制造企业生产过程执行系统，是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。包含系统初始化的工厂建模、应用技术的物料、生产、质检、设备等子功能模块。

以“线下项目实施 + 线上工程仿真 + 远程系统部署”的模式，引入业内成熟、前沿的开源解决方案，在线实现AIoT项目从0到1实施落地的全过程。

面向人工智能专业方向理论和实验的云教学平台，融合了Jupyter Notebook实验平台和教学资源中心两大模块。提供开箱即用人工智能编码实验环境，使教学过程高效、便捷。

与智慧教室无缝对接，自动完成课程数据收集，形成数据评价；结合督导平台，完成课程资源与课程评价同步存档，为学校打造教学案例库。 产品优势 课程创新设计 支持多种课程设计，涵盖PBL教学，分组研讨等多种教学模式； 支持随堂练习、作业、讨论、答疑、文件推送等多种基础教学活动形式。 课程直播/回看 提供直播功能，支持老师用教室录播系统或自己的电脑进行直播，为授课效率和质量赋能。支持课堂教学视频回放，让学生预习、复习的素材更加丰富。 课程数据分析 对整个教学活动的互动数据进行分析，并对其中练习结果、答题情况进行分析， 以数据推测问题，为教学者提供准确质控情报，指导老师调整计划。 产品应用 录播互动智慧教室 方案依托互动录播主机，为学校打造融合教学互动、智慧录播、数据分析为一体的智慧教学空间；可快速形成丰富的校 本同步教学资源，为教师教学评估、教研活动提供有效的参考材料；为学生预习、复习提供更为生动的学习空间。本方案 还可满足学校管理员与管理决策者的教学督导需求，实现一套方案服务教学与管理两大核心环节的信息化改革。 手机互动智慧教室 手机互动智慧教室解决方案可支撑多种新型教学模式，兼容多种学生终端，学校无需另外采购终端设备让学生方便快捷参与智慧教学， 包括课前备课自习、课中即时互动、课后分析巩固，拿起手机便能做到教学流程全覆盖，随时随地实现交互反哺的 教与学。 研讨互动智慧教室 依托交互式大屏一体机、平板电脑、手机等智能终端和智慧课堂系统，研讨型智慧教室为“小组分组-小组研讨交流-小组成果展示”等小组研讨过程提供全方位的支持，集支持交流研讨、多屏互动、成果展示、多元评价等功能于一体的智慧化教学环境，让小组研讨活动组织更加便捷，让研讨过程和细节可视化、可回溯，教师对各个小组、各个学生进行有针对性的评价，实现差异化教学。

利用AI技术制作英语考试复习资料 系统通过学习历年的考试真题卷，得出考试所涉及各类知识点的考试概率、考试常用题型和考分比重，利用AI技术制作成套的复习试卷，消除了传统复习资料中试题重复、容易知识点重复训练、以及复习知识点范围与考试范围匹配度差等问题。复习资料的精炼度比传统资料提高3倍以上，为考生的复习提高效率30%以上。 同时，该系统还能根据考生的答题情况，动态调整复习资料，对于考生掌握较差的知识点重复出题，大大提高了复习资料的针对性。 配套一体化教学、自学平台 A.实现了以教师计划为中心的教学系统与以学生需求为中心的自学辅导系统的一体化设计。 B.每份复习资料都可以在线上（支持手机、平板）学习和线下（按标准试卷的格式）学习，实现了线上线下、教与学的一体化设计。 C.在特殊时期，所有的教学计划可以在线上完成；在正常时期，主要的教学计划可以在线下完成。这样就实现了特殊时期与正常时期教学计划的连续性和一体化设计。 应用价值

随着现代科学技术的进步，轧钢生产过程中质量控制已经不仅仅局限于产品外型和尺寸精度的控制，而是追求对产品内部微观组织和最终性能的更为精确的把握，并应用于实际生产中。特别是在最近，急切需要在加工过程中提高产品的使用性能、降低成本、实现组织性能在线预测及控制。计算机技术与塑性加工理论的结合使塑性加工从以经验和知识为基础，以“试错”为基本方法技艺阶段向以模型化、最优化和柔性化为特征的科学阶段过渡。 目前，棒线材在我国的热轧产品中占50%以上。国内对棒线材生产工艺的研究以实际生产摸索为主, 这不仅浪费大量的资源，而且结果很难得到推广。北京科技大学与重庆钢铁公司的科研项目《品种钢组织相变索氏体化》[2005-2007]在吸收了国内外研究成果的基础上，已开发成功在线性能预报模型，在重钢高线厂得到实际应用，该厂的一些钢种通过模型的优化，产品质量得到了显著的提高。北京科技大学与江苏沙钢集团的科研项目《高速线材性能预报系统研发》[2006-2008]也引进了该模型，针对沙钢的沙景和润忠两条高线生产线进行开发，目前控冷段在线模型已进入生产调试阶段，正在进一步优化及完善。我国高线生产的一个问题是产品性能不稳定，在线模型投入到实际生产将会大大提高产品质量及成材率，提高新产品的开发进度。开发的高线控冷段在线性能预报系统是国内外首创，将对钢铁生产行业产生极大的影响。

本发明涉及一种利用检测仪表和计算机构成的用于水处理剂阻垢性能快速自动评价装置,包括滴定剂容器,恒流加药泵,磁力搅拌器,电加热棒,测定池,其特征在于,滴定剂容器内Na2CO3经恒流加药泵送入测定池,测定池内有CaCl2和被测阻垢剂;利用检测仪表,计算机和配套软件实现电导率自动检测系统,加药量,磁力搅拌,溶液温度自动调节系统;随着滴定剂的加入,电导率增加,当滴定剂加入量达到某一特定值,电导率值突然下降,计算机记录对应滴定剂量,以此用来进行相同条件下的不同阻垢剂阻垢性能评价.这种装置准确率高,重复性好,评定快捷,操作方便,可用于电力,石油,化工,冶金,建材,供热,轻工等行业使用的水处理剂阻垢性能快速自动评价.

电动汽车采用动力电池包提供能源，动力电池的热管理系统是电动汽车最重要的系统之一。动力电池的热管理决定了电动汽车的充电速率以及极端条件下的使用性能。项目开发了高精度的模型并数值模拟了动力电池包在不同充、放电，不同环境温度下的电池温升及电池包内温度分布，与试验数据对比表面模拟精确，可替代试验。

研制了一种RE-Bi再生黄铜来改善传统铋黄铜由于冷、热脆性导致的废料重利用困难的问题。采用光学显微镜、扫描电镜观察合金的显微组织;采用拉伸试验测试合金的力学性能。结果表明,RE使铸态合金晶粒明显细化,Bi由膜状变为颗粒状均匀地分布在基体中;随着RE添加量的增加,铸态、热轧态合金的伸长率均呈现出先增加后减少的趋势,在添加0.2%的RE时具有最佳的力学性能;当RE添加量超过0.2%时,合金中生成过量RE化合物,降低材料的力学性能。

成果介绍物联网感知层测试实验与评估系统是在863主题项目—物联网安全感知关键技术及仿真验证平台的资助下完成。仿真平台为物联网感知节点部署后的性能提供一个仿真测试和性能评估的环境，其特点是：不需要部署真实的感知节点。通过对物理信道的建模、无线信号特征建模、电源建模和通信环境建模，能够最大限度模拟真实环境下的感知节点通信过程。仿真的结果是理论值，可以将感知层测试实验平台的数据作为系统的初始值，从而提高仿真的精度。其特点和指标：（1）针对实际应用环境配置参与通信的感知节点属性和参数，即节点建模；（2）建模感知节点的电源模型；（3）根据用户的需要选择节点部署的方式，并可以对节点位置、属性和参数进行手动调整；（4）能够加载待测的通信协议；（5）能够根据部署的拓扑图产生用户编程模板；（6）理论上，待测节点的数量不设置上限，但随着节点数量的增加，PC的处理时间将延长；（7）能够仿真无攻击或攻击情况下，网络的吞吐量、丢包率、延时、数据传输的平均路径长度、平均能耗和网络的扩展性等性能；（8）该平台不受具体应用的限制。技术创新点及参数技术原理：针对物联网感知层设备规模庞大，部署费时费力，以及部署前很难评估系统性能，部署后加载的协议一旦不符合要求，重新加载成本巨大的问题，研发了该平台。该成果的主要创新性体现在感知设备和环境等物理特征建模、测试内容和方法、仿真过程和结果的可视化显示等方面，使得开发的系统简单、易用，测试过程清晰、透明，测试结果可以分类比较。（1）在感知设备和环境等物理特征建模方面 该项目在感知设备部署环境方面，分别对室内环境和室外环境进行建模。针对室外环境，该团队主要考虑自由空间的情况下，根据设备部署在平坦区域和非平坦区域的不同进行建模；针对室内环境，该团队主要根据多径效应、视距是否阻挡以及不同建筑材料（包括：混凝土墙、混领土楼板、天花板管道、金属楼梯、厚玻璃、木门和隔墙等）对信号衰减的影响进行建模。在电源建模方面，主要是根据不同厂家的5号电池的放电曲线进行建模，由其放电电流、放电电压和持续时间来确定电源的剩余电量。在芯片建模方面，根据不同的芯片类型，建模发射功率、接收灵敏度、RSSI、发送速率、工作电流和最小工作电压等主要参数。（2）在感知层的测试内容和方法方面该平台主要针对感知层需要评价的性能，如：吞吐量、丢包率、延时、平均路径长度、能耗和连通度等，设计了其测试方法，新增待测性能可以通过组件的方式扩展。为了实现相关性能测试，首先需要选择设备类型和部署场景，如图1和图2所示。然后进行部署，部署完成后，系统会自动产生5类文件，即：.ned文件，定义了感知设备部署后的拓扑结构，如图3所示；.msg文件，定义了感知设备之间的通信规则，用户可以根据实际需要进行修改和自定义；.ini文件，设备一旦部署完成后，其id号和位置坐标将记录在该文件中，设备移动后，该文件对应的坐标值将自动更新；.h和.cc文件，即用户待测协议的源文件。一旦感知设备部署完成，平台自动产生这5类文件的初始框架，用户只需要写入待测协议的具体代码，经编译器编译后，即可进入测试环节。具体协议的代码可根据该项目组编写的编程指南开发，其开发环境与C语言的开发环境类似，方便易用。（3）在仿真过程和结果的可视化显示方面一旦待测协议编译完成，平台即可开始相关的测试，此时，用户可以根据需要动态选择不同的参数，进行测试。开始测试时，平台将同步显示协议的通信过程，如图5所示。根据仿真测试结果，不同的协议可以进行性能对比，如图4所示为不同协议的网络平均能耗对比。该平台可以在无攻击和无安全机制、无攻击和有安全机制、有攻击和无安全机制、有攻击和有安全机制等四种情况下，评估感知层网络的性能，并将它们的测试结果进行对比分析。国内外同类技术对比：国际上类似的仿真工具有十种左右，如：TOSSIM，OpenNet，NS2和OMNET等，都是针对传感器网络开发，不能仿真技术体制不同的感知设备，没有对设备、网络和环境等物理特征建模，而且无法接入实体设备，无法进行虚实结合的仿真测试。即使有些工具可以仿真感知层网路，如：TOSSIM，但是只提供TinyOS传感网络的仿真环境，无法仿真系统的安全性能，无法动态添加安全策略和安全模型。而NS2、OpenNet和OMNET虽然可以仿真安全协议，但使用复杂，不易掌握，无法进行多安全机制对比，无法接入实体设备。而且，它们仿真的物理层是理想状态，造成仿真结果与实际存在较大的差异。