本实用新型提供核电站安全壳内衬钢板缺陷测量装置，其特征在于：包括支架、导轨、滑块、中心 控制单元、位移传感器和测距仪，导轨安装在支架上，滑块卡在导轨上，位移传感器和测距仪设置在滑 块上，位移传感器和测距仪分别连接中心控制单元。本实用新型提出的核电站安全壳内衬钢板缺陷测量 装置，在体积和重量上比原有的工具减轻了很多，而且使用所得测量结果精度高，数据量丰富，操作简 单，数据录入迅速，结果直观，有效提高了测量的效率以及精度。 

悬赏金额：15万元 发榜企业：广东智云工程科技有限公司 需求领域：人工智能；软件开发 产业集群：软件与信息服务产业集群 技术关键词：深度学习；变形预测；灾害预警

煤矿大型设备（如提升绞车、主扇风机、空压机等）承担着矿井的提升运输、通风、压风等任务，是保证矿井安全生产最重要的装备和环节。由于它们分布在点多面广的不同区域，又由于企业对这些设备的运行监控还是停留在简单的人工看表，定时记录的方式上，技术手段非常落后，难以进行科学有效的管理，虽然有的企业有了一些先进的监控系统，但是数据传不上来、数据不准确、数据错误采集等人为原因在更大程度上减弱了监控系统对煤矿企业起到的安全、高效的管理作用，无法有效的预防和遏制煤矿的安全事故。该成果通过实时采集煤矿大型机电设备的实时运行数据，进行数据处理，达到对煤矿大型设备故障安全隐患的提前判识与诊断，并给出预警，杜绝安全事故的发生。 针对煤矿企业的主提升、运输系统、压风系统、抽风系统以及给排水等系统的大型机电 设备，利用与设备对应特定的采集器获取不同的实时数据，通过有线或无线网络技术将这些 数据传输到数据中心服务器汇总、处理分析，将设备实时状态、劣化趋势、数据分析、各种 统计报表等实时地展现在智能终端上（在调度中心），并对设备的运行健康状态进行判识和 诊断，能有效提高机电设备的运行效能，减少煤矿安全事故的发生。

本发明涉及计算机视觉和深度学习领域，尤其涉及深度学习中Yolov8目标检测算法中引入注意力机制CA和在特征融合方式中引入特征金字塔CFP算法增强，以及全卷积掩码自编码器框架FCMAE和使用MLP分类器对自动扶梯上检测到的人体关键点进行分类的相关研究与技术方案。

产品详细介绍生物安全柜 产品特点 :独特可靠的新颖结构，采用人体工程学设计，带有10度倾斜角，为使用者提供最大的舒适性和视觉效果。安全柜的操作区均采用四面（左右二侧、后部、低部）双层结构，所有污染部位均处于负压状态和被负压通道和负压通风系统包围。前视窗采用光学透视清晰、清洁、消毒剂不对其产生负面影响的钢化玻璃。滑动玻璃门升降门，自由轻松，随意定位，在行程范围内的任何位置不产生卡死现象，而且有联锁系统保证在悬挂系统出鼓掌时不脱落而给操作者带来危险。内胆、集液槽及托盘均采用304不锈钢材质，内胆一次成形，圆弧处理，工作台面可移动。集液槽下部配有排污接口便于清洁。 详细参数：指标/型号 XJK-1100Ⅱ/A2(美国联邦NSF49) XJK-1360Ⅱ/B2(美国联邦NSF49) 洁净等级 100级@≥0.5μm(美联邦209E) 100级@≥0.5μm(美联邦209E) 菌落数 ≤0.5个/皿·时(φ90mm培养平皿) ≤0.5个/皿·时(φ90mm培养平皿) 风速 流入气流平均风速：大于0.5 m/s 流入气流平均风速：大于0.5 m/s 下降气流平均风速0.25-0.5 m/s 下降气流平均风速0.25-0.5 m/s 噪 音 ≤55dB（A） ≤55dB（A） 振动半峰值 ≤4μm ≤4μm 光照度 ≥500LX ≥500LX 电 源 单项交流220V/50Hz 单项交流220V/50Hz 重 量 205Kg 246 Kg 215Kg 260 Kg 工作区尺寸 1100x600x680mm 1360 x600x680mm 1100x600x680mm 1360 x600x680mm 装置外形尺寸 1240x790x2250mm 1500 x805x2250mm 1240x790x2250mm 1500 x790x2250mm 送风过滤器规格及数量 1000x470x69x① 1260x470x69x① 1000x395x69x① 1260x395x69x① 排风过滤器规格及数量 570x400x69x① 700x400x69x① 1000x320x90① 700x400x90x① 荧光灯/紫外灯规格及数量 30w x ②/ 20w x ① 40w x ②/ 40w x ① 30w x ②/ 20w x ① 30w x ②/ 30w x ① 适用人数 单人单面 双人单面 单人单面 双人单面 备注：我厂生产的生物安全柜是依照美国NSF49标准组织生产的二级通用型生物安全柜。对于用户若有B型生物安全柜需求的，可在定货中提出。对于有三级生物安全柜需求的用户可单独制作

采用理论分析、数值模拟、相似模拟和现场实测等多种综合研究方法，对分岔合并煤层上覆煤层采动后破碎顶板条件下 72 煤安全高效开采综合技术进行系统研究。分析工作面的地质条件，测试工作面煤岩力学参数，掌握工作面煤岩力学特性；分析 71 煤开采对底板破坏影响规律，为工作面超前预注浆加固范围提供依据；针对破碎顶板的特点，分析两柱式和四柱式支架对破碎顶板的适应性，改变淮北矿区传统的破碎顶板采用两柱式支架选型原则，提出适合工作面破碎顶板条件的四柱支撑掩护式支架；确定注浆方案，选取注浆材料，实验优化注浆浆液配比，设计浆液扩散半径，布置注浆孔；现场实测破碎顶板条件下工作面矿压显现及围岩运移特征，为有效的破碎顶板控制技术及顶板管理提供依据。 1）针对试验工作面复杂难采条件，研究提出了采用适应难采条件的四柱支撑掩护式支架结构，并合理设计了支架参数，改变了淮北矿区传统的破碎顶板采用两柱式支架选型原则，为淮北矿区破碎顶板的管理提供了全新途径。 2）研制了具有初撑力高、顶梁整体刚性强，前部支护强度大，密封性好、较大的面向煤壁的水平力、带压移架、底座采用半封底形式，抬架力高、液压系统流量大等特点的 ZZ7600/20/40 新型液压支架，解决了复杂难采煤层工作面易出现煤壁片帮、超前冒顶和支架扎底等难题，保证了工作面安全高效回采。 3）与国内外同类研究相比，创新提出“更换钻头”与“跟管钻进”埋设注浆套管的新方法，研发了经济可行的破碎顶板注浆加固补强技术，有效控制了顶板冒落，为工作面安全顺利回采创造了良好条件，降低了注浆成本，解决了破碎顶板钻孔、埋设注浆套管难的问题。

目前北京理工大学基于神经网络的智能无人机疫情预警监控系统主要由无人机平台、光电载荷、喊话系统和地面控制及图像处理平台组成。 该智能无人机疫情预警监控系统能够自动监控广场、公路、小区等各类环境中的人群，检测人员聚集情况，利用红外热成像技术实时获取人员体温情况，实现在非接触情况下对疑似高危人员的快速区分，并快速形成疫情人员相关数据，还可以提供数据接口，供大数据系统进行分析。该智能无人机疫情预警监控系统可同时提供监控人员及被监控人员交互通道，通过喊话系统，监控人员可以随时疏导或制止被监控人员的异常行为，为疫情监控和预警提供了更为清晰和直接的手段方式。

在中加国际科技合作、自然科学基金中德基金、总装预研基金等的资助下，开展以可穿戴计算、工业无线传感器网络、身体传感网络、感知计算等前沿技术为核心的研究工作，并面向老年健康、工业物联网、移动增强现实等领域研究实用化技术和产品装置，具体包括：1） 工业物联网应用：开发了一系列符合IEEE 802.15.4/Zigbee、Wireless HART等无线传感器网络标准的微型化传感节点、模块、网关，以及相关的协议栈源码。2） 健康应用：主要面向安全、健身、医疗等健康应用，研发超低功耗、无障碍、可长期持续穿戴应用的智能腕带（腕表）、腰带（腰挂、腰带扣）、胸带等各类形态的健康装置，开发运动统计、跌倒预警和检测、睡眠监测、多生理参数监测等产品应用，参见下图。

一、项目简介 随着AlphaGo及其Zero的相继推出，近年来以神经网络计算为基础的深度学习及相关优化算法已成为人们研究AI的热点。深度学习算法在AlphaGo中的成功应用主要是依赖神经网络监督学习的网络层次及神经元数量提升，而其Zero的应用不同则是在于引进了博弈优化的思想，这就给以并行计算为核心的神经网络优化算法理论研究提供新的思路。 鉴于传统神经网络优化算法面临非全局优化的难题，我们基于吉布斯分布采样优化计算，提出一种以脉冲神经元构成的混合网络结构动力学系统来实现的神经网络全局优化算法，引进纳什平衡理论来优化的神经网络计算方案，并设计一款相应的通用神经网络并行处理器芯片，以新型芯片编程架构模拟人脑功能进行感知、行为和思考新型芯。 二、前期研究基础 本团队主要是由厦门大学福建省集成电路设计工程技术研究中心、厦门大学集成电路设计与测试分析福建省高校重点实验室的教师与学生组成的，主要从事人工智能、网络通讯、集成电路设计、纳米单电子器件等方面的研究工作，并积累了深厚的研究基础。团队首席科学家郭东辉教授十多年前曾在美国加州Berkeley 大学非线性电路实验室访问，从事有关细胞神经网络(CNN)有关课题的研究，先后主持国家自然科学基金项目五项，其中与神经网络研究内容相关的有两项，分别是《视觉神经网络光电集成系统的研究》(批准号：69686004)和《混沌神经网络加密算法及其相应集成电路的设计研究》(批准号：60076015)。 本团队同时也是厦门市集成电路设计公共服务平台的主要技术支撑单位。在厦门市科技重大专项经费的支持下，我们配备了开展模拟及数字SOC 芯片设计所需要的各种EDA 工具和IC 测试设备。此外，厦门集成电路设计公共服务平台也是TSMC、SMIC 等芯片制造厂重要合作伙伴，并与厦门联芯、三安集成等芯片制造厂也有长期的合作协议，可以进行包括射频及功率芯片在内各类模拟及数字SOC 芯片的设计流片。同样，在学校211 和985 经费的支持下，本团队也独立配备了8 台IBM 服务器分别运行MATLAB、OPNET、SPW、ANSYS、Silvaco TCAD 等系统设计与器件工艺仿真工具。本团队所在的微电子与集成电路学科也已列入我校“双一流”建设学科，有关类脑芯片设计相关课题研究所需要的科研环境建设将得到重点支持。特别是厦门联芯公司在量产后，已将本团队作为其先导技术开发的重要合作伙伴，也委托我们开发相应的器件模型及电路工艺库。在厦门火炬高新区及厦门市IC 平台的支持下，厦门联芯公司还可以为我们团队提供免费的MPW流片业务。 自2009年，本团队与福建新大陆电脑股份有限公司签署 “共建SoC联合实验室”以来，基于该平台，每年合作项目经费近百万，同时还完成了多项横向合作项目：面向金融、税控的专用信息处理与控制SoC芯片开发、安全密码算法研究、区块链接技术研究等等，培养了大批优秀的硕士毕业生；厦门市美亚柏科信息股份有限公司是本团队的长期合作伙伴之一。 总之，不管从算法理论研究还是从应用技术开发来看，本课题组已具备相当优秀的研究基础和研究经验，以及显著的前沿技术攻关能力。 三、应用技术成果我们的相关研究成果也得到企业界的重视和肯定，课题组先后承担过如深圳 华为公司首歀交换芯片项目的调度算法设计、福建新大陆首款二维码识别芯片的算法及后端版图综合设计、台湾盛群公司首款32 位处理器及专用处理器编译器开发和厦门元顺公司多款电源管理芯片的设计。最近课题组还为我国某研究机构开发28nm 的低功耗设计流程专门设计一款挂载加可重构解密算法协处理器的32 位通用处理器验证芯片。

在中加国际科技合作、自然科学基金中德基金、总装预研基金等的资助下，开展以可穿戴计算、工业无线传感器网络、身体传感网络、感知计算等前沿技术为核心的研究工作，并面向老年健康、工业物联网、移动增强现实等领域研究实用化技术和产品装置，具体包括： 1） 工业物联网应用：开发了一系列符合IEEE 802.15.4/Zigbee、Wireless HART等无线传感器网络标准的微型化传感节点、模块、网关，以及相关的协议栈源码。 图1 工业物联网 2） 健康应用：主要面向安全、健身、医疗等健康应用，研发超低功耗、无障碍、可长期持续穿戴应用的智能腕带（腕表）、腰带（腰挂、腰带扣）、胸带等各类形态的健康装置，开发运动统计、跌倒预警和检测、睡眠监测、多生理参数监测等产品应用