成果与项目的背景及主要用途： 成果背景：由于建筑能源消耗的急剧增加，热泵作为一种通过消耗少量高品位能量，把热量从低温处传输到高温处的装置，日益受到人们的关注。热泵通过使用清洁的冷热源如太阳能、土壤能、空气能等，能够同时实现制冷、制热、提供生活用热水。这种复合可再生能源系统的出现，给人们提供了更具灵活性的方案，来实现洁净能源系统的三联供功能。 系统主要用途：多热源热泵系统是指以太阳能-空气源-地源等为热源的热泵系统，主要包括：太阳能集/散热系统、空气源集/散热系统、埋地盘管集/散热系统（含室内蓄热体）、水源热泵系统、房间热力系统、控制系统。本方案利用先进的智能控制技术，将太阳能源、空气源和地源热三者有机结合，通过水源热泵机组实现向建筑物供热、供冷和提供生活热水。太阳能集/散热器的利用可弥补地源热泵因埋地管束多而导致的投资过大的缺点，同时减少地下环境受到过度的热污染，而少量地源和蓄热系统的使用可弥补太阳能和空气源热泵受气候条件影响大的缺点，使系统即使在恶劣的气候条件下也能在高能效状态下工作。太阳能-空气源-地源热泵联合系统可以设计为基本工作模式，还可以根据具体情况开展因地制宜的设计，组合成适合当地地理及气象特点的系统。系统采用全新的智能控制技术，采集实时的系统参数，提高温度调节的准确性，使系统始终维持在高效状态下工作。通过将太阳能源、空气源集/散热器做成外围护结构的一部分，实现新能源与建筑结构的完美结合。结合三步节能建筑技术的普及推广，本技术产品的目标是实现空调和采暖方面的一次投资和日常费用仅为传统空调+暖气方案的 50%。 技术原理与工艺流程简介：  夏季： 系统处于制冷工况，需要把从室内吸收的热量转移到室外，太阳能散热器、空气源散热器、埋地换热器分别提供冷源，此外，在房间内有相变蓄能材料，晚上积蓄冷量，减轻热泵系统在白天的热负荷。由于空调系统在夏季并不处于常开状态，如果空调不处于制冷状态时，使系统处于制热工况，关闭室内热力系统，并且打开阀 V4 和 V6，关闭阀 V5，此时系统成为太阳能热泵式热水器，可以提供稳定的热水。两种工况的切换通过实时测量的室内温度和热水箱温度等参数，由智能控制系统进行判断。 冬季： 系统处于制热工况，太阳能集热器和埋地换热器作为热源给建筑供热，同时供生活热水。当热水箱温度达到设定值时，关闭阀 V4 和 V6，打开阀 V5。此外，在房间内有相变蓄能材料，白天积蓄冷量，减轻热泵系统在夜晚的工作负荷。三个热源可以任意两个之间并联工作，也可以分别工作，要依具体的工作状况，包括环境温度、室内温度、热源温度等状况而定。技术水平及专利与获奖情况：该技术已申请专利，并通过小试鉴定。 应用前景分析及效益预测： 应用前景分析：本项目的实施可以加快可再生能源产业化的发展，促进建筑节能与热泵系统的有机结合，对空调行业进一步向绿色能源的发展，都有非常显著的作用。三步节能的尽快实现，客观上也促进了新能源的普及推广。 效益预测：下面以天津地区为例对本系统的一次投资成本及运行费用进行说明，将本系统与单冷空调+暖气、地源热泵、空气源热泵比较。建筑面积 150m2，采暖天数 125 天，制冷天数 120 天，每天制冷 10 小时，平均运行负荷按 70%计，电费 0.41 元/度以三步节能后的指标计，供暖负荷取 36W/m2，总供暖热负荷为 5400W/m2，制冷负荷 72W/m2，总的制冷负荷为 10800W/m2。 第一种方案采用单冷空调+集中供暖，集中供暖中室外采暖的投资为 85 元/m2，室内的费用为 25 元/m2，总的费用为 110 元/m2，天津地区的暖气费用为15 元/(m2 年)，设制冷系数为 2.5。 第二种方案完全采用地源热泵，冬季单位钻孔长的取热率为 30W/m，夏季的放热率为 50W/m，约需 210m 的钻孔长，管长和施工总费用取 90 元/m。 第三种方案完全采用空气源热泵，冬季采用电辅助加热的时间为全部取暖时间的一半，冬季制热，夏季制冷系数为 2.5，冬季制热系数取为 2。 第四种方案为本项目系统，太阳能集热板取 17m2，地源热泵系统的冬季负荷为 1500W，夏季负荷为 2500W，地源热泵约占总负荷的 25%，夏季性能系数取为 4，冬季的性能系数取为 3。 应用领域：建筑节能；新型热泵、空调系统；制冷、供暖系统工程；可再生能源建筑。 技术转化条件（包括：原料、设备、厂房面积的要求及投资规模）：热泵、空调及控制系统。 设备：机械加工及系统安装设备。 厂房面积：1000m2 以上。 投资规模：600 万以上。 合作方式及条件： 合作方式：技术入股、合资经营。 条件：对建筑、节能及可再生能源利用感兴趣且致力于该技术的推广实施。 

同济大学电子与信息工程学院康琦教授团队面向复杂工业过程智能运维，深度融合物联网、大数据、人工智能等技术，设计开发了高集成度与模块化的边缘计算平台。该技术采用云-边-端一体化的系统架构设计，结合迁移学习、演化计算等智能技术，构建了可持续学习的通用网络进化框架，针对不同应用场景，通过模型与算法的模块化管理与轻量化学习，可实现边缘侧模型定制与部署，全面感知系统动态，自适应环境与工况变化，实现无人值守的工业过程在线学习、智能控制与持续优化，显著降低运行成本，提升企业经济效益。 边缘计算平台架构 目前该技术已经获得相关授权发明专利6项，面向钢铁冶炼、汽车制造、污水处理、轨道交通等领域，在多个省市的节能控制与运营优化相关智能化工程项目中得到了推广应用，平均节能达30%，经济效益明显。基于该平台技术对城市污水处理厂生物曝气过程进行自适应软测量建模与学习优化控制，实现了多目标联合优化的在线智能监控系统，年平均节电超过27%。对大型制造企业的多车间冷源系统实现了全自动在线优化与智能控制，系统能效提升一倍，年平均节电36.9%。

 智能穿戴设备近年来在国际学术界和工业界备受关注，从谷歌推出的Google Glass，三星公司推出的Gear S智能手表，到苹果公司发布的iWatch，已经有许多产品开始进入人们的生活。这些设备智能穿戴设备目前面临的一个瓶颈问题是缺乏可替代键盘和鼠标的输入设备。目前关注度比较高的输入方式是语音输入、辅助触摸屏和手势输入等，但是都存在很大局限。  上海交通大学信息处理与先进控制团队针对这一问题提出了一种全新的指上文字输入以及操作方式，开发了可以穿戴在食指上的虚拟输入设备。该设备通过食指敲击动作形成虚拟的操作平面，通过用户初始化对操作平面进行分区形成“九宫十八格”，通过独创的“九宫十八格”映射对食指敲击动作进行解析，使得用户仅依靠食指敲击就可以完成中文、英文、标点和点击等常用信息的输入，替代计算机键盘和鼠标完成智能穿戴设备信息的输入。  该输入方式无需改变用户的传统操作习惯，不受空间限制，操作简单。与传统的语音输入具有更高的效率以及准确度，与屏幕触摸输入相比可以摆脱空间的限制，与手势输入相比可以实现中文输入并且效率更高。

本发明公布了一种移动机器人的多脉冲神经网络控制器导航控制方法，属于移动机器人目标点趋近自主导航控制器所属领域，用于移动机器人的导航控制。其技术方案是：本发明包括目标点趋近控制器、沿墙行走控制器、避障行为控制器，控制器中采用了脉冲神经网络，在神经网络中同时融入时空信息。本方法在不同条件下设定各控制器权值，并根据不同控制器的权值顺序作为控制器激活与否的判别顺序，通过控制器激活及转换条件的使用,实现各控制器之间的相互转换。本发明通过神经网络的在线训练，实现机器人的在线自主学习，与先前的基于模块化的控制器相比，控制策略简便易行，通过各控制器之间的转换，更加有效、高精度地控制移动机器人实现目标点趋近导航控制任务。

本发明公开了一种云计算服务器集群网络保障方法，包括：虚 拟机资源分配管理模块对管理员提供的服务器集群网络拓扑、服务器 集群计算和存储资源进行初始化，请求调度管理模块接收租户提交的 创建服务请求，根据虚拟机资源分配管理模块中的服务器集群网络拓 扑以及服务器集群计算和存储资源进行服务请求放置分析，以确定创 建服务请求对应的虚拟机所要放置的服务器，虚拟机资源分配管理模 块根据请求调度管理模块中虚拟机放置的分析结果在虚拟机集

本发明公开了一种基于和声搜索算法的无线传感器网络分簇路 由方法，包括:(1)全局信息的传递和汇聚，获得全局信息，并将其传 递到汇聚节点;(2)汇聚节点通过全局信息对整个传感器网络进行网络 分簇路由的优化计算与配置;(3)普通传感器节点监测采集和处理应用 信息，将其处理成数据包，转发到簇头节点，簇头节点进行数据融合， 并向下一跳簇头节点发送数据包;(4)下一跳簇头节点接收到数据包后， 将自身剩余能量信息加入到数据包中，并按照数据包中的最优路由， 继续向下一跳簇头节点转发数据包。本发明的方法解决了无线传

本发明公开提供了一种网络感知的虚拟机镜像存储系统，该存 储系统包括私有缓存管理模块、公有缓存管理模块、网络监控模块、 决策模块和动态寻址模块；其中，私有缓存管理模块、公有缓存管理 模块、网络监控模块和动态寻址模块位于计算节点，决策模块位于管 理节点；还公开了一种基于以上存储系统的读写请求处理方法，使得 网络负载较轻的节点处理更多的镜像访问请求，而网络负载较重的节 点处理较少的镜像访问请求，从而避免产生 I/O 热点，

本发明公开了一种基于动态规划算法的网络数据传输能耗优化 方法，具体步骤为：①统计当前网络传输任务列表及截止时间列表， 挑选出最大截止时间，作为所有任务的结束时间；②若当前有新任务 加入，则根据任务列表、截止时间列表、网络带宽状态，通过本发明 中改进的动态规划算法计算出传输决策方案，以此控制网络传输，时 间推进并执行步骤①；③若当前无新任务到达且任务未完成，则按照 最近一次的传输决策序列控制网络传输，时间推进并执行步骤

本发明公开了一种基于动态预测的网络驱动层数据包接收方法， 包括：建立空白链表和循环队列，并创建内核线程和内核定时器，接 收网络设备中断，执行中断处理程序，并在进入中断处理程序后立即 停止接收网络设备中断，判断网络设备中断指令的类型是接收指令还 是错误指令，如果是接收指令，则判断接收指令的接收描述符中数据 到达位是否为 0，如果不是则判断空白链表中数据包缓存的数量是否 低于阈值，如果不是则从空白链表中获取一个新数据包缓

本发明公开了一种基于众核和 GPU 的网络视频流不良内容检测方法，包括：在众核计算平台下获取网络数据包，对网络数据包进行分类，以提取网络数据包中的视频数据包，对视频数据包进行重组，按照网络视频流编码的语法对重组后的视频数据包进行解码，以生成图像序列，GPU 采用基于纹理检测和肤色点检测相结合的方法对图像序列进行预处理，以确定疑似不良图像，GPU 采用 SVM 对疑似不良图像进行精确处理，以确定不良图像。本发明只需获取网络数据包，即可识别出视频流，直接对视频流进行解码后，采用图像匹配检测技术即可识别该视频流是否含有不良信息。