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高等教育领域数字化综合服务平台
基于物联网的水质监测预警成套设备和系统
北京工业大学
2021-04-14
面向车身环境感知及预警的高性价比智慧视觉系统
基于单颗 NXP 嵌入式芯片，研制一套可集成 4 至 8 路 高清视频输入的高性价比智慧视觉系统。该系统除了实现倒车影像、行车记录、环视全景成像等基本功能外，还将进一步基于深度学习算法，一体化集成车道偏离预警、前车碰撞预警、行人碰撞预警、盲区监测及变道辅助、驾驶行为监测等高级辅助驾驶功能，从而在不增加硬件成本的基础上，为客户提供高性价比的智慧视觉系统，实现各类型车辆的车身环境感知及预警。
中国科学技术大学
2021-04-14
中国鲜活农产品价格预警软件系统V1.0
已有样品/n该成果共包括六个主要用户界面、一个主可执行文件（main.exe）、十三个数据文件（*.xlsx），二十一个主要运行函数与7862行代码。主要功能包括：（1）对我国大白菜、菜椒、黄瓜、四季豆和西红柿等五种蔬菜品种的月度价格进行预警，即对下个月蔬菜价格所处的警情区间进行预测。（2）对我国蔬菜价格指数进行年度预警，即对下一年蔬菜价格指数所处的警情区间进行预测。（3）对我国生猪月度价格进行预警，即对下个月生猪价格所处的警情区间进行预测。（4）对我国橙子、苹果和香蕉等三种水果品种的
华中农业大学
2021-01-12
基于深度学习的光伏并网系统电能质量预测及调控策略研究
本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法，研究谐波等电能质量指标变化规律，运用特征提取技术处理时序数据，实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置，总谐波补偿率不小于 90%，补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用，申请发明专利 3 项，发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等，可提升电网可靠性与经济性，减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率，为新能源消纳提供支撑。
沈阳农业大学
2025-05-21
流感病毒预测预警平台
2020年2月12日，湖南大学联合苏州系统医学研究所、中国国家流感中心和中山大学等单位，成功开发基于分子标记物的流感病毒表型预测平台FluPhenotype，并在国际生物信息学专业权威期刊《Bioinformatics》发表题为“FluPhenotype-a one-stop platform for early warnings of the influenza A virus"的文章进行相关介绍。该文章的第一作者为湖南大学生物学院硕士研究生卢聪毓和博士研究生蔡泽娜，通讯作者为湖南大学生物学院副教授彭友松与苏州系统医学研究所蒋太交教授。 研究人员通过整合流感病毒核苷酸和氨基酸水平的分子标记物，以及基于分子标记物的抗原和宿主等预测模型，开发了快速预测流感病毒的抗原、宿主、致病性、耐药性等多个表型的预测平台FluPhenotype。
湖南大学
2021-04-10
新型水质污染预警溯源仪
荧光技术是近 20 年来兴起的新型分析方法，灵敏度高、适用范围广。污水和水体的荧光光谱是多物质产生的复合光谱，它们与水样唯一对应，被称为“水质荧光指纹”，简称“水纹”。该法在污染性质快速判断方面具有独特优势。荧光指纹是水样内蕴特征的反映，还携带了有机物总量信息，可作为新型的水质表征方法。课题组从 2003年开始从事水纹研究，在清华大学基础研究基金、教育部科技重点项目、清华大学自主研究项目、国家重大水专项等项目资助下，掌握了数百种水纹，创新性开发出基于水纹比对的新型预警和污染识别原理，并研发出污染预警溯源仪。获得 2 项发明专利，第 16 届中国国际工业博览会高校展区二等奖。
清华大学
2021-04-11
新型有机污染预警溯源仪
1 成果简介我国水污染事故频发， 以有机污染为主。现有技术不能迅速确定污染类型，因此事故发生后无法迅速采取恰当的应对， 是产生重大经济和环境损失以及负面国际影响的主要原因。为维护水环境安全，保障人民生活和生产， 需要一种能迅速确定污染类型的、环境友好的水体有机污染预警技术。 水质指纹与水样唯一对应， 简称水纹。课题组从 2003 年开始从事水纹研究，在清华大学基础研究基金、教育部科技重点项目、教育部清华大学自主研究项目、国家十一五重大水专项等项目资助下， 掌握了上百种水纹，创新性开发出基于水纹比对的新型污染识别原理，并研发出有机污染溯源仪，填补了迅速确定污染类型的仪器的空白。该仪器由水纹采集仪、水纹比对软件和丰富的水纹数据库组成，可以识别数十种有机污染类型。仪器的特点如下：自动取样，自动测量，自动比对；数据库设计人性化，可以自动添加新指纹；数据自动保存；水纹采集仪性能稳定，使用、维护简便，当仪器光源老化时，自动提示更换等。上述优点表明该仪器既适合在线实时监测，也可以作为监测车和实验室的专用仪器。查新表明，国内外目前尚未发现有相似原理的仪器。 性能参数：灵敏度高，信噪比达到 250；完成一次溯源任务不足 15 分钟，测量时间短，重现性好；工作温度/湿度 15-350℃， 45-80%（不可有冷凝现象，350℃以上时湿度为 70%以下)；不加任何试剂，取样量少，不产生二次污染；连续 24 小时使用耗电仅数度，成本低。 图1 有机污染预警溯源仪2 应用说明2011 年 7 月至 2012 年 3 月，水质有机污染溯源预警仪在京杭运河江苏苏州段进行了为期 3 个月的实地连续测试运行， 仪器检测出数次水质异常，并及时进行了报警， 现场测试表明，该仪器能够灵敏、及时地监测到污染的发生和变化， 预警迅速，并能给污染类型的信息，对于快速确定有针对性的采取污染应对措施大有益处。 目前正在太湖水源地进行示范运行。 仪器经过了权威第三方的检测。3 效益分析由于目前国内外尚无同类产品，而污染预警和溯源的需求比较迫切，因此本仪器具有较大的推广空间。本仪器价格每台约 60 万元。而本仪器运行稳定、灵敏。总体上，仪器成本低，维护省，快速，无二次污染， 24 小时连续使用，运行费每月在 3000 元左右，具有明显的经济和技术优势。
清华大学
2021-04-13
嘉宾观点抢先看 | 李玉：通过系统性机制创新 为学科交叉融合提供保障
在第63届高等教育博览会 建设教育强国·高等教育改革发展论坛即将举办之际，中国高等教育学会联合人民网教育频道推出“建设教育强国”系列访谈栏目，重点邀请东北地区高校领导、专家学者，围绕活动主题：融合·创新·引领：服务高等教育强国建设，畅谈思考体会、凝聚发展共识。
人民网-教育频道
2025-05-16
基于神经网络的智能无人机疫情预警监控系统
目前北京理工大学基于神经网络的智能无人机疫情预警监控系统主要由无人机平台、光电载荷、喊话系统和地面控制及图像处理平台组成。 该智能无人机疫情预警监控系统能够自动监控广场、公路、小区等各类环境中的人群，检测人员聚集情况，利用红外热成像技术实时获取人员体温情况，实现在非接触情况下对疑似高危人员的快速区分，并快速形成疫情人员相关数据，还可以提供数据接口，供大数据系统进行分析。该智能无人机疫情预警监控系统可同时提供监控人员及被监控人员交互通道，通过喊话系统，监控人员可以随时疏导或制止被监控人员的异常行为，为疫情监控和预警提供了更为清晰和直接的手段方式。
北京理工大学
2021-04-10
基于数据驱动的风电设备状态预警诊断系统研究
成果介绍基于人工智能和大数据技术，对风电机组实时运行状态进行在线监测及评估，对风机异常运行状态和能效劣化趋势进行预警。技术创新点及参数1、风机设备的变量关联分析以及典型状态特征挖掘；2、历史运行数据处理方法研究；3、基于数据驱动的风机状态预警关键技术的研究；市场前景大型风电机组，新能源发电，水火电机组。向大型风电厂推广并运营。
东南大学
2021-04-13