研发阶段/n该发明提供一种安全、简便的带开关的经皮元件，选用医用液体硅橡胶压铸成形，并以HA粒子掺杂复合进行增强。可得到生物相容性和 力学性能良好的经皮元件。它包括经皮元件本体(1)，乳胶气囊(2)，单向充气阀(3)、排气阀(4)，安全帽(5)，乳胶气囊安置在经皮元件本体内腔，经皮元件本体上端中部有I、II、III三孔，I、II孔同乳胶气囊相连，I孔内设单向充气阀(3)，II孔内设排气阀(4)，III孔为导管或导线通道，安全帽(5)与III孔相配，经皮元件本体用聚甲基乙烯基硅氧烷、含氢硅油、羟基磷灰

主要技术要点（创新点） ： 设计一种基于柔顺机构仿生物尺蠖运动规律设计的微动机器人。 设计了一种能夹持不同大小和形状不规则物体的新型空间微夹持器。 针对微夹持器在夹持微小物体过程中的粘着问题，提出了一种基于压电振动控制的释放操作方法。项目背景：该成果来源于胡俊峰副教授主持的国家自然科学基金项目《基于柔顺机构的智能微操作机器人动力学与控制研究》。微操作机器人广泛应用于微机电系统、生物医学、航空航天等前沿领域。成果主要研究微操作机器人的力学建模、设计和控制。 

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。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

成果研发机构长期跟踪、研究HTML5 Web标准，是国内移动Web中间件的技术开拓者，实现了面向行业的、基于HTML5技术的智能终端Web应用平台产品，处于国内领先、国际先进水平。目前已经积累了大量的技术经验和产业化基础，掌握了多项跨平台适配技术，先后将平台产品适配到上百款手机终端，覆盖iOS、Android、Windows Phone等各大主流操作系统，产品支持iPhone、诺基亚、HTC、三星、摩托罗拉等百余款国外品牌及机型，并覆盖华为、中兴、TCL、联想等基于国产操作系统的智能移动终端。产品目前已成功运用到银联手机支付、中国电信移动OA等行业系统。

用于地震计静态标定的精密倾斜平台装置，包括底座，台面，转动机构，驱动机构，检测机构和支撑架；转动机构包括主轴，驱动臂和转台，及配重块；主轴固定于左、右支撑架上；驱动机构和配重块分别位于驱动臂两侧；驱动机构包括直线电机，滑台，直线导轨及滑块和光栅尺，光栅尺的读数头与底座固定连接，台面水平时，读数头给出光栅尺的零点信号；滑台抵紧驱动臂，直线电机正方向运动时滑台推动转动机构正转，直线电机反方向带动滑台运动时由于配重块的重力作用使转动机构反转；检测机构包括激光干涉仪和将激光反射回激光干涉仪以获取台面转动角度的反射镜，反射镜安装于台面上。本发明具有定位精度高、传动效率高、应用范围广的优点。

成果描述：本实用新型公开了一种基于物联网的HART仪表分析平台,包括上位机和通过无线网关与上位机通讯的多个HART无线适配器；所述HART无线适配器通过HART总线与HART仪表一一对应连接,同时与物联网中网络节点无线通讯,所述HART无线适配器包括壳体和安装在壳体内的电路板；所述电路板上设置有HART处理器、串口自供电电源转换电路、人机交互接口模块、存储器、调制解调模块、ZIGBEE收发模块、GSM收发模块、隔离电路、防雷模块。本实用新型基于物联网技术,通过ZIGBEE/GSM信号实现现场多个HART仪表的实时监控,能耗低、抗干扰性能好。而且,本实用新型中的HART无线适配器采用无源供电模式,有效节能。市场前景分析：本实用新型基于物联网技术,通过ZIGBEE/GSM信号实现现场多个HART仪表的实时监控,能耗低、抗干扰性能好。而且,本实用新型中的HART无线适配器采用无源供电模式,有效节能。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

习近平总书记提出，将采取更有力的政策和举措，实现“碳达峰 碳中和”目标。工业园区和集中供热能显著减少碳排放量，提升能源利用的综合效率，降低单位GDP能耗，推动基于系统优化集成、能源梯级利用的循环经济发展，但目前普遍存在热用户用热负荷波动大、有水击和网损隐患、扩建改建缺乏科学规划决策支持等特点。 本项目实现了基于数字孪生的智慧供热过程管控：在源侧对热源机组进行模拟仿真、优化分配负荷以及优化供热参数；在网侧实现管网在线水力优化与优化、质量并调以提升灵活性；在荷侧结合热用户的用热特性对负荷进行预测；在储侧对储热系统储放热策略进行优化。提供了“源-网-荷”全过程协同调度与控制的实时优化方案，最终实现供热系统自感知、自分析、自优化、自调节的智慧化运行。 以某热电企业为例，通过成本优化和预测性精确热网调度，从而减少购汽成本和热量损失（综合能效提升1%），按照每年售汽量100万蒸吨，200元/蒸吨计算，每年提升收益约200万元；同时能够及时预测和发现热力系统隐患，保障热网安全、稳定运行，带来巨大的安全效益；此外，预测性调控实现了时间和空间上的供需匹配，在节能的同时保障用户用汽的稳定和质量，从而提升了热用户满意度，具有较好的社会效益。  

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。