海上大型绞吸疏浚装备是远海岛礁大规模高效吹填造陆的国之重器，是南海资源开发、一带一路港口建设等国家战略任务和重大工程的紧迫需求。绞吸疏浚装备具有同步完成海底岩土快速挖掘和长距离管道连续输送的可靠作业能力，需要作业定位、岩土挖掘、物料输送和疏浚监控四大系统的高度集成，其核心技术长期被欧洲垄断并严格封锁。项目组围绕海上大型绞吸疏浚装备的自主研发与产业化，历经15年产学研用攻关取得如下创新成果：     一、多自由度顺应式重载精确定位技术：针对漂浮作业装备高效稳定定位的挑战，提出主体、挖掘、定位等系统的多体耦合动力学分析方法，揭示了海洋环境与疏浚作业载荷的复合作用机理，发明了多自由度顺应式重载钢桩台车定位系统，保障了恶劣海洋环境中“定得稳”的疏浚作业要求，使得作业抗风等级从6级提高到9级，南海作业窗口期从约120天增加到约180天。     二、多参数自适应重型大挖深挖掘技术：针对海底坚硬岩石快速挖掘的挑战，提出大挖深倾斜弹性结构超长轴系设计方法，解决了机构运动和岩石挖掘的强冲击载荷导致系统失效的难题，研制出特种重型挖岩绞刀、超长轴驱动装置及多参数自适应控制技术，实现了36米水深下快速挖掘单轴抗压强度超过60MPa的坚硬岩石，满足了国家重大工程“挖得快”的需求。     三、多介质高浓度长距离连续输送技术：针对大颗粒物料高浓度长距离连续输送的挑战，提出多级颗粒混合流态分析技术，攻克了扭曲叶片型叶轮和对数螺旋线泵壳内流道设计难题，研制出高效输送大颗粒物料的系列疏浚泵和驱动装置，实现“排得远”的强大能力，将高浓度管道连续输送距离由6公里提高至15公里。     四、多系统集成优化总体设计技术和装备研制：针对各类型疏浚工程的不同需求，攻克了多系统集成总体设计、多工况功率平衡动力配置、装备综合控制与信息化管理等关键技术，构建了大型绞吸疏浚装备数字化集成设计平台，研制出电轴、变频等五大类56座绞吸疏浚装备，形成“系列化”产品自主设计和制造能力。     本项目授权发明专利34项、实用新型专利21项、软件著作权33项，制修订国家标准5项，发表论文112篇，构建了我国大型绞吸疏浚装备自主研发与产业化应用的完整体系，研制的“新海旭”、“天鲸号”、“天麒号”等装备打破国外技术垄断、不断创造中国记录，中国机械工程学会和机械工业联合会组织的成果鉴定会认为：“海上大型绞吸疏浚装备在总体上达到了国际领先水平。”     获奖等级：特等奖，国家科技进步奖     完成单位：上海交通大学、中交上海航道局有限公司、长江航道局、中交疏浚技术装备国家工程研究中心有限公司、中国船舶重工集团公司第七一一研究所、江苏科技大学、江苏海新船务重工有限公司

综合考虑整车动力传动系统中各部件对整车能耗经济性的影响因素及耦合 关系，建立精确的动力传动系统动态数学模型，优化各子系统的设计参数与控 制参数，进行动力传动系统仿真分析；综合考虑整车零部件传声特性、材料传 声特征、声音在不同介质间变化特性等因素，建立整车声品质分析模型，进行整 车声品质仿真分析。 针对不同动力传动系统特征的整车，建立动力传动系统能量分布图，进行 整车能耗综合试验测试分析，提出动力传动系统设计参数与控制参数的优化设 计手段；建立整车声品质试验测试分析平台，进行模拟整车现场声品质试验测试 分析，掌握声音在零部件间的传递路径，提出声品质与整车及零部件设计参数的 关联规律。 突破节能环保、安全可靠、智能舒适等整车核心关键技术，提升长安自主品 牌汽车整车品质，百公里油耗平均降低至5.6升，车内噪声降至40分贝， 支撑长安逸动轿车系列和SUV系列处于国内领先，性能达到同级别车型国际先 进水平。

XM-D004头面部自主神经分布电动模型   XM-D004头面部自主神经分布电动模型显示头面部副交感神经的传导路、脑干中的动眼神经副核、上泌涎核和下泌涎核，脊髓断面上的灰质侧角等传导通路。   一、显示内容： ■ 副交感部低级中枢 ■ 动眼神经副核 ■ 上泌涎核 ■ 下泌涎核 ■ 脊髓灰质侧角   二、技术参数： ■ 尺寸：49×23×65cm ■ 材质：PVC材料+木框   三、标准配置： ■ XM-D004头面部自主神经分布电动模型：1台 ■ 电源线：1根 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

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。

2020年2月6日，浙江大学公共卫生学院开发的疫情预防平台（http://epp.zju.edu.cn/）正式上线。平台以“公众科普”“疫情动态”两大板块，帮助公众聚合新型冠状病毒感染的肺炎疫情最新进展、科学防疫知识和实用工具。 在公众科普板块，平台从“疫情科普”“防护指南”“实用工具”三大栏目入手，力求准确、权威、生动地向公众传播防控疫情的科学知识。由浙大公卫学院原创的科普动画和防疫短片也在这里集中呈现，做到“疫情不解除，科普不掉线”。疫情动态板块为使公众及时了解疫情，除了全国疫情地图之外，针对浙江本地居民特别推出了浙江省疫情地图和杭州市疫情地图。同时，增加统计每日新增确诊病例增幅，便于大众了解疫情控制趋势，减缓紧张情绪。平台除常规的链接方式进入外，还特别在浙大钉浙江大工作台“疫情防控”板块中设立入口，可通过点击“公卫疫情台”直接进入。也可通过支付宝搜索“大学课堂”，选择“疫情专区”或在支付宝腰封处点击“抗击肺炎专区”，进入选择“不出门也能学”板块进入平台。 平台地址：http://epp.zju.edu.cn/45339/list.htm

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