近日，全球著名权威咨询公司GlobalData发布了2022年《5G移动核心网竞争力报告》。

轻石脑油、芳烃抽余油经预分馏得到C6~C8正异构烷烃，因正/异构烷烃沸点接近，采用精馏分离工艺进一步得到含量>99.5%以上的高纯度C6~C8溶剂油产品，分离难度大、能耗高。本研究室自主研制和开发反择形吸附剂及吸附分离技术，进一步脱除预分馏产物中微量的异构烷烃，得到99.5%以上的高纯度正构烷烃产品，副产异构烷烃产品可做调和油和溶剂油，增加了原料油综合利用率，提高溶剂油产品的附加值。经过试验研究和可行性分析，解决了吸附剂制备和再生等关键技术难题，已完成小试。

该机械手适用于食品、药品等轻工行业生产线上代替人工实现高速抓取、放置、装盒等操作。根据不同需求 3-5 轴可选。 1、主要应用领域：食品包装流水线，药品包装流水线等需要高速取放轻质物品的场合。 2、项目简介 为解决企业用工难、用工贵的难题，开发了该高速机械手。其特点为：速度快，可达 120 次/分钟,操作简单、普通工人即可使用,性价比高,易冲洗，可用于食品加工行业集成视觉系统，智能程度高 2、创新要点 (1) 优化的并联结构，大大提高机械手的作业速度，运动轴数 3-5 轴灵活选配； (2) 集成视觉系统，实现智能化作业 (3) 抓取运动物体，提高工作效率 3、效益分析（资金需求总额 200 万元） 目前，人力成本越来越高，采用该机械手可以节省大量人工，根据机器人作业效率计算每台机械手可代替 2-4 名人工，投资回收期大约为 1 年。因此，在一线人工短缺的大背景下，该类机器人市场空间广阔。 4、推广情况（已推广企业） 广东复兴食品机械有限公司；张家港哈工药机科技有限公司。

一、功能： 1、应用原车配件，按照原车位置布置，并配有相应的大型彩色线路图。直观明了，方便教学。 2、各传感器、执行器工作正常，通过油门的变化来改变发动机的负荷(即为转速)。通过负荷的变化来演示电脑对喷油及点火时间的调整。 3、设置电压检测端子，可用专用仪器仪表检测。 4、通过触摸式故障板设置实际故障，便于考核，可以通过故障的判断和排除，让学生充分理解电控发动机的工作原理。在设置故障同时，可通过它原有的诊断接口来测试发动机的故障。诊断接口和故障板配合使用的。 5、组合仪表时时显示系统的各个参数，并配有燃油压力表来显示系统油压。 6、油路采用有机玻璃及耐压塑料制成，可以时时观测油路的变化，并配有燃油压力表显示系统油压。汽油为循环式，防止浪费及污染。 二、操作： 1、接通220V外接电源。（注：必须用3孔插头）。 2、打开点火开关，观察仪表显示(故障灯点亮为正常)，钥匙拧至启动档(2秒)，系统开始工作。加减油门开始演示。 3、故障设置参见故障板使用说明书。 三、注意事项： 1、系统工作时严禁用手等物品触摸火花塞，防止高压电人事故。 2、严禁用力按油门，防止后部机械损坏。 3、不要私自拆动分电器，分电器位置在出厂时已经调好，如拆动 将无法装回。 4、分电器后面有加油口，每运转3天要加注黄油一次。 5、工作停止后应拔掉电源插头。 四、规格： 1、电源：交流220V、50Hz。 2、工作电源：直流电机24V；系统工作电压直流12V。 3、外形尺寸：1400×500×1800mm

产品详细介绍采用压缩制冷方法的低温液体循环设备，可直接冷却试管、反应瓶等进行低温下的化学反应，进行化学品和生物制品低温贮存，也可结合旋转蒸发仪、真空冷冻干燥箱、循环水式多用真空泵等配套使用。 用途特点：●大容量开口浴槽和外循环一体，即可以作为冷冻槽，又能对外提供冷却液。●温度数字设定和显示，操作简单。●制冷压缩机等关键部件采用美、德、法著名品牌，高可靠性、高效率。●循环系统采用ANSI304、316和高分子防腐材料，可防锈、防腐蚀、防低温液体污染。

该设备是一套由六自由度工业机器人，柔性砂带机、料台，卡抓、快换装置及安全防护系统组成，可适用干有色金属、塑料制品的自动化打磨、抛光。 本工作站按照企业应用标准模块化设计，通过学习抛光机器人工作站结构，配置选型，控制原理、以及系统之间的通讯、打磨工艺分析、打磨抛光工装设计原则、安全防护、I/O通讯、程序数据、程序编写、硬件连接、通讯方式设定。掌握机器人编程操作、打磨抛光应用、工装设计基础以及抛光工作站的解决方案实施、产品打样与工艺验证。

2022年10月17-21日，第28届ACM移动计算与通讯系统大会（MobiCom 2022，CCFA类）在澳大利亚悉尼举行。计算机学院系统软件团队关于泛在计算环境下的利用异构计算资源进行端侧原位训练的论文“Mandheling:Mixed-Precision On-Device DNN Training with DSP Offloading”进行了在线汇报，得到了与会者的高度关注和广泛讨论。

成果描述：本软件面向文本，对知识单元关联关系进行挖掘，从而实现对海量数据信息的合理利用。现在已经能够根据文本挖掘出文本所含知识单元对的对应关系，实现了从海量信息中的知识关系提取。市场前景分析：随着计算机网络的迅速发展和日益普及，因特网上的信息以指数增长。信息时代带来了海量的数字化文本，日益积累的数据使得信息的获取越来越困难。人们的时间和精力是有限的，面对如此巨大的数字资源，无法从大量数据中迅速而准确地找到有用的信息，因而需要自动化的抽取工具，来帮助人们检索海量数据。与同类成果相比的优势分析：本软件相对于其他同类成果，自动化程度更高，挖掘关系的正确性有相对提高，对海量数据中知识单元关系的挖掘有很大的用处。

软件主体根据自己的信任信息建立信任关系，避免了使用证书交换导致信任协商变得复杂繁琐；不需要合作的主体每次交互都重新建立信任关系。

图1. 矿识的4个页面 a: 选取待识别的矿物，可现场拍照获取或从手机相册中选取 b: 截取待识别矿物中心图 c: 输入便携硬度仪测量或经验估计所得的硬度值后得到识别结果 d: 可以不使用硬度值，仅用图片进行识别 表1 矿识与其他相关工作的对比 图片类型 相关研究 性能 可识别矿物数 准确率(%) Raman spectroscopy 拉曼光谱 Computers & geosciences 2013 6 83.0 Microscope 显微镜 Sensors 2019 4 90.9 Mathematical and Computational Applications 2011 5 93.9 Photo 相机图片 Artificial Intelligence in Theory and Practice, 2008 6 91.0 Minerals 2019 12 74.2 photo & hardness 相机图片+硬度 矿识 36 90.6   表2 矿识能够识别的36种矿物及其准确率 矿物名 样本数  仅用图片识别的正确数 结合图片与硬度识别的正确数 Agate玛瑙 5 5 5 almandine铁铝榴石 6 4 4 azurite蓝铜矿 2 1 2 beryl绿柱石 1 1 1 chalcopyrite黄铜矿 2 1 2 cinnabar辰砂 1 1 1 copper铜 2 2 2 fluorite萤石，氟石 11 8 10 galena方铅矿 3 2 3 halite石盐 1 1 1 hematite赤铁矿 8 1 5 malachite孔雀石 6 5 5 opal欧泊 1 1 1 orpiment雌黄 3 1 3 pyrite黄铁矿 6 5 6 quartz石英 4 4 4 sphalerite闪锌矿 1 0 0 stibnite辉锑矿 8 7 8 sulphur硫磺 2 2 2 total 73 52 65 Accuracy \ 71.2% 89%