临床骨修复涉及骨固定器械及骨填充材料。就骨固定器械而言，如何赋予 其表/界面介导组织自修复性能及抑制细菌感染，提高其长期使用寿命，是亟需 解决的核心关键问题。本成果利用酸蚀钛材，制备表面微米结构，进而利用溶 胶-凝胶法在其表面构建了含锌的纳米结构，获得了兼具抗菌/抑制破骨细胞生 理功能及促进骨快速愈合的性能。利用二氧化钛纳米管阵列加载硒，并以壳聚 糖封盖，实现兼具抗骨瘤及抗菌的效果，同时维持钛基材良好的生物相容性。 利用钛基材原位生成的TiO纳米管阵列加载天蚕肽，并以壳聚糖/天蚕肽偶联透 明质酸LBL多层结构封盖，实现由钛基材潜在细菌分泌透明质酸酶触发的自响应 短期及长效抑菌作用，为研发抗菌钛基植入体积累自主知识产权关键技术。 市场及经济效益分析： 植入体术后细菌感染是导致植入失败的重要原因和临床应用面临的重要挑 战。据估计，全球骨科植入物相关感染的年发病率超过5%。感染导致的植入 失败，将给病患带来二次创伤、严重的精神压力和经济负担，甚至死亡。因此, 研发兼具促成骨和抗菌钛合金植入体（人工关节、接骨板、种植牙等），具有重 要的经济和社会意义。目前，我国高端医用钛合金人工关节等植入体严重依赖进 口（＞70%）,国内三甲医院几乎全依赖国外进口产品（＞95%）。 我国人口老龄化、交通事故和运动创伤等导致骨损伤剧增，骨创伤患者年 达300万人次，以平均每人次骨修复材料及器械消费5万计，该领域市场份额/ 需求约1500亿/年。进而，以骨修复植入体感染的年发病率5%计，我国促成骨/ 抗菌植入体的市场需求约75亿/年。 本成果研发的抗菌表面改性技术，能够方便、迅速、高效地在材料表面 构建抗菌功能界面，保护人们健康。相关抗菌技术也可拓展至骨科以外的植入 医疗器械（比如心血管、心脏起搏器等），这将极大地促进我国传统医疗器械产 品的技术进步和升级，提高企业经济效益，推动我国医疗器械产业整体水平。

本项目以污水处理厂存在能源消耗高，二次污染等问题，针对污水体量庞大，复杂多变量，多相体系的数据信息滞后，强耦合，非线性等问题，采取学科交叉方式与物理学院、智能学院合作开发新型水质传感器，开发信息处理系统，多变量耦合神经网络系统，深度学习和算法，构建污水处理智能控制关键技术，仪器和设备。为污水厂的智能节能减排创造提供技术支持。

项目成果/简介:本项目以污水处理厂存在能源消耗高，二次污染等问题，针对污水体量庞大，复杂多变量，多相体系的数据信息滞后，强耦合，非线性等问题，采取学科交叉方式与物理学院、智能学院合作开发新型水质传感器，开发信息处理系统，多变量耦合神经网络系统，深度学习和算法，构建污水处理智能控制关键技术，仪器和设备。为污水厂的智能节能减排创造提供技术支持。应用范围:该技术主要应用于给水处理系统和污水处理系统的智能控制。效益分析:项目的研究已经进行了多年， 2017 年投资 1500 万元在南开大学津南校区建立了 1000 吨/日污水处理厂， 为传感器的应用和示范创造十分有利的条件。

成果介绍主要研究方向为人工智能、知识图谱、自然语言处理、社交网络、大数据、信息检索等。作为项目负责人主持完成2项国家自然科学基金，1项中国博士后基金一等资助项目，5项省部级重点实验室开放课题项目，10余项企业联合研发项目等。作为主要负责人参与国家重大研发计划子课题、总装预研、863课题等项目。研究成果已应用于国防、科技情报、医疗、智慧司法、智能制造等行业。担任数十个重要国际会议和国内外重要期刊的程序委员或审稿人。已在国内外重要学术期刊和会议上发表学术论文90余篇。研究工作被60多个国家和地区的学者引用1500余次。技术创新点及参数面向多源异构数据的知识图谱构建技术；大规模知识图谱的高效融合技术；面向跨媒体异构数据的知识表示技术；基于语义关联和知识驱动的信息汇聚技术；面向复杂问题智能问答技术；基于知识和机器学习和问题推理和分析技术。

项目成果/简介:项目在多年国家项目的支持下，在项目“面向工厂规划和生产过程的数字化工厂技术”获2013年教育部科技进步二等奖的基础上，进行持续开发完善，与沈阳机床合作，在智能制造领域进行了深入的合作研究， 在沈阳机床智能制造展示线开发完成数字化孪生仿真模型及基于互联网的定制信息系统，系统实现了网络化定制下达生产订单，数字化孪生系统在线仿真模拟，真实展现生产场景，并可通过移动设备进行浏览和信息管理。项目符合中国制造2025所倡导的智能制造和互联网+技术的发展，对中国制造向智能化转型起到促进作用。项目通过展示真实个性化印章的智能加工、检测和装配，体现网络化的定制及数字化双胞胎技术。应用范围:项目所开发完成的技术符合中国制造2025所提出的智能制造技术路线，已应用于工业实际和大专院校的教学培训。目前国家大力资助建立智能制造试点示范项目，制造企业也在积极转型，向数字化和智能化转型发展，这些都需要数字孪生和互联网+技术的支持。 项目成熟度：小批量生产，项目已独立以及结合沈阳机床的生产线及教育系统得到市场的应用，特别是在中国航发商用航空发动机有限责任公司相关项目中得到应用。 拟在全国范围内推广：1.项目可应用于离散制造业的规划、调试、运行和维护阶段的仿真优化，通过建立工厂、生产线、设备的三维模型，实现虚实结合的数字双胞胎。 2、教育培训领域：通过实现智能制造理念的面向教育和培训的生产线系统，通过模块化的系统，实现对智能制造教学和培训。项目阶段:小规模生产效益分析:项目的技术创新点、先进性在于实现了数字孪生技术在生产线中的应用，达到了生产线的虚实融合。不仅可在规划阶段对生产线进行仿真验证，还可在生产运行过程中实现虚实融合，并通过AR-VR技术对操作指导、维修指导和生产过程监控提供支持，从而实现多维的虚实融合，是实现智能制造的关键技术之一。项目相关技术不仅能够应用于工业实际的智能化制造之中，还特别适合面向智能制造的教育和培训。

成果描述：本实用新型公开了一种基于物联网的房间调控系统,其包括依次连接的传感器模组、处理系统和受控端,以及与处理系统相连接的移动终端；处理系统包括依次连接的输入电路、处理电路和输出电路,以及与处理电路相连接的存储器、无线通信模块和电源模块,电源模块连接无线通信模块。本实用新型可以通过移动终端远程控制作为受控端的家用电器,也可以通过传感器模组自动控制受控端,提前改善房间内的环境,为用户提供更好的居住体验。市场前景分析：本实用新型可以通过移动终端远程控制作为受控端的家用电器,也可以通过传感器模组自动控制受控端,提前改善房间内的环境,为用户提供更好的居住体验。与同类成果相比的优势分析：国内领先

本项目在已有技术条件下，研究开发具有自主产权的工业物联网应用技术，构建面向制造企业的多主体按需使用的云服务平台，形成支持云服务平台的运行和使用的标准规范，推动工业企业服务模式的创新，促进生产型企业向服务型企业转型

手感质量的评估是当今纺织工业中非带重要的环节，但是感官评定涉及到人体复杂的生理和心理因素，所以即使是同一块织品，对于不同的人也会得到不同的评价。因而把感官评估客观化、用相对客观的方法和稳定的尺度来评价织物的手感质量是非常必要的。 本系统把智能技术、数据库技术、网络技术和纺织品感官评估技术结合起来，实现了基于Internet的智能化纺织品感官评估。通过Internet这个服务平台，了解到顾客的喜好，以及某时斯市场需求趋势，生产者与消费者之间的互动架起桥梁，对整个纺织行业系统的革新有着积极的作用。本系统的成功实施还能积极的促进感官评估在其它工业领域中的广泛应用。

该项目针对装备智能化改造、智能个体自治技术、多智能体协商规则和自组织生产策略进行了深入研究，开发了相应原型系统——基于物联技术的自组织智能制造实验系统，形成了一套以物联技术为基础，通过自治与协商方式，实现车间自组织实时生产的“智能工厂”模式。 技术优势 该系统具备自组织、自决策、自适应、自学习的功能特征，可适应目前动态多变的制造环境，满足多品种、变小批量、高度定制化的生产需求。通过提供模块化热插拔的智能接口装置，可以帮助企业快速实现智能化改造升级。该智能制造系统可以高效柔性自治的应对加工、装配、检测等作业任务。

光学领域顶尖期刊《自然·光子学》报道了浙江大学信息与电子工程学院陈红胜教授课题组的一项最新研究：在国际上率先实现基于深度学习的新一代智能隐身器件。在不依赖任何人为操控的情况下，快速地动态适应变化的背景环境，从而与背景电磁环境特征融为一体，实现自适应隐身。论文审稿专家认为：“这是一项激动人心的、及时而杰出的工作，它连接了变换光学、电磁超材料和人工智能等领域，为智能光子材料和器件这个新兴领域树立了很好的标杆，也将大大促进其他智能电磁器件的发展。”自然界存在两种“隐身”策略。一种是在变色龙和章鱼生物中常见的拟态隐身，使自己融于周边环境；另一种是透明隐身，即光透过物体时不产生任何散射，例如海樽和水母。科学家近年来提出的变换光学隐身方法则区别于上述两种策略，它利用坐标变换的方法来控制电磁波，使其绕过被隐身的区域，按照原来的方向传播，从而使物体完全隐形。与自然界的“隐身衣”相比，人类的“隐身衣”多数只能工作在单一的环境背景和既定的入射波条件。如果稍加改变外界环境或者入射波，隐身效果便会大幅度降低。“理想的隐身衣应该和章鱼和变色龙一样，能够快速自动地适应于变化的外界刺激和背景环境。”陈红胜说。如何才能实现这一点？“章鱼有色素细胞，我们有可重构的新型人工电磁材料单元；章鱼有中枢神经，我们有深度学习方法；章鱼有光敏细胞，我们可以搭建电磁波和环境探测器。”论文第一作者、课题组成员钱超说。当前，深度学习已经开始渗入电磁材料领域，但是主要偏重于理论上设计优化人工电磁材料。如何在实验上实现新型的智能电磁材料、构建新一代智能隐身系统并实现快速有效的自适应隐身，是一个极具挑战的课题，在此之前还未见成功实验的报道。经过三年多的不懈努力，陈红胜研究团队组在充分研究隐身领域关键技术瓶颈的基础上，在微波段成功实现了智能自适应隐身器件。研究团队设计了一项小车智能隐身实验——小车身披一层超薄的可重构的超表面隐身材料，这件“隐身衣”由智能芯片控制，集成了训练好的深度学习模型，能够根据输入的电磁信息快速做出决策，改变“隐身衣”的电磁响应。探测雷达随机改变着入射波的频率、极化和入射角，而小车的任务就是动态适应变化的探测信号，对雷达“隐身”。当环境发生变化，变色龙大约需要6秒时间过度到环境色；而当电磁环境发生变化时，披着智能隐身衣的小车只需要15毫秒就能自动地实时“换装”。陈红胜教授表示，智能隐身成功地融合了新型电磁材料和人工智能等领域，其采用硬件手段实现用于隐身调控的深度学习模型，在应用中只需单次前向计算即可做出合理的决策，大大地缩短了响应时间，这一方法对于实时性要求很高的其他应用也有很好的借鉴意义