本成果包含如下内容：高转换效率的小面积碲化镉太阳电池制造技术，面积为1200mm×600mm 的碲化镉太阳电池组件规模化生产技术，年产30-50MW碲化镉太阳电池生产线及关键设备的设计。 主要技术指标： 组件效率超过12%。 应用范围： 用于太阳能直接发电，建立大规模光伏电站或小型户用光伏发电系统。国家扶持光伏发电系统的建设，每年新建在10GW以上。由于是薄膜太阳电池，出口不会受到限制。 项目目前已进入产业化阶段，成果权属为我校独自拥有。

半夏野生变家种已有近40年历史，但是由于野生资源减少和人工种植跟不上，每年只能提供4000吨以下半夏原药材，远远低于国内和国际市场7000吨以上的半夏需求。因此，全国市场近5年半夏原药材单价已经上涨了50%，市场上半夏鱼龙混杂，出现水半夏和天南星替代优质半夏的局面。拯救半夏产业刻不容缓，利用现代生物技术培育原药材成为行业所需。 目前半夏产业存在的主要问题： 1）品质不均，不能满足现代中药生产对药材的品质要求；2）自然繁殖率低，不能满足规模化生产优质种苗需求；3）品质衰退，病害严重，半夏栽培风险增加；4）缺少品种和品牌，药材档次不高，种植效益和市场无保障。本项目通过对半夏脱病毒复壮、优良单株倍性育种，获得品质好，抗性、产量、成活率高的半夏新品种；利用新型植物生物反应器进行新品种半夏的工厂化扩繁，实现新品种半夏的产业化。

项目背景：安全、高效、绿色、智能的自动化智能化码头都 是国内港口发展的必然趋势。中国是港口大国，在“交通强国” 国家战略的统筹下，国内各大港口先后开展了自动化智能化码头 的新建和改造升级工作。但国内现有、在建及规划中的所有集装 箱自动化码头装卸设备控制系统、自动化单元、自动化管控信息 化系统的核心技术及部件基本依赖进口，这些核心技术及部件被 ABB、SIEMENS 等国外公司所垄断，并形成了技术壁垒。面向国 内集装箱港口自动化智能化的现实需求，加快“卡脖子”关键核 心技术的突破和关键零部件国产化替代势在必行，迫在眉睫。 所需技术需求简要描述：1.依据国产工业控制平台的技术特 点和现有港口场景的业务需求和任务流程，搭建基于国产平台的 物理架构。对标 ABB、西门子等成熟平台，主要考核指标：每秒 至少处理 500 个任务、软件响应时间为毫秒级、支持多系统扩展； 在国内一流大港的集装箱码头实现工程应用。堆场效率不低于 30 循环/小时，人工介入率不高于 5%；与 ABB 或西门子等管控系 统下辖场桥设备实现同堆场组网、互联互通以及无缝替代。2. 结合目标工程研制测试验证平台，实现单机控制系统和堆场管控 系统的数字仿真测试、半物理仿真试验。为工程应用奠定基础。 在测试验证基础上，完成控制系统和管控系统迭代优化，并实现在智慧港口的生产联网应用。主要考核指标：（1）具备按目标港 口实际实现三维场景快速搭建能力，具备多接口接受不同的数据 驱动源的能力；（2）具备关键设备数据收集及数据实时可视化展 示的能力；（3）软件系统支持多客户端计算机同时运行（10+）； （4）系统支持第三方三维模型导入；（5）系统模型数量级不低 于在场箱 10 万，其他运动机械模型 1 万；可实现在场岸桥≥6 台、场桥≥20 台、AGV≥20 台、集装箱≥2 万 TEU、年吞吐量 200 万 TEU 规模集装箱码头的模拟仿真。  对技术提供方的要求:1. 拥有完善的科研管理体系，符合国 标的质量管理体、环境与职业健康安全体系；2. 拥有与本项目 技术方向相关的省部级工程技术科研平台及测试中心；3. 承担 过本项目相关领域的国家级科研攻关项目；4. 设有硕士点、联 合博士点和博士后研究工作站。 

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。