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技术需求：智能化生产线的技术
智能化生产线的技术研发，实现生产线的连续运转，自动上下料，带料速度快尾料少。
济南金威刻科技发展有限公司
2021-06-16
瓦斯移动抽排系统的智能控制系统
本系统是一种新型的移动抽排控制系统，以对现行的煤矿井下抽排系统进行优化并实现智能化控制。该系统设计了一特殊装置,即把泵的输出分解为有效流量和无效流量,实现了抽排流量的自由调节,保证了泵启动时和运行过程中出口处的瓦斯浓度为最佳值,并可及时调度瓦斯的排放路径。
安徽理工大学
2021-04-13
一种以智能物流叉车为载体的碳排放智能监控和减排系统
本发明公开了一种以智能物流叉车为载体的碳排放智能监控和减排系统，包括能读取物流中心订单数据库中订单信息的碳排放智能减排监控系统、设于智能物流叉车上的智能物流叉车硬件终端，智能物流叉车硬件终端包括：碳排放检测装置、ＧＰＳ定位装置及能控制智能物流叉车动作的中央处理器，中央处理器能将碳排放量信息与位置信息发送给碳排放智能减排监控系统；碳排放智能减排监控系统能根据碳排放量信息与位置信息、并以低碳节能的执行原则将订单分配给中央处理器，又能自动规划出叉车最优作业路径，中央处理器会根据最优作业路径及分配订单进行作
东南大学
2021-04-14
针对受时间反演对称性保护的量子自旋霍尔的研究
在应变的InAs/GaInSb量子阱中，量子阱中的应力使其能带发生改变，从而使得体态杂化能隙得以增大，这直接导致了边缘态电子费米速度的增加，因而螺旋边缘态中的相互作用效应变弱。实验上测量得到的边缘态电导以及其对外加磁场的响应清楚地表明该系统中的量子自旋霍尔态是一种Z2拓扑绝缘体，其性质受到时间反演对称性的保护。而且，InAs/GaInSb量子阱中螺旋边缘态的相干长度最长可达10微米以上，远大于之前所有有关量子自旋霍尔态研究工作中报道的数值。另外，螺旋边缘态的相干长度还可以被栅极调节，这显示了边缘态电导与边缘态电子费米速度，也即边缘态相互作用强度密切相关。
北京大学
2021-04-11
关于丰中子核16C的链状分子转动带的研究
不稳定原子核占有核素版图的绝大部分区域，近20多年来在实验室中逐步产生出来，表现出一系列新奇的结构和动力学性质，也带来新的应用前景。其中，丰中子原子核的特别奇异的线性链状分子结构已有多年理论预言，但实验发现十分困难，需用多种证据相互印证。此前多个实验组在14C中观察到链状分子态的个别证据（如北大组的前期工作[Phys. Rev. C 95, 021303R(2017) ]）。 此次北大组在更加丰中子的16C中，通过反应Q值、能级、自旋、特征衰变纲图等多个观测量，完整确认了π2σ2构型的正宇称线性链状分子转动带的四个成员，成为这种结构研究的一项重要跨越。 此项研究的实验探测在我国的大科学装置兰州重离子加速器(HIRFL)上的RIBLL1放射性束流线上完成。实验采用每核子23.5 MeV的16C次级束流，通过非弹散射将16C激发到集团破裂阈值之上的高激发态。采用精密的零度粒子望远镜和多套大角度的探测器组合，精确测量末态全部三个粒子。通过全粒子能动量守恒关系逐事件推知入射粒子能量，避开了放射性次级束流能量扩散的缺陷，首次在弹核碎裂型次级束实验中得到分辨率很高的Q值谱，从而清晰的识别出16C的选择性衰变路径。分析过程并采用特殊方法区分了相邻硅微条信号的真假来源，大大提高了最终获得的多重关联真实事件数，从而在足够的统计下通过模型独立的角关联分析获得了分子转动带头号成员的自旋。实验最终确认了价中子处于π2σ2构型的正宇称线性链状分子转动带的四个成员：16.5 MeV(0+)、17.3 MeV(2+)、19.4 MeV(4+) 和21.6 MeV(6+)。图1概略显示了观察到的分子带成员及其衰变特性。实验还观察到一个可能的纯σ4构型的分子态（27.2 MeV），为后续实验提供了指引。
北京大学
2021-04-11
针对第二陈数保护的手征Majorana费米子态的研究
当系统处于FFLO类型的超导配对时，在超导的涡旋线激发中出现手征无能隙马约拉纳态，且进一步表明，该手征特性的马约拉纳模不能由在二维空间定义的第一陈数保护。在原本的三维真实空间上，以超导相位作为参数空间，引入人工维度，进而研究由真实空间加人工维度形成的人造四维空间拓扑特性。他们计算发现在该四维空间中，系统的第二陈数非零，且提供了对前述涡旋线中手征马约拉纳态的拓扑保护。这个结论存在一系列非平凡推论，其中最有趣的是当考虑涡旋环结构时，该手征马约拉纳态可满足3-loop型的3D非阿贝尔统计。这对于研究高维空间的非阿贝尔统计性质以及新型拓扑物态提供了实际物理平台。
北京大学
2021-04-11
改性生漆基纳米复合涂料的制备及对木材性能影响的研究
针对天然生漆成膜速度慢、成膜条件对温湿度苛刻、耐老化性能差和脆性大的问题，以环氧生漆作为复合涂料基质，将纳米氧化铝和纤维素纳米纤维作为增强剂，采用共混法与表面化学改性等技术制备了两种改性生漆纳米复合涂料，大大提高了生漆耐老化性、耐紫外线性、防潮性和力学性能，改善其柔韧性。
对于纳米氧化铝复合涂膜，总体来说，加入适量的改性纳米氧化铝的确使漆酚的性能更加优良，以达到保护木材表面的目的。在此次研究中，随着漆膜中纳米氧化铝含量增加，复合涂膜的硬度和抗冲击强度逐渐增加，同时漆膜的干燥时间越来越短，透光率逐渐减小，疏水性越来越强。但纳米氧化铝的量加入过多，则易在漆膜表面发生团聚现象，反而会影响复合涂膜的性能，影响其对木材的保护作用。加入纤维素纳米纤维有助于增强漆膜如抗冲击强度、内部致密性等部分性能，以达到有效防止木材表面划伤、改善木材各向异性的目的；但 CNF 本质较软，加入过多会给复合涂膜带来硬度降低等缺陷，这反而不利于复合涂膜保护木材表面。
分析生漆与改性漆和木材的结合机理，通过紫外老化实验，揭示改性漆的老化机制和对木材抗紫外老化的作用。复合涂膜宏观表面透亮光滑，微观表面平整，微观截面呈层状交织结构，木材表面光泽度得到提升，木材紫外抗老化性能得到有效提升。纳米氧化铝复合膜随纳米氧化铝含量的增加，拉伸强度和断裂伸长率减小，改性后随着改性基含量的增加，木材表面磨损率逐渐降低，其中纳米 氧化铝改性后磨损率最低，耐磨性能最优。纳米纤维素复合膜拉伸强度和断裂伸长率随着 CNF 含量的增加先增加后减小，涂敷纳米纤维素复合膜后木材吸湿系数及吸湿尺寸变化率最低。
项目发表了研究论文“一种生物基纳米复合膜的光谱学特性研究”，发明专利“一种基于生物酶预处理木质材料的方法”和调查报告“改性生漆基纳米复合涂料的制备及对木材性能影响的研究”。
西北农林科技大学
2023-07-13
人工智能应用创新实训平台 型号:LPPE002
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。
江苏学蠡信息科技有限公司
2025-07-15
我校王琴教授团队在人工智能与量子密码系统结合研究方向取得重要突破
我校量子信息技术研究所王琴教授团队在量子密码领域取得新突破，该团队首次提出将人工智能领域的长短期记忆神经网络(LSTM)应用到量子密码控制系统之中, 实现了对量子密码系统的主动反馈与控制, 在不引入任何额外硬件和辅助稳定设备的条件下，将系统传输效率提升接近百分之二十。该成果近期发表在美国物理学会权威学术期刊《PhysicalReview Applied》上。
量子密码作为量子信息技术领域发展最为成熟的技术，正逐渐从实验室阶段走向商用化，有望在未来大规模网络加密通信中发挥重要作用，因而得到学术界和工业界的广泛关注。自第一个BB84协议提出以来，量子密码无论是在理论上还是在实验上均取得了巨大进展。现有量子密码系统包括相位、偏振、时间-能量编码等编码方式，其中相位编码方式应用最为广泛。该类系统在运行过程中不可避免地存在相位漂移问题，因而需要不断对发送端和接收端的相位进行实时校准。目前主流系统通过采用扫描+传输的方法来解决。该方法虽然可以实现相位补偿，但会导致量子密码系统传输效率降低。针对该缺点，我校王琴教授团队首次提出将人工智能与量子密码控制系统相结合，利用LSTM网络主动预测系统相位漂移大小，进而实现主动反馈与控制；同时通过固定时间间隔对网络细胞状态进行更新，使量子密码系统始终保持稳定的高效率运行状态。该方法在不提高系统硬件复杂度的前提下大幅提升了量子密码系统传输效率。此外值得提出，该方法的适用范围不依赖于某种协议或编码方式，原则上同样适用于其他任意量子密码协议和任意编码系统，为未来开展大规模量子通信网络应用提供新的研究思路与应用方法。
该项工作的第一作者是我校通信与信息工程学院硕士研究生刘靖阳，量子信息技术研究所的王琴教授和江苏省图像处理与图像通信重点实验室的谢世朋副教授是该工作的共同通讯作者。该工作得到了安徽问天量子科技有限公司的技术支持。此项工作受到国家重点研发计划、国家自然科学基金以及江苏省研究生科研实践创新等项目的支持。
南京邮电大学
2021-04-26
安徽大学人工智能学院青年教师在多个领域取得重要研究成果
安徽大学人工智能学院在人工智能、控制科学、信号处理等领域取得了多项顶级研究成果
安徽大学
2022-06-01