产品简介： CES-AIoT339 是软/硬件一体的面向 AI 人工智能方向的实训系统，融合边缘计算，人脸识别，机器视觉，文本/证件识别，语音识别诸多 AI 技术，同时引入物联网传感器，无线网络知识点，是一套 AI 人工智能+物联网综合型实验系统。 该款实验箱由具有边缘计算能力的单板计算机，高清晰画质视频采集器，拾音器，本地显示器，操控端口，物联网基础部件组成，完整布署在实验箱里，配套实验教程和实训所需的辅件。 该款实验箱是针对新工科“人工智能”专业研发的，具备创新，先进，实践性强等特点，适用于人工智能，计算机，电子，信息工程，自动化等相关专业。 产品特点： 该系统引入科大讯飞语音技术，百度 AI OCR 技术，可运行在边缘计算机上实现通用文字识别，证件/票据识别，语音识别等 AI 应用，比如身份证识别，户照，银行卡，营业执照，车牌，驾驶证/行驶证的识别。 AI 人工智能+ 物联网“双核”组合 提供物联网传感器，无线网络模块，NB-IoT 模块，与边缘计算机，AI 人工智能部件，构成 AI人工智能和物联网的融合，且支持与阿里云的链接，支持使用者进行 AI 人工智能物联网的应用扩展开发。 基于安卓系统的 AI 人脸识别技术 提供人脸识别的开源安卓工程包，实现静态，动态下的人脸特征采集，特征分析，对比等人脸识别功能。 AI 人工智能+ 物联网“双核”组合 基于 ARM 架构 Cotex-A72 六核处理器，内建强大视频处理引擎 Mail-T864 GPU, 完美支持H.265/H.264 视频解码，支持大数据处理，流畅运行 AI 应用软件。 硬件一体化设计，高度集成，易于设备的维护实验所用到的硬件，均布署在实验主板上，一对 N 供电模式，各单元相互独立，模块化设计。

事故应急演练综合实训装置 (1)装置特色 1．以简单化工装置为背景，利用自动化技术模拟危化工艺事故场景，培训学员应急处置和救援实操能力，实训科目符合原安监总局考试标准中应急处置的评分要求。 2．本系统可以模拟机泵密封泄露、管道连接法兰泄露泵出口法兰或机械密封泄露、换热器热物料出口法兰泄露、精馏塔塔釜出料口法兰泄露、储罐物料泄漏并由此引发的中毒、着火、爆炸等安全事故。 3．员工可在该装置上进行实际操作，不仅可以培养学员事故处置能力，也可按照《安监总宣教（2014）139号国家安全监管总局关于印发特种作业安全技术实际操作考试标准及考试点设备配备标准（试行）的通知》标准中的相关要求实训学员应急处置技能。 4．本系统认真吸取历年来全国各地化工生产安全事故案例与教训，制定了多种典型的应急演练项目：如中毒事故、泄漏事故、着火事故、爆炸事故。现场安装泄漏发生器、爆炸发生器、失火发生器等模拟实际场景，主要用于模拟设备泄漏、设备爆炸、设备失火，配合设备实现模拟泄露、爆炸或失火事故。 5．现场可另配套设置警戒线、防毒面具、灭火器、消防炮、中毒假人、F扳手、电话机等工具，此类工具安装信号感应，模拟应急处置下各类工具的正确选用。 6．通过对应急演练训练，提高全体学员安全生产意识及应急救援能力。评估应急准备工作和应急救援能力，及时发现和修改应急预案、执行程序、应急救援行动中的缺陷和不足，明确各部门和人员的应急职责和准备情况，加强应急救援队伍的协调配合能力和熟练度，检验应急培训效果，评估应急演练效果。通过调整演练难度，进一步提高学员应急响应、业务素质和能力。 7．装置所采用的仪表泵阀均为真实设备改造而成，与真实设备无二。仪表泵阀的安装须符合工艺要求，且便于操作识读；具有远传功能的仪表符合通许规范；所有泵阀仪表均需悬挂吊牌，标识位号、工艺名称、型号和参数。 (2)系统功能及训练目标 1.模拟装置介质泄露、着火、中毒事故工况下，操作人员协作配合处置的能力，员工可在该装置上进行实际操作，不仅可以培养学员事故处置能力，也可按照《安监总宣教（2014）139号国家安全监管总局关于印发特种作业安全技术实际操作考试标准及考试点设备配备标准（试行）的通知》标准中的相关要求实训学员应急处置技能。 2.人员安全防护用品的使用：培养学员在紧急事故下正确选择和使用正压式空气呼吸器、自救器、安全帽、防毒器具、防静电服等个人防护用具的技能； 3.消防设施的使用：培养学员在紧急事故下争取选择和使用灭火器、消防栓等消防设施的技能。 4.考察学生全面分析系统、辨别正误和迅速决策等能力，安全操作等各项理论功底的考察。 5.多人协作配合演练：本系统可自由配置多种事故的类型、发生场景、发生过程，和需要参演的人员、任务等，可实现在多预案、多角色下应急预案的演练。学员根据不同的预案与角色，执行不同的应急处置任务，培养学员之间协同处置能力。 6.本套装置配备安全文化建设内容注在培养学员安全文化、转变安全意识；培养学员主动安全意识，把职工这种被动的安全管理变为主动的自我安全管理，把“要我安全”转变为“我要安全”、“我会安全”，使学员做每一项工作时都能有意识地、主动地进行自我安全管理。 (3)系统实训内容 1．理论学习：理论学习多种典型的事故的应急处置预案，如中毒事故、泄漏事故、着火事故下的救援预案； 2．实训多种典型应急事故下的紧急处置和应急处理。 3．实训多种个人防护用品的选择和使用。 4．实训多人协作配合演练，可实训在多预案、多角色下应急预案的演练。学员根据不同的预案与角色，执行不同的应急处置任务，培养学员之间协同处置能力。

机械设计综合实训台

互联网+综合执法平台隶属于青岛一凌网集成有限公司，是面向政府用户提供基于互联网应用的新型在线综合行政执法服务平台。平台不断实践互联网+理念，将传统行政执法与互联网应用深入结合，真正完成互联网+传统执法转型，并专注于不同领域的智慧管理软件产品的研发与完善，通过互联网+综合执法平台，实现网络审批、便捷操作，规范执法办案程序、提高执法工作效率。 依托城市物联网、云计算、多网融合等现代化技术，运用数字基础资源、多维信息感知、协同工作处置、智能督察考评、预警决策分析等手段，量化城市管理部件、事件标准，建设城市管理、执法服务平台，形成具备高度感知、互联、智能的城市管理新模式。依托自主研发的“六位一体”综合执法平台，实现了执法办案全程无纸化、自动化、即时化。

学生综合服务平台，基于学工核心业务，结合智慧校园业务中台和数据中台，前端通过一站式平台、校园APP、自助终端方式呈现，基于表单流程工具开发的流程服务，并与学工业务打通，实现线上线下打通，实现无纸化办公； 提供从学生入校到学生毕业离校的全流程化管理，实现服务和管理打通； 另外学工业务和学校现有门户平台、认证平台、教务平台、一卡通平台在数据上实现完全共享，依托数据中台，提供强大的自定义数据与统计分析功能，实现学生在校期间表现的全面动态管理和学生数据的精准化管理，能更好的辅助决策； 结合业务中台流程工具和消息平台，提供全面的工作提醒机制，实现消息及时、全方位触达，各层次用户可快速准确的点击进入操作，真正做到快捷、方便学生办事、高效解决学生困难。

实验内容 1、单摆； 2、三线摆； 3、碰撞打靶； 4、李萨如图形； 5、液体表面张力系数； 6、应变力传感器定标及未知物体称重实验。

随着现代科学技术的进步，轧钢生产过程中质量控制已经不仅仅局限于产品外型和尺寸精度的控制，而是追求对产品内部微观组织和最终性能的更为精确的把握，并应用于实际生产中。特别是在最近，急切需要在加工过程中提高产品的使用性能、降低成本、实现组织性能在线预测及控制。计算机技术与塑性加工理论的结合使塑性加工从以经验和知识为基础，以“试错”为基本方法技艺阶段向以模型化、最优化和柔性化为特征的科学阶段过渡。 目前，棒线材在我国的热轧产品中占50%以上。国内对棒线材生产工艺的研究以实际生产摸索为主, 这不仅浪费大量的资源，而且结果很难得到推广。北京科技大学与重庆钢铁公司的科研项目《品种钢组织相变索氏体化》[2005-2007]在吸收了国内外研究成果的基础上，已开发成功在线性能预报模型，在重钢高线厂得到实际应用，该厂的一些钢种通过模型的优化，产品质量得到了显著的提高。北京科技大学与江苏沙钢集团的科研项目《高速线材性能预报系统研发》[2006-2008]也引进了该模型，针对沙钢的沙景和润忠两条高线生产线进行开发，目前控冷段在线模型已进入生产调试阶段，正在进一步优化及完善。我国高线生产的一个问题是产品性能不稳定，在线模型投入到实际生产将会大大提高产品质量及成材率，提高新产品的开发进度。开发的高线控冷段在线性能预报系统是国内外首创，将对钢铁生产行业产生极大的影响。

 设施蔬菜是解决我国北方冬半年蔬菜供应和促进农民增收的重要产业，辽宁是我国设施蔬菜重要产区。然而设施蔬菜连作和不科学施肥等导致的土壤障碍日趋严重，已成为制约设施蔬菜提质增效和绿色发展的瓶颈问题。为此，项目组自“八五”以来针对该问题开展了系统研究，主要创新成果如下：     1.首次探明了设施番茄和黄瓜土壤障碍的主因是偏施氮肥导致的土壤酸化，明确了均衡施肥可明显缓解土壤障碍发生，实现了设施土壤障碍的理论突破。30年蔬菜长期施肥定位试验表明，长期过量偏施氮素化肥导致土壤严重酸化，进而使土壤理化性质和微生物区系劣变，病原尖孢镰刀菌数量增加 4.3 倍，作物产量 和品质下降；而有机无机肥均衡配施，缓解了土壤障碍发生。进一步的日光温室 蔬菜有机无机肥均衡配施长期连作试验表明，番茄与自根黄瓜连作 24 茬植株长势 和产量与第 1 茬无显著异，虽土壤理化性质、微生物区系及根际酚酸类物质等 随连作茬次增加而有所变化，但未达土壤障碍程度，也未发生枯萎病等土传病害。从而证实了我国设施蔬菜土壤偏施氮肥引起的障碍远大于土壤连作障碍。     2.首次明确设施番茄和黄瓜土壤最佳营养指标，创建设施蔬菜科学施肥模 型，研制出设施蔬菜土壤健康保持施肥方案，实现了设施蔬菜绿色可持续生产的技术突破。兼顾设施蔬菜生产效率与土壤健康保持原则，明确了设施番茄和黄瓜土壤氮磷钾钙镁最佳营养指标，建立了以设施土壤最佳营养指标（A）、目标产量需肥量（W）和土壤供肥能力（Y）为核心的施肥量（M）模型，即：M= b W（b={1.5+ (A-Y)/A}）；综合 7100 多份北方设施果菜土壤分析结果，研制出以 有机肥为主增钾补钙的北方地区设施果菜土壤施肥方案。推广应用后，土壤健康 保持效果显著，其中 28 年间连作 56 茬日光温室番茄产量未出现显著减产。     3.首次从作物-土壤-肥料-环境互作角度分析构建了设施蔬菜土壤障碍分级标准，率先创建了设施蔬菜土壤障碍生态安全防控策略，实现了土壤消毒的农 药零使用，为设施土壤障碍的绿色防控奠定了基础。通过对全省 5465 份设施果菜土壤分析，构建了日光温室蔬菜健康土壤、轻度障碍土壤、重度障碍土壤三个等级划分的土壤理化性质、养分含量和生物学特性等参数标准，综合定位试验结 果，创建了设施蔬菜健康土壤保持、轻度障碍土壤生态安全修复和重度障碍土壤 生态安全高效利用的策略，解决了设施土壤农药消毒污染环境的弊端。     4.研制出设施蔬菜轻度障碍土壤修复和重度障碍土壤营养基质高效栽培技术，攻克了日光温室蔬菜土壤障碍绿色防控的技术瓶颈。针对轻度障碍土壤修复，构建亩施膨化鸡粪（或等量营养有机肥）2000kg+粉碎稻草 1000kg+生石灰 44kg+ 复合肥(13-7-13)30kg 和膨化鸡粪 2000kg+生物炭 500kg+生石灰 44kg+复合肥 30k 两个优良配方，降低当茬土壤尖孢镰刀菌数量 71%～93%，番茄增产 30%以上。 针对重度障碍土壤，研制的农业废弃物营养基质限根栽培和嫁接防病高效栽培技术，实现番茄与黄瓜年亩产 2.5 万 kg 高产记录，节水 23.6%，节肥 26.4%。     项目获授权发明专利5件，制定地方标准5部，发表论文133篇，编写著作与教材 16 部。近 3 年累计推广 202 万亩，增产 40 亿 kg，增收 77 亿元；并减施化肥 26%以上，少用农药 18%以上，累计节约生产成本 12.8 亿元。

毛蕊花糖苷是一种控糖疗效非常 优良的α-葡萄糖苷酶抑制剂。本技术成果通过筛选、诱导获 得一株β-葡萄糖苷酶高产菌株，通过高效催化将松果菊苷转 化为毛蕊花糖苷，经萃取、分离，获得纯度超过50%及90%的 毛蕊花糖苷单体化合物。药理学研究表明，毛蕊花糖苷中试产 品对降低2型糖尿病模型小鼠空腹血糖值及提高胰岛素浓度和胰岛素敏感性效果显著；