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邊緣智聯網（edge+AI+IOT=eAIOT）綜合實驗平臺是一款集成物聯網、嵌入式、移動互聯技術、人工智能于一體的高端教學科研實驗平臺。 整個教學平臺包括物聯網、嵌入式Linux和人工智能（AI），三個部分互相支撐、互為補充。平臺采用多核高性能 AI 處理器，預裝 Ubuntu Linux 操作系統與OpenCV計算機視覺庫，支持TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE等深度學習端側推理框架。 實驗平臺支持圖像處理、語音處理、無線通信、傳感器原理、RFID等技術的主流算法及應用。提供完整的配套教學教材，實訓案例的源碼、開發手冊等，滿足AI和IOT教學實訓、應用開發等需求。 本項目實驗平臺搭載瑞芯微RK3399處理器，不少于9個無線傳感器節點，配備11.6寸高清觸摸屏、高清相機模塊、7麥麥克風陣列和ODB接口。 硬件系統采用DC12V電源適配器安全統一供電，結構為上下兩層一體化設計，上層緊固式安裝實驗所需硬件（非磁吸式安裝），實驗所需硬件均平鋪安裝在一整塊底板上，下層收納放置配套線材、配件等設備。 實驗平臺支持ZigBee、BLE、lorawan、nbiot、RFID等無線網絡通信，支持無線傳感器網絡、物聯網人工智能、嵌入式系統開發、RFID射頻識別技術等課程實驗。同時配備可私有云和公有云部署的“物聯網云平臺”，配合多種傳感器模塊，可完成基于物聯網云平臺的嵌入式無線傳感器綜合實驗。本平臺提供嵌入式深度學習框架Tengine，可完成人工智能實驗，包含基于深度學習的目標檢測實驗、基于深度學習的人臉識別實驗，可完成聲紋識別門禁實驗、AI語音智能家居實驗、知識圖譜和聊天機器人實驗等人工智能實驗。

本發明公開了一種Fe/g?C<subgt;3</subgt;N<subgt;4</subgt;修飾陰極沉積型微生物燃料電池及其自驅動光電芬頓降解四環素的應用，屬水體污染治理技術領域。所述Fe/g?C<subgt;3</subgt;N<subgt;4</subgt;修飾陰極沉積型微生物燃料電池，包括：反應器，所述反應器內設置有陰極區和陽極區，所述陰極區包括水體以及固定于水體液面上的Fe/g?C<subgt;3</subgt;N<subgt;4</subgt;修飾碳氈陰極，所述陽極區包括水體沉積物基質和埋置于水體沉積物基質的碳氈陽極，所述Fe/g?C<subgt;3</subgt;N<subgt;4</subgt;修飾碳氈陰極和所述碳氈陽極通過連接外加電阻形成閉合電路。本發明與其他技術相比，在自然光照下，無需外加能源與H<subgt;2</subgt;O<subgt;2</subgt;，即可實現光電協同高效降解四環素，結構簡單，建造和運行成本低廉，易于管理維護。

本技術成果將網絡負載均衡與路由技術延生至交通領域中的車流量導航與道路控制，通過基礎圖論中的關鍵理論，結合大數據分析與聚類技術，旨在解決現有城市道路路網中存在的潮汐效應與擁堵問題，項目擁有多項自主核心知識產權，涵蓋路徑規劃與搜索算法、數據并行存儲與計算。通過仿真表明，項目實施后，能在現有路網規模的基礎上，顯著提升現有道路的負載通行能力，緩解城市道路因局部負載過大導致的負載不均與交通擁堵，改善出行體驗，降低尾氣排放，提升智能交通效率。

目前北京理工大學基于神經網絡的智能無人機疫情預警監控系統主要由無人機平臺、光電載荷、喊話系統和地面控制及圖像處理平臺組成。 該智能無人機疫情預警監控系統能夠自動監控廣場、公路、小區等各類環境中的人群，檢測人員聚集情況，利用紅外熱成像技術實時獲取人員體溫情況，實現在非接觸情況下對疑似高危人員的快速區分，并快速形成疫情人員相關數據，還可以提供數據接口，供大數據系統進行分析。該智能無人機疫情預警監控系統可同時提供監控人員及被監控人員交互通道，通過喊話系統，監控人員可以隨時疏導或制止被監控人員的異常行為，為疫情監控和預警提供了更為清晰和直接的手段方式。

本技術成果將網絡負載均衡與路由技術延生至交通領域中的車流量導航與道路控制，通過基礎圖論中的關鍵理論，結合大數據分析與聚類技術，旨在解決現有城市道路路網中存在的潮汐效應與擁堵問題

本發明公開了一種基于ＣＦＤ數值模擬和智能建模的鍋爐燃燒優化系統及方法，系統包括ＤＣＳ控制系統接口、ＣＦＤ計算集群、樣本數據庫集群、智能建模集群、中央處理集群和人機界面，通過對ＣＦＤ模擬樣本和歷史運行樣本進行存儲、建模和優化，實現了機組隨電網負荷指令、入爐煤煤質特性、過量空氣系數等變化的最優配風方式實時匹配。本發明中ＣＦＤ數值模擬技術的使用提高了建模的準確性，優化時可直接調用ＤＣＳ控制系統實現閉環控制，使配風方式快速響應負荷變化，實現機組燃燒熱效率和ＮＯｘ排放的實時優化。

本實用新型涉及的是一種高振強振動機械的智能變頻超前控制系統，特別是一種高振強振動機械的基 于智能變頻的超前控制系統，屬于振動利用工程技術領域。由上位機、PLC、變頻器、振動機、傳感器構成 閉環控制系統，上位機主要作編程設計及與PLC的通訊，實現程序下載和上存，同時可對PLC程序運行實時 監控；PLC作為核心控制器，一方面與上位機交互，可實現編程調整；另一方面通過智能變頻超前控制軟件， 實施對變頻器的變頻輸出控制；變頻器一端與PLC相連接，另一端與振動機的驅動電機相連接；通過智能變 頻控制使振動機的頻率按照控制值變化，達到對振動機高振強、瞬態超高振強及其作用時間的有效控制,以確保振動機的正常運行。 

"本項目屬于信息處理、電子與通信技術領域。 超高清顯示在電影電視、航空航天、文化傳播、科學教育、廣告傳媒和虛擬現實等領域具有廣闊的應用前景。超高清智能終端是市場發展的必然趨勢，符合國家重大戰略需求。項目組針對超高清智能終端視頻處理與交互關鍵技術開展研究與應用，解決超高清視頻智能轉換、超高清視頻高效編解碼以及智能終端交互控制中的新問題，為超高清智能終端的產業轉型提供了重要支撐。主要內容、特點如下： （1）發明了面向超高清視頻的智能轉換技術：提出通用顯著性區域檢測模型、基于像素融合的立體圖像重定向及超高清視頻分辨率轉換方法，實現了超高清視頻的智能轉換，適用于不同種類的超高清智能終端。 （2）發明了基于內容特性的超高清視頻編解碼技術：提出基于空時域上下文和運動復雜度的碼率控制、彩色與深度視頻聯合編碼的比特分配及屏幕內容視頻快速編碼方法，實現了不同格式碼流的集成解碼，提高了編解碼效率。 （3）發明了基于智能分析的終端交互控制技術：提出聯合彩色與深度信息的用戶檢測、基于內容分析的信息推送及終端界面的自適應調整方法，實現了超高清終端的交互控制，提高了交互的智能性。"

該項目屬于節能環保新能源領域，目前已經進入產業化階段。 隨著城市的發展，城市供水二次加壓泵站已經是工礦企業、學校、小區和城市高層建筑等給水系統中不可缺少的組成部分。 目前，二次加壓泵站的常規工作方式都是采用市政管網中的水直接進到低位蓄水池儲存和調節水量，然后用加壓水泵從低位蓄水池吸水加壓后送到高層用戶。這樣城市給水管網的余壓（隨著加壓泵站在市政管網中的位置不同而不同，一般在0.18Mpa-0.40Mpa）就被完全無功消耗了，浪費了能量。 如何將管網余壓利用，節省管網余壓，又不影響周圍市政管網的供水能力，產生更好的社會效益和經濟效益就成為當代給排水領域一個嶄新的課題。 針對以上問題，經過近5年的研究和生產實踐，我校土建學院市環系姚宏老師節能課題組開發出來一種新型、高效的節能設備及相應的優化控制系統：管網余壓利用節能器。該系統在工程實踐中的使用證明可以有效提高泵進口壓力，變頻泵將隨著進水壓力的升高而轉速下降，泵的工作揚程減少，能耗降低，從而達到節能的目的；同時克服了現有直抽供水產品對供水管網和特殊用戶的不利影響。本技術已獲得2項國家發明專利。 該系統具有以下優點： （1）保證管網最低壓力且無負壓 該設備采用中國最新專利技術，通過設計獨特的優化控制系統，可以保證自來水管網的最小壓力要求，防止自來水管網壓力的下降問題，不影響周圍用戶用水安全，如用戶條件符合相關部門要求，可實現在自來水管網上直接加壓供水。 （2）無二次污染 由于該設備為全密封結構，根據工程具體情況可有效減小清水池容積或可以不用修建水池，降低了傳統水池供水方式中存在的二次污染問題。 （3）節能效果顯著 可充分利用自來水管網的余壓，當自來水管網流量及壓力滿足需要時提升設備就停機，壓力全部由自來水管網直接供給；如流量不滿足時提升設備從水池和管網可同步供水；流量大時則可及時補充清水池；因此在常規二次加壓基礎上節能效果根據用戶進出水壓力情況可達30%-90%。 （4）節約一次性投資 采用該設備可降低水池容積或不用建水池、水箱，節約了修建水池或水箱的一次性投資。另外，因采用該設備降低了二次污染，不需要上二次處理設備，進一步節約了一次性投資。 （5）不浪費水資源 由于使用該設備的供水方式及特點，減少了二次加壓過程中普遍存在的跑、冒、滴、滲、漏問題，不浪費水資源，節水非常顯著。 （6）使用壽命長 該設備主要元器件全部采用進口件，控制功能強大，自動化程度高，無需人員值守，既可自動運行，又可手動運行，對管網、電網無沖擊，設備使用壽命長。 （7）占地小、安裝快捷方便 設備對泵房基礎無特殊要求，成套出廠，施工周期短，安裝快捷方便。 應用范圍： （1）適合任何新建和改擴建二次加壓供水泵站（包括直接加壓和間接加壓泵站）； （2）城鎮供水系統中居民、企事業單位、學校、公共建筑的樓房或小區的生活供水系統、消防供水系統或生活與消防共用供水系統； （3）高層建筑分級加壓聯動控制節能供水系統； （4）各類廠礦生產供水系統或生產與生活共用供水系統。

該項目以基于信息融合的故障診斷技術為背景，研究傳感器故障診斷相對于一般故障診斷的特殊性及其已有的各種方法的內在聯系，建立能夠融合主要診斷方法、具有廣泛適應性的診斷框架體系。主要研究內容包括：故障診斷的對象由單個傳感器變為傳感器系統；故障診斷的技術由單一方法轉變為適應傳感器不同過程的相應方法共同作用；為傳感器故障的在線檢測與信號恢復提供一致的方法；對可能的故障傳感器，利用正常工作的傳感器信息，恢復其性能。