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本成果2011年獲得國家發明專利授權。該發明涉及一種高速鐵路結構物沉降監測裝置及一種可以實現無線遠程自動化測量沉降的監測方法。解決了精確監測結構物的沉降變形問題。

1、本外觀設計產品的名稱：U盤。2、本外觀設計產品的用途：用于存儲和傳輸數據。3、本外觀設計的設計要點：在于產品形狀及圖案的結合。4、指定一幅最能表明設計要點的圖片或照片：立體圖。

產品詳細介紹

軟土在我國有廣泛的分布，為保證列車的高速、平穩運行，高速鐵路對路基的沉降 變形控制要求很嚴，然而由于沒有成熟可靠的軟土路基沉降計算理論，致使目前我國已 修建運營的多條高速鐵路軟土路基出現沉降變形過大的情況，嚴重威脅到高速鐵路的運 營安全。 本課題組近年來結合鐵道部“CFG 樁復合地基沉降計算理論和設計方法”、“低矮路 堤復合地基沉降變形規律和設計方法”和 863 計劃項目“高頻重載條件下鐵路路基不均 勻沉降設計理論和方法”等多項課題，對軟土路基沉降計算理論開展了較為深入的研究， 在軟土地基、路基本體及列車動荷載作用下沉降變形規律研究基礎上，提出了一套較為 系統的軟土路基沉降計算方法，尤其是對高速鐵路無砟軌道路基廣泛采用的樁網結構、 樁筏結構，建立了基于 Mindlin-Boussinesq 聯合應力的沉降計算方法；針對列車動荷載 長期作用下易產生過大附加變形的軟土地基低矮路堤，提出了可考慮高循環動荷載次數 的動力隱式與靜力蠕變相結合的長期變形計算方法。 研究成果在多條高速鐵路建設中得到應用。 

產品詳細介紹 選配：D：雙頭戴            L：雙領夾 采用23級電子音量控制，簡約搭配。 采用真分級接收技術，空闊最大使用距離300米。 300組頻點紅外線對頻，手咪通用，抗干擾能力強 。 發射LCD顯示頻道和電池電量，電池低壓閃爍至1.8V自動關機。 設有回輸嘯叫抑制減弱功能，能有效減少回輸嘯叫。 發射器分兩級功率調節，低功率50米、高功率300米。 適用于大小舞臺，會議廳，KTV包房等。  

本發明提供了一種制備多層復合材料的方法和設備以及采用該方法和設備所得到的結構阻尼復合材料。制備過程包括以下步驟：1)以基體層為陰極，以作為第一結構層來源的第一電極為陽極，利用電火花沉積加工將第一電極沉積到基體層的表面并形成第一結構層；2)以作為第二結構層來源的第二電極為陽極，利用電火花沉積加工將第二電極沉積到第一結構層的表面并形成第二結構層。當所述第一結構層和第二結構層分別為由阻尼材料構成的第一阻尼層和第二阻尼層，所得多層復合材料為結構阻尼復合材料。上述方法所使用的設備的控制機構包括控制電極進給運動的機構和控制電極夾持部夾取或更換電極的機構。

數據采集技術 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、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環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，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環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，實現各種環境信息的采集。 多模態傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡) 在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，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按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；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，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。 數據分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據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，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），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，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。

項目成果/簡介:數據采集技術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、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環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，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環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，實現各種環境信息的采集。多模態傳輸技術LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡)在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，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按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。       LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa：物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。LoRa （Long Range）:   一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；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，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。數據分析技術人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據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，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），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，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。應用范圍:家居智慧控制，提高舒適度：家庭生活狀態統計和日常需求預測與推薦；多模態行為分析和數據采集和傳輸系統；多模態行為數據采集和分析平臺；基于LoRaWAN/5G的工廠環境、農業大棚等環境監測系統。技術成熟度:通過中試

萬物有聲科技關注聲音后期制作中的擬音技術，用“AI+聲音”的基本構想，致力于將擬音技術與人工智能結合，以聲音資源庫為核心資源，以視頻動作識別和聲音識別自動配音技術為核心技術。 一、項目進展 創意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 金若熙 公共管理學院/企業管理專業 2021 趙洋 計算機科學與技術學院/軟件工程專業 2018/2022 王美琳 管理學院/會計學專業 2018/2022 譚惠文 經濟學院/國際商務專業 2021 郭夢妍 藝術與考古學院/視覺傳達專業 2019/2023 徐舒婷 光華法學院/法學專業 2019/2023 布音塔娜 管理學院/工商管理專業 2018/2022 崔靖樂 光華法學院/法學專業 2020/2024 陶振宇 傳媒與國際文化學院/傳播學專業 2020/2024 三、指導教師 姓名 學院 職務/職稱 研究方向 王婧 傳媒與國際文化學院 副教授，博導 聲音研究、感官研究、表演學研究、藝術人類學 四、項目簡介 萬物有聲科技關注聲音后期制作中的擬音技術，用“AI+聲音”的基本構想，致力于將擬音技術與人工智能結合，以聲音資源庫為核心資源，以視頻動作識別和聲音識別自動配音技術為核心技術。團隊首次將人工智能與擬音技術相結合，以技術助力后期制作的同時，關注擬音技術中的情感注入和人文關懷，優化聲音后期制作行業的資源配置，提高后期制作的生產效率；同時降低部分場景的聲音后期制作門檻，豐富聲音的應用場景，將擬音技術的高質量聽覺體驗引入在線音頻、影視后期、游戲等多個領域。 團隊首先對傳統擬音師積累于硬盤中的無序聲音資源進行了細化的分類和打標，對其進行數字化編碼，完成了高質量聲音資源庫的打造，為喜愛創作視聽產品的用戶提供高質量的聲音資源。本庫聲音均采用影視制作標準，同時配以智能簡潔的檢索系統，改善了同類產品中標簽分類模糊雜亂、檢索困難、音質參差不齊的不足；同時配合專業后期配音教程與作品分享，做到“既以魚又以漁”，延伸產品價值。 其次，團隊將自動配音技術與海量音源庫相結合，開發有聲數字化聲音數據庫，團隊將進一步完善和細化聲音資源庫。同時深耕算法的研究和迭代，實現后期擬音的進一步智能化，該技術的應用場景將向專業視頻后期轉型，著重開發其在專業視頻后期聲音制作中的應用。