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     實驗室安全智能監測與控制系統為高校實驗室安全提供一體化解決方案。項目基于全要素管理、全過程監控、全方位感知（簡稱“三全”）的理念，聚集于實驗室安全智能化管控，構建實驗室安全智能監測與控制系統，通過多維監測、安全預警和智能應急等舉措，開展實驗室智慧安全管理，實現實驗室的本質安全，提高實驗室安全的技防水平。     實驗室安全智能監測與控制系統采用模塊化設計，由11個模塊組成，責任體系、安全教育與考試、安全準入、分級管控、安全檢查、危險源管理、應急管理、安全檔案、綜合管理、數據可視化。基于實驗室安全工作的實際需求設計，由校級平臺和院級平臺組成。校級平臺可實時監控各院系實驗室安全工作情況，進行各類數據的調用、統計和分析，主要用于實驗室安全工作決策和安全工作考核。院級平臺可通過各模塊開展具體管控工作，能夠實時監控各實驗室人員、危險源、環境等狀況，實現實驗室安全工作的智能管控。

      WMG-3型壓電陶瓷干涉測量實驗儀通過系統軟件控制，測量壓電陶瓷的壓電常數及其振動的頻率響應特性。 主要技術特點： 光源：氦氖激光器，波長632.8nm，功率≥1.5mW，單模TEM00，全保護安全高壓插頭，腔長250mm。 壓電陶瓷：管狀，在內外壁上分別鍍有電極，以施加電壓。 結構：采用全新的平臺式邁克爾干涉儀設計，便于在光路中加入被測物質；開放式的空間，使等厚干涉、等傾干涉及各種條紋的變動易于調整，方便精密測量。 基座：采用鑄鐵基座作為實驗平臺，保證了實驗過程的穩定性。 軟件：具有數據采集、數據處理、數據保存等功能。  

產品詳細介紹■ 大屏幕液晶顯示、全中文菜單操作，直觀明了。■ 人性化設計，每步操作設有中文提示。一看即懂。■ 可任意編制廣播時間及內容，到時自動播出。■ 可以任意選擇某一日或某一擋節目停播。數碼錄音。錄音時間16-64分鐘或更長。內存國歌、廣播體操及多鐘音樂鈴聲。可隨時錄制復聽。■ 可定時自動切換CD、VCD、錄音機、收音機等音源。■ 采用高精度時基模塊，時鐘誤差≤1.5分鐘/年。 ■ 具有無線發射功能。功率5W、10W、30W、50W。 ■ 微電腦鎖相、頻率可調。■ 采用雙鎖頻遙控編碼，確保遙控音箱開關機準確無誤。■ 可對64-128個音箱實現定時自動尋址對點廣播。■ 對不同時段、不同的點廣播，只要編好程，到時■ 自動尋址切換，而無需手動切換。■ 可用于多頻共纜傳輸模式。■ 設有電子鎖。■ ...... 

新冠肺炎常規通過病史、CT等進行病情評估，但重癥病房應用超聲不便，還需要評估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數不是專業超聲醫生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發揮超聲的作用提出了難題。深圳國際研究生院袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司合作，用人工智能技術賦能5G超聲設備，增添采集心肺關鍵標準切面的導航以及關鍵參數的自動測量等功能，輔助醫生對重癥病人進行動態評估和治療。 袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司1月中旬組成研發團隊，在已有合作工作的基礎上，針對新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯合攻關，半個月就獲得了較好的成果。該技術從2月初開始在武漢協和西院等多家醫院使用，在一定程度上輔助了醫生對重癥患者進行疾病的動態評估和治療指導。 目前該技術正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫院）牽頭開展進一步研究，將完善和改進現有功能，優化遠程診斷流程，實現超聲為醫生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業的幫助。

項目簡介： 水安全是一個國家社會與經濟發展的基本保障。水資源的管理和 使用需要精確和及時的監測。現有的水質檢測技術需要不斷提高其便 攜性、降低成本、提高測量靈敏度，用來實現野外的實時水質監測。 本項目以 pH、pO2、溫度等水質參數為出發點，通過小型化相關 傳感器和檢測設備，研發出可用于多參數水質檢測的手持式設備。 項目特色： 用于水質多參數檢測的手持式設備包括多個傳感器、傳感器信號 采集電路、低功耗藍牙（BLE）和窄帶物聯網（NB-IoT）等通訊電路 以及多傳感器融合算法等軟硬件模塊。 一般商用的 pH、pO2、溫度等水質測量設備，需要使用市電供電， 只能在室內使用或者工作環境必須有市電的接入口。使得水質測量范 圍受限。并且多數水質檢測設備體積較大，難以攜帶。少數可手持的 設備，成本高昂，功能單一，難以適應室外多參數水質檢測的需求。

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。

太陽能光伏發電綠色無污染，而且我國太陽能資源豐富，水平面總輻射約 1680 吉瓦（1 吉瓦=1000 兆瓦=109瓦），大部分可以用于太陽能光伏發電。隨著光伏材料以及相關技術的發展，光伏發電成本已經大幅度降低，光伏能源作為一種新型清潔能源在我國的應用規模迅速增長。光伏發電已經跨越了示范應用階段，進入了大規模推廣的階 段。近年來，光伏發電產業規模迅速增長。截止到 2015 年 6 月底，中國光伏發電累計裝機容量達到了 35.78 吉瓦，其中光伏電站 30.07吉瓦，分布式光伏 5.71 吉瓦。根據美國 IHS 咨詢公司預計，2015 年全球光伏裝機量增長 16%~25%，達到 53-57 吉瓦之間。

本實用新型涉及一種帶有智能家居系統的拼接式樓房。本實用新型由拼接式樓房組件以及智能家居控制系統組成，所述拼接式樓房組建由設置于房間框架內的基層以及設置于基層上的裝飾層和隔板組成，所述智能家居系統由服務器終端、安防系統、環境調控系統、網絡系統以及遠程終端。本實用新型在建筑開發商提供的最基礎的框架基礎上，購房者可將內部結構靈活改變，由用戶定制。實施上按照功能可以由其他專業供應商構造（整體廚房、浴室已經有專業分工，不需使用水泥來固定瓷磚，更換時簡單無損耗，使得變換房屋構型變成了更加容易）。本實用新型將多種市場通用產品集成，適合于家居的智能化，可構建性價比較高的智能家居控制系統，遠程控制方式靈活多樣，用戶可通過智能手機和PC機對家居隨時進行監控。

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。