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強智AI一卡通綜合管理平臺，針對傳統校園一卡通運營弊端，以移動互聯網、大數據、人工智能、人臉識別等為核心，搭建“一卡一碼一賬號”無感支付的新型一卡通平臺，對學校食堂消費、水電繳費、門禁管理、圖書館管理、校車服務、校內醫療、自助文印等進行一體化運營和管理，完善學校管控，為廣大師生提供便利的校園生活，實現更便捷、更開放、更安全、更協同的現代化校園生活。

基于智能終端控制、大數據集群分析、數字網關以及智能云平臺等技術構建智慧用能數據服務系統。 項目系統框架圖 項目整體思路框架圖 項目研究工作分解 針對項目不同負荷類型和典型應用場景，匹配相應的通訊控制模塊，通過電力載波或無線等多元傳輸方式，將用戶用能需求等相關電力數據集中在云平臺，結合用戶行為模型、能耗模型及能源管理控制模型對電力數據進行聚類整合及分析。達到提升用戶的用能體驗和節省用電成本的雙重目標，同時對于電網側能夠利用削峰填谷等策略，增加電網參與輔助服務的力度，有效利用電網資源。 智慧用能平臺系統圖 目前市場存在的用戶用能監測設備及系統之間的數據信息交流往往是單向的，難以達到人們對測量精度和實效性的要求。而本系統基于新型通信和人工智能技術，集成電力信息的感知、采集、通信和控制技術，創建以智能電能表和智能終端為核心的雙向互動體系，通過對電流、電壓、功率、電量等用戶用電信息及溫度等環境數據的自動采集，實現對電能的使用情況及各類關鍵供能用能設備進行的實時監控及能耗監測，對異常值做出預警，通過分析處理采集的數據生成各種用電行為曲線指導用戶進行經濟合理用電。 技術特點 1、實時性指標 常規數據查詢響應時間＜10s；90%界面切換響應時間≤3s，其余≤5s；計算機遠程網絡通信中實時數據傳送時間＜5s。 2、并發指標 支持300用戶同時在線，并發要求達到100用戶以上，并同時滿足以下指標：常規數據查詢響應時間≤15秒；主要節點CPU負載≤80%。 3、可用性指標 年可用率≥99.5%。負載率指標：在任意30分鐘內，各服務器CPU的平均負荷率≤80%；在任意30分鐘內，人機工作站CPU的平均負荷率≤80%；在任意30分鐘內，主站局域網的平均負荷率≤80%。 4、存儲容量指標 數據在線存儲容量滿足12個月以上數據存儲需求。

本項目聚焦于鋰電池管理系統在智能化監測與預測中的關鍵痛點，尤其擬面向電池容量衰減預測、SOC/SOH估計不準、電池剩余時間不準確、MAP/SOP估算等方面。通過引入人工智能算法，構建融合機器學習與深度學習的電池狀態預測模型，擬實現高精度SOC（荷電狀態）與SOH（健康狀態）估計的優化，提升電池管理系統的智能水平與安全性。 解決方案方面，項目基于實地檢測磷酸鐵鋰電池充放電數據構建訓練集，采用輕量級線性回歸模型及改進型人工神經網絡進行建模優化，并結合特征工程技術提高預測精度。同時，設計適用于邊緣計算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平臺實時運行，降低對計算資源的依賴。 在競爭優勢方面，項目成果具備算法輕量化、部署便捷、預測準確度高、兼容性強等特點，特別適用于電力儲能、電動汽車等對安全性和可靠性要求高的場景。相比傳統BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準估算SOC/SOH，降低維護成本。 目前項目成果已在合作企業內部儲能設備中開展應用測試，初步反饋表明荷電狀態預測準確度提升40%左右，電池健康度準確度提升40%左右，系統響應及時，具備較高實用性和推廣價值。專家評審一致認為，該項目在智能電池管理系統方向具有較強的創新性和實際應用前景。

基于無線網絡的AGV全智能物流系統是通過AGV的組網、物流管理及多信息的融合來達 到行駛路線易于更改、多AGV多路線進行協作的功能，較之以往的物流系統是通過相應的傳 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。本系統主要運用的技術有多信 息融合技術、視覺導引技術、無線通訊技術、最短路徑規劃技術等。 該系統具有的創新性如下： (1) 多信息融合：將非接觸式IC卡應用于AGV系統，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，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) 物流管理調度：上位服務器可以實時地對AGV進行監視和控制，如果AGVS根據某種 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) 網絡無縫連接優化：本項目中基于傳統的無縫鏈接技術之上，提出一種優化模型可以 改善AGV在網絡間隔區域的通信問題。 基于無線網絡的AGV全智能物流系統中的AGV額定負載能力為3~4000kg、最大速度：直 線36m/min，轉彎25m/min、工作速度：直線30m/min，轉彎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。

2025年4月2日，央廣網以《天津市特色化示范性軟件學院協同發展聯盟成立》為題對我校進行了報道。

碳化硅微粉的提純工藝要求實時在線監測提純罐中微粉溶液的溫度、液位、攪拌機時間等參量；如果分別選購市場上已有的數字化測溫儀、液位計和攪拌機運動監測（如轉速）儀表分別監測相關參量，還需另外選購工業控制計算機（車間環境溫度夏季高達50℃以上，普通PC機無法勝任），以便把測溫儀、液位計和（攪拌機）運動監測的信號實時采集和存儲。此方案不僅成本高，而且占用車間生產、物流空間較多，將對車間正常生產帶來嚴重影響；為此（受連云港樂園磨料磨具有限公司委托）我們以增強型嵌入式微控制器AT89S52為核心，自行設計研制了集提純罐溶液溫度、液位、攪拌機監測與提純工藝管理于一體的智能化多參量監測儀。該儀器支持時下流行的在系統編程（In-SystemProgramming）下載技術，便于今后的程序升級；采用液晶顯示器和鍵盤作為人機接口；采用Flash存儲器AT29C010A作數據備份之用；采用一主多從的方式通過RS-485總線協議實現分布式結點與上位機的通信，具有良好的抗干擾能力。

項目背景：藍莓被聯合國糧農組織列為人類五大健康食 品之一，其果實中含有花青苷、熊果甙、黃酮類等多種具有 抗氧化生理活性成分的物質，具有促進視紅素再合成、抗炎 癥、提高免疫力、抗心血管疾病、抗衰老抗癌等多種生理保 健功能。青島藍莓，特別是“黃島藍莓”目前已成為國內藍 莓產業的高品質名片。青島西海岸作為我國藍莓的三大優勢 產區之一，是國內藍莓產業化發展最早的地區。隨著對藍莓 產業經驗不斷積累，對品種的需求和管理有了更高的希望， 也提出了更高的要求。特別是在目前我區藍莓產業化發展 早，相比較全國其他地區，品種雜亂、管理不當、產量低等 嚴重問題相對更加突出，西海岸藍莓這張名片遇到了發展瓶 頸。因此為青島藍莓發展選育推廣適于當地物候特點的品 種，成為了一個迫切需要解決的問題。同時，探索一種建設 健康美好生活、解決當前農業發展用工難和發展高效智慧農 業互惠共贏的農業發展思路成為我區藍莓高質量發展的重 中之重。 所需技術需求簡要描述：1.確定及選取青島地區的本地 適應性高產、高品的實生種，通過組織培養進行無性繁殖確 保性狀穩定，然后進行本地適應性重復實驗，選育優良后代， 再進行推廣。2.采用全基質栽培創新模式，標準化管理，全 面提升農業畝均效益，達到正常常規栽植模式的 2 倍以上， 同時，可顯著縮短投資收益時間，實現當年栽植當年收益的目標。3.建立示范推廣基地 1 個，種植盆栽 3000 株，占地 5 畝。  對技術提供方的要求:1.所有技術為自有知識產權，科 研人員具有相關領域 5 年以上的研發經驗。2.在相關領域取 得過成熟的科技成果，擁有豐富的實際案例。 

1、金屬材料 2、機械加工 3、信息化管理

本項目提供壓縮機全生命周期管理系統，建立模塊化、集成化數據環境，面向于往復壓縮機、隔膜壓縮機，服務于石油化工、加氫站、儲氣庫、船舶動力等行業主要包括： 設計規劃階段——壓縮機整體方案設計，壓縮機結構形式設計，核心部件材料遴選分析，啟/停流程設計，安全控制策略設計等； 運行工作階段——壓縮機運行數據實時采集、遠程動態展示，核心部件狀態監測與故障診斷，監測診斷一體式/分體式硬件與軟件系統開發； 檢修維護階段——零部件維修預警、壽命預測，可視化維修方案、維修模型、維修視頻，壓縮機及其輔助系統、零備件信息數字化管理平臺。 關鍵技術一：壓縮機性能計算技術與選型設計技術 基于 Windows 平臺，遵循結構化、模塊化原則，采用 QT 框架、C++語言編制交互設計軟件，可實現往復壓縮機物性計算、熱力計算、動力計算、設計校核復算、平衡計算、產品系列化自動匹配、多工況計算七項功能于一體，可實現往復壓縮機機組設計計算、選型、零部件管理一體化功能。現階段已授權發明專利 1 項，軟件著作權 1 項。 關鍵技術二：壓縮機狀態監測與故障診斷技術及設備 針對壓縮機核心零部件構建相應狀態監測方案與故障診斷方法，包括：①集成氣缸內熱力過程特征和閥片聲發射信號的診斷方法，基于氣閥聲發射信號獲得氣閥故障的特征參數和反映故障程度的量化指標，診斷不同類型氣閥故障；②基于活塞桿應變重構 pV 圖方法的往復壓縮機氣閥無損故障診斷方法，基于活塞桿應變重構壓力-容積圖（p-V圖）的無損監測方法，為傳統侵入式方法破壞氣缸完整性帶來安全隱患的問題提供解決方案；③十字頭銷磨損、活塞桿松動的故障診斷方法，對不同程度十字頭銷磨損、活塞桿松動故障進行模擬試驗，對比時頻域分析研究十字頭銷磨損、活塞桿松動的故障機理、聲發射信號和振動信號特征，提取故障特征識別故障程度；④基于壓縮機內油-氣壓力“伴隨”關系，國內外首次提出了集成聲發射與油-氣壓無損監測的隔膜壓縮機狀態監測新方法，進一步根據油-氣壓力“伴隨”關系的失調追溯故障根源；⑤基于增量式編碼器的往復壓縮機軸系扭振測試方法，基于增量式編碼器構建了往復式壓縮機扭振測試系統，為傳統方法在現場實際應用時難于實施提出解決方案；⑥壓縮機氣流脈動和振動模態分析技術，隔振結構設計、管路結構設計，提供機組振動測試、診斷以及改進方案。 本項關鍵技術現階段已授權國內發明專利 4 項，申請國際專利 2 項、國內發明專利10 項；應用于中海油海洋平臺天然氣壓縮機；開發壓縮機故障診斷儀，已在某加氫站壓縮機調試中成功檢測出氣閥泄漏、膜片運動失效、活塞環磨損、溢油閥閥芯磨損等嚴重故障。 關鍵技術三：壓縮機數據共享與健康管理云平臺 構建壓縮機及其輔助系統、零備件信息數字化管理平臺；構建壓縮機熱力-動力-應力-壽命分析模塊，集成監測數據評價機組運行狀態；基于故障診斷技術，建立機組現場監測數據與健康/故障狀態信息實時共享平臺，打破機組現場與遠程管理者之間的技術壁壘；實現壓縮機核心部件維修預警、壽命預測，交互 GUI 界面集成可視化壓縮機維修維保手冊、指導視頻、三維模型；壓縮機全生命周期管理，顯著提高運維效率和管理水平。

本發明實施例提供一種面向果蔬冷鏈物流呼吸速率的監測裝置及方法，屬于冷鏈物流領域。該方法確定了果蔬冷鏈物流環境中呼吸速率隨時間、溫度變化的測定方法和步驟，可以記錄果蔬冷鏈物流過程中的時間、溫度、濕度、O2、CO2、乙烯和呼吸速率信息，記錄方式為存儲、有線發送和無線發送。本發明能夠有效實現對果蔬冷鏈物流呼吸速率監測與記錄，對研究果蔬冷鏈物流過程中的品質變化和有效控制呼吸作用以及各種生命活動提供了研究基礎，為果蔬冷鏈物流全過程提供數據的透明性和追溯性，便于及時發現并解決冷鏈物流中存在的問題。