本发明公开了一种基于虚拟现实型的可见即可控智能家居控制系统及方法，虚拟现实图像编辑模块构建虚拟现实家居图像，在显示模块上显示，用户模块采集用户信息，根据用户选定的房间切换到对应房间的虚拟现实图像，再根据用户选定的房间内的被控家电设备以及用户的命令内容生成命令信息，用户模块将命令信息传输至家电控制集成模块，家电控制集成模块根据命令内容实现对被控设备的正向控制，并实时读取设备的状态信息经通讯模块反馈到用户模块，形成闭环系统。本发明采用看与控一体的人机交互控制革命了菜单模式的控制，用户控制智能家电设备时，如同真实控制一样通过看到、想到就能做到，用户控制体验效果极为简易、人性化。

本发明涉及自适应控制技术领域，具体为一种基于人工智能的运营期建筑节能低碳控制方法及系统，包括以下步骤：收集并分析房间使用情况和光照强度，得到活动类型识别结果。本发明中，基于对房间使用情况和光照强度的实时分析，识别不同区域的使用模式，并结合自然光变化和室内活动需求，动态计算所需照明强度和色温调整参数，实现对照明环境的精准匹配。通过实时监测照明设备的调整状态，结合房间使用模式的变化，建立动态反馈机制，对照明偏差进行自适应修正，避免能源浪费。强化学习的引入使通风策略能够通过历史数据和实时反馈不断优化，实现个性化的空气质量管理，而非基于固定阈值执行单一调节。

新能源高占比发展下传统同步机组与风光新能源机组呈现“此消彼长”趋势，电力平衡面临“保供应、促消纳”的两难局面。因此，迫切需要研究面向新型电力系统的电网智能调度与可视化预警关键技术，保障电网安全可靠供电和新能源最大化消纳，助推碳达峰目标顺利实现。 该成果实现了面向新型电力系统的电网智能调度与可视化预警应用的信息融合、智能告警、动态监视、海量数据阅读、超实时仿真和高性能计算、基于人工智能的电网安全稳定分析、虚拟现实、基于图数据库的人-机交互等功能，为新型电力系统电网调度员提供了一个准确及时掌握电网实时运行态势的分析决策工具，实现调度员对调度计划方案的智能互动决策以及电网风险的实时可视化预警。 该技术实现了传统电网调度模式向智能性电网调度模式转换，可广泛应用于电网、电力公司调度及区域控制中心等机构，在实现电力系统安全可靠运行的同时，促进高比例新能源最大化消纳和保障电力可靠供应。同时，该系统不但可应用于实时运行管理，而且还可应用在规划、交易、营销等新型电力系统生产管理的不同领域。该成果已在四川省电力公司、中国南方电网等30余家单位机构投入使用，产生了良好的经济和社会效益。 图1 基于大数据的电网运行行为识别及可视化显示 图2 多源信息融合的电网环境监测可视化

厚板焊接作为我国核电、船舶、石化等领域重大装备的关键制造技术，对低热输入、高效率、高质量的新型焊接方法升级需求极其迫切。窄间隙焊接技术因采用窄且深的坡口，在厚板焊接时具有效率高、填充量少、热输入小、变形小等优势，在提高焊接效率和焊接质量等方面具有重要应用前景。目前，该类技术在国外核电、船舶等行业广泛应用，技术较为成熟。而我国窄间隙焊接技术研究起步较晚，在大厚板核心焊接设备、工艺及材料均受制于人，尤其针对我国国防重点企业，存在“卡脖子”风险。高端焊接装备依赖于进口，价格高昂。国外主要生产厂家包括法国宝利苏迪、日本日立公司、美国电弧机器等，国内生产厂家华恒、唐山开元等依赖于国外企业的专利授权。 国际和国内现有技术一般采用钨极摆动、陶瓷片约束、横向交变磁场等控制电弧周期性地在两侧壁之间燃烧，存在装置复杂、母材被磁化或间隙较大等缺点。为解决窄间隙焊接侧壁熔合的难题，课题组另辟蹊径，创新性地提出了一种具有完全自主知识产权的“厚板超窄间隙旋转电弧焊接技术及成套装备”新技术。该技术突破了现有窄间隙钨极氩弧焊接（NG-GTAW，narrow-gap gas tungsten arc welding）工艺的局限性，已实现壁厚50 mm超窄间隙焊接，能够更为可靠、简便地解决侧壁未熔合缺陷问题。相对于国内外的现有技术，该技术形成的旋转电弧能够有效改善电弧热量及压力的均匀性，在保证熔敷金属质量均匀的同时避免熔深过大，具备高质量、高效率的突出优势，达到国际先进水平，已在国防、核电、QT等工业领域推广应用。同时，研究团队自主设计研发了面向核电、石化、船舶等装备的大厚板非轴对称旋转钨极超窄间隙GTAW成套装备（图1），可实现板厚超过150 mm、窄间隙5 mm——9 mm的厚壁材料高质量自动化焊接。 图1 大厚板非轴对称旋转钨极超窄间隙GTAW成套装备 该设备特别适用于厚壁不锈钢焊接、钛合金、980高强钢、9Ni钢等特种材料，在核电、军工、石化等领域具有广泛的应用前景。目前处于国际先进水平的宝利苏迪公司生产的单套设备售价高达380万元，国产设备售价也达到150——200万元水平。而自主设计研发的设备单套成本仅约30万元，能够产生巨大的经济效益。

多媒体智能控制系统，物联网控制管理，网络远程管理，音视频控制，适用于高校、高职院校教室建设。

当前，高校内部学院、部门网站更新不及时，僵尸网站、发布内容存在不规范用语、错别字等情况较为普遍，造成了很大的安全风险。由内蒙古财经大学自主开发的“镜湖一号——高校对外宣传数据智能分析平台一体机”，很好的解决了上述出现的问题。同时，还具备了呈现学校对外宣传数据数据分析与挖掘的可视化态势展现功能，支持大屏观看和手机端查看。“镜湖一号”基于高校对互联网发布的各类数据，使用人工智能和大数据分析技术设计应用模型，让学校的管理者实时掌握数据动态。 应用场景及创新点： 1.监控敏感信息泄露，展现处置状态。 2.代替人工发现更新不及时、不到位的网站。 3.对比分析高校党建态势，同时展现学校内部各部门党建状态和成果。 3.实时展示高校发布的宣传数据态势，分析出最受欢迎、热门文章等。 4.平台支持国产化平台部署。 5.实现一体机快速部署。

电子科技大学电磁环境仿真及智能处理平台采购项目竞争性磋商

海洋平台、海底管道等海洋装备长期在恶劣的海洋环境中服役，较易出现腐蚀、疲劳以及开裂等结构缺陷，直接影响水下结构可靠性。针对以上问题，本项目（海洋装备交流电磁场智能安全检测及可视化评价技术与应用）围绕海洋装备在役安全检测及评估的技术难题展开系统攻关，基于交流电磁场检测原理，引入海洋电磁学，探究海洋环境中多类型激励下电磁场畸变特征，揭示水下结构缺陷三维形貌-畸变电磁场-可视化成像的正反演化规律，提出水下提离扰动条件下干扰信号识别及补偿方法，建立海洋装备智能检测与可视化评价算法，改变传统操作人员主观评估为智能可视化评价，显著提高海洋结构缺陷检测的智能化和可视化水平，最终构建新一代海洋装备交流电磁场智能安全检测和可视化评价技术体系及其工业应用系统，有效添补水下结构缺陷交流电磁场检测及可视化技术空白，突破国外技术壁垒，率先研发的具有自主知识产权的水下交流电磁场智能可视化检测仪器，可实现500米水深结构物缺陷检测。 团队（赛弗智检）依托于中国石油大学（华东）智能传感与无损检测实验室，目前有教授一名，副教授两名、博士后一名、博士三名，硕士生二十余名，具有良好的科研攻关和产品研发、升级能力。 团队研发的海洋装备交流电磁场智能可视化检测仪器能够实现水下结构萌生级裂纹（3.0 mm 长、0.5 mm 深）的智能识别和可视化评价，突破水下涂层和附着物扰动影响技术瓶颈，减少表面清理作业工序60%以上，可视化反演精度超过90%，达到国际领先水平。 本项目成果改变传统无损检测主观经验判断为智能检测与可视化评价，显著提高海洋装备结构缺陷检测效率和准确率，可广泛用于海洋油气开发、港工码头、跨海大桥以及船舶等多领域海洋装备的在役安全检测，提供高精度缺陷三维形貌信息，为合理决定维修或改装方案提供数据支撑，有效延长海洋装备的使用寿命，保障海洋装备安全运行，具有良好的社会及经济效益。 目前研发的智能可视化检测仪器已在中海油检测技术公司、广东运通仪器科技有限公司等企业销售和推广应用，用于水下导管架焊缝、深水隔水管、海洋平台等关键海洋装备安全检测和评价，有效代替传统磁粉等表面无损检测方法，产品销售及检测服务已为企业新增效益9000余万元。 获奖： （1）第六届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛   银奖 （2）中国博士后创新创业成果大赛   团队组金奖 （3）首届“能源 智慧 未来”全国大学生创新创业大赛   一等奖 （4）第五届山东省“互联网+”大学生创新创业大赛   金奖 （5）第十二届“挑战杯”山东省大学生创业计划竞赛   银奖 （6）东营市首届油地校创新创业大赛   二等奖 （7）第七届中国研究生能源装备创新设计大赛   一等奖 （8）第六届山东省大学生科技创新大赛   二等奖

是一家模数混合式神经网络处理及传感器芯片公司，DVS视觉传感器，数模混合人工智能芯片，创始团队均为瑞士苏黎世联邦理工学院博士，专攻模拟电路及神经网络方向 点击上方按钮联系科转云平台进行沟通对接！

智能防火报警系统整合了GSM短信技术、高速数据传输的蜂窝移动通讯技术、载波技术、微功率无线技术、TCP/IP网络通信技术、嵌入式技术、图像采集技术、火焰识别技术、专家控制技术等先进技术。采用自主研发的红紫复合火焰传感器对火焰发出的紫外线和红外线进行检测，采集火焰的特征参数信号，可防止太阳光、灯光、闪光等外界干扰信号，实现对火焰信号的准确识别，并发出报警信号。同时配合烟雾传感器和高清摄像头对现场进行烟雾和画面的采集，大大增强了火灾初期报警的准确性。采用高速数据传输的蜂窝移动通讯技术，速率一般在500kbps以上，系统可将报警信号和画面快速的传送至远程的中央控制室。采用“智能天线”技术，基于天线的动态波束成型，改变来自AP的射频能量的形态与方向，确保方舱内部的无线通信，可很好的防止其它无线信号的干扰。智能防火报警系统采用专家系统进行控制，专家系统由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成，能很好的实现对防火报警系统的智能控制，使系统更加可靠、智能。