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目前我國生物質(zhì)熱化學(xué)轉(zhuǎn)化技術(shù)應(yīng)用較多的是固定床氣化，但生產(chǎn)規(guī)模普遍較小且高效連續(xù)運(yùn)行性能差，尚無法適應(yīng)以發(fā)電為代表的規(guī)模化利用方式。因此，在生物質(zhì)轉(zhuǎn)化利用領(lǐng)域，開發(fā)規(guī)模化高效可靠的氣化技術(shù)是迫切需要攻克的關(guān)鍵技術(shù)。2007年華東理工大學(xué)主持實施世界銀行的全球環(huán)境基金項目（CRESP）“規(guī)模化生物質(zhì)固定床氣化爐的研制”，之后又負(fù)責(zé)完成了多項相關(guān)重點科研，核心裝備技術(shù)于2009年7月通過專家驗收。本項目的技術(shù)原理是將生物質(zhì)燃料通過固定床自熱氣化生產(chǎn)可燃?xì)怏w，其關(guān)鍵技術(shù)包括氣化爐控溫防止結(jié)渣、降低飛灰夾帶及燃?xì)馍疃葍艋取１卷椖亢诵难b備—固定床氣化爐的單爐產(chǎn)氣量大于5000m3 /h，采用典型農(nóng)作物秸稈為原料的燃?xì)鉄嶂荡笥?500kcal/m 3 ，同時還可獲得焦油和草木灰等副產(chǎn)品，氣化系統(tǒng)運(yùn)行高效、可靠而潔凈，已完全達(dá)到規(guī)模化工業(yè)生產(chǎn)的要求。本項目成果可廣泛應(yīng)用于供氣、發(fā)電和供熱等場合。

數(shù)據(jù)采集技術(shù) 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運(yùn)動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數(shù)據(jù)。可將不同的傳感器集成在智能手環(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設(shè)備中，以實現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術(shù)，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。 多模態(tài)傳輸技術(shù) LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網(wǎng)絡(luò)) 在LPWAN技術(shù)出現(xiàn)以前，通信技術(shù)已經(jīng)有多種類別，短距離的有wifi、藍(lán)牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術(shù)按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠(yuǎn)這個范圍的技術(shù)還欠缺，而LPWAN技術(shù)的出現(xiàn)正好彌補(bǔ)了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權(quán)頻譜的LoRa、SigFox等技術(shù)；另一類是工作于授權(quán)頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術(shù)，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠(yuǎn)距離、大量連接的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用而設(shè)計。 最具前景的LPWAN技術(shù)——NB-IoT和LoRa： 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應(yīng)用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點成本、網(wǎng)絡(luò)成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術(shù)可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術(shù)具有不同的技術(shù)和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個低功耗廣域網(wǎng)通信技術(shù)。這兩種LPWAN技術(shù)都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器)、應(yīng)用服務(wù)器這四個部分。基站和終端之間采用星型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌捎贚oRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點可以同時發(fā)送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉(zhuǎn)發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據(jù)分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構(gòu)建基于蜂窩網(wǎng)絡(luò)，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網(wǎng)絡(luò)、UMTS網(wǎng)絡(luò)或LTE網(wǎng)絡(luò)。NB-IoT是IoT領(lǐng)域一個新興的技術(shù)，支持低功耗設(shè)備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機(jī)時間長、對網(wǎng)絡(luò)連接要求較高設(shè)備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進(jìn)的室內(nèi)覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡(luò)增益提升20dB，覆蓋面積擴(kuò)大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區(qū)能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設(shè)備成本、低設(shè)備功耗和優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機(jī)時間可長達(dá)10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預(yù)期的單個接連模塊不超過5美元。 數(shù)據(jù)分析技術(shù) 人工智能研究的各個分支，包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、進(jìn)化計算、模糊邏輯、計算機(jī)視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運(yùn)算力的提升和機(jī)器學(xué)習(xí)新算法（深度學(xué)習(xí)）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學(xué)習(xí)是一種實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)是用大量的數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。深度學(xué)習(xí)本來并不是一種獨立的學(xué)習(xí)方法，但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛，一些其特有的學(xué)習(xí)手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡(luò)），因此越來越多的人將其單獨看作一種學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)的各種算法已成為行為識別主要應(yīng)用的技術(shù)，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現(xiàn)對被監(jiān)護(hù)者摔倒等異常行為的檢測。

目前我國生物質(zhì)熱化學(xué)轉(zhuǎn)化技術(shù)應(yīng)用較多的是固定床氣化，但生產(chǎn)規(guī)模普遍較小且高效連 續(xù)運(yùn)行性能差，尚無法適應(yīng)以發(fā)電為代表的規(guī)模化利用方式。因此，在生物質(zhì)轉(zhuǎn)化利用領(lǐng)域， 開發(fā)規(guī)模化高效可靠的氣化技術(shù)是迫切需要攻克的關(guān)鍵技術(shù)。2007年華東理工大學(xué)主持實施世 界銀行的全球環(huán)境基金項目 (CRESP)“規(guī)模化生物質(zhì)固定床氣化爐的研制”，之后又負(fù)責(zé)完成 了多項相關(guān)重點科研，核心裝備技術(shù)于2009年7月通過專家驗收。 本項目的技術(shù)原理是將生物質(zhì)燃料通過固定床自熱氣化生產(chǎn)可燃?xì)怏w，其關(guān)鍵技術(shù)包括氣 化爐控溫防止結(jié)渣、降低飛灰夾帶及燃?xì)馍疃葍艋取１卷椖亢诵难b備—固定床氣化爐的單爐 產(chǎn)氣量大于5000m3 /h，采用典型農(nóng)作物秸稈為原料的燃?xì)鉄嶂荡笥?500kcal/m3 ，同時還可獲 得焦油和草木灰等副產(chǎn)品，氣化系統(tǒng)運(yùn)行高效、可靠而潔凈，已完全達(dá)到規(guī)模化工業(yè)生產(chǎn)的要 求。本項目成果可廣泛應(yīng)用于供氣、發(fā)電和供熱等場合。

非線性失真是5G通信系統(tǒng)和其他新興多載波通信系統(tǒng)的主要失真來源，而數(shù)字預(yù)失真代表著線性化方法發(fā)展趨勢。目前，數(shù)字預(yù)失真方法均采用了對非線性器件輸出信號的包絡(luò)特性進(jìn)行直接線性化的簡單思路。由于有源非線性器件（如射頻功放）存在最大輸出功率的限制，故此種原理的線性化算法在高能信號區(qū)會造成輸出有效增益的明顯下降，也就是難以同時滿足低功率損失和高線性化效果的要求。這不但造成了低下的電源利用效率，并且造成我國對進(jìn)口大功率射頻器件的依賴。 針對5G通信非線性失真研究的理論空白，申請人率先完成了非線性失真信號微觀分析法，首次揭示了億萬個隨機(jī)交調(diào)項間的定量關(guān)系，推導(dǎo)出了系統(tǒng)參數(shù)和非線性頻譜間簡潔的多項式表達(dá)關(guān)系，并將仿真速度提高1100倍。針對目前射頻電路預(yù)失真方法的原理性缺陷，申請人建立的多級精細(xì)化數(shù)字信號預(yù)失真方法實現(xiàn)了在低功率損耗的條件下取得高度線性化效果，此方法可提高功放的功率利用率，降低我國對大功率射頻功放的進(jìn)口依賴。

項目成果/簡介:數(shù)據(jù)采集技術(shù)可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運(yùn)動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數(shù)據(jù)。可將不同的傳感器集成在智能手環(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設(shè)備中，以實現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術(shù)，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。多模態(tài)傳輸技術(shù)LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網(wǎng)絡(luò))在LPWAN技術(shù)出現(xiàn)以前，通信技術(shù)已經(jīng)有多種類別，短距離的有wifi、藍(lán)牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術(shù)按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠(yuǎn)這個范圍的技術(shù)還欠缺，而LPWAN技術(shù)的出現(xiàn)正好彌補(bǔ)了這個短板。       LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權(quán)頻譜的LoRa、SigFox等技術(shù)；另一類是工作于授權(quán)頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術(shù)，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠(yuǎn)距離、大量連接的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用而設(shè)計。最具前景的LPWAN技術(shù)——NB-IoT和LoRa：物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應(yīng)用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點成本、網(wǎng)絡(luò)成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術(shù)可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術(shù)具有不同的技術(shù)和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個低功耗廣域網(wǎng)通信技術(shù)。這兩種LPWAN技術(shù)都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。LoRa （Long Range）:   一個LoRaWAN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器)、應(yīng)用服務(wù)器這四個部分。基站和終端之間采用星型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌捎贚oRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點可以同時發(fā)送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉(zhuǎn)發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據(jù)分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT構(gòu)建基于蜂窩網(wǎng)絡(luò)，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網(wǎng)絡(luò)、UMTS網(wǎng)絡(luò)或LTE網(wǎng)絡(luò)。NB-IoT是IoT領(lǐng)域一個新興的技術(shù)，支持低功耗設(shè)備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機(jī)時間長、對網(wǎng)絡(luò)連接要求較高設(shè)備的高效連接。NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進(jìn)的室內(nèi)覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡(luò)增益提升20dB，覆蓋面積擴(kuò)大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區(qū)能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設(shè)備成本、低設(shè)備功耗和優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機(jī)時間可長達(dá)10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預(yù)期的單個接連模塊不超過5美元。數(shù)據(jù)分析技術(shù)人工智能研究的各個分支，包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、進(jìn)化計算、模糊邏輯、計算機(jī)視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運(yùn)算力的提升和機(jī)器學(xué)習(xí)新算法（深度學(xué)習(xí)）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學(xué)習(xí)是一種實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)是用大量的數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。深度學(xué)習(xí)本來并不是一種獨立的學(xué)習(xí)方法，但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛，一些其特有的學(xué)習(xí)手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡(luò)），因此越來越多的人將其單獨看作一種學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)的各種算法已成為行為識別主要應(yīng)用的技術(shù)，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現(xiàn)對被監(jiān)護(hù)者摔倒等異常行為的檢測。應(yīng)用范圍:家居智慧控制，提高舒適度：家庭生活狀態(tài)統(tǒng)計和日常需求預(yù)測與推薦；多模態(tài)行為分析和數(shù)據(jù)采集和傳輸系統(tǒng)；多模態(tài)行為數(shù)據(jù)采集和分析平臺；基于LoRaWAN/5G的工廠環(huán)境、農(nóng)業(yè)大棚等環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)。技術(shù)成熟度:通過中試

一周高等教育科技創(chuàng)新政策、熱點新聞導(dǎo)讀

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2017年7月11日，北京郵電大學(xué)溫向明教授研究團(tuán)隊受邀赴日內(nèi)瓦參加ITU-T SG13全會，代表北京郵電大學(xué)、OAI軟件聯(lián)盟及開源5G中法聯(lián)合實驗室，全程展示了全球首個5G網(wǎng)絡(luò)服務(wù)化切片管理編排原型系統(tǒng)，并提交了SBA 5G網(wǎng)絡(luò)切片標(biāo)準(zhǔn)化提案。該系統(tǒng)是5G網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)的核心部分，可實現(xiàn)靈活的網(wǎng)絡(luò)切片管理、業(yè)務(wù)動態(tài)編排及彈性伸縮，可有效應(yīng)對5G網(wǎng)絡(luò)中場景多樣化、業(yè)務(wù)動態(tài)化和網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)化的挑戰(zhàn)。5G切片管理編排原型系統(tǒng)得到了與會設(shè)備商、運(yùn)營商及研究機(jī)構(gòu)的廣泛關(guān)注。溫向明教授研究團(tuán)隊將加強(qiáng)與國內(nèi)外重要運(yùn)營商展開深層次的合作，提升在國際標(biāo)準(zhǔn)化組織的影響力，共同推動5G網(wǎng)絡(luò)切片管理編排的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程，占領(lǐng)5G網(wǎng)絡(luò)切片管理編排及網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)的制高點，加速推動5G網(wǎng)絡(luò)切片管理編排系統(tǒng)在運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)的商用。