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面向多領域的通用自動測試系統平臺（簡稱 GPTS）為國產化虛擬儀器，具有較好的通用性 和數據開放性。單通道最高采樣率達到300KHz， 可連續采集或間隔采樣。平臺前臺為實時測試模 塊、后臺為數據調用模塊，原始數據可轉換成 TXT文件輸出。GPTS可廣泛適用于低頻信號自 動檢測，如電能質量分析、電器狀態檢測、生理 信號檢測、傳感器特性測試等。平臺可應用于教 學、科研及產品開發階段。

便攜式通用精細智能信號采集分析系統根據設備狀態監測和故障診斷的要求采集并記錄與設備工作過程相關的主要狀態參數的狀態信號，如振動、噪聲、轉速、電流等，然后對這些參數和信號進行快速處理和精密分析，提取反映設備運行狀態的特征信息，快速準確地給出設備運行狀態的性能評價，為設備管理、診斷及維修提供依據，從而保障設備長期安全可靠地運行。

間隙攪拌反應器 Batch stirred tank reactor(BSTR)是廣泛地應用于化工、生物發酵、結晶、混凝、萃取、懸浮等工業作業，因此是一種應用面極廣的非標通用設備，其容積可以從升級至幾千立方。其中生產規模最大的是應用于生物發酵用的發酵罐。 在我國生物發酵工業基本上均采用 BSTR 進行生產，國內發酵罐容積居世界第一。單位容積發酵罐耗電為 2～4kW/m3。發酵用空氣需經過空氣過濾除菌，空氣耗量以罐體積計:體積流量(m3/分)與罐容積比為 0.3～2

液滴陣列是研究數字分子檢測、數字分子免疫學、單細胞分析的重要技術手段，是當前生物醫藥領域的研究熱點。受植物葉片倒模的啟發，創新性地將限制性表面能梯度微孔陣列應用于高通量液滴數字化過程（相關研究成果發表在中科院工程類分區Q1、Q3期刊上），提出了基于仿生微流控原理的數字化液滴陣列技術，設計開發了數字分子診斷和單細胞分析通用系統平臺，在細胞、顆粒的分散陣列化及生物應用進行了探索。經過近4年研究，已完成了平臺原理驗證、結構優化、系統調試、生物應用驗證的工作，應用在數字PCR、數字LAMP等核酸分子診斷領域，在多菌分離及培養等單細胞分析領域，初步開發了數字ELISA等分子免疫學領域研究方法。

間隙攪拌反應器Batch stirred tank reactor(BSTR)是廣泛地應用于化工、生物發酵、結晶、混凝、萃取、懸浮等工業作業，因此是一種應用面極廣的非標通用設備，其容積可以從升級至幾千立方。其中生產規模最大的是應用于生物發酵用的發酵罐。 在我國生物發酵工業基本上均采用BSTR進行生產，國內發酵罐容積居世界第一。單位容積發酵罐耗電為2～4kW/m3 發酵用空氣需經過空氣過濾除菌，空氣耗量以罐體積計:體積流量(m3/分)與罐容積比為0.3～2。因此以單位立方米計的空氣能耗在0.72～4.8kW/m3以上。因此發酵工業是國內的一個耗能大戶。降低發酵用BSTR的能耗具有重大的節能意義。 本項目通過利用氣流能量在罐內構造離心力場中的泰勒渦柱流，利用泰勒旋渦流來改善氣液比表面積，降低攪拌功耗，減少空氣用量和減少混合時間，達到大幅度降低BSTR能耗的目標。降低攪拌功率30%。節省空氣用量5%～10%。 由于泰勒渦柱流動具有的無返混流特征，可以提高發酵對數期的反應進程，將產生熱沖擊效應，可以充分利用來縮短發酵對數生長期，以及提高產量。 本項目主要研究內容是，通過開發極限發熱量的控制技術和散熱技術，從而充分利用熱沖擊效應，以達到增產目的，增產目標為2%。通過熱控制技術保證，用泰勒渦柱流降低攪拌功率30%。節省空氣用量5%～10%。

產品詳細介紹金鑰匙科教設備有限公司基礎結構件都經過匠心獨具的幾何設計，看似千差萬別，但都存在長度倍數關系、高度倍數關系、立體結構關系。無論結構型材件、鉸接頭還是齒輪，上千種零件之間的縱橫斜穿都隱藏著無窮繁多的巧妙連接方法，可以實現任何造型的搭建。除此之外，基礎型材件可以根據用戶需求來截取不同規格長度。①比較不同結構的拱橋模型承受壓力的大小。②對橋的受力情況進行分析。電話：0513-8160127181601272EMAIL：[email protected]網址：www.ntjys.com.cnQQ:979322621

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。