高校科技成果尽在科转云

由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面，因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量，同时在修复层面提高叶片使用寿命，开展叶片高效高精测量研究至关重要。 本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置，并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统，可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复，研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统，可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准，为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据，有效提升修复精度与效率，并降低成本。 本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景，市场规模大。 图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。

随着科技的发展和网络技术的应用，网络在带给人便利的同时，其安全性问题也日趋严重。各种新的应用和未知协议导致网络越来越复杂、多样化和难以管理。例如:P2P、视频 流等应用，占用了大量带宽，造成网络带宽耗尽;各种网络恶意攻击(僵尸网、蠕虫、病毒 等)更是严重地危害到网络服务和信息安全。网络安全问题不仅使普通网络用户的个人信息 和隐私受到威胁，还使得企业机密变得不再安全，网络服务提供商和管理者对网络的管理也 变得更加困难。更为严重的是，不法分子在网上肆意进行盗版、黄色和反动内容传播等不法 行为，如果不将这些恶意流量从骨干网的背景流量中识别并分类出来，就会对网络的净化、 社会的和谐、国家的稳定造成不良影响。网络流分类技术的提出和发展解决了网路流量的实 时分类和识别问题，是解决上述问题的必由之路，是网络安全技术的基础研究之一。网络流分类技术是网络安全领域中迫切需要解决的核心技术和热点问题。只有对流量进 行实时的有效识别和分类，才能对网络进行有效的管理和控制，从而净化网络环境，确保网 络和信息安全。本系统基于采样的、基于交互控制命令信息和基于载荷的网络流分类技术，提出了融合 三种分类技术的层次化网络流分类方法，建立和完善一整套适用于网络流分类问题，由基本 模型、分类算法、硬件平台和体系结构组成的实用系统，系统具有在真实环境下的网络中对 网络流进行快速、准确和实时分类的能力。应用说明 政府管理部门 通过精确的网络流分类系统，可以对一些涉及盗版、黄色内容、网络攻击、非法反动思想的传播工具所使用的协议作出有效识别。同时对一些 P2P 视频网站、国外热门论坛等内 容进行流分类，只有将这些恶意不法流量或者敏感流量准确并实时地识别和分类，才可以从 技术上提供有效的后续管理和控制。 企业随着计算机技术和网络技术的发展，大部分企业都实现了电子办公和互联网办公，因此 网络安全对于企业尤为重要。首先，企业的网络管理十分严格，如果没有流分类技术将无法 进行流量识别，那么如 P2P 等流量必将会对企业的正常工作带来影响。其次，企业的机密 可能会因为网络安全问题被泄露，使得企业的利益受到损失。因此准确有效的流分类技术对 于各大企业来说是非常重要的。 网络服务提供商(Internet Service Provider，ISP)网络服务提供商非常关心如何保证其服务能够正常运行并使用户满意，对于网络流分类 技术的需求也很迫切。准确有效的流分类技术能够提供当前流量的组成部分，可以帮助网络 服务提供商制定有效的管理策略和合理的收费政策，保证网络服务的质量，提升网络服务的 经济效益。 网络管理者网络管理者需要利用网络流分类技术来更有效地管理带宽，避免出现带宽被 P2P 等流 量耗尽而使得正常业务流量不畅的问题，同时避免网络攻击等危害。这就需要流分类技术实 时有效地将这些流量识别分类出来。 研究者5 合作方式 商议。6 所属行业领域 电子信息领域。对于现有协议的分析可以促进新的更完善的协议出现，通过对流量的分类，也可以判断 当前网络流量的组成和发展趋势，有助于整体网络模型的研究。

空间多波束延迟网络主要应用于光控相控阵天线内部的波束形成网络，通过分组多抽头延迟，使相控阵天线在空间形成多个空间波束。 该延迟网络通过微波光子技术，在光域对微波信号进行高精度多路分组延迟及多路合成，通过光延迟技术克服了电延迟技术（同轴电缆延迟线、声表面波延迟线、微波PIN二极管延迟线等）在延迟移相上存在的固有技术缺陷，可满足高频宽带信号的延迟移相及空间波束形成需求。同时，该技术还可应用于其他需要实现射频信号精确延迟及分配的系统当中。

换热器网络作为热回收系统是石油化工和其他过程工程中不可或缺的部分，通过对换热器网络的系统最优化设计，可以最有效地利用物料本身带有的热量和冷量，从而达到节能和降低设备费用的效果。我校和汉堡工业大学联合研发的换热器网络最优化设计软件以混合遗传算法作为MINLP问题的基本求解器，并结合了多种进化策略，特别是提出了大规模换热网络的单性遗传算法的进化策略，使得设计软件能够有效地运用于流股数超过100股的大型换热器网络最优化设计问题，这是目前使用商用软件无法进行有效计算的。使用这一软件对文献中的许多经典算例进行了计算比较，大多获得了比文献报道的结果更优的换热网络设计，远远好于使用商业软件HEXTRAN得到的结果；对于大规模换热器网络，其年度总费用（投资费用与运行费用之和）的降低更为显著。 主要性能指标1．换热器网络的最优化设计所涉及的换热器包括加热器和冷却器的可选类型可以由用户自行增减； 2．可以使用多个冷热公用工程，软件自动选择最优的公用工程匹配；3．可以在用户子程序中根据实际设计要求自行设定最优化目标函数，加入禁止匹配、禁止分流、面积限制、换热器种类限制等多种约束条件；4.可以选择多种进化策略及不同的相关参数以检验计算结果收敛于全局最优解的可信度； 5.可用于流股数超过100股的大型换热器网络最优化设计； 可在个人计算机的windows环境下运行（带用户界面），也可在大型并行计算机的UNIX系统中运行（不带用户界面）。

本实用新型公开了一种星形网络煤尘粉尘监控系统，包括采集节点、网关节点、中继器、PC机、GPRS模块、手机、计算机，所述采集节点有多个并且分散分布，多个采集节点连接网关节点，网关节点无线连接中继器，中继器通过RS232直接与计算机相连接，或者中继器通过GPRS连接手机，手机通过GPRS与因特网相连接，因特网通过WiFi通信、Internet通信分别连接PC机和计算机。可有效避免有线系统存在的问题,降低安装成本，还能有效减轻工作人员的工作量，节省大量的人力物力，提高工作效率的效果。其次采用星形网络采集检测检测，可节约功耗。

(1)学院简介 信息化时代，互联网技术深刻影响着全球社会与经济的发展。互联网技术已经成为我国经济转型和产业升级的重要引擎。在新的经济形态下，各行各业都在努力融入互联网发展的大潮之中，迎接互联网技术带来的新机遇，社会对互联网人才的需求持续增长。北京网络职业学院是为我国大力实施网络强国战略、国家大数据战略、“互联网+”行动计划培养人才的一所全日制高等职业院校。 (2)校园环境 学校位于北京市房山区。学校周边分布着世界文化遗产北京周口店猿人遗址、被誉为“北京城之源”的西周燕都遗址、具有1300年历史的佛教圣地云居寺等众多历史文化遗迹。 校园占地面积300亩，建筑面积10万平方米，其中包括：教学楼两栋、实验实训楼一栋、学生公寓楼四栋、食堂一栋、室内体育馆一座。学校建筑现代大气、校园环境整洁优美，适宜学生生活和学习。 (3)基础设施 学校具有适合互联网高素质技能型人才培养的保障条件。学校建有各类教学实验室：多媒体教室、阶梯教室、语音教室、影视演播室、画室、动漫实训室、计算机房和网络实验室等。学校建有大型图书阅览室、数字图书馆、多功能体育馆、网球场、篮球场、足球场、高尔夫球练习场等文体设施，满足学生的课外生活。 (4)食堂餐饮 学校建有6200平方米的学生食堂，可容纳3000人同时就餐，能够提供品种多样的餐饮，满足不同地区、不同口味学生的饮食需求。 (5)住宿安保 学生宿舍可容纳7500余人。学生宿舍配备空调、网络接口，拥有独立卫生间和淋浴间。宿舍楼安装有消防报警系统，设有超市、医务室、洗衣房、自动取款机等服务设施。校警队24小时执勤，监控系统实施全天候全方位动态监控。