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智慧公路物聯網系統通過在公路廣泛部署低成本的集成多種傳感器的具有通信功能的智慧無線信標產品實時獲取路況信息，實現車流量、車速、車型的實時精準時空統計，通過設備的廣泛部署實現高精度、大范圍的精準監測，為智能交通系統高效管理與養護提供交通與環境態勢的精準監測、識別和態勢預測，為交通決策提供科學依據與數據支持。其次針對公路場景下定位誤差較大等問題，采用 GPS 定位、慣性導航與物聯網感知設備結合的新型多重組合定位方法，通過車路協同實現車道級的高精定位，優化車輛偏離預警等功能，為車輛提供準確的位置信息及導航與綜合服務功能。最后通過車路協同環境下車載終端、路側多源異構傳感器協作環境數據采集、多維度感知融合與超視距全局環境態勢構建，實現智能交通系統全息實時交通、路況環境感知及智能網聯汽車超視距精準環境感知與精準定位。智慧公路物聯網系統旨在突破制約高速公路智能車路協同系統集成應用的重大共性關鍵技術，開展典型示范應用，提升高速公路的智能化水平和服務品質，促進全國范圍大規模推廣。 目前，如圖 1 所示，技術成果已經研發出第三版樣機。樣機已經小批量生成并在齊魯高速、長安大學測試場進行了實際部署測試。此外，項目組正在對第三版樣機進行改造升級，全力打造穩定性更強功能更加豐富的第四版樣機。 圖 1 第一版樣機；第二版樣機；第三版樣機 主要技術指標 1. 節能增收 20% 通過對城市邊緣交通環境及流量等數據的智能分析，優化燈光使用場景。該系統在滿足車輛日夜間安全行車條件下，工程綜合節能可達 20%。 2. 交通流量增加 20% 通過對交通運行安全風險預警及控制策略處理模塊將路段監測數據匯總后，根據車流密度、速度、流量、各級風險事件結合其它傳感器數據，包括上游主線流量、匝道流量、公路氣候數據、環境數據、消防系統數據等，進行大數據綜合分析研判。 構建算法模型，自動制定和優化的控制策略，通過智能預警發布及綜合自動管控系統進行預警發布和綜合自動管控。為管理者實時預警的同時，將預警、誘導信息和控制指令自動發布于上游路段、匝道區段的可變信息標志、可變限速標志、車道線主動發光標志等，對交通流速及交通流量進行有效調控及誘導。綜合評估能增加 20% 交通流量。 3. 減少交通事故 30% 任何異常事件報警被觸發時，系統同時依據預案自動將異常事件聯動燈光預警、可變信息標志、可變限速標志、車道指示標志等自動發布預警給司乘人員，實現對車流車速的動態調控和誘導，增加公路通容量，減少交通擁堵，防止二次事故和連環事故的發生。 實踐證明，采用該系統，至少可以降低公路安全事故 30%，同時提高交通流量，進而降低交通污染，均衡交通流平順性，信息的及時推送，降低駕駛員駕駛緊張感，提高了駕駛員的舒適性，可以整體有效提高交通運輸設施安全水平及服務水平。 4. 100% 信息覆蓋 全自動監測傳感器都可以實現對整條公路的全面信息覆蓋。 5. 對接智能網聯駕駛 a. 提供智能網聯車實時交通圖，推薦進場事件和速遞協調； b. 告知智能網聯車輛風險，實時定位公路中的駕駛風險，將這些風險傳達給下游智能網聯車輛； c. 為智能網聯車提供車道級交通數據，警告即將來到的交通擁堵； d. 識別相關車道的駕駛風險，促使智慧駕駛車輛提前做出反應； e. 為智能網聯駕駛提供超視距感知、惡劣天氣環境下的精準感知，促進智能網聯車早日實現大規模商用。

設計了一種應用于煤礦井下的多功能感知器終端，同時實現了對煤礦井下的環境參數的采集、工作狀況的圖像數據采集以及語音通信功能。進行了遠距離低功耗無線感知系統及其在礦井人員定位與避險中的應用研究，提出了一種用于井下特殊環境的無線傳感網技術，即基于 super-zigbee 技術的無線傳感網。 以煤礦物聯網感知層為突破口，對煤礦安全信息感知采集技術、煤礦信息融合、識別與協同技術、煤礦傳感網控制技術、煤礦傳感網絡安全生產等關鍵技術開展了研究，研發了“基于物聯網感知的煤礦設備智能管理系統”和“基于物聯網的工礦企業現場診斷與管理系統”，提高了煤礦設備的可靠性和管理水平。 針對單獨靜態分簇、動態分簇的不足，通過對感知區域進行智能分區并將選擇簇頭及檢測目標等參數進行綜合考慮，提出了一種靜動態分簇技術相結合的網絡策略。基于改進后的自適應卡爾曼濾波器優化的智能分區靜動態分簇方法使得移動目標的監測精度明顯提高，網絡能耗顯著降低，使移動目標的監測性能達到了更好效果。

農業物聯網云平臺結合了最先進的物聯網、云計算、傳感器、自動控制等技術，在瀏覽器或手機客戶端實時顯示大棚、大田、溫室、茶園等溫度、濕度、PH值、光強度、CO2含量，或作為自動控制的參變量參與到自動控制中，保證農作物有一個良好的、適宜的生長環境。 平臺架構： 農業物聯網架構可分為三層：感知層、傳輸層和應用層。 感知層：采用各種傳感器，如溫濕度傳感器、光照傳感器、二氧化碳傳感器、風向傳感器、風速傳感器、雨量傳感器、土壤溫濕度傳感器等來獲取植物的各類信息。 傳輸層：由各種網絡，包括互聯網、廣電網、網絡管理系統和云計算平臺等組成，負責傳遞和處理感知層獲取的信息，能將溫度、濕度、PH值、光強度、CO2數據遠傳到云端數據服務器中，也可以將數據進行本地存儲，具有遠程查詢，斷點續傳的特點，確保系統的數據完整性。 應用層：物聯網和用戶的接口，它與行業需求相結合，實現物聯網的智能應用。平臺可靈活配置實時畫面，展現趨勢圖、報表、告警等，如溫濕度、光照參數等，收集每個節點的數據，進行存儲和管理實現整個測試點的信息動態顯示，并根據各類信息進行自動灌溉、施肥、噴藥、降溫補光等控制。對異常信息進行自動報警。 平臺監測功能（以茶樹為例）： （1）PH值監測 茶樹是喜酸性土壤的作物，它只能在酸性土壤中才能生存，要求土壤PH值在4~6.5之間，以4.5~5.5之間最適合茶樹生長。當酸度不在正常范圍時，可通過施肥改變土壤酸堿性； （2）水分監測 茶樹要求土壤相對含水量在60%~90%之間，以70%~80%為宜，保證茶樹水分的補給，滿足生長要求； （3）濕度監測 茶樹生長的相對濕度以80%~0%為宜，在空氣濕度較高，土壤水分適當的情況下，新葉的持嫩性強，葉質柔軟，葉面富有光澤，角膜層薄，品質更加精良； （4）雨量監測 茶樹雖喜潮濕，但也不能長期積水，茶樹最適合的年降水量在1500mm左右。茶園中應設排水溝和滴灌裝置，一旦雨量超出正常范圍，可及時采取措施； （5）溫度監測 茶葉最適合的溫度是15~35℃。10℃以下生長緩慢或停止；10℃左右開始發芽；35℃以上嫩葉灼傷，生長受限；-13℃，茶樹凍枯甚至死亡； （6）光照監測 茶樹耐陰，但也需要一定光照使其產生營養物質，根據光照分析葉片光合作用效率，避免在茶樹適合生長的光照條件下采摘，避開生長期，完成采摘工作； （7）害蟲監測 病蟲害發生，是導致茶葉欠收和品質影響的重大因素，同時也是茶農使用農藥，導致農藥殘留超標的罪魁禍首。對病蟲害進行監測和防治，采用科學防治技術，不僅可以保證茶園的生態環境，更能保證茶葉質量； （8）數據分析 通過茶園安裝的監測裝置將茶樹生長的環境實時傳輸到后臺管理中心，對所有采集的數據進行分析識別； （9）數據推送 后臺對茶園采集的數據進行大數據分析后，當某一數值超出設定范圍時，后臺管理中心會向茶農發送報警信息提示茶農； （10）自動控制 后臺管理中心監控到茶樹的土壤水分或者濕度等數值偏離適合茶樹生長的范圍時，自動控制系統會打開茶園相應的水閥實施噴灌或者滴灌，當達到適應值時自動關閉水閥。

1.?? 信息展示與傳遞：視頻、相冊、通知等即時和定時推送，支持校內終端統一管理 2.?? 校園展示：校園視頻、校園相冊、校園通知、校園新聞 3.?? 班級功能：地理位置信息、班級格言、天氣預報、班級相冊、班級通知、班級說說、個人提醒 4.?? 走班考勤：結合高考改革和走班制，與智能一卡通和排課系統對接，完成班級走班考勤 5.?? 擴展板塊：學校個性化應用板塊，支持學校校園子系統對接 6.?? 個人中心：包含家庭留言、個人課程表、一卡通、圖書管理等其他校園需要身份認證的個性化應用 7.?? 物聯管理及二維碼擴展功能：通過與智能硬件配合，完成班級電子設備場景化等管理，并支持教師手機端同步管理及設備狀態監控

包含金銀花、菊花、羅漢果等提取物（粉）或濃縮汁，用于植物類飲料、 固體飲料、風味食品配料、香料配料等。

頂部根據化學品類別可選配過濾模塊系統高效物聯網功能，讓監管更簡單便捷無需消耗空調能耗，高效節省能源，廢氣不外排，新型環保移動方便，就近存儲，方便存取，提高工作效率

新冠肺炎常規通過病史、CT等進行病情評估，但重癥病房應用超聲不便，還需要評估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數不是專業超聲醫生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發揮超聲的作用提出了難題。深圳國際研究生院袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司合作，用人工智能技術賦能5G超聲設備，增添采集心肺關鍵標準切面的導航以及關鍵參數的自動測量等功能，輔助醫生對重癥病人進行動態評估和治療。 袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司1月中旬組成研發團隊，在已有合作工作的基礎上，針對新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯合攻關，半個月就獲得了較好的成果。該技術從2月初開始在武漢協和西院等多家醫院使用，在一定程度上輔助了醫生對重癥患者進行疾病的動態評估和治療指導。 目前該技術正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫院）牽頭開展進一步研究，將完善和改進現有功能，優化遠程診斷流程，實現超聲為醫生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業的幫助。

神經遞質作為神經元與神經元及神經元與細胞之間溝通的媒介分子，介導了發育、信息感知，運動及大腦的高級認知功能。隨著生化分離純化技術的發展以及人們對大腦精細結構的進一步了解，現如今已發現有幾十種重要的神經遞質。而神經系統在時間和空間上的高度復雜性對研究特定神經遞質的動態變化及其功能提出了極大的挑戰。本項目成功構建了一系列新型的基因編碼的神經遞質熒光探針，可實現對特定神經遞質動態變化的靈敏檢測。該類熒光探針利用大多數已知的神經遞質所對應的特異性G蛋白偶聯受體（GPCR）與循環重排的熒光蛋白（cpGFP）融合，利用循環重排熒光蛋白的熒光強度變化來指示GPCR的激活，進而反應外源神經遞質的濃度變化（圖一）。我們命名該類熒光探針為GRAB探針，即為GPCR Activation Based Sensor的縮寫。