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本項目研發了一套完整的現場數據采集服務支撐技術，提供了數據采集集成服務的商業運營新模式。針對工業互聯網建設過程中普遍存在的現場數據采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網絡安全傳輸、數據質量管理和標準化輸出等多個環節，把經過質量分析和標準化處理后的實時數據，作為產品對接到工業互聯網應用平臺的數據池，供后續數據處理和應用分析。整套技術包括4大模塊：1）智能網關：基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置云服務器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統：實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。3）數據管理和標準化處理：數據有效性管理、數據質量評估、數據標準化和數據安全機制。4）智能運維：開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現場數據的傳感、傳輸、管理、輸出和設備運維等一系列工程實現。應用范圍: 1、智能網關： 開發基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置服務器。 綜合接入能力： 包括有線傳感器和特定的無線傳感器、與現有系統的對接 有效感知能力： 實現基于圖像的AI視覺感知能力，重點研究基于小目標的圖像分類算法 安全傳輸能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行傳輸模塊化替換 提供安全的加密手段，保證數據安全 現場調試配置能力： 具有現場WiFi調試功能，方便安裝和運維人員現場配置和檢測 軟件和通信標準版本現場升級 2、AI模型管理系統 需要實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。 樣本管理能力 原始樣本管理、樣本實例庫分類和管理、檢測樣本管理等 模型計算和管理 算力管理：對算力的統籌，外部算力的對接等 算法管理：自主開發算法的管理和調動，外部算法的調用和對接 模型管理：包括模型的功能屬性和已經應用的情況的統計分析 設備管理 設備的AI模型配置能力、AI推演過程的監控、AI推演結果的跟蹤采集和分析 3、數據管理和標準化處理 數據有效性管理 監測數據是否按時上傳、上傳數據是否符合要求、是否為非法數據 告警輸出：把告警信息進行分類，并推送給相關的運維系統 數據質量評估 按照標準對現場采集數據進行多維度的質量分析，為后續數據應用提供參考依據 數據標準化 格式標準化：完善采集時間、地點、單位等屬性， 輸出標準化：按照標準協議與工業互聯網平臺數據池進行對接 數據安全 區域性部署：可以應用戶要求部署在其內網 并行部署：可以通過并行部署，網關上聯多個服務器，確保用戶的可靠性需求 數據回滾能力：可以應工業互聯網平臺要求對數據進行一定期限內的回滾，保證數據在一定時間段內不丟失 4、智能運維 開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提供效率、降低人員成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 運維人員管理 對運維人員的信息、定位、工作狀況管理 巡檢任務管理 對部署的硬件和相關工作環境定期巡查的任務制定、下發、執行過程和結果的記錄和管理 臨時故障處理 對系統自動告警和現場突發狀況的應急處理能力，包括人員調配、處理流程提示和建議、相關情況處置參考案例、后續統計追蹤等。網關核心板實物照片

基于大數據和 AI 的應用，可實現復雜場景下的網絡問題識別、多場景優化方案的協同策略方案的動態和自動化執行。可以構建智能網絡規劃及運維平臺，以實現極致性能和極簡運維，使能新業務的自動化覆蓋優化、移動性優化、負載均衡優化、節能優化、故障分析與定位。同樣可以基于無線數據和視頻數據融合的用戶個體及群體行為在多場景應用下，充分發揮5G的優勢，創造巨大的社會效益。

本項目研發了一套完整的現場數據采集服務支撐技術，提供了數據采集集成服務的商業運營新模式。針對工業互聯網建設過程中普遍存在的現場數據采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網絡安全傳輸、數據質量管理和標準化輸出等多個環節，把經過質量分析和標準化處理后的實時數據，作為產品對接到工業互聯網應用平臺的數據池，供后續數據處理和應用分析。整套技術包括4大模塊：1）智能網關：基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置云服務器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統：實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。3）數據管理和標準化處理：數據有效性管理、數據質量評估、數據標準化和數據安全機制。4）智能運維：開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現場數據的傳感、傳輸、管理、輸出和設備運維等一系列工程實現。

人工智能語音交互實驗套件是一款用于人工智能語音方向的AI實驗套件。開發板搭建Linux系統，可自主進行嵌入式生態系統的應用軟件開發，支持深度的語音識別、語音喚醒、語音合成等諸多人工智能領域的應用開發。通過這套設備的學習，可以認識了解 AI 人工智能嵌入式設備的架構、硬件部署、軟件在 AI 領域中語音識別、語音合成等應用上的實現，是一套 AI 前端實踐性極強的學習套件。        套件配套實驗清單（含知識點），由資深工程師編寫，全面涵蓋語音交互技術的實驗過程。并提供教學指導、實驗視頻、實驗手冊、實驗PPT等，便于師生更好的理解實驗項目，是高職、本科院校相關專業在 AI 智能語音方向課題的專用教學實驗套件。 

本發明公開了一種基于重復子結構的復合材料有限元建模方法，包括以下步驟：建立復合材料精細化的多組分單胞有限元模型；基于上述精細化的多組分單胞有限元模型，建立復合材料重復子結構模型；對重復子結構進行縮聚，然后將特征矩陣裝配到單胞殘余結構，得到全復合材料分析模型；此方法在保證計算精度的同時簡化了復合材料精細化建模工程，極大的提高建模效率，具有十分重要的工程意義。

隨著人們生活水平的不斷提高和社會的發展進步，環境問題和能源問題已經得到越來越廣泛的重視。電動車輛由于其具備很多優勢如環保節能、零污染和能量來源途徑廣泛等優點而逐漸受到人們的喜愛。但是電動車本身是一個受多源干擾影響的非線性系統，傳統的控制方法(如PI控制)已經不能滿足電動車在高性能場合的需求。面向電動車控制系統，我們已經擁有一整套的建模、分析和設計方案。我們的成果是，利用時變干擾觀測器技術對受外界環境變化、負載變化和模型誤差等因素引起的時變干擾進行實時精確估計，從而進行精確補償，消除干擾對系統造成的不利影響，同時可以與滑模控制或其他先進控制方法相結合，設計和實現基于時變干擾觀測器的復合控制方案。目前已受理多項國家發明專利，發表多篇高水平學術論文。技術成熟，解決方案尤其適合基于位置傳感器/無位置傳感器的模型參數不匹配、受大時變干擾影響和有高效率需求的電動獨輪車、兩輪車和四輪車等電動車輛應用場合。

基于多元信息融合的油菜生長模型是用數學方程描述油菜、氣候和土壤之間的作用過程,根據氣象條件、土壤條件以及管理方案，動態定量的描述油菜生長、發育、籽粒形成及產量。油菜生長模型最重要的意義是對整個油菜生育系統的知識進行綜合，并量化生理生態過程及其相互關系,即綜合知識和量化關系。油菜模型是利用計算機強大的信息處理和計算功能,對不同生育過程進行系統分析和合成,相當于所研究系統的最新知識的積累和綜合。在這種知識合成的過程中,還能鑒定知識空缺,從而明確新的研究方向，同時，油菜模擬研究在理解油菜生理生態過程及其變

 在過程控制中，若要使生產過程處于最佳運行工況、實現卡邊控制，提高裝置的經濟效益，就必須要對生產過程的重要過程變量進行嚴格控制。然而對許多工業過程來說，一些重要的輸出變量目前還很難通過傳感器得到，即使可以測出也不一定具有代表性，不能總體的反映出設備的運行工況。為了解決這類變量的測量問題，出現了不少方法，目前應用較廣泛的是軟測量方法，目前軟測量在流程工業中已得到廣泛應用。