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。

阿波罗平台自主建设并运营54个线下便民小站，广泛覆盖北美与亚太重点城市，形成高密度、社群化、强信任感的本地推广网络。所有小站均为阿波罗直建直营，杜绝第三方联盟渠道质量参差、管控困难等问题，确保每一则广告精准触达目标人群，尤其适合希望快速建立区域认知的中小企业与跨境商家。 覆盖范围包括： 美国：东西海岸、中部、南部、北部主要城市 加拿大：西部温哥华、东部多伦多、大西南地区 其他华人聚集区：墨尔本、曼谷、台北等

阿波罗不仅提供跨平台广告代投服务，更注重广告策略与生意目标的深度结合。通过人群标签精细化运营、A/B测试与素材持续优化、实时数据监控与预算调配，我们帮助品牌控制成本、提高ROI，真正实现“每一分投入都有效”。 优化维度包括： 受众精准定位与分层沟通 广告素材创意与落地页体验优化 关键转化节点留资与链路设计

（一）项目背景 工业互联网将给制造行业带来技术革命，各工业强国都已将其纳入国家发展战略。德国政府 在 2011 年推出的《高技术战略》率先推出“工业 4.0”，并在 2013 年的汉诺威工业博览会上正式 推出；同年，美国通用电气（GE）提出了工业互联网概念，受到世界各国广泛关注。在我国制定的“中 国制造 2025”、“新基建” 和“互联网 +”等重大战略中，均明确提出要加快和完善工业互联网 的发展。工业互联网实现人、机、物的互联，通过传感器对工业现场设备进行实时感知，借助大数 据分析技术对各环节实现准确有效的控制，从而提高生产效率。随着我国将推动制造业高端化、智 能化、绿色化的宏伟目标列入“十四五”规划，工业互联网得到了前所未有的发展。时间敏感网 络（Time Sensitive Network, TSN）作为工业互联网的一项关键技术，能够为各生产要素之间信息传 递提供实时性确定性保障，也因此越来越受到重视。时间敏感网络 TSN 的前身是音视频桥接技术 （Audio Video Bridging，AVB），包括流预留协议（Stream Reservation Protocol，SRP）、时间敏感应 用的时序和同步（IEEE 802.1AS）以及时间敏感流的转发和排队增强（IEEE 802.1Qav）等，通过增 强以太网标准提高音视频传输的实时性。2012 年，AVB 工作组正式更名为 TSN。从之前的音视频 领域逐渐扩展到车载以太网领域、工业控制领域甚至本文中的航空航天领域。TSN 的核心思想是提 出可互操作的系统，并支持多个制造商、协议和机构在同一个网络上共享，而数据使用相同的程序 逻辑进行分析。TSN 作为二层网络结构，使得越来越多的公司可以利用此结构上实现 OT（Operational Technology）和 IT（Information Technology）的集成。 （二）项目简介 TSN 技术的研究基于网络与交换技术，先后得到了工业界和政府部门的连续多年的课题支持。目前我们已经掌握核心关键技术，基于 FPGA、嵌入式系统和软件，研究并建立了如下原型验证系统：  1. 基于 TSN 的交换系统  支持 4~16 个 1G/10G 以太网接口（光电），流量调度和整形，门控调度、逐流过滤、门控和测量；802.1AS 时钟同步，主从同步精度达到 30~50ns，SyncE 和外部锁相环支持下可达到 1~2ns 2. 基于 TSN 的终端系统 1G/10G 以太网接口（光电），硬件和协议栈业务接口，终端流量调度和整形，门控调度、逐流过滤、 门控和测量；与交换机匹配的 802.1AS 时钟同步  3. TSN 协议分析与测量工具原型 TSN 流量发生器、部分协议测试原型（持续研究开发中）、TSN 流量 TAP 等  4. TSN 业务调度算法和调度软件原型 （三）关键技术 802.1AS 同步技术； 802.1Qav、802.1Qbv、802.1Qci 等流量控制管理技术； TSN 协议分析与测试技术； TSN 业务调度算法；

针对目前智能服务系统在服务过程中存在的人机交互语 义理解不够深入、服务适配实时性差、以及智能化优化不足 等问题，利用深度学习、强化学习、知识图谱等技术手段， 重点研究：1）高效低成本的服务数据获取方法，为各类基 于机器学习的服务模型提供高质量训练数据；2）面向服务 过程的深度语义理解，包括服务意图识别、服务过程抽取、 事件检测等；3）面向复杂服务需求的服务任务智能调度， 结合具体服务场景展开基于多目标多约束的智能优化。

知识是经验的积累，是智慧的结晶。企业知识是企业团队的共同财产。为企业不断的进步和发展，必须要管理好企业的各项资源。其中无形资产中的知识管理是一项重要的管理内容。根据人类认知结构，知识是由构造人类知识不同方面的模型组成。我们将企业各种不同类型的知识作为知识模型，基于知识构建的思想来获取和应用各类知识。利用知识工程、机器学习与自然语言处理等技术为知识库的构造提供理论与技术支撑。从企业知识内容入手，以知识结构与知识的组织为主线，基于本体论对知识进行描述，并建立知识之间的关联关系，以满足领域知识的表达、共享、重用，实现知识组织和推理，提供了动态与静态知识获取技术以及知识模板。 在知识库中应用本体来描述行业领域概念以及概念术语之间的关系，即知识，形成知识结构，完成行业知识库的构建。主要技术包括：1）基于模型的知识构建技术，以模型为核心来组织、管理、共享与应用知识体系；2）知识分类、知识结构与知识结构模型；2）基于本体的知识结构模型，基于本体的知识库构建与管理技术；3）依据知识复用的原则，建立了基于模板与模型的知识复用技术；4）基于模型的知识获取与描述技术；5）知识库系统的设计与实现技术。 本技术可用于通信、能源、交通、政府、国家中医药管理局、医疗机构、冶金行业、石油石化等行业。

成果简介：北京理工大学汽车排放质量监督检验中心是经国家环保局认可的柴油机排放检验机构和北京市环保局认可的轻型车辆排放检验机构。 主要设备包括：底盘测功器（日本小野测器公司）：该设备可进行轻型车的排放性能、动力性能、燃油经济性能的检测。司机助软件平台可根据现实标准编制司机助工况曲线；动力性能包括加速特性、最高车速、功率特性和爬坡度；燃油经济性能包括稳态工况和瞬态工况。气态排放分析仪（美国ROSEMOUNT公司）：按照国家汽车排放标准测量汽油车的排放情况。采用稀释采样技术，能模拟汽车排