交通和处置时间等实际因素的警务资源调度方案制定问题；进而考虑执行时间等不确定因素的影响，在规划过程中处理不确定性，制定柔性调度方案，使生成的调度方案更好地适应不确定的执行环境。 ③在此上述关键技术基础上，运用系统工程方法，研究了基于云计算与边缘计算的端网云的网络结构、通讯协议及协同计算模型，综合考虑各方面因素对平台体系架构进行了设计，从顶层设计层面解决信息孤岛、资源有限等难题，构建了基于云计算于边缘计算的社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台。整体技术路线如下图所示： 图 1 社会安全事件智慧化立体综合预警与智慧平台整体技术路线 研制的基于云计算于边缘计算的社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台，主要由四个系统组成。其中，融合“人、车、物、网、地”的警情大数据支撑平台与公安部门现有的业务系统相对接，关联研发的目标识别与警情事件监测预警结果，实现警情数据的采集、整理和分析。社会安全事件智慧化综合预警与分析系统基于大数据支撑平台提供的公安业务数据、网络舆情信息和研判结果数据等，提供了公安部门需要的事件分析和研判功能。面向社会安全事件的警务资源指挥调度系统基于研判结果，具有领域知识管理、调度方案生成和执行异常识别等功能，为指导指挥员进行调度方案制定提供辅助决策能力。最后，基于研发的系统间及与公安相关业务系统间的互操作模式、资源可伸缩的并发处理技术，由应用集成管理平台提供应用集成和服务集成功能，包括统一的用户管理和认证、工作界面、应用云服务管理等，实现各系统间的有机集成，平台体系架构如下图所示。 图 2 社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台体系结构 成果相关图片展示： 图 3 社会安全事件智慧化综合预警与分析系统驾驶舱 图 4 时空大数据查询模块 图 5 研判规则管理模块 图 6 预案管理模块