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利用圖像處理和機器學習技術，在多分類，樣本不均勻條件下，對類型接近的目標進行識別與檢測；在弱監督，無監督條件下對大數據集的目標自動分類識別技術；對目標識別算法的通用攻擊和通用防御算法。

本項目研發了一套完整的現場數據采集服務支撐技術，提供了數據采集集成服務的商業運營新模式。針對工業互聯網建設過程中普遍存在的現場數據采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網絡安全傳輸、數據質量管理和標準化輸出等多個環節，把經過質量分析和標準化處理后的實時數據，作為產品對接到工業互聯網應用平臺的數據池，供后續數據處理和應用分析。整套技術包括4大模塊：1）智能網關：基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置云服務器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統：實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。3）數據管理和標準化處理：數據有效性管理、數據質量評估、數據標準化和數據安全機制。4）智能運維：開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現場數據的傳感、傳輸、管理、輸出和設備運維等一系列工程實現。應用范圍: 1、智能網關： 開發基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置服務器。 綜合接入能力： 包括有線傳感器和特定的無線傳感器、與現有系統的對接 有效感知能力： 實現基于圖像的AI視覺感知能力，重點研究基于小目標的圖像分類算法 安全傳輸能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行傳輸模塊化替換 提供安全的加密手段，保證數據安全 現場調試配置能力： 具有現場WiFi調試功能，方便安裝和運維人員現場配置和檢測 軟件和通信標準版本現場升級 2、AI模型管理系統 需要實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。 樣本管理能力 原始樣本管理、樣本實例庫分類和管理、檢測樣本管理等 模型計算和管理 算力管理：對算力的統籌，外部算力的對接等 算法管理：自主開發算法的管理和調動，外部算法的調用和對接 模型管理：包括模型的功能屬性和已經應用的情況的統計分析 設備管理 設備的AI模型配置能力、AI推演過程的監控、AI推演結果的跟蹤采集和分析 3、數據管理和標準化處理 數據有效性管理 監測數據是否按時上傳、上傳數據是否符合要求、是否為非法數據 告警輸出：把告警信息進行分類，并推送給相關的運維系統 數據質量評估 按照標準對現場采集數據進行多維度的質量分析，為后續數據應用提供參考依據 數據標準化 格式標準化：完善采集時間、地點、單位等屬性， 輸出標準化：按照標準協議與工業互聯網平臺數據池進行對接 數據安全 區域性部署：可以應用戶要求部署在其內網 并行部署：可以通過并行部署，網關上聯多個服務器，確保用戶的可靠性需求 數據回滾能力：可以應工業互聯網平臺要求對數據進行一定期限內的回滾，保證數據在一定時間段內不丟失 4、智能運維 開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提供效率、降低人員成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 運維人員管理 對運維人員的信息、定位、工作狀況管理 巡檢任務管理 對部署的硬件和相關工作環境定期巡查的任務制定、下發、執行過程和結果的記錄和管理 臨時故障處理 對系統自動告警和現場突發狀況的應急處理能力，包括人員調配、處理流程提示和建議、相關情況處置參考案例、后續統計追蹤等。網關核心板實物照片

本項目研發了一套完整的現場數據采集服務支撐技術，提供了數據采集集成服務的商業運營新模式。針對工業互聯網建設過程中普遍存在的現場數據采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網絡安全傳輸、數據質量管理和標準化輸出等多個環節，把經過質量分析和標準化處理后的實時數據，作為產品對接到工業互聯網應用平臺的數據池，供后續數據處理和應用分析。整套技術包括4大模塊：1）智能網關：基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置云服務器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統：實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。3）數據管理和標準化處理：數據有效性管理、數據質量評估、數據標準化和數據安全機制。4）智能運維：開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現場數據的傳感、傳輸、管理、輸出和設備運維等一系列工程實現。

目前國內外企業只能生產執行特定任務的專用無人船，應用范圍窄，難于加載日益增長的智能級別的任務，不利于用戶的集成開發應用。針對這一市場需求，本產品定位于研發通用型的無人智能航行器，基于實時仿真測控平臺，面向感知數據融合模型解算框架，支撐復雜智能任務算法研究，支持Matlab/Simulink實時仿真測控引擎，滿足高端研發環節需求。采用開放式接口，響應終端用戶的定制化需求，用戶可以根據自行調整配置、加載任務系統，部署到實際環境在線調試，極大提高了工作效率，縮短了研發周期。

項目簡介聚氯乙烯改性劑種類很多，其中聚丙烯酸酯類抗沖改性劑（ACR）是目前PVC各種改性劑中發展最快和應用最好的一種。目前，合成的核-殼ACR通常是由聚丙烯酸丁酯組成核層，聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA) 構成殼層，其中PMMA殼層主要起到增加ACR與PVC之間相容性的作用，而對PVC的增韌作用很小。因此，核-殼ACR因過渡層的存在使其橡膠相有效體積相應減小，增韌改性效率降低，成本高。本發明（CN1743371，CN1916046）是在高分子材料領域通用樹脂日趨高性能化和功能化的研究背景下提出的，它涉及的是一種以丙烯酸酯類單體為主要原料，通過與功能性單體或具有功能基團的交聯劑、穩定劑等共聚，原位接枝共聚氯乙烯核-殼結構復合粒子改性劑的制備方法。此改性劑大大改善了共混時改性劑與PVC樹脂基體之間的相容性，使兩相間結合力增強，有效地發揮聚丙烯酸酯類彈性體的特性，避免了因ACR殼層與過渡層引起的增韌效率降低的問題，同時改性劑的加入使得共混體系的最大扭矩增加，塑化時間縮短，PVC樹脂加工流變性能明顯改善，從而提高PVC材料的缺口抗沖性能、耐候及熱穩定性，實現通用樹脂的高性能化和功能化。二、用途和市場前景主要用途：聚氯乙烯管材、異型材、線纜等生產PVC系列制品的場合，該改性劑的加入能明顯提高制品的韌性、加工性和耐候性等性能。加入該改性劑，其耐候性和加工性能優于氯化聚乙烯(CPE)，兼具ACR的特點，而生產該改性劑的原料成本降低，產品成本明顯低于市售ACR產品，具有獨特的市場優勢。提高了PVC樹脂的附加值，進一步拓寬了聚氯乙烯樹脂的應用范圍。三、產品特點1.產品生產工藝創新性突出，具有自主知識產權；2.具有專用改性劑的特點和經濟附加值；3.產品市場與應用前景好，發展空間廣闊，經濟效益明顯；4.符合環保要求，社會效益顯著。四、投資和經濟效益設備投資200萬元，年產量1000噸，生產噸改性劑原料成本比常見市售ACR噸原料成本降低2500元左右，年創利稅350萬元以上。五、合作方式聚丙烯酸酯（ACR）乳液已完成中試，PVC專用抗沖改性劑已全面完成小試實驗研究。本單位提供工藝與技術服務，共同開拓市場并產業化。項目負責人： 潘明旺聯系電話：  022-60202054

研發階段/n內容簡介：本項目以廢舊聚乙烯、聚丙烯等通用塑料為基材，添加高填充量的表面改性的級配和復配無機硅酸鹽粉末（微米級或納米級的球形或片狀的）、有機增韌高分子材料、熱光穩定劑、表面光亮劑、高度分散劑、流變調節劑及內外潤滑劑等助劑，借助高剪切混合分散擠出機組，制備成多功能改性母料（粒料），廣泛應用于聚乙烯、聚丙烯等通用塑料的管材、薄膜、包裝片材和注塑制品，可實現增韌、增強、填充、增亮、分散、吸濕干燥等功能和大幅度降低原料成本、顯著提高經濟效益的目的，僅填充級可添加到60－80％。本技術達到國內領先

(1)聚丙烯多相體系核殼分散相的構建和形態調控 (2)同步增強增韌聚丙烯機理研究

胞內寄生性單增李斯特菌和綿羊李斯特菌能在吞噬細胞等抗原遞呈細胞內繁殖，引發高水平的抗原遞呈作用，分別通過MHCⅠ和Ⅱ類途徑引起宿主抗原特異性的CD8+和CD4+ T細胞免疫反應，建立長期有效的免疫保護記憶，因此可作為一種通用的疫苗載體。本項目以上述兩種李斯特菌為活菌載體搭建新型疫苗構建通用平臺，該平臺具有以下優勢：生物安全——敲除了菌株致病基因，降低了毒性；外源蛋白表達穩定——外源抗原基因整合至細菌基因組，永遠不會丟失；外源抗原具有分泌性——抗原基因融合有分泌信號肽，使蛋白能分泌到胞外，更有利于免疫刺激；對環境、公共健康安全——重組疫苗菌株不攜帶耐藥基因，不會給環境和公共健康帶來危害。本平臺技術目前已獲得授權專利，成果屬于國際先進水平，已在結核疫苗及豬繁殖與呼吸綜合癥病毒疫苗的研制上應用。該平臺還可應用于腫瘤治療性疫苗及其他預防病毒和慢性細菌感染的疫苗的研發，是一種通用的疫苗構建平臺。

產品詳細介紹

本發明提供了一種石油鉆具自動化檢測系統，由鉆具管體校直裝置、鉆具管體除銹裝置、鉆具蒸汽清洗干燥裝置、鉆具管體電磁檢測裝置、鉆具加厚端超聲波檢測裝置、鉆具螺紋磁粉檢測裝置、鉆具螺紋修復處理裝置和鉆具耐磨帶保護敷焊裝置構成；所述各個裝置通過傳輸線依序連接。該檢測系統是由一些既有的自動化檢測設備及修復和保護設備經整合形成的一套全新的自動化石油鉆具檢測系統。該系統不僅自動化程度高，而且檢測項目全面、準確，大大提高了對石油鉆具檢測工作的規范化程度，從而保障了對石油鉆具的安全使用。