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基于PC5直連的C-V2X技術，有效半徑500米，數據更新頻率≥10Hz，系統延遲≤100ms，定位精度≤1.5m。 依托為多家大型主機廠和央企提供服務的經驗，自主研發面向各級各類高等教育學校，車聯網教學的一站式解決方案，覆蓋算法開發及應用、虛擬仿真測試、自動化實驗報告、全流程實訓等，無縫對接車聯網前沿教學和廠家實際生產應用。

MK-XR007協作機器人智能基礎實訓工作站憑借協作機器人的安全性高，柔性靈活、與人協作等特性，工作站采用先進的視覺系統，簡易的編程軟件，輕松實現視覺檢測、機床上下料、裝配、擰螺絲等應用的更智能，柔性的制造流程。 工作站由協作機器人模塊、視覺模塊、物料模塊、料庫模塊、上下料、裝配模塊、焊接模塊共七大模塊與免示教編程功能、二次開發功能，生態互通三大功能模塊組成，亦可根據需要擴展，適用于職業院校，本科院校的機器人，智能制造，智能焊接等相關專業實訓、研發、測試以及1+X證書考證，與職業技能鑒定。同時也可做為培訓機構、科技館等相關機構的培訓，教學、考核。具有輕盈小巧、靈活度高、安裝方便等特點。

多年來東北大學與華為公司在人才、科研、教學、競賽等方面保持著緊密合作。 6月29日，東北大學與華為技術有限公司在主樓824室舉行教育部—華為“智能基座”產教融合協同育人基地簽約儀式。東北大學副校長王建華教授，華為云副總裁、華為云全球Marketing與銷售服務部總裁、東北大學校友石冀琳出席簽約儀式。東北大學團委、教務處、人事處、對外聯絡與合作處等職能部門和相關學院負責人以及參與智能基座課程優化的部分教師代表，華為北京研究所、遼寧代表處、2012實驗室、計算產品線的專家參加簽約儀式。 王建華代表學校致辭，對石冀琳一行的來訪表示熱烈歡迎。王建華表示，教育部—華為“智能基座”產教融合協同育人基地項目由未來技術學院承擔，項目的簽約落地必將進一步深化雙方在信息技術領域的全方位合作，構筑更為緊密、可持續發展的合作機制與人才培養模式，合作培養更多適應國家戰略、產業需求、未來發展的創新型人才。 王建華對于基地的建設提出了三點希望，一是學校要和一流企業共同瞄準未來技術難題，以育人為本，推動多學科、產學研多方位的融合，培養社會人才；二是在協同育人的基礎上，以華為科技精神和東大信息學科作為紐帶，探索在學術研究、企業價值等方面進行更加深入的切合雙方特點的合作機制；三是基地建設要著眼于交叉化、全球化、未來化，希望雙方以“智能基座”基地為育人基石，面向全球、著眼未來，建設具有突出特色的“智能基座”育人基地，推動產教融合協同育人的新發展。 石冀琳表示，多年來東北大學與華為公司在人才、科研、教學、競賽等方面保持著緊密合作。雙方合作建設了“未來技術學院”，共同探索面向未來技術、未來科技所需要的專業人才的培養之路。“智能基座”是教育部高教司與華為共同設立的產教融合協同育人基地項目，首期覆蓋東北大學在內的全國72所信息領域領先高校，將華為在華為云、鯤鵬、昇騰等技術領域知識與高校信息類專業課程相結合，為新計算產業創新培養新生力量。 東北大學未來技術學院院長付俊與華為遼寧代表處云與計算總經理王偉簽署合作協議。王建華與石冀琳為“智能基座”產教融合協同育人基地揭牌。石冀琳和王偉為云與計算先鋒教師和云與計算培訓的教師代表頒發了聘書和獎牌。 會上，未來技術學院匯報了“智能基座”產教融合協同育人基地的建設情況，華為公司計算產品線高校科研及人才發展部匯報了2021年“智能基座”工作計劃。 據悉，教育部—華為“智能基座”產教融合協同育人基地是東北大學與華為技術有限公司在共建未來技術學院戰略合作協議下深化人才培養的重要內容。雙方將聚焦鯤鵬、昇騰及華為云等技術領域，首批聯合開展22門共建課程，融入華為鯤鵬、昇騰、華為云的知識體系，并在未來技術學院Hero奇點俱樂部、學生創新創業、課外實習實踐等方面開展緊密合作，為培養引領未來技術發展的創新型人才注入新動能。

近日，化學化工學院朱志教授和蘇州大學丁鴻銘教授合作在識別分子篩選領域取得重要突破，相關成果以“Synergetic Collision and Space Separation in Microfluidic Chip for Efficient Affinity-Discriminated Molecular Selection”為題，發表于《美國國家科學院院刊》（Proc.Natl.Acad.Sci.U.S.A.,DOI:10.1073/pnas.2211538119）。

本發明公開了一類蛋白質二級結構智能預測模型構造方法，利用多層遞階、逐步求精的結構模型集成。此模型CPM融合了原創型KAAPRO方法、新型同源性分析方法、改進型SVM方法等;CPM打破了傳統的單一物化屬性分析或單一結構序列分析的技術線路，而是采取了結構序列分析與物化屬性分析相結合的優選線路，確保了模型整體的優化與預測精度的同時具有更好的普適性; CPM 采用高起點的alpha/beta庫挖掘;并以領域知識與背景知識貫穿;CPM能夠很好地對偏alpha/beta型蛋白質的二級結構進行預測，取得86%的最高精度(同類最高達81%)。

產品服務:項目旨在設計出一款基于Dijkstra算法的高精度物聯網小區無人智能運輸車。該項目主要可分為兩個部分:實車與模型車的同步開發和基于eclipse平臺的APP開發。在實車和模型車的開發過程中，通過常規車載傳感器實現小車的“智能化”，利用Dijkstra算法解決最短路徑選擇問題。利用計算機語言完成在eclipse平臺上的APP開發，實現APP同時與實車和模型車的互聯，實現智能運輸小車運輸末端的配送。市場概況:本項目希望將來與各電商平臺合作，APP與電商、外賣軟件結合，將網上購物徹底融為一體；同時與互聯網公司合作，提升小車的智能化以及無人駕駛的精確度，真正做到在小區內取代快遞員完成最后的運輸任務，并能提升效率、安全性，以及節省財力、人力，并初步形成小區內智能化的高精度物聯網。  商業模式:本項目希望采用先試點后普及、先免費后收費的盈利模式。在四星及五星級小區先行免費試點，收集用戶反饋評價，統計滿意度。改進后逐步開啟按時效每戶收費，并最終普及三星級小區及更多居民居住區。

葉片與葉盤是航空發動機、重型燃機等的關鍵核心零件，其葉片復雜型面的高效高精度先進加工技術是保證航發及燃機正常穩定運行的決定因素。為打破航發及重型燃機關鍵零部件高效高精加工技術國際封鎖和壟斷，在國家自然科學基金支持下，課題組針對葉片、葉盤的工藝特點，研究數字化設智能加工－測量一體化集成技術，自主開發了集成雙模式靈巧測量－誤差動態補償－復雜曲面CAM編程－力位動態解耦－多軸聯動控制的關鍵核心技術，開發出系列的自動化柔性復合磨削及拋光加工閉環智能制造裝備，可實現一次裝夾完成葉片及葉盤相應葉尖、型面、進/排氣邊、葉根圓角和凸臺過渡區部位的復合磨拋集成加工，可極大提高航空發動機葉片及其葉盤、重型燃機整體葉盤及葉片、汽輪機葉片等的加工精度及效率，推進我國航空及能源動力產業的技術提升與發展。 應用領域： 航空發動機、重型燃機、汽輪機、鼓風機等透平機械葉片制造行業 技術指標： ？ 實現各型葉片型面的粗磨及精磨過程，表面粗糙度≤Ra 0.2μm； ？ 葉片型面輪廓度：距排氣緣3mm范圍內在±0.03mm內，其余區域在±0.05mm以內。

本發明公開一種用于電力電子系統的多通道隔離高速智能收發裝置及方法。其裝置包括發送單元、接收單元以及隔離傳輸媒質。發送單元包括數據采樣及信號調理模塊、A/D轉換模塊、發送主控單元以及發送單元信號轉換模塊;接收單元包括接收單元信號轉換模塊、接收單元信號調理模塊、接收主控單元以及存儲輸出模塊;本發明裝置可對多通道模擬量采樣及開關量采樣進行數字編碼,并通過隔離傳輸媒質傳輸。每個接收單元可連接多個發送單元同時解碼。本發明裝置具有突出的高可靠電氣隔離性、實時性和智能化特點。