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本發明公開了一種超支化聚三唑功能化的石墨烯及其制備方法， 其中，該超支化聚三唑功能化的石墨烯是將芳香基團修飾的超支化聚 三唑修飾到石墨烯表面形成的；所述芳香基團修飾的超支化聚三唑是 在超支化聚三唑末端接枝上芳香基團形成的。本發明通過點擊化學反 應制備出末端接枝上芳香基團的超支化聚三唑，然后將其以非共價鍵 法修飾到石墨烯的表面，使超支化聚三唑功能化的石墨烯具有良好的 分散性和反應能力；所得石墨烯具有良好的分散性和反應能

對不同來源、性質的農業固體廢棄物分類采用蚯蚓生物消解與蚯蚓糞覆蓋下的微生物分解，實現對廢棄物的高效、清潔轉化，獲得高品質有機肥或基質生產原料。根據作物生長特性與育苗、栽培工藝要求，配制理化性質優良的基質產品。根據不同來源、性質的農業固體廢棄物的特征，分別采用相應的無害化處理技術，確保在清潔生產條件下獲得無害化處理效果與較高的物質轉化效率。全程滿足清潔生產要求；無害化處理效果符合國內外相關標準；物質轉化效率在 60%以上。

本發明公開了一種基于信息挖掘的智能決策支持構造方法（ IDSSIM ) ，該方法完善并擴充了現有智能決策支持系統的功能，改變了現有智能決策支持系統固有的運行機制，將決策推理機制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和領域專家知識獲取有效地融入智能決策支持系統中，從而形成了一類具有“雙網”、“五庫”、綜合集成、多層遞階結構模型的新型智能決策支持系統。此系統在結構和功能上相對現有系統而言是一個開放的、優化的擴體，并對智能決策系統的主流發展起著重要的推動作用，有望形成新一代的智能決策支持系統概型。

本發明公開了一種基于信息挖掘的智能決策支持構造方法（ IDSSIM ) ，該方法完善并擴充了現有智能決策支持系統的功能，改變了現有智能決策支持系統固有的運行機制，將決策推理機制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和領域專家知識獲取有效地融入智能決策支持系統中，從而形成了一類具有“雙網”、“五庫”、綜合集成、多層遞階結構模型的新型智能決策支持系統。此系統在結構和功能上相對現有系統而言是一個開放的、優化的擴體，并對智能決策系統的主流發展起著重要的推動作用，有望形成新一代的智能決策支持系統概型。

數據采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環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，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環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，實現各種環境信息的采集。 多模態傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡) 在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、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按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。 數據分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。

相對其它軟件，本項目有如下優點： 采用Web結構的分布式多層處理方式，使對數據的處理合理地分布在服務器和工作站上，保證了系統的穩定性、實時性。 靈活而安全地網絡機制與權限管滾動發布基本信息：本系統提供動態滾動文本、圖象、視頻信息發布功能，可以在交易大廳的顯示屏上發布基本信息，也可以在其它顯示終端上接收這些信息。支持多媒體信息的播放發布：用戶可以通過本系統發布房屋的多媒體信息，也可以從服務器的多媒體數據庫中取得房屋的各種信息。提供與客戶需求動態交互的網頁。先進的加密、壓縮算法，網絡傳輸安全、實時。 同時滿足交易大廳查詢和家庭上網查詢。與房地產交易系統交互，可由管理員直接操作。程序結構、層次清晰，保障程序易于更新和維護。滿足大型網站實時、多服務器、交易大廳顯示屏及觸摸屏電腦等發布要求。

復雜信息系統人機交互數字界面已成為操作者獲取信息、知識推理、判斷決策的重要手段和操作依據。復雜信息系統人機交互界面在軍事、信息安全、地理交通等諸多重要領域發揮著不可替代和非常重要的作用。該項技術首次綜合信息編碼、生態界面、認知摩擦、認知負荷和態勢感知等關鍵理論和技術，構建了復雜系統信息流的功能結構模型，分析了復雜系統要素之間的層次結構和內聯屬性的復雜特征，提出了復雜系統“界面信息-視覺認知”映射模型的知識表征與規則推理，揭示了復雜系統數字界面從視覺信息認知到行為決策之間的映射關系，建立了復雜系統數字界面信息區塊布局的空間與結構約束機制。本項技術首次融合腦電、眼動等多維度生理測評技術，提出了復雜信息系統數字界面的可用性評估體系。通過高時空分辨率的腦成像技術與眼球追蹤技術相結合，共同揭示了人類在復雜系統數字界面認知各階段的認知特性，分析了認知失誤、認知困難等問題的生理學根源。該技術基于腦電ERP、眼球追蹤等多維度融合的生理測評方法，對設計優化方案進行可用性評估，由此提出復雜信息系統數字界面設計的量化評估體系，提出了可實施的復雜系統數字界面設計優化方案。項目成果已成功運用到海、陸、空、航天等信息化裝備上，全面提升了信息化裝備的人機交互水平，保障了信息化裝備整體性能和水平的充分發揮，提高了信息化裝備操作績效。取得突出成績。應用前景廣闊。

項目成果/簡介:數據采集技術可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環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，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環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，實現各種環境信息的采集。多模態傳輸技術LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡)在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、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按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。       LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa：物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。LoRa （Long Range）:   一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。數據分析技術人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。應用范圍:家居智慧控制，提高舒適度：家庭生活狀態統計和日常需求預測與推薦；多模態行為分析和數據采集和傳輸系統；多模態行為數據采集和分析平臺；基于LoRaWAN/5G的工廠環境、農業大棚等環境監測系統。技術成熟度:通過中試

在企業的產品開發過程中，會形成大量的技術數據、技術資料、工程經驗等設計資源。面對這些資源，企業往往因為缺乏基于知識技術的信息管理方法和技術，使得這些設計資源不能得到很好的規范組織和重用，從而制約了企業產品創新能力和產品結構合理化程度的提高。   天為 DMIS 設計師信息管理系統，能夠統一管理企業中與產品形成過程中產生的所有結構化和非結構化的資源，使設計人員在設計過程中能夠迅速找到相關知識，從而方便快捷地對已有的相關設計案例進行參考和相互比較，使相關文檔在特定的時間發送到特定的地點和特定的人員手中，并可對已有模塊進行快速配置和變型設計等；從而提高企業的產品設計效率，縮短產品設計周期，降低設計成本，提高設計質量和產品創新能力，提升企業的整體管理水平。