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成果描述：本實用新型公開了一種基于物聯網的房間調控系統,其包括依次連接的傳感器模組、處理系統和受控端,以及與處理系統相連接的移動終端；處理系統包括依次連接的輸入電路、處理電路和輸出電路,以及與處理電路相連接的存儲器、無線通信模塊和電源模塊,電源模塊連接無線通信模塊。本實用新型可以通過移動終端遠程控制作為受控端的家用電器,也可以通過傳感器模組自動控制受控端,提前改善房間內的環境,為用戶提供更好的居住體驗。市場前景分析：本實用新型可以通過移動終端遠程控制作為受控端的家用電器,也可以通過傳感器模組自動控制受控端,提前改善房間內的環境,為用戶提供更好的居住體驗。與同類成果相比的優勢分析：國內領先

本項目在已有技術條件下，研究開發具有自主產權的工業物聯網應用技術，構建面向制造企業的多主體按需使用的云服務平臺，形成支持云服務平臺的運行和使用的標準規范，推動工業企業服務模式的創新，促進生產型企業向服務型企業轉型

該系統直接切入湖北省隨州市曾都區的實際情況，讓當地65萬居民通過手機主動報告自己近期密切接觸的人員。系統基于曾都區既往和每日更新的確診病人、疑似病人、發熱病人及其密切接觸人員的信息進行數據分析，進而關聯挖掘出高風險人員。系統從廣大居民端而非僅從患者端入手排查密切接觸者，以居民自發填寫、及時反饋取代疾控人員和社區干部面對面調查登記、事后反饋，變“要我報告”為“我要報告”，極大削減了疫情防控期間工作人員的工作量；系統還為居民提供實時健康提示功能，使其在第一時間得知密切接觸情況變化并及時做好防護；同時，系統還擴大了接觸人員排查層級，通過用戶之間的關聯及時掌握“密切接觸者的密切接觸者”，為疾控工作擴大防線、跟進措施提供了高效信息支撐。

手感質量的評估是當今紡織工業中非帶重要的環節，但是感官評定涉及到人體復雜的生理和心理因素，所以即使是同一塊織品，對于不同的人也會得到不同的評價。因而把感官評估客觀化、用相對客觀的方法和穩定的尺度來評價織物的手感質量是非常必要的。 本系統把智能技術、數據庫技術、網絡技術和紡織品感官評估技術結合起來，實現了基于Internet的智能化紡織品感官評估。通過Internet這個服務平臺，了解到顧客的喜好，以及某時斯市場需求趨勢，生產者與消費者之間的互動架起橋梁，對整個紡織行業系統的革新有著積極的作用。本系統的成功實施還能積極的促進感官評估在其它工業領域中的廣泛應用。

本項目中我們將從分子結構入手，設計開發BODIPY使其不僅可以診斷早期AD，并能干預抑制AD發展，開發出基于BODIPY的阿爾茲海默癥人工智能藥物，達到AD早期診斷和干預治療的目的，為臨床AD早期診療提供理論基礎和技術支持。整個研究工作具備以下特點：（1）設計開發近紅外BODIPY熒光探針對細胞和活體進行成像可避免生物背景熒光的干擾；（2）BODIPY對與AD早期相關的Aβ寡聚體具有特異響應，為臨床前AD早期診斷提供科學依據；（3）BODIPY通過與Aβ聚集的作用點結合，呈現熒光，到達有效診斷的目的，在此基礎上Aβ聚集纏結的作用點被BODIOY占據從而達到一定程度上抑制AD發展的目的；（4）將抑制Aβ聚集的天然小分子藥物山柰酚與BODIPY有效結合，可進一步提高AD早期診療的效果。   Scheme 1. Aβ derives from the proteolytic cleavage of a larger glycoprotein named amyloid precursor protein. (A) A near-infrared BODIPY probe (NB-K) was synthesized which detected and drove self-assembly of FF. (B) NB-K designed according to the structure of FF and the two aromatic rings of FF overlap well with the two aromatic rings of NB-K. When NB-K binds to Aβ oligomers, free rotation of three benzene rings of NB-K is restricted resulting in 1650% increasing of NB-K fluorescence. (C) Overview of the amino acid sequences of the Aβ-related peptides Aβ1–40 and Aβ1–42. (D) Aβ produces β-folds and then aggregates to form tetrad oligomers. NB-K could be potentially useful in the early diagnosis (via imaging) of AD via binding to the FF of oligomeric Aβ. On the other hand, the tetramer could rotate 90° along the β-fold axis to form fibrils. Aβ源自β-和γ-分泌酶對糖蛋白（稱為淀粉樣前體蛋白（APP））的蛋白水解切割（Scheme 1C）。二苯丙氨酸二肽（FF）是Aβ折疊起始作用點，對Aβ聚集過程起著關鍵作用。四個β折疊的Aβ通過FF的π-π堆積作用和其它氨基酸之間的氫鍵作用以面對面的方式排列形成Aβ寡聚物，這是AD早期的重要生理標志，嚴重損害了大腦的健康。當β折疊的Aβ形成四聚體Aβ寡聚物時，FF幾乎被完全暴露，這為近紅外BODIPY熒光探針（NB-K）與FF有意組合提供了極好的機會（Scheme 1D），并能夠通過熒光信號傳輸有效地診測早期AD。Aβ寡聚物沿β折疊鏈方向逐漸以90°旋轉，變成Aβ原纖維，其比Aβ八聚體更大，且與中期/晚期AD有關。當β折疊的Aβ形成原纖維時，疏水性片段（包括FF）聚集在球形結構的核心，大多數FF參與Aβ的自組裝并形成球形結構，導致NB-K與Aβ原纖維的結合不良（Scheme 1D）。而且，Aβ單體表現出更大的自由彈性，這可能導致NB-K對Aβ單體的不良反應。總的來說，NB-K可以有效地分化以響應寡聚體和單體/原纖維，從而達到AD早期診斷的目的。如Scheme 1B所示，FF的兩個芳環與NB-K的兩個芳環很好地重疊，形成穩定的π-π結構。FF的羧基和氨基進一步促進了NB-K-FF的結合。NB-K和ThS在染色Aβ方面的主要區別如下：1）NB-K的分子量約為ThS的三倍。由于更大的空間位阻，NB-K不能進入由芳香環形成的淺槽，因此NB-K不能染色結合Aβ原纖維。 2）Aβ中的NB-K結合基段為FF。當Aβ形成β折疊時，折疊點恰好在FF，然后Aβ形成Aβ寡聚體。如Scheme 1所示，Aβ寡聚物中的FF幾乎完全暴露，結果是NB-K會牢固結合識別響應Aβ寡聚物。    Figure 1. (A) Aβ aggregation assay: in vitro study to detect Aβ aggregation over time. ThT was used to detect formation of fibrillary Aβ species. Total fluorescence (%) was plotted as the fluorescence intensity divided by the maximum fluorescence intensity obtained during the plateau; (B) and (C) Fluorescence emission of NB-K and ThT response to buffer (background fluorescence, black line), oligomer and fibrils; (D) △I refers to the increased fluorescence intensity, I0 corresponds to background fluorescence of NB-K or ThT; Aβ morphology was evaluated by SEM after 160 hours incubation with NB-K (E) or ThT (F). 單體Aβ可以在24小時內衍變形成Aβ寡聚物，在72小時后開始有Aβ纖維形成。硫黃素-T（ThT）是市售檢測Aβ原纖維的綠色熒光探針，以它為參照對比NB-K，以實時監測單體Aβ隨時間的衍變聚集。在72小時后，ThT熒光強度略有增加，表明Aβ原纖維的形成（Figure 1A, ）。而對于NB-K，熒光強度在10小時后迅速增加，僅在40小時后才達到平穩狀態，這表明NB-K縮短了Aβ衍變聚集成核相時間（Figure 1A, ）。 在24小時NB-K熒光強度急劇升高，這應與NB-K陽性Aβ物種有關，即Aβ寡聚體。換句話說，NB-K抑制寡聚體轉變為原纖維。此外，使用熒光光譜法評價了NB-K在Aβ寡聚物和原纖維的溶液中區分識別Aβ寡聚物與Aβ原纖維的能力。對于Aβ寡聚物和Aβ原纖維，NB-K熒光分別增強了1650％±15％和450％±10％（Figure 1B, 1D）。相比之下，ThT熒光強度并未隨Aβ寡聚物而增加，而隨Aβ原纖維而增加了460％±10％（Figure 1C, 1D）。這說明ThT只對Aβ原纖維有熒光響應信號，而NB-K對Aβ寡聚物有很好的熒光響應信號，相比之下，NB-K對Aβ寡聚物的熒光響應性能高于ThT對Aβ原纖維熒光響應。此外，分別在ThT和NB-K存在下，Aβ單體衍變聚集160小時后，通過SEM觀察Aβ單體最終衍變聚集形態。我們發現，在NB-K存在下，Aβ顯示出六邊形結構（Figure 1E），而在ThT存在下，Aβ顯示出復雜的如斑塊狀的聚集體結構（Figure 1F）。這表明NB-K可能影響Aβ的構象聚集，從而產生有序排列的結構，而ThT對Aβ單體衍變聚集沒有良性影響。    Figure 2. Epifluorescence microscopy of transgenic AD mouse (APP/PS1) brain stained with ThS or NB-K. ThS emission was obtained at 488 nm (left panels) and NB-K fluorescence was obtained at 561 nm (middle panels). Merged images of ThS and NB-K are shown on the right panels. Hippocampus is shown in A-C, whereas cortex is shown in D-F. G-I are magnified images from dotted squares in D-F, respectively. Scale bar: 100 µ (A-F), 50 µ (G-I). 在Aβ聚集的過程中，核心纏結成不溶性的原纖維，周圍是由可溶性寡聚物組成的環狀結構，這些可溶性寡聚物正在慢慢向原纖維衍變。AD腦組織的ThS / NB-K雙重染色清楚地表明了這種現象，如Figure 2所示，Aβ原纖維的ThS綠色熒光染色被Aβ寡聚物的NB-K紅色熒光染色所包圍。 另外，在正常對照小鼠的腦切片中，未觀察到NB-K染色，進一步說明NB-K對Aβ寡聚物的特殊識別性和熒光信號響應性，這對AD早期診斷預防研究無疑是一個有價值的信息。

源頭防治是實施大氣污染防治行動、打贏藍天保衛戰的基本保障。針對大氣污染主要固定排放源的火力發電廠，研發的電廠煙氣污染物濃度平面分布智能傳感系統，解決了環保脫硝要求和過量噴氨的核心矛盾，實現了SCR系統動態分區噴氨和精細化運行調整。 1、巡檢間隔≤20 s，兩側煙道總巡檢周期≤20 min，可實現三種巡檢模式； 2、網格式混合平均值測量時間≤2 min，控制氨逃逸量≤3ppm 3、防腐設計，高壓反吹防堵，高效制冷、排水，零點自動校正，長期穩定運行。 以600MW煤電機組為例： 減少總噴氨量10%~15%，節約成本30~50萬元/年；控制氨逃逸量≤3ppm，降低空預器堵塞的風險，減少送引風機電耗和空預器維護費用，年經濟效益200萬元；減少空預器堵塞維護時切換清洗引起的降負荷發電量損失約300萬元；減少噴氨格柵優化試驗，年減少試驗費用約30萬元。 取樣系統現場安裝圖 智能巡險柜與煙氣分析柜

該項目針對裝備智能化改造、智能個體自治技術、多智能體協商規則和自組織生產策略進行了深入研究，開發了相應原型系統——基于物聯技術的自組織智能制造實驗系統，形成了一套以物聯技術為基礎，通過自治與協商方式，實現車間自組織實時生產的“智能工廠”模式。 技術優勢 該系統具備自組織、自決策、自適應、自學習的功能特征，可適應目前動態多變的制造環境，滿足多品種、變小批量、高度定制化的生產需求。通過提供模塊化熱插拔的智能接口裝置，可以幫助企業快速實現智能化改造升級。該智能制造系統可以高效柔性自治的應對加工、裝配、檢測等作業任務。

光學領域頂尖期刊《自然·光子學》報道了浙江大學信息與電子工程學院陳紅勝教授課題組的一項最新研究：在國際上率先實現基于深度學習的新一代智能隱身器件。在不依賴任何人為操控的情況下，快速地動態適應變化的背景環境，從而與背景電磁環境特征融為一體，實現自適應隱身。論文審稿專家認為：“這是一項激動人心的、及時而杰出的工作，它連接了變換光學、電磁超材料和人工智能等領域，為智能光子材料和器件這個新興領域樹立了很好的標桿，也將大大促進其他智能電磁器件的發展。”自然界存在兩種“隱身”策略。一種是在變色龍和章魚生物中常見的擬態隱身，使自己融于周邊環境；另一種是透明隱身，即光透過物體時不產生任何散射，例如海樽和水母。科學家近年來提出的變換光學隱身方法則區別于上述兩種策略，它利用坐標變換的方法來控制電磁波，使其繞過被隱身的區域，按照原來的方向傳播，從而使物體完全隱形。與自然界的“隱身衣”相比，人類的“隱身衣”多數只能工作在單一的環境背景和既定的入射波條件。如果稍加改變外界環境或者入射波，隱身效果便會大幅度降低。“理想的隱身衣應該和章魚和變色龍一樣，能夠快速自動地適應于變化的外界刺激和背景環境。”陳紅勝說。如何才能實現這一點？“章魚有色素細胞，我們有可重構的新型人工電磁材料單元；章魚有中樞神經，我們有深度學習方法；章魚有光敏細胞，我們可以搭建電磁波和環境探測器。”論文第一作者、課題組成員錢超說。當前，深度學習已經開始滲入電磁材料領域，但是主要偏重于理論上設計優化人工電磁材料。如何在實驗上實現新型的智能電磁材料、構建新一代智能隱身系統并實現快速有效的自適應隱身，是一個極具挑戰的課題，在此之前還未見成功實驗的報道。經過三年多的不懈努力，陳紅勝研究團隊組在充分研究隱身領域關鍵技術瓶頸的基礎上，在微波段成功實現了智能自適應隱身器件。研究團隊設計了一項小車智能隱身實驗——小車身披一層超薄的可重構的超表面隱身材料，這件“隱身衣”由智能芯片控制，集成了訓練好的深度學習模型，能夠根據輸入的電磁信息快速做出決策，改變“隱身衣”的電磁響應。探測雷達隨機改變著入射波的頻率、極化和入射角，而小車的任務就是動態適應變化的探測信號，對雷達“隱身”。當環境發生變化，變色龍大約需要6秒時間過度到環境色；而當電磁環境發生變化時，披著智能隱身衣的小車只需要15毫秒就能自動地實時“換裝”。陳紅勝教授表示，智能隱身成功地融合了新型電磁材料和人工智能等領域，其采用硬件手段實現用于隱身調控的深度學習模型，在應用中只需單次前向計算即可做出合理的決策，大大地縮短了響應時間，這一方法對于實時性要求很高的其他應用也有很好的借鑒意義

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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。