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項目是國家科技攻關計劃“先進控制與優化軟件及綜合自動化軟件平臺產業化關鍵技術”子課題，項目在PCS層（過程控制層）與實時信息集成系統的基礎上，實時智能監測與故障診斷專家系統充分利用網絡技術、計算機技術、控制技術、通訊技術以及人工智能技術將分散的PCS層信息進行集成，實現信息管理的智能化。系統實現從已有的PCS層通訊網絡獲得數據，進行高一層次的綜合和處理，進行安全監督、故障診斷和預報，而不改變使用人員已經熟悉的操作程序和規則，因而可達到更好的安全監控與管理的效果。

作為計算機視覺和模式識別領域中最為成功的應用之一，生物特征識別技術一直受到學術界和業界非常高的重視，生物特征識別技術應用領域非常廣泛，比如法律執行部門、軍事、政府部門、金融服務、游戲產業、醫療產業、高科技與電信產業、工業制造、零售業、旅游和運輸業等。

上海理工大學莊松林院士和顧敏院士領導下的未來光學國際實驗室宣布，首次利用機器學習反求設計（machine-learninginversedesign）實現了三維矢量全息（Three-dimensionalvectorialholography）的新概念。據介紹，這項發明是光學全息技術領域的一次重大突破，其提供的基于機器學習的反求設計可精準且迅速地產生一個或多個任意三維矢量光場，有望應用在超寬帶全息顯示、超安全信息加密以及超容量光存儲、超精確粒子操控等各個領域。相關研究成果于4月18日凌晨發表在國際頂級學術刊物《科學進展》上。該雜志為《科學》（Science）刊物旗下子刊，是一個涵蓋所有學術領域的開放性、綜合性科學刊物。光是一種電磁波，其在介質中傳播的同時伴隨著電磁和磁場的振蕩，被稱為光的矢量特性。基于光波的橫波特性，光的振蕩通常被限制在與其傳播方向垂直的二維平面上。近些年，研究發現光的振蕩可打破傳統二維平面的束縛，通過干涉產生縱向光振蕩，即形成第三維光矢量。在物理學上，通過求解三維麥克斯韋方程可以正向得到一個三維矢量光場分布，但其不可控。一直以來，精確產生任意三維矢量光場是一個世界性難題，因其需要十分復雜的反求設計，超出了人類知識和經驗的邊界。顧敏院士指導的科研人員利用機器學習反求設計率先實現了三維矢量全息，可精確地控制三維全息圖像中每個像素點的任意三維矢量狀態。“通過機器學習的人工智能新科技，我們首次實現了三維矢量光的操控，并將機器學習的算法延伸到光學全息中去，”顧敏院士說，“這樣的操控是全方位的，包括對每個三維矢量光攜帶的信息進行編碼、傳輸和解碼，因而消除了傳統二維偏振光的束縛。”文章第一作者任浩然博士（目前在德國慕尼黑大學從事洪堡博士后研究）說：“機器學習在光學設計中扮演著越來越重要的作用。我們研究證明訓練后的人工神經網絡可有效地、快速地產生任意三維矢量光場，達到接近百分之百的準確性，極大地提高了光場調控的效率。”這項發明還為光學全息開辟了一條新道路，首次在全息中證明光的三維矢量狀態可以作為獨立的信息載體，實現信息的編碼和復用。顧敏院士說：“這項發明作為光學全息技術領域的一項重大突破，不僅為下一代超寬帶、超大容量、超快速并行處理的光學全息系統奠定了基礎，同時也為加深理解光與物質的相互作用（例如粒子操控）提供了一個嶄新的平臺。”該項工作得到了墨爾本皇家理工大學（RMIT）人工智能納米光子學實驗室以及計算機科學系的大力支持。

火電機組深度調峰改造是消納可再生能源的有效途徑，深度調峰就是在自動控制的情況下將機組的負荷調節下限從原來的50%Pe下調至30%Pe，甚至更低。控制難點在于：當機組處在低負荷工況時，機組被控過程的動態特性具有快速變化的特征，常規控制策略難于有效控制。 本項成果采用多模型智能預測控制技術，分別提出了適合于亞臨界和超（超）臨界機組深度調峰的多模型智能預測控制系統，實現了在低負荷或超低負荷工況下的平穩控制。 本項成果已成功應用于華能丹東、華能大連、華能營口、華能井岡山、華能大壩、國投欽州、大唐當途、中鋁銀星、國信射陽港、國華籌光等電廠近30臺300MW亞臨界、600MW和1000MW超（超）臨界機組的深度調峰中。特別是，已成功將華能營口電廠#4 600MW超超臨界機組的負荷深調到15%Pe，并實現了機組”干態/濕態”的一鍵轉換控制，達到了國內外最先進的深調水平。目前，在國內已完成的機組深度調峰改造中，大部分均采用了本深調優化控制技術，得到了廣大用戶的一致好評。

項目成果/簡介:世界上有數以百萬的語言障礙患者，其中有的是由于先天缺陷導致其存在語言功能障礙，也有的是后天的一些疾病致使其喪失語言功能，語言功能障礙給他們的生活帶來了極大的困難和不便。電子人工喉是一種簡易的語言康復方法，其通常需要安裝在口內喉部，由肺部發出的氣流經過舌、唇的調制，引起人工喉膜片振動，使其發出語音信號。然而，現有電子喉助音器無法清晰還原患者聲音，發音模糊，訓練周期長，并且需要患者自己手持助

本實用新型公開一種智能型建筑二次供水水箱監測系統，包括電源處理單元、水位檢測單元、水質檢測單元、微處理器單元、窄帶物聯網通信單元、視屏顯示與控制單元、水位控制單元；所述微處理器單元分別與水位檢測單元、水質檢測單元、窄帶物聯網通信單元、視屏顯示與控制單元和水位控制單元連接。本實用新型通過水位檢測單元和水質檢測單元能夠實時檢測水源的水位和水質數據；通過窄帶物聯網通信單元對檢測的數據進行無線通訊且能夠跟新本地時間；通過水位控制單元對水位的高度進行控制，使得水源的水位處于安全的范圍，該系統具有損耗低、成本低

本實驗儀將ATMEL的RISC微控制器、開發模塊和醫用電子電路有效地結合到一起，可方便地搭建一些基礎的醫用電子電路，并通過程序設計實現多種醫學測試功能和輔助控制功能。實驗儀由差分放大器、濾波器、數據采集模塊、微控制器單元、接口擴展模塊、顯示模塊、通訊模塊以及電源模塊構成。每個模塊內部按功能塊已建立電路連接，模塊之間和需要測試的連接點采用端子引出。 本實驗儀強調微控制器與醫用電子電路的結合，重點突出設備的智能特性以及通訊功能。借助該實驗儀可進行驗證性的實驗，更方便開放性醫電實驗的設計，或使用該裝置縮短設備開發周期。考慮當前遠程醫療應用系統的不斷發展以及社會的高度重視，該實驗儀提供了多種通訊連接端口，以方便進行遠程醫療系統和在聯網中勝任數據前端的工作。

作為珍貴的文物和歷史文化遺產，古建筑及古樹名木受到各級政府的重點保 護，定期勘查和分析文物古建筑及古樹名木健康狀況成為文物保護必不可少的重 要環節。對園林古建筑及古樹名木進行無損檢測可直接為養護管理服務，也可為 建立其健康檔案提供依據，具有顯著的社會和經濟效益。 本項目研發成功具有自主知識產權的便攜式林木應力波無損檢測儀，開發了 相應的斷層成像軟件；提出了結合物聯網、應力波、微鉆阻力、探地雷達等多種 技術于一體的綜合無損檢測方案。項目組擁有美國產的 TRU 樹木雷達探測儀、德 國產的 PICUS 三維斷層成像檢測儀和 Resistgraph 微鉆阻力儀、美國產的 SOC710VP? 便攜式高光譜成像光譜儀等先進林木檢測儀器。能夠對各種類型的古 樹名木、進口原木、城市行道樹、文物古建筑木結構進行健康監測或質量分級。 該項目成果獲得了 2015 年度浙江省科技進步二等獎。2015 年 3 月 17 日，中央 電視臺科教頻道為本項目成果制作了 1 小時的專題節目。 技術指標： （1）基于物聯網技術實現文物古建筑、古樹名木養護等信息的遠程智能監 控與管理； （2）利用基于連續波陣面展開及曲線路徑跟蹤的圖像反演算法，提高林木 應力波斷層成像精度； （3）基于近紅外光譜的木材性能退化分析評估方法，準確分析木材的纖維 素、木質素含量以及結晶度和聚合度； （4）建立雷達電磁波介電常數與木材含水量、纖維方向角之間的關系模型， 準確分析古樹名木內部結構及根系分布情況。效益分析： 我國幾百年甚至更久遠的古典建筑及古樹名木眾多，極具保護價值。本項目 的研究成果將為園林古建筑及古樹名木保護發揮重要作用，提高信息化水平，降 低人力成本，并產生良好的社會和經濟效益。 應用情況： 本項目研究成果已在北京天安門管委會、浙江省林業廳、杭州天目山國家級 自然保護區、無錫市園林局、揚州市園林局、杭州市園文局、杭州靈隱寺、麗水 市林業局、湖州市林業局、余杭區林業局、上海建工集團、浙江德升木業有限公 司等單位實際應用，成效顯著。典型應用案例包括北京天安門朝房檢測、北京宋 慶齡故居檢測、杭州天目山自然保護區古樹名木健康檢測、揚州瘦西湖公園古樹 檢測、揚州個園及何園景區古樹檢測、無錫梅園古樹檢測、杭州城市行道樹檢測 等文物保護項目。 授權專利： 基于單層線性網絡的無線傳感器網絡數據驗證方法 CN201010290813.0 基于應力波技術的木材無損檢測系統 CN201120310446.6

本項目核心技術獲中國輕工業聯合會科學技術進步獎二等獎。 1、項目簡介 本項目所指復雜裝備主要為復雜動力機械裝備及其關鍵零部件，如汽輪機、壓縮機等。 本項目針對復雜裝備制造企業技術準備時間長、效率低、制造過程模式自動 化程度低、協調能力差、信息共享度和集成度不高、信息孤島現象等實際情況， 研發了集數字化設計、制造和智能化監控管理為一體的設計制造管理系統。項目 重點突破了復雜裝備智能化制造過程和工藝參數優化、工藝工裝設計自動化、數 控機床生產的數字監控管理智能化、基于短距離無線通訊(Zigbee)技術的生產信 息雙向傳輸、自適應在線排產優化等關鍵技術，為研發設計制造集成管理系統提 供了技術支撐。 2、創新要點 （1）將開放式裝配建模技術應用于產品的研發中，創立了模型的 UML 表達 方式、裝配體特征、裝配配合公差分析和系統的裝配層次分析等，完成了產品的 結構設計、零件與裝配的聯動設計、裝配仿真分析，并建立了產品及其關鍵部件 的數字樣機。開放式裝配建模方法更有效地指導產品由整體構思到樣機設計的整 個過程。 （2）提出了面向數字化預裝配的分層干涉檢測算法，該方法把干涉檢測過 程分為粗檢測、半精檢測、精確檢測三層，通過逐層檢測，大大加快了干涉檢測 的速度，提高了檢測的精確度，有助于預裝配中優化裝配序列的快速生成。 （3）基于虛擬產品開發管理技術 VPDM，研究并解決了機械裝備虛擬數字樣 機開發中的數據交叉、耦合和冗余問題； （4）基于工程知識和多視覺特征模型，提出了一種裝配優化序列規劃方法。 利用直接裝配關系圖表達產品幾何信息、設計信息、制造信息和裝配信息等，通 過產品特性和操作環境的評價因素，構建裝配先后關系，從可行裝配序列中選擇 最優裝配序列，更好地幫助設計師完成裝配設計并做出正確決定。縮短了產品研 發時間，保證產品準時投放市場。 3、效益分析 目成果廣泛應用于多家裝備制造企業，其中 4 家企業利用該技術提高生產效 率 20%~30%，按時交貨率從 63％左右提高到 90％以上。近三年企業總計新增利 潤 6.1663 億元，新增稅收 3.3804 億元，新增銷售 28.058 億元。減少了 80%以 上的生產管理人員 4、推廣情況（已推廣企業） 本項目成果已在無錫透平葉片有限公司、無錫壓縮機股份有限公司、江蘇南370 方機電股份有限公司、無錫市安邁工程機械有限公司等生產企業得到成功應用。 授權專利： 1.數控機床刀具的在線管理方法 201010129780.1 2.車間加工設備群加工運行優化的方法 200910031198.9 3.數控機床監控方法 201110430626.2