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項目簡介： 水安全是一個國家社會與經(jīng)濟發(fā)展的基本保障。水資源的管理和 使用需要精確和及時的監(jiān)測。現(xiàn)有的水質(zhì)檢測技術(shù)需要不斷提高其便 攜性、降低成本、提高測量靈敏度，用來實現(xiàn)野外的實時水質(zhì)監(jiān)測。 本項目以 pH、pO2、溫度等水質(zhì)參數(shù)為出發(fā)點，通過小型化相關(guān) 傳感器和檢測設(shè)備，研發(fā)出可用于多參數(shù)水質(zhì)檢測的手持式設(shè)備。 項目特色： 用于水質(zhì)多參數(shù)檢測的手持式設(shè)備包括多個傳感器、傳感器信號 采集電路、低功耗藍牙（BLE）和窄帶物聯(lián)網(wǎng)（NB-IoT）等通訊電路 以及多傳感器融合算法等軟硬件模塊。 一般商用的 pH、pO2、溫度等水質(zhì)測量設(shè)備，需要使用市電供電， 只能在室內(nèi)使用或者工作環(huán)境必須有市電的接入口。使得水質(zhì)測量范 圍受限。并且多數(shù)水質(zhì)檢測設(shè)備體積較大，難以攜帶。少數(shù)可手持的 設(shè)備，成本高昂，功能單一，難以適應室外多參數(shù)水質(zhì)檢測的需求。

本發(fā)明公開了一種基于信息挖掘的智能決策支持構(gòu)造方法（ IDSSIM ) ，該方法完善并擴充了現(xiàn)有智能決策支持系統(tǒng)的功能，改變了現(xiàn)有智能決策支持系統(tǒng)固有的運行機制，將決策推理機制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和領(lǐng)域?qū)＜抑R獲取有效地融入智能決策支持系統(tǒng)中，從而形成了一類具有“雙網(wǎng)”、“五庫”、綜合集成、多層遞階結(jié)構(gòu)模型的新型智能決策支持系統(tǒng)。此系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)和功能上相對現(xiàn)有系統(tǒng)而言是一個開放的、優(yōu)化的擴體，并對智能決策系統(tǒng)的主流發(fā)展起著重要的推動作用，有望形成新一代的智能決策支持系統(tǒng)概型。

本發(fā)明公開了一種基于信息挖掘的智能決策支持構(gòu)造方法（ IDSSIM ) ，該方法完善并擴充了現(xiàn)有智能決策支持系統(tǒng)的功能，改變了現(xiàn)有智能決策支持系統(tǒng)固有的運行機制，將決策推理機制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和領(lǐng)域?qū)＜抑R獲取有效地融入智能決策支持系統(tǒng)中，從而形成了一類具有“雙網(wǎng)”、“五庫”、綜合集成、多層遞階結(jié)構(gòu)模型的新型智能決策支持系統(tǒng)。此系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)和功能上相對現(xiàn)有系統(tǒng)而言是一個開放的、優(yōu)化的擴體，并對智能決策系統(tǒng)的主流發(fā)展起著重要的推動作用，有望形成新一代的智能決策支持系統(tǒng)概型。

太陽能光伏發(fā)電綠色無污染，而且我國太陽能資源豐富，水平面總輻射約 1680 吉瓦（1 吉瓦=1000 兆瓦=109瓦），大部分可以用于太陽能光伏發(fā)電。隨著光伏材料以及相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，光伏發(fā)電成本已經(jīng)大幅度降低，光伏能源作為一種新型清潔能源在我國的應用規(guī)模迅速增長。光伏發(fā)電已經(jīng)跨越了示范應用階段，進入了大規(guī)模推廣的階 段。近年來，光伏發(fā)電產(chǎn)業(yè)規(guī)模迅速增長。截止到 2015 年 6 月底，中國光伏發(fā)電累計裝機容量達到了 35.78 吉瓦，其中光伏電站 30.07吉瓦，分布式光伏 5.71 吉瓦。根據(jù)美國 IHS 咨詢公司預計，2015 年全球光伏裝機量增長 16%~25%，達到 53-57 吉瓦之間。

本實用新型涉及一種帶有智能家居系統(tǒng)的拼接式樓房。本實用新型由拼接式樓房組件以及智能家居控制系統(tǒng)組成，所述拼接式樓房組建由設(shè)置于房間框架內(nèi)的基層以及設(shè)置于基層上的裝飾層和隔板組成，所述智能家居系統(tǒng)由服務器終端、安防系統(tǒng)、環(huán)境調(diào)控系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)以及遠程終端。本實用新型在建筑開發(fā)商提供的最基礎(chǔ)的框架基礎(chǔ)上，購房者可將內(nèi)部結(jié)構(gòu)靈活改變，由用戶定制。實施上按照功能可以由其他專業(yè)供應商構(gòu)造（整體廚房、浴室已經(jīng)有專業(yè)分工，不需使用水泥來固定瓷磚，更換時簡單無損耗，使得變換房屋構(gòu)型變成了更加容易）。本實用新型將多種市場通用產(chǎn)品集成，適合于家居的智能化，可構(gòu)建性價比較高的智能家居控制系統(tǒng)，遠程控制方式靈活多樣，用戶可通過智能手機和PC機對家居隨時進行監(jiān)控。

數(shù)據(jù)采集技術(shù) 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數(shù)據(jù)。可將不同的傳感器集成在智能手環(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設(shè)備中，以實現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術(shù)，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。 多模態(tài)傳輸技術(shù) LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網(wǎng)絡(luò)) 在LPWAN技術(shù)出現(xiàn)以前，通信技術(shù)已經(jīng)有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術(shù)按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠這個范圍的技術(shù)還欠缺，而LPWAN技術(shù)的出現(xiàn)正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權(quán)頻譜的LoRa、SigFox等技術(shù)；另一類是工作于授權(quán)頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術(shù)，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯(lián)網(wǎng)應用而設(shè)計。 最具前景的LPWAN技術(shù)——NB-IoT和LoRa： 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點成本、網(wǎng)絡(luò)成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術(shù)可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術(shù)具有不同的技術(shù)和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個低功耗廣域網(wǎng)通信技術(shù)。這兩種LPWAN技術(shù)都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)絡(luò)服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網(wǎng)絡(luò)拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點可以同時發(fā)送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉(zhuǎn)發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據(jù)分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構(gòu)建基于蜂窩網(wǎng)絡(luò)，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網(wǎng)絡(luò)、UMTS網(wǎng)絡(luò)或LTE網(wǎng)絡(luò)。NB-IoT是IoT領(lǐng)域一個新興的技術(shù)，支持低功耗設(shè)備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機時間長、對網(wǎng)絡(luò)連接要求較高設(shè)備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內(nèi)覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡(luò)增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區(qū)能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設(shè)備成本、低設(shè)備功耗和優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預期的單個接連模塊不超過5美元。 數(shù)據(jù)分析技術(shù) 人工智能研究的各個分支，包括專家系統(tǒng)、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機器學習是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學習是一種實現(xiàn)機器學習的技術(shù)。機器學習是用大量的數(shù)據(jù)來“訓練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡(luò)），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術(shù)，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現(xiàn)對被監(jiān)護者摔倒等異常行為的檢測。

太陽能光伏發(fā)電綠色無污染，而且我國太陽能資源豐富，水平面 總輻射約 1680 吉瓦（1 吉瓦=1000 兆瓦=109 瓦），大部分可以用于太 陽能光伏發(fā)電。隨著光伏材料以及相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，光伏發(fā)電成本已 經(jīng)大幅度降低，光伏能源作為一種新型清潔能源在我國的應用規(guī)模迅 速增長。光伏發(fā)電已經(jīng)跨越了示范應用階段，進入了大規(guī)模推廣的階 段。近年來，光伏發(fā)電產(chǎn)業(yè)規(guī)模迅速增長。截止到 2015 年 6 月底， 中國光伏發(fā)電累計裝機容量達到了 35.78 吉瓦，其中光伏電站 30.07 吉瓦，分布式光伏 5.71 吉瓦。根據(jù)美國 IHS 咨詢公司預計，2015 年 全球光伏裝機量增長 16%~25%，達到 53-57 吉瓦之間。 項目特色和創(chuàng)新之處： 分布式光伏系統(tǒng)便于實施，是受到各級政府鼓勵的分布式電源模 式，但是由于在設(shè)計、管理和評價機制等方面的制約，特別是過高的 后期維護費用，使其推廣過程遇到一些障礙。高效率的分布式光伏云 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對電站中光伏組件的輸出性能進行實時的監(jiān)測，并 對形成的運行數(shù)據(jù)進行實時的大數(shù)據(jù)分析，從而獲得電站運行的性能 評價指標，以及可能影響電站性能的因素，并給出進行電站性能優(yōu)化 的建議，提高電站產(chǎn)出。由于采用了高可靠性的無線數(shù)據(jù)采集技術(shù)， 可進行無人化的值守和遠程監(jiān)控，大大降低運維費用。 相比國內(nèi)產(chǎn)品，具有通信速率高、系統(tǒng)可靠穩(wěn)定等優(yōu)勢，達到國 際先進水平。本項目方案綜合成本低，有利于增加光伏電站的透明度。 與國外同類產(chǎn)品相比，成本只有其 1/4 左右，具有很強的市場競爭力。 組件級的光伏電站數(shù)據(jù)采集模塊。每塊太陽能組件對應一個電壓監(jiān)測模塊，方陣中每個組串串聯(lián)電流監(jiān)測模塊都通過本地通訊鏈路將 數(shù)據(jù)上報至數(shù)據(jù)中繼模塊，將數(shù)據(jù)通過電站路由器上傳至云數(shù)據(jù)服務 器，傳輸過程中進行了數(shù)據(jù)加密，保證數(shù)據(jù)的可靠性和安全性，所有 的數(shù)據(jù)在云數(shù)據(jù)服務器內(nèi)進行存儲與處理，用戶可通過 PC 或移動終 端進行數(shù)據(jù)的調(diào)取和查看。 主要技術(shù)指標及條件 組件級的電站數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)具有速度快，可靠性高等特點，具體 的技術(shù)指標如下： 最大采集頻率：120 次/分鐘 自身平均功耗：5mA 峰值功耗：150mW 環(huán)境溫度：-20~80℃ 最大電站規(guī)模：1GWp 應用前景及社會價值： 該技術(shù)可以在已建或新建光伏電站上應用，大幅提升光伏電站的 運行質(zhì)量和發(fā)電量，降低運維成本,最終實現(xiàn)光伏發(fā)電系統(tǒng)的智能管 理、智能運維、智能監(jiān)控，使得光伏電站也真正進入“智能化”時代。 該項技術(shù)能夠大幅提升國內(nèi)光伏電站的技術(shù)水平，從而為節(jié)能降耗做 貢獻。

基于無線網(wǎng)絡(luò)的AGV全智能物流系統(tǒng)是通過AGV的組網(wǎng)、物流管理及多信息的融合來達 到行駛路線易于更改、多AGV多路線進行協(xié)作的功能，較之以往的物流系統(tǒng)是通過相應的傳 感器識別標志物，從而獲知行駛的路線，更加自動化與智能化。本系統(tǒng)主要運用的技術(shù)有多信 息融合技術(shù)、視覺導引技術(shù)、無線通訊技術(shù)、最短路徑規(guī)劃技術(shù)等。 該系統(tǒng)具有的創(chuàng)新性如下： (1) 多信息融合：將非接觸式IC卡應用于AGV系統(tǒng)，可以提供必要的導航信息，對視覺信 息的不足進行補充。其作為一種可讀寫的數(shù)字化傳感器，可以對小車前方的軌跡進行預報，增 強小車運動的智能性； (2) 預測學習導航模型：本項目中視覺導航所采用的是根據(jù)AGV的位置及攝像機視野建立 預測模型，在行駛的情況下以模糊控制的方法來對AGV的運行狀態(tài)進行控制，并在運行過程 中不斷學習，不斷地修正模型中的參數(shù)，使其更精確地導航。 (3) 多路況的智能識別：可以對特定的路況進行識別，包括彎道，十字，分叉等；可以支 持虛線和實線兩種識別方式。 (4) 物流管理調(diào)度：上位服務器可以實時地對AGV進行監(jiān)視和控制，如果AGVS根據(jù)某種 需要，要求改變進度表，則可以很方便地重新安排小車路線。 (5) 網(wǎng)絡(luò)無縫連接優(yōu)化：本項目中基于傳統(tǒng)的無縫鏈接技術(shù)之上，提出一種優(yōu)化模型可以 改善AGV在網(wǎng)絡(luò)間隔區(qū)域的通信問題。 基于無線網(wǎng)絡(luò)的AGV全智能物流系統(tǒng)中的AGV額定負載能力為3~4000kg、最大速度：直 線36m/min，轉(zhuǎn)彎25m/min、工作速度：直線30m/min，轉(zhuǎn)彎20m/min、其自動導航精度達到 ±10mm，停車精度達到±5mm。因此本物流系統(tǒng)能夠很好的滿足日常倉儲物流、流水線物料 搬運的要求，且精確性與實用性更高。

本成果采用最新的深度學習和分子模擬算法，結(jié)合新一代分子特征化方法，開發(fā)了多種計算機模型，可用于藥物開發(fā)中的多個階段，為藥物的快速設(shè)計開發(fā)提供一個完整的基于人工智能的解決方案。成果：1.藥物毒性預測方法：傳統(tǒng)的化合物毒性檢測技術(shù)一般需要使用生化試驗、細胞實驗、甚至動物模型，這些方法不僅耗費大量時間，而且成本很高。使用計算模型進行有機化合物的毒性預測，所需投入較少，但產(chǎn)出巨大。特別是基于化合物的物理化學和結(jié)構(gòu)特性的計算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對其進行預測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進行體外和體內(nèi)試驗之前先使用計算機模型對化合物進行大規(guī)模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機器學習算法的化合物毒性預測集成學習算法，運用此集成學習算法建立了新的有機化合物致癌性、致突變性和肝毒性預測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預測)的預測服務器，這些服務器能夠為使用者提供更高效更便捷的預測技術(shù)服務。自2017年服務器發(fā)表起，我們已為國內(nèi)外藥物分子設(shè)計研究者提供了5000多次共計超過20多萬個化合物的毒性預測服務。在有機化合物毒性預測研究方向，我們主要完成了化合物的細胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發(fā)，正在進行P450酶阻滯劑性預測模型、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的毒性預測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預測研究等。相關(guān)研究成果已發(fā)表多篇學術(shù)論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數(shù)80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性預測服務器首頁致癌性預測結(jié)果頁相關(guān)綜述對本服務器的介紹RF-hERG-Score預測藥物引起的hERG相關(guān)心臟毒性2.藥物設(shè)計方法：在計算機上對藥物靶點和藥物分子的結(jié)構(gòu)和活性建模，計算藥物與靶點之間的相互作用關(guān)系，從而設(shè)計出具有治療作用的藥物。計算機輔助藥物設(shè)計可以為藥物設(shè)計各階段的實驗方案提供有意義的指導，減少需要通過實驗評估的候選藥物的數(shù)量，從而加快新藥研發(fā)速度。我們應用分子對接、分子動力學模擬、自由能計算、機器學習等方法研究流感病毒等重要疾病的計算機輔助藥物設(shè)計、并開發(fā)更有效的計算機輔助藥物設(shè)計方法。在計算機輔助藥物設(shè)計研究我們主要完成了流感病毒M2質(zhì)子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進行先導化合物生成模型研究、基于機器學習的虛擬篩選打分函數(shù)算法開發(fā)、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設(shè)計研究。特異性重打分函數(shù)顯著虛擬篩選性能顯著較高篩選出兩個候選抑制劑3.藥物靶點識別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉(zhuǎn)錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學和病理學過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結(jié)合。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的實驗研究需要大量資源。累積的實驗數(shù)據(jù)使得通過計算方法預測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用成為可能。我們使用各種數(shù)學建模和機器學習方法開發(fā)了幾種用于預測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機游走和鄰域規(guī)則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網(wǎng)絡(luò)投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監(jiān)督鏈路預測），HLPI-Ensemble（集成學習）。在交叉驗證中，我們的模型獲得了較好的預測性能。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預測模型的性能比較lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預測服務器相關(guān)軟件著作權(quán)：

成果描述：本實用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機,包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機架(2)、設(shè)置在機架(2)下端面上的鏵(3),所述機架(2)上還設(shè)置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養(yǎng)分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護管(6),其探頭外套接有橡膠保護套(7)。采用上述結(jié)構(gòu),可從而減少了現(xiàn)有技術(shù)中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農(nóng)業(yè)信息化生產(chǎn)的發(fā)展進程,從源頭上解決農(nóng)業(yè)信息采集的發(fā)展瓶頸。市場前景分析：本實用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機,包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機架(2)、設(shè)置在機架(2)下端面上的鏵(3),所述機架(2)上還設(shè)置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養(yǎng)分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護管(6),其探頭外套接有橡膠保護套(7)。采用上述結(jié)構(gòu),可從而減少了現(xiàn)有技術(shù)中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農(nóng)業(yè)信息化生產(chǎn)的發(fā)展進程,從源頭上解決農(nóng)業(yè)信息采集的發(fā)展瓶頸。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：國內(nèi)領(lǐng)先