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智能燕窩分選溯源系統是針對燕盞稱重及打標、溯源貼標、匹配分選、信息錄入等流程開發的智能化裝備。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 智能燕窩分選溯源系統是針對燕盞稱重及打標、溯源貼標、匹配分選、信息錄入等流程開發的智能化裝備，以替代傳統的人工作業，提高生產效率，降低成本。

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熒光技術是近 20 年來興起的新型分析方法，靈敏度高、適用范圍廣。污水和水體的熒光光譜是多物質產生的復合光譜，它們與水樣唯一對應，被稱為“水質熒光指紋”，簡稱“水紋”。該法在污染性質快速判斷方面具有獨特優勢。熒光指紋是水樣內蘊特征的反映，還攜帶了有機物總量信息，可作為新型的水質表征方法。課題組從 2003年開始從事水紋研究，在清華大學基礎研究基金、教育部科技重點項目、清華大學自主研究項目、國家重大水專項等項目資助下，掌握了數百種水紋，創新性開發出基于水紋比對的新型預警和污染識別原理，并研發出污染預警溯源儀。獲得 2 項發明專利，第 16 屆中國國際工業博覽會高校展區二等獎。

1 成果簡介我國水污染事故頻發， 以有機污染為主。現有技術不能迅速確定污染類型，因此事故發生后無法迅速采取恰當的應對， 是產生重大經濟和環境損失以及負面國際影響的主要原因。為維護水環境安全，保障人民生活和生產， 需要一種能迅速確定污染類型的、環境友好的水體有機污染預警技術。 水質指紋與水樣唯一對應， 簡稱水紋。課題組從 2003 年開始從事水紋研究，在清華大學基礎研究基金、教育部科技重點項目、教育部清華大學自主研究項目、國家十一五重大水專項等項目資助下， 掌握了上百種水紋，創新性開發出基于水紋比對的新型污染識別原理，并研發出有機污染溯源儀，填補了迅速確定污染類型的儀器的空白。該儀器由水紋采集儀、水紋比對軟件和豐富的水紋數據庫組成，可以識別數十種有機污染類型。儀器的特點如下：自動取樣，自動測量，自動比對；數據庫設計人性化，可以自動添加新指紋；數據自動保存；水紋采集儀性能穩定，使用、維護簡便，當儀器光源老化時，自動提示更換等。上述優點表明該儀器既適合在線實時監測，也可以作為監測車和實驗室的專用儀器。查新表明，國內外目前尚未發現有相似原理的儀器。 性能參數：靈敏度高，信噪比達到 250；完成一次溯源任務不足 15 分鐘，測量時間短，重現性好；工作溫度/濕度 15-350℃， 45-80%（不可有冷凝現象，350℃以上時濕度為 70%以下)；不加任何試劑，取樣量少，不產生二次污染；連續 24 小時使用耗電僅數度，成本低。 圖1 有機污染預警溯源儀2 應用說明2011 年 7 月至 2012 年 3 月，水質有機污染溯源預警儀在京杭運河江蘇蘇州段進行了為期 3 個月的實地連續測試運行， 儀器檢測出數次水質異常，并及時進行了報警， 現場測試表明，該儀器能夠靈敏、及時地監測到污染的發生和變化， 預警迅速，并能給污染類型的信息，對于快速確定有針對性的采取污染應對措施大有益處。 目前正在太湖水源地進行示范運行。 儀器經過了權威第三方的檢測。3 效益分析由于目前國內外尚無同類產品，而污染預警和溯源的需求比較迫切，因此本儀器具有較大的推廣空間。本儀器價格每臺約 60 萬元。而本儀器運行穩定、靈敏。總體上，儀器成本低，維護省，快速，無二次污染， 24 小時連續使用，運行費每月在 3000 元左右，具有明顯的經濟和技術優勢。

本項目主要針對生物制品、血液制品、藥品研制一套定位跟蹤系統，主要具 有如下功能： （1）無源保溫。在小規模冷鏈運輸過程中，利用相變材料實現長時間（兩 天以上）溫度范圍控制。 （2）精確定位。開發了 10 米內的定位裝置。 （3）具有運輸過程責任人安全管理，RFID 權限管理；溫度超限報警、開箱 報警、偏離預定運輸路徑報警； （4）多傳感器的信息融合的實時溫度區間范圍監測報警技術研究。通過多 傳感器信息融合，提高冷運過程中溫度檢測的準確率，降低誤判及報警概率。 （5）開發了冷鏈定位技術規范和監管云平臺。基于 WEB 技術的應用，研發 冷鏈運輸物品監管平臺，實現監控、報警、追溯、數據分析等功能，提升冷鏈的 監管效率。 授權專利： 自主移動傳感器網絡動態建模與控制技術 200710024100.8 一種雙核八路車載視頻監控系統 201120156496.3 

本發明涉及一種實驗動物個體溯源方法及裝置，其中，所述方法包括：獲取采集的實驗動物的SDS?PAGE電泳膠片圖像；對所述實驗動物的SDS?PAGE電泳膠片圖像進行DNA指紋信息提取；根據提取的所述DNA指紋信息為所述實驗動物建立DNA指紋數據庫；根據建立的所述DNA指紋數據庫對待測實驗動物進行個體DNA指紋溯源。本發明的實驗動物個體溯源方法及裝置，可以實現實驗動物的溯源，大大提高了實驗動物個體溯源的效率以及可靠性。

1 成果簡介我國水污染事故頻發， 以有機污染為主。現有技術不能迅速確定污染類型，因此事故發生后無法迅速采取恰當的應對， 是產生重大經濟和環境損失以及負面國際影響的主要原因。為維護水環境安全，保障人民生活和生產， 需要一種能迅速確定污染類型的、環境友好的水體有機污染預警技術。 熒光技術是近 20 年來興起的新型分析方法，靈敏度高、適用范圍廣。污水和水體的熒光光譜是多物質產生的復合光譜，它們與水樣唯一對應，被稱為“ 水質熒光指紋”， 簡稱“ 水紋” 。該法在污染性質快速判斷方面具有獨特優勢。熒光指紋是水樣內蘊特征的反映，還攜帶了有機物總量信息，可作為新型水質表示法。 課題組從 2003 年開始從事水紋研究，在清華大學基礎研究基金、教育部科技重點項目、教育部清華大學自主研究項目、國家十一五重大水專項等項目資助下，掌握了上百種水紋，創新性開發出基于水紋比對的新型污染識別原理，并研發出有機污染溯源儀，填補了迅速確定污染類型的儀器的空白。該儀器由水紋采集儀、水紋比對軟件和豐富的水紋數據庫組成，可以識別數十種有機污染類型。儀器的特點如下：自動取樣，自動測量，自動比對；數據庫設計人性化，可以自動添加新指紋；數據自動保存；水紋采集儀性能穩定，使用、維護簡便，當儀器光源老化時，自動提示更換等。上述優點表明該儀器既適合在線實時監測，也可以作為監測車和實驗室的專用儀器。查新表明，國內外目前尚未發現有相似原理的儀器。 性能參數：靈敏度高，信噪比達到 250；完成一次溯源任務不足 15 分鐘，測量時間短，重現性好；工作溫度/濕度 15-350C， 45-80%（不可有冷凝現象， 350C 以上時濕度為 70%以下） ；不加任何試劑，取樣量少，不產生二次污染；連續 24 小時使用耗電僅數度，成本低。 圖 1 示范運行中的有機污染熒光溯源預警儀2 應用說明2011 年 7 月至 2012 年 3 月，水質有機污染溯源預警儀在京杭運河江蘇蘇州段進行了為期 3 個月的實地連續測試運行， 儀器檢測出數次水質異常，并及時進行了報警， 現場測試表明，該儀器能夠靈敏、及時地監測到污染的發生和變化，預警迅速，并能給污染類型的信息，對于快速確定有針對性的采取污染應對措施大有益處。 儀器經過了權威第三方的檢測。3 效益分析由于目前國內外尚無同類產品，而污染預警和溯源的需求比較迫切，因此本儀器具有較大的推廣空間。本儀器價格每臺約 60 萬元。而本儀器運行穩定、靈敏。總體上，儀器成本低，維護省，快速，無二次污染， 24 小時連續使用，運行費每月在 3000 元左右，具有明顯的經濟和技術優勢。4 合作方式轉讓或者聯合推廣。5 所屬行業領域能源環境。

產品詳細介紹 物聯網智能溯源綜合應用實訓系統ITS-iTracing 由多功能仿真實訓場景系統及物聯網應用軟件平臺構成。   該實訓系統充分通過運用各種典型的物聯網業務運用模型，融合物聯網各種關鍵知識（如自動識別RFID、一維碼、二維碼；Zigbee 段距離通訊、WIFI、WSN，C#/ 嵌入式C 語言/ASP.NET、數據庫等多種知識），使學生在實際過程中了解和掌握設備管理維護和軟件開發技能，具備基本的物聯網應用模型分析、管理和開發技能   實訓系統能夠滿足物聯網技術全方面的教學和課程，包括：無線傳感網技術、ZigBee 技術、傳感器技術、嵌入式開發技術、物聯網智能終端技術、二維碼技術、RFID 技術、物聯網傳輸層網絡技術、數據庫技術，物聯網應用開發技術等；   采用真實應用的設備，以物聯網實際應用為基礎，技術全面化、業務典型化，有很強的演示性及互動性，同時又能系統全面的學習物聯網知識和技能；   實訓系統包含4 組實訓場景，內置追溯機械軌道、自動識別傳感設備、重量傳感器、網絡攝像機、無線網絡傳輸設備等。   主要功能：   從農產品養（種）殖環節入手，通過不同形式的RFID 標簽和供應鏈業務人員RFID 身份卡的及環境數據信息綁定，分別向下游農產品加工、批發和零售環節通過無線數據傳輸技術自動化地鏈接質量信息和數據上傳下載，實現從農產品養（種）殖、加工運輸、到零售終端相關信息的正向跟蹤，同時也可實現從農產品零售終端到農產品養（種）殖相關信息的逆向溯源。   實現采集養（種）殖場、加工場、商店環境數據，監控養（種）殖場、加工廠實時信息，為農產品設定編碼并打印RFID 標簽， 讀取養殖場、加工廠、物流運輸、商店相關人員和環境參數及農產品信息，同時將每個環節的新信息寫入RFID 標簽，設定人員訪問權限。       可模擬智能農業養殖、智能家居環境控制等場景，實時采集溫度、濕度、光照、氣體等等環境參數，自動開啟或者關閉指定設備。        

隨著返京高峰的到來，計算機學院軟件開發環境國家重點實驗室童詠昕教授團隊與滴滴出行公司開展合作研究，全力攻關首都返程客流溯源監測與疫情相關分析，完成如下三方面內容：（1）協助北京市有關部門追溯確診或疑似病例，并預警具有疫情接觸風險的相關人員；（2）溯源外埠返京客流到北京各城區的人群流動模式，監測分析北京市各居民小區中外埠經歷人群的動態移動模式；（3）分析外埠返京客流來源與首都各居民小區疫情變化的相關性。為服務社會大眾了解疫情走勢，并為相關部門提供決策支持，北航大數據與腦機智能高精尖創新中心劉旭東教授、胡春明教授、李建欣教授等組織師生，與復雜系統可靠性實驗室李大慶研究員聯合組成團隊，全力投入建模和系統研發，已向決策部門提供疫情數據評估與預警報告、區域物資保障評估專項報告等，并迅速開發“新冠肺炎疫情數據導航服務”平臺，數據單日訪問量近 5 萬次。此外，中心還進行新型冠狀病毒的疫情評估與預測報告并開發疫情實時更新系統。中心對疫情現狀進行分析和預測，為公眾提供及時、準確的疫情態勢分析、走勢預測、輿情動態和政策措施等智能數據服務，實現全國及重點城市日度傳播系數計算、短期確診人數預測和長期疫情拐點。