应用领域/Apply Domain      煤炭、焦炭、矿石、炭黑、负极材料、原料沥青和固体生物质燃料等物质的水分、灰分、挥发分测定并计算其固定碳、氢含量和发热量，飞灰、炉渣中的可燃物含量分析；煅后石油焦的水分、灰分、挥发分分析；水泥的烧失量分析。  技术特点/Technical Features 1、流程规范、结果准确：水分、灰分、挥发分的测试流程、条件和结果均满足要求，不需要进行校正，可用于仲裁分析。 2、测试速度快：开机即可进行试验，采用多炉双天平结构，带有恒温干燥装置，水分、灰分、挥发分三个指标可任意组合测定或单独测定，同时测试24个试样的三项指标可在90分钟内完成。 3、自动化程度高：采用计算机实时通讯技术和自适应控制技术，将电子天平集成到仪器内部，结合自动称量机构，采用热重分析法，自动称样、自动送样、自动处理数据、结果计算、报表打印和存储等，实现无人值守。 4、操作简便：试验过程中无需取放坩埚盖、送样和取样，同时利用进口气缸自动控制水、灰部分上盖的开关，避免高温辐射和烫伤的危险。 5、控温准确：圆井形高温炉，温场分布均匀，优化的流程避免了流水线工作方式下频繁开启炉门造成温场扰动的现象，PID控温算法确保控制精度达到1℃。 6、采用隔热机构，确保内置天平工作环境稳定无干扰。 7、经典结构设计：称量和送样机构，提高称量和送样速度，缩短试验时间；没有“机械手”等滑轨平移装置，避免出现传送过程中掉坩埚、错位、摔坏坩埚等事故。 8、热天平称重技术：单一样盘，无需频繁地将样品在燃烧盘和称量盘之间来回移动，在同一气氛环境下用空白坩埚进行校正，避免流水线方式下坩埚温度不一致引起称量误差的问题；多种称量方式可选。 9、适应性强：不用依靠任何瓶装气体和空气压缩机来驱动和助燃。 符合标准 GB/T212-2008 《煤的工业分析方法》 GB/T30732-2014《煤的工业分析方法仪器法》 ASTM-D5142-2009  《煤和焦炭分析试样的工业分析方法——仪器法》 GB/T483-2007 《煤炭分析实验方法一般规定》 ISO 562-2010 《硬煤和焦炭——挥发分的测定方法》 ISO 1171-2010《固体矿物燃料——灰分测定》 GB/T28731-2012 《固体生物质燃料工业分析方法》 GB/T211-2017《煤中全水分的测定方法》 JB/T5520-91 《干燥箱技术条件》 GB/T2001-1991《焦炭工业分析测定方法》 DL/1030-2006《煤的工业分析自动仪器法》 MT/T1087-2008《煤的工业分析方法 仪器法》。 ASTMD7582-2012 《煤和焦炭工业分析标准测试方法热重法》 GB 18484-200 危险废物焚烧污染控制标准 CB 18485-2014 生活垃圾焚烧污染控制标准 CII 90-2002 生活垃圾焚烧处埋工程技术规范 技术参数/Technical Parameters 1、试样重量：0.5g～1.1g（可自定义） 2、工作温度：室温～1000℃ 3、控温精度：±2℃（水分）、±2.5℃（灰分、挥发分） 4、试样数量：水、灰部分1~20个            挥发分部分1~24个 5、测试温度：105℃（水分）、815℃（灰分）  、 900℃（挥发分） 6、测试数量/测试时间：1个工作日（8小时）可测量2批24个的工业分析全指标样 7、精密度：符合GB/T212-2008标准和ASTM D5142-2009标准要求 8、准确度：在标准样品的不确定度范围内 9、分析天平称量精度：0.0001g 10、电源：220V±22V、50HZ±1HZ 11、功率：水灰部分：4kW                挥发分部分：2.5kW 12、外型尺寸：620x530x760mm              550x580x510mm 13、重量：120kg 产品优势 1、水灰测试部分与挥发分测试部分独立控制，可同时并行测试，也可单独进行测试，放样完成后即可自动完成实验全过程，无需中途打开坩埚盖或更换坩埚；  2、设备正前方配备电子天平的外置显示屏，实时显示天平数据，便于样品的称量，提升工作效率。  3、经济、便捷。电动驱动水灰炉门自动打开，无需氧气。 4、独家实现90min可完成24个样品水分、灰分和挥发分的全指标分析。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

成果描述：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。市场前景分析：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。与同类成果相比的优势分析：国内领先

本发明基于压缩感知理论将将测量的信号通过1比特量化，去掉了之前被测信号能量为1的假设，通过循环迭代的公式最小化凸的替代函数，最终恢复出要测量的信号，相比于之前相关算法明显的提高的信号的恢复精度。

该系统采用数据采集专用终端对多种类、多型号便携式取证设备产生的音视频资料进行采集，实现电子证据采集自动化。采集终端设备具备接入设备认证、数据加密、时间校准以 及自动充电等功能，达到解放人力，提高执法办案人员工作效率的作用。可将执法场所监控视频抽取至统一音视频数据管理平台，与便携式取证设备对接处警、 执法现场等执法行为形成的音视频资料一起，共同形成完整的执法过程音视频管理资料库。 专用采集终端设备将数据采集到统一数据管理平台，各级不同用户根据权限通过统一的执法过程音视频管理系统实现数据共享。上级执法管理部门可实现跨区域跨级别执法资料的 查询、调用与统计，有效掌控一线民警的执法情况。执法监督部门可通过后台管理系统实时查看、监督执法过程音视频资料采集的及时性、 完整性、规范性，通过自动统计分析，对各单位执法规范化水平和执法办案人员工作绩效情 况进行量化统计。

本发明公开了一种外设部件互连标准接口的多功能采集控制装置。其第一外部接口和第二外部接口分别通过各自的PGA模块连到ADC模块的输入端,第三外部接口与ADC模块的第三输入端相连,FPGA模块通过DAC模块及差分模块分别与第三外部接口连接,第三外部接口通过光电耦合模块与FPGA模块连接,FPGA模块分别与第一、第二PGA模块、ADC模块及第三外部接口连接,FPGA模块通过PCI桥芯片最后连接到PCI总线上,电源模块给装置供电。本发明对三路模拟量输入,两路差分编码输入以及四路单端数字量输入传感器进行数据采集,而且提供两路模拟量输出,四对差分输出和两路数字输出接口来控制多种接口的外部设备。

项目成果/简介:数据采集技术可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。多模态传输技术LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络)在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。       LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa：物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。LoRa （Long Range）:   一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。数据分析技术人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。应用范围:家居智慧控制，提高舒适度：家庭生活状态统计和日常需求预测与推荐；多模态行为分析和数据采集和传输系统；多模态行为数据采集和分析平台；基于LoRaWAN/5G的工厂环境、农业大棚等环境监测系统。技术成熟度:通过中试

南京审计大学研发出疫情监控采集区块链系统，该系统已部署在中国电信、浪潮云等平台上。按照电子政务安全标准及规范对系统与数据进行严格的安全防护，并针对每个院校提供独立的前后台账号权限及数据管理权限，各院校申请开通管理员账号后导入师生信息即可快速完成业务启动和上线。系统可以实时采集在线师生的各种动态信息，达到快速部署、快速统计上报、实时在线监测防控的目标，并结合区块链技术保证疫情数据信息的防篡改和可追溯的能力。具体方案如下：（一）信息提报系统登录快速，使用简单，填报界面简洁明了。师生利用移动终端可以随时在线登录、随时填报自己的最新情况。（二）后台管理后台具有强大的管理功能，可以设定后台管理人员对不同单位、部门的上报信息进行管理，提醒当天尚未填报信息的人员，并进行数据的汇总、分析。系统极大程度提高了疫情监测和管理的效率。1、 信息填报查询能够实现对已隔离、疑似、确诊、接触史、症状等人员的查询；按照日期搜索未填报人员等功能2、 用户信息可以完成对学生、教职工等人员信息的快速导入和权限管理等功能3、 此外还可通过通知公告、基础信息、系统管理等模块完成对界面通知、表单维护、机构角色数据字典等功能，实现对疫情填报信息和数据的管理和定义。（三）链浏览器1、所有用户填报信息全部存储在链上，由Txhash和Block id进行标识。 2、所有链上数据可解密，便于追溯。（四）可视化管理驾驶舱>>>点击查看全文<<<

本实用新型公开了一种用于相位采集与同步精准调制的装置。激光器发出激光经相位型分束镜发生透射和折射，透射光作为物光，依次经半波片、散射介质后，再经第一反射镜反射到分束镜一侧；反射光作为参考光，经第二反射镜反射后，再经位相型电光调制器调制后入射到分束镜另一侧，两束光在分束镜中反射和投射，参考光和物光相重叠分别入射CCD相机和空间光调制器被接收。本实用新型能在测量空间光调制器面板光场相位分布的同时，实现高精度、高分辨率的相位调制，在医学成像、信息安全等诸多领域有着巨大的应用潜力。

本发明提供一种核安全壳高分辨率影像采集系统，包括移动平台、采集平台和控制中心，所述移动 平台包括框架，用于控制采集平台竖直位置并担负配重的电机总成，用于控制采集平台距离安全壳壳壁 距离的推拉杆装置，安装于框架底部用于控制采集平台及移动平台水平位置的轨道轮，控制箱，无线网 桥，以及用于采集平台上下移动限制控制的轨道绳；所述采集平台包括框架，固定在框架两侧用于沿着 安全壳壁采集照片的相机，固定在框架中间位置的集控箱，固定在框架上沿的光控照明灯，以及