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本項目在三維熒光光譜技術的基礎上，建立光譜數據矩陣計算模型和處理方法，建立了基于熒光光譜和智能算法的食品安全檢測新技術。應用于白酒檢測，實現了白酒品種和年份酒年份的科學化、儀器化和智能化鑒別和測定；應用于食品添加劑檢測，實現了目標物的種類和含量的方便、快捷、靈敏、準確測定。

該項目采用稀土離子示蹤的時間分辨熒光免疫分析技術（TRFIA）進行食品中痕量污染物的高靈敏免疫分析試劑的應用研究。建立了黃曲霉毒素 B1（AFB1）、赭曲霉毒素 A（OTA）、藍藻毒素（MC）、瘦肉精（CBL）、氯霉素（CAP）、玉米赤霉烯酮（ZEN）、河豚毒素（TTX）、伏馬毒素（FB1）、T-2 毒素、氯丙嗪(CPZ)、地西泮（DIA）等食品安全系列的高靈敏 TRFIA 檢測方法。組建檢測食品中獸藥、生物毒素等痕量有害物的高靈敏系列 TRFIA 試劑盒，項目產品申請專利 14 項，該項目的研究相當于國內外同類研究工作的先進水平，應用成本可降低至進口試劑的一半以下。 

1 成果簡介 服裝安全與信息安全、食品安全一樣是每個國家戰略關注的核心之一，兒童著裝的安全性又是重中之重。本項目基于兒童身心特殊性，及交互式設計理念，擬對兒童智能服裝的研發模式進行系統、深入的探討，提出一套切實可行的理論模型。首先，本項目將對消費者關于兒童安全服裝的需求進行收集和分析，并對智能元件與人體的交互方式及各自的特性進行深入研究。通過對兒童身心安全、服用舒適等多方面需求的掌握，結合智能元件的性能，探討智能可穿戴設備與兒童安全服裝的結合方式，提出兼顧功能及美感的設計原則與方法。同時，通過對可穿戴裝備與移動終端通信技術的分析，提出從單一式交互到多設備共聯的思想，建立基于能源優化配置和高效率信息傳輸的多交互式兒童智能服裝研發模型。本項目會為相關的研究人員提供具較高可操作性的指導規范，對龐大的中國童裝消費市場結構改善會有積極影響。 2 關鍵技術及產品 關鍵技術： (1) 根據著裝者（兒童）的身心特點，從服用性能，信息交互性能，智能元件的效能等方面分析智能安全童裝的多維度需求，作為本課題的重要研究基礎。 (2) 從兒童的身心需求出發，探討智能安全模塊與兒童服裝結合的設計規則。 (3) 根據智能安全童裝的功能性需求，從信息共享，協同監護的角度，探討建立智能服裝與控制終端之間多交互式信息網絡的基本框架。 (4) 以產業化為目標，提出一整套適應性強、可操作性高的智能安全童裝研。 形成產品： 形成兒童定位安全、兒童 VR 圖案、兒童感溫變色、兒童趣味結構等多種功能性服裝，同時也開發了相關的老年人等功能性服裝。 3 知識產權及項目獲獎情況 本課題在智能交互童裝的新產品生產方面已合作申請發明專利 12 件，授權1 項發明專利及 1 項計算機軟件著作權，發表 6 篇高水平研究論文，獲省部級以上相關獎項 6 項。 4 項目成熟度 該研發成果已經初具規模的投入實施運作，直至 2018 年 5 月年，其營業收入已經達到 1800 萬元，凈利潤達 675 萬元，預計 2018 年底公司資產總額上升到8000 萬元；營業收入增長到 2800 萬元；凈利潤達 850 萬元，產品將給企業帶來可觀利潤，并拓寬占領新消費市場。該項目的推廣對本行業相同企業具有很強的借鑒意義。 在帶來豐厚的經濟效益同時，該項目研發成果還打造流行與市場實用性相結合的現代智能兒童交互服裝品牌，以塑造強有力的安全智能童裝形象，拓寬企業利潤增長空間。在傳統童裝設計中，以產品實用性為根本。而現代童裝設計中，將科技提升至等次于品牌實用性地位，通過現代科技優勢與童裝流行趨勢結合，最終消除穿戴者在生活中出現的各類因服裝穿著所引起的安全隱患。以此從側面突顯品牌的地位與形象，為企業利潤的再創添加新途徑。 5 投資期望及應用情況 成果在行業內具有一定的先進性，已經在江蘇雅鹿男裝、無錫林科、常州雪奈利等多家企業得到良好應用。 

1、項目簡介 本項目在三維熒光光譜技術的基礎上，建立光譜數據矩陣計算模型和處理方法，建立了基于熒光光譜和智能算法的食品安全檢測新技術。應用于白酒檢測，實現了白酒品種和年份酒年份的科學化、儀器化和智能化鑒別和測定；應用于食品添加劑檢測，實現了目標物的種類和含量的方便、快捷、靈敏、準確測定。 2、創新要點 本項目研發用于復雜混合物體系檢測的高分辨率熒光光譜技術，結合數學建模方法和智能計算技術，以三維熒光光譜獲得更多信息，以三維數陣校正智能算法進行混合物光譜特征信息的提取和處理，在處理復雜混合物體系光譜信息方面發揮優勢，實現了以“數學分離”代替“化學分離”、以“計算識別”代替“人工判別”，解決了復雜混合物熒光光譜特征指向問題，建立了新的食品安全檢測技術。 3、效益分析 “白酒年份酒的熒光光譜檢測技術及鑒別系統”可實現對所建庫中不同品牌白酒及不同年份白酒進行準確鑒別，可應用于白酒企業的生產管理和年份白酒消費市場的監督管理，將促進我國白酒年份酒的產生和銷售的規范和發展，推動品牌白酒鑒別工作的技術進步，為打擊假冒偽劣、保護名牌提供技術支持，具有直接的經濟效益和良好的社會效益。 4、推廣情況 建立的白酒熒光光譜檢測技術對“中國白酒 169 計劃”和“白酒 3C”計劃的家白酒企業的產品進行了應用。在“山西杏花村汾酒廠股份有限公司”，本項目成果已應用于公司的生產管理和市場的監督管理.本項目成果已在“無錫市凱得靈糖果食品有限公司”得到應用，應用于公司生產原料和成品的檢測。為本公司確保產品質量，提供了有效的技術支持，促進了產品質量的穩定和提高，應用二年多時間以來，糖果的產銷量有了顯著的增長。

產品詳細介紹生物安全柜 產品特點 :獨特可靠的新穎結構，采用人體工程學設計，帶有10度傾斜角，為使用者提供最大的舒適性和視覺效果。安全柜的操作區均采用四面（左右二側、后部、低部）雙層結構，所有污染部位均處于負壓狀態和被負壓通道和負壓通風系統包圍。前視窗采用光學透視清晰、清潔、消毒劑不對其產生負面影響的鋼化玻璃。滑動玻璃門升降門，自由輕松，隨意定位，在行程范圍內的任何位置不產生卡死現象，而且有聯鎖系統保證在懸掛系統出鼓掌時不脫落而給操作者帶來危險。內膽、集液槽及托盤均采用304不銹鋼材質，內膽一次成形，圓弧處理，工作臺面可移動。集液槽下部配有排污接口便于清潔。 詳細參數：指標/型號 XJK-1100Ⅱ/A2(美國聯邦NSF49) XJK-1360Ⅱ/B2(美國聯邦NSF49) 潔凈等級 100級@≥0.5μm(美聯邦209E) 100級@≥0.5μm(美聯邦209E) 菌落數 ≤0.5個/皿·時(φ90mm培養平皿) ≤0.5個/皿·時(φ90mm培養平皿) 風速 流入氣流平均風速：大于0.5 m/s 流入氣流平均風速：大于0.5 m/s 下降氣流平均風速0.25-0.5 m/s 下降氣流平均風速0.25-0.5 m/s 噪 音 ≤55dB（A） ≤55dB（A） 振動半峰值 ≤4μm ≤4μm 光照度 ≥500LX ≥500LX 電 源 單項交流220V/50Hz 單項交流220V/50Hz 重 量 205Kg 246 Kg 215Kg 260 Kg 工作區尺寸 1100x600x680mm 1360 x600x680mm 1100x600x680mm 1360 x600x680mm 裝置外形尺寸 1240x790x2250mm 1500 x805x2250mm 1240x790x2250mm 1500 x790x2250mm 送風過濾器規格及數量 1000x470x69x① 1260x470x69x① 1000x395x69x① 1260x395x69x① 排風過濾器規格及數量 570x400x69x① 700x400x69x① 1000x320x90① 700x400x90x① 熒光燈/紫外燈規格及數量 30w x ②/ 20w x ① 40w x ②/ 40w x ① 30w x ②/ 20w x ① 30w x ②/ 30w x ① 適用人數 單人單面 雙人單面 單人單面 雙人單面 備注：我廠生產的生物安全柜是依照美國NSF49標準組織生產的二級通用型生物安全柜。對于用戶若有B型生物安全柜需求的，可在定貨中提出。對于有三級生物安全柜需求的用戶可單獨制作

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

項目簡介：《選礦廠生產統計計算機管理系統研究》通過湖北省科技廳組織的鑒定，其科研成果處于國內領先水平。 技術特點：本課題以大冶鐵礦廠為實例，利用當前流行的Microsoft Visual Basic6.0開發選礦廠生產統計計算機管理系統軟件，該系統解決了多金屬選廠報表金屬量不易平衡的問題，具有創新性。用戶只需一次性輸入原始數據，相互關聯的生產日報表、周報表、月報表和年報表將自動生成，生產日報表可當天上報。企業領導、工程技術人員、管理工作者和統計分析人員可根據工作需要任意瀏覽、調用、打印各種報表，有利于正確指導現場操作、生產調度、組織管理和領導決策。應用領域：該系統既針對性，又有通用性，便于計算機管理網絡化。可在全國同類礦山企業中推廣使用，具有廣闊的應用前景和良好的社會、經濟效益。

隨著電網數據規模越來越大，所蘊含的價值也越來越多。清華大學信研院研發了基于機器學習方法的能源互聯網能量管理系統，主要功能為對電網的穩定性進行預測和可視化。系 統分為訓練部分和預測部分。訓練部分通過歷史數據進行機器學習，建立一個電壓穩定性的 分類器。分類器訓練完成后，再對新增的未知數據進行預測。訓練部分主要分為特征提取、 類別標記、特征壓縮、分類器類型選擇。預測部分主要分為分類器數據啟動階段和預測輸出 階段。本系統提出利用機器學習方法對電網電壓穩定性進行預測，進一步綜合多個節點給出 電網態勢感知的評估結果。在訓練每一個節點分類器的時候，本系統將特征選取的時段和預 測時間節點拉開，形成一種延時的預測方法，本發明對復雜系統有著更好的還原效果。2 應用說明本系統實施電壓穩定性預測的具體步驟為:步驟 1:通過部署在關鍵測點的同步相角測量單元 PMU 采集電網實時數據，所述 實時數據包含電網中每個關鍵測點的電壓 U、 有功 P、無功 Q、電流 I;分別計算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，電壓的變化 量比上無功的變化量的衍生量 dU/dQ，用這 些衍生量作為特征，來表征量的時間變化速 率;步驟 2:對步驟 1 中提取的特征進行數 據降維與壓縮;根據特定時刻電壓 U 是否恢 復到標準值的 0.8 倍來區分每組樣本組是否 穩定，用 0 標記穩定，用 1 標記不穩定;步驟 3:選擇分類器，建立一個電壓穩 定性的分類器;步驟 4:訓練分類器;當分類器訓練完 成后，將訓練好的參數儲存起來;步驟 5:進入預測部分的數據啟動階段， 填充特征矩陣，沒有輸出;步驟 6:把多個節點的特征按照順序排列，形成特征矩陣;特征矩陣填充完成后， 根據分類器給出的預測結果;特征時段向前滑動，最初的特征被拋棄，新特征補充在隊尾， 分類器持續給出預測結果;步驟 7:每隔一定時間間隔 ，要把新收集來的數據與以前的數據一起，重新回到步驟 4 訓練分類器，更新參數。在具體系統搭建過程中，我們充分利用現有機器學習平臺。其中 Hadoop 的文件管理系統 HDFS 負責數據存儲;Spark 負責模型訓練;Storm 負責在線預測;Kafka 負責在 Storm 和Hadoop 之間傳遞更新后的模型參數。

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。

"該項目基于虛擬現實技術，還原現場真實三維場景，綜合集成物聯網、大數據等現代信息技術，在“真實”的三維環境中，實現數據的“所見即所得”及各種交互式應用。三維可視化綜合管理平臺包括： 1）三維數字化工廠；2）三維可視化生產運行管理系統；3）三維可視化設備管理系統——特種設備管理系統；4）三維可視化設備管理系統——管線管理系統；5）三維可視化設備管理系統——通用設備管理系統；6）設備健康管理——設備運行仿真與優化，設備運行狀態監測，故障診斷與預測；7）三維可視化安全管理——三維數字化應急預案，應急預案模擬演練，警示教育與事故再現；8）交互式技能培訓。 “三維可視化綜合管理平臺”用戶已達20多家，其中很多是長期客戶，用戶涵蓋石油、化工、鋼鐵、電力、鐵路、水利、民航、機械制造、軍事、教育、智慧城市（園區）等行業，合同額1000多萬元。隨著“中國制造2025”戰略的實施，智能制造、智能工廠建設已開始全面啟動，“三維可視化綜合管理平臺”的市場前景將越來越廣闊。 "