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本項目研發(fā)了一套完整的現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集服務(wù)支撐技術(shù)，提供了數(shù)據(jù)采集集成服務(wù)的商業(yè)運營新模式。針對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)過程中普遍存在的現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網(wǎng)絡(luò)安全傳輸、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和標(biāo)準(zhǔn)化輸出等多個環(huán)節(jié)，把經(jīng)過質(zhì)量分析和標(biāo)準(zhǔn)化處理后的實時數(shù)據(jù)，作為產(chǎn)品對接到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺的數(shù)據(jù)池，供后續(xù)數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用分析。整套技術(shù)包括4大模塊：1）智能網(wǎng)關(guān)：基于具有AI能力CPU的智能網(wǎng)關(guān)，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數(shù)據(jù)前置云服務(wù)器；重點研究基于小目標(biāo)的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統(tǒng)：實現(xiàn)對智能網(wǎng)關(guān)中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統(tǒng)可以統(tǒng)一部署也可以部署的用戶指定的內(nèi)網(wǎng)服務(wù)器中。3）數(shù)據(jù)管理和標(biāo)準(zhǔn)化處理：數(shù)據(jù)有效性管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)安全機制。4）智能運維：開發(fā)一套基于移動APP的智能運維系統(tǒng)，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統(tǒng)運行質(zhì)量和數(shù)據(jù)的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現(xiàn)場數(shù)據(jù)的傳感、傳輸、管理、輸出和設(shè)備運維等一系列工程實現(xiàn)。應(yīng)用范圍: 1、智能網(wǎng)關(guān)： 開發(fā)基于具有AI能力CPU的智能網(wǎng)關(guān)，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數(shù)據(jù)前置服務(wù)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(xiàn)有系統(tǒng)的對接 有效感知能力： 實現(xiàn)基于圖像的AI視覺感知能力，重點研究基于小目標(biāo)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(shù)據(jù)安全 現(xiàn)場調(diào)試配置能力： 具有現(xiàn)場WiFi調(diào)試功能，方便安裝和運維人員現(xiàn)場配置和檢測 軟件和通信標(biāo)準(zhǔn)版本現(xiàn)場升級 2、AI模型管理系統(tǒng) 需要實現(xiàn)對智能網(wǎng)關(guān)中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統(tǒng)可以統(tǒng)一部署也可以部署的用戶指定的內(nèi)網(wǎng)服務(wù)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(tǒng)籌，外部算力的對接等 算法管理：自主開發(fā)算法的管理和調(diào)動，外部算法的調(diào)用和對接 模型管理：包括模型的功能屬性和已經(jīng)應(yīng)用的情況的統(tǒng)計分析 設(shè)備管理 設(shè)備的AI模型配置能力、AI推演過程的監(jiān)控、AI推演結(jié)果的跟蹤采集和分析 3、數(shù)據(jù)管理和標(biāo)準(zhǔn)化處理 數(shù)據(jù)有效性管理 監(jiān)測數(shù)據(jù)是否按時上傳、上傳數(shù)據(jù)是否符合要求、是否為非法數(shù)據(jù) 告警輸出：把告警信息進行分類，并推送給相關(guān)的運維系統(tǒng) 數(shù)據(jù)質(zhì)量評估 按照標(biāo)準(zhǔn)對現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)進行多維度的質(zhì)量分析，為后續(xù)數(shù)據(jù)應(yīng)用提供參考依據(jù) 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 格式標(biāo)準(zhǔn)化：完善采集時間、地點、單位等屬性， 輸出標(biāo)準(zhǔn)化：按照標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺數(shù)據(jù)池進行對接 數(shù)據(jù)安全 區(qū)域性部署：可以應(yīng)用戶要求部署在其內(nèi)網(wǎng) 并行部署：可以通過并行部署，網(wǎng)關(guān)上聯(lián)多個服務(wù)器，確保用戶的可靠性需求 數(shù)據(jù)回滾能力：可以應(yīng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺要求對數(shù)據(jù)進行一定期限內(nèi)的回滾，保證數(shù)據(jù)在一定時間段內(nèi)不丟失 4、智能運維 開發(fā)一套基于移動APP的智能運維系統(tǒng)，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(tǒng)運行質(zhì)量和數(shù)據(jù)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(wù)管理 對部署的硬件和相關(guān)工作環(huán)境定期巡查的任務(wù)制定、下發(fā)、執(zhí)行過程和結(jié)果的記錄和管理 臨時故障處理 對系統(tǒng)自動告警和現(xiàn)場突發(fā)狀況的應(yīng)急處理能力，包括人員調(diào)配、處理流程提示和建議、相關(guān)情況處置參考案例、后續(xù)統(tǒng)計追蹤等。網(wǎng)關(guān)核心板實物照片

基于大數(shù)據(jù)和 AI 的應(yīng)用，可實現(xiàn)復(fù)雜場景下的網(wǎng)絡(luò)問題識別、多場景優(yōu)化方案的協(xié)同策略方案的動態(tài)和自動化執(zhí)行。可以構(gòu)建智能網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃及運維平臺，以實現(xiàn)極致性能和極簡運維，使能新業(yè)務(wù)的自動化覆蓋優(yōu)化、移動性優(yōu)化、負載均衡優(yōu)化、節(jié)能優(yōu)化、故障分析與定位。同樣可以基于無線數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)融合的用戶個體及群體行為在多場景應(yīng)用下，充分發(fā)揮5G的優(yōu)勢，創(chuàng)造巨大的社會效益。

本項目研發(fā)了一套完整的現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集服務(wù)支撐技術(shù)，提供了數(shù)據(jù)采集集成服務(wù)的商業(yè)運營新模式。針對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)過程中普遍存在的現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網(wǎng)絡(luò)安全傳輸、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和標(biāo)準(zhǔn)化輸出等多個環(huán)節(jié)，把經(jīng)過質(zhì)量分析和標(biāo)準(zhǔn)化處理后的實時數(shù)據(jù)，作為產(chǎn)品對接到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺的數(shù)據(jù)池，供后續(xù)數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用分析。整套技術(shù)包括4大模塊：1）智能網(wǎng)關(guān)：基于具有AI能力CPU的智能網(wǎng)關(guān)，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數(shù)據(jù)前置云服務(wù)器；重點研究基于小目標(biāo)的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統(tǒng)：實現(xiàn)對智能網(wǎng)關(guān)中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統(tǒng)可以統(tǒng)一部署也可以部署的用戶指定的內(nèi)網(wǎng)服務(wù)器中。3）數(shù)據(jù)管理和標(biāo)準(zhǔn)化處理：數(shù)據(jù)有效性管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)安全機制。4）智能運維：開發(fā)一套基于移動APP的智能運維系統(tǒng)，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統(tǒng)運行質(zhì)量和數(shù)據(jù)的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現(xiàn)場數(shù)據(jù)的傳感、傳輸、管理、輸出和設(shè)備運維等一系列工程實現(xiàn)。

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(fā)板搭建Linux系統(tǒng)，可自主進行嵌入式生態(tài)系統(tǒng)的應(yīng)用軟件開發(fā)，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(lǐng)域的應(yīng)用開發(fā)。通過這套設(shè)備的學(xué)習(xí)，可以認識了解 AI 人工智能嵌入式設(shè)備的架構(gòu)、硬件部署、軟件在 AI 領(lǐng)域中語音識別、語音合成等應(yīng)用上的實現(xiàn)，是一套 AI 前端實踐性極強的學(xué)習(xí)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(shù)的實驗過程。并提供教學(xué)指導(dǎo)、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(guān)專業(yè)在 AI 智能語音方向課題的專用教學(xué)實驗套件。 

本發(fā)明公開了一種基于重復(fù)子結(jié)構(gòu)的復(fù)合材料有限元建模方法，包括以下步驟：建立復(fù)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(fù)合材料重復(fù)子結(jié)構(gòu)模型；對重復(fù)子結(jié)構(gòu)進行縮聚，然后將特征矩陣裝配到單胞殘余結(jié)構(gòu)，得到全復(fù)合材料分析模型；此方法在保證計算精度的同時簡化了復(fù)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(fā)展進步，環(huán)境問題和能源問題已經(jīng)得到越來越廣泛的重視。電動車輛由于其具備很多優(yōu)勢如環(huán)保節(jié)能、零污染和能量來源途徑廣泛等優(yōu)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(tǒng)，傳統(tǒng)的控制方法(如PI控制)已經(jīng)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(tǒng)，我們已經(jīng)擁有一整套的建模、分析和設(shè)計方案。我們的成果是，利用時變干擾觀測器技術(shù)對受外界環(huán)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(tǒng)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(jié)合，設(shè)計和實現(xiàn)基于時變干擾觀測器的復(fù)合控制方案。目前已受理多項國家發(fā)明專利，發(fā)表多篇高水平學(xué)術(shù)論文。技術(shù)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(shù)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(yīng)用場合。

基于多元信息融合的油菜生長模型是用數(shù)學(xué)方程描述油菜、氣候和土壤之間的作用過程,根據(jù)氣象條件、土壤條件以及管理方案，動態(tài)定量的描述油菜生長、發(fā)育、籽粒形成及產(chǎn)量。油菜生長模型最重要的意義是對整個油菜生育系統(tǒng)的知識進行綜合，并量化生理生態(tài)過程及其相互關(guān)系,即綜合知識和量化關(guān)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(tǒng)分析和合成,相當(dāng)于所研究系統(tǒng)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(tài)過程及其變

 在過程控制中，若要使生產(chǎn)過程處于最佳運行工況、實現(xiàn)卡邊控制，提高裝置的經(jīng)濟效益，就必須要對生產(chǎn)過程的重要過程變量進行嚴格控制。然而對許多工業(yè)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(shè)備的運行工況。為了解決這類變量的測量問題，出現(xiàn)了不少方法，目前應(yīng)用較廣泛的是軟測量方法，目前軟測量在流程工業(yè)中已得到廣泛應(yīng)用。