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成果描述：本實用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機,包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機架(2)、設置在機架(2)下端面上的鏵(3),所述機架(2)上還設置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護管(6),其探頭外套接有橡膠保護套(7)。采用上述結構,可從而減少了現有技術中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農業信息化生產的發展進程,從源頭上解決農業信息采集的發展瓶頸。市場前景分析：本實用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機,包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機架(2)、設置在機架(2)下端面上的鏵(3),所述機架(2)上還設置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護管(6),其探頭外套接有橡膠保護套(7)。采用上述結構,可從而減少了現有技術中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農業信息化生產的發展進程,從源頭上解決農業信息采集的發展瓶頸。與同類成果相比的優勢分析：國內領先

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

可以量產/n該成果涉及一種稻米食品全產業鏈信息系統，包括信息采集模塊，信息傳輸模塊，信息處理模塊，綜合決策模塊，信息存儲模塊，信息輸出模塊，所述信息為稻米食品全產業鏈各環節信息，包括育秧信息、種植信息、倉儲管理信息、加工管理信息；所述稻米食品全產業鏈各環節包括育秧環節、種植環節、倉儲管理環節、加工管理環節；所述信息傳輸模塊包括將從稻米食品全產業鏈各環節現場所采集到的原始信息經有線或無線方式經過通訊模塊傳遞到遠程監控終端，和遠程監控終端的控制信息經過通訊模塊傳遞到控制終端。本發明通過全產業鏈信息平臺，監控和防止各種危害因子的產生和遷移，可為稻米食品產業鏈的高效安全生產奠定基礎，真正做到食品溯源，全稱監控并實現在線檢測。

團隊聯合中美研究成員，應用三維激光成像技術，研發了具有世界先進水平的三維激光道路路面智能檢測車，可在最高采集時速100km/h的情況下，對約4m寬的路面范圍實現毫米級三維掃描。 一、項目分類 重大科學前沿創新 二、成果簡介 團隊聯合中美研究成員，應用三維激光成像技術，研發了具有世界先進水平的三維激光道路路面智能檢測車，可在最高采集時速100km/h的情況下，對約4m寬的路面范圍實現毫米級三維掃描。同時，創新應用先進的深度學習技術，開發了路面病害及路面特殊構造物智能識別算法，可精準識別路面裂縫、坑槽、灌縫、修補、錯臺、標線、伸縮縫、板縫、伸縮縫、井蓋等多種路面病害及路直特殊構造物。相關研究成果在中國、美國、巴西、南非、日本、印度等多個國家的道路檢測工程實踐中已得到大量應用。

蘇州大學智能信息處理平臺的目標是能處理多模態文字數據，精準分析語言內部結構，對人類語言進行深層理解，以支持各種應用需求。 一、項目分類 顯著效益成果轉化 二、技術分析 蘇州大學智能信息處理平臺的目標是能處理多模態文字數據，精準分析語言內部結構，對人類語言進行深層理解，以支持各種應用需求。系統可以處理多種非結構化數據，比如說明書、技術標準、車間工單等紙質文檔或電子文檔。把圖像識別技術(OCR)和自然語言理解技術(NLP)相結合，從表單圖像中抽取關鍵要素信息。在此基礎上，我們搭建了包括知識圖譜問答 (KBQA)、常見問題檢索 (FAQ)、對話 (Chatbot)在內的智能問答及對話系統、以及面向大數據的文檔信息抽取系統。能夠對給定的自然語言問題通過查詢、推理提供精準滿意的答案，和面向大規模文檔提供信息抽取和輿情分析等服務。目前已經向多家公司提供各項相關服務。

可以量產/n該成果涉及一種稻米食品全產業鏈信息系統，包括信息采集模塊，信息傳輸模塊，信息處理模塊，綜合決策模塊，信息存儲模塊，信息輸出模塊，所述信息為稻米食品全產業鏈各環節信息，包括育秧信息、種植信息、倉儲管理信息、加工管理信息；所述稻米食品全產業鏈各環節包括育秧環節、種植環節、倉儲管理環節、加工管理環節；所述信息傳輸模塊包括將從稻米食品全產業鏈各環節現場所采集到的原始信息經有線或無線方式經過通訊模塊傳遞到遠程監控終端，和遠程監控終端的控制信息經過通訊模塊傳遞到控制終端。本發明通過全產業鏈信息平臺，

煤礦提升機箕斗卸煤不凈的原因有:水煤、黏矸造成箕斗內滯卸載不完全；冬季嚴寒天氣，箕斗內的水媒凍結造成滯煤，當箕斗定量裝載在箕斗滯煤情況下再次裝載后，其實際載荷超過額定負荷，遠超過電機額定能力，會造成無法正常提升，若不及時排除，則易造成提升安全事故的發生。本成果設計了測量余煤卸載情況的監測系統，該系統將利用無線張力檢測裝置，實時檢測提升機鋼絲繩的張力，并通過無線發送裝置發送到地面，之后，通過標度變換并計算出鋼絲繩張力和載重量最終顯示在液晶顯示器上，當過有余煤未卸盡時，則報警，提醒及時清理箕斗余煤。該成果的發明，極大提高了礦井提升機的安全提升水平，促進了煤礦的安全高效生產。

本項目創造性提出了區間隧道過河過橋 安全控制模式，確保了淺埋暗挖隧道構筑 物的安全，填補了國內外類似工程的技術 空白。

已有樣品/n有機磷農藥快速檢測試劑盒：以有機磷農藥人工抗體作為樣品預處理材料，從不同食品中分離富集有機磷農藥后，然后利用酶抑制-化學發光直接測定人工抗體上所富集的有機磷農藥。顯著提高了目前酶抑制法快速檢測有機磷農藥這一國標方法的準確性，目前已可提供相應的試劑盒。內毒素快速檢測試劑盒：內毒素是革蘭氏陰性細菌產生的體外毒素，由于內毒素含量很低，我們制備了可特異性結合內毒素的仿生材料-人工抗體。將人工抗體同時作為樣品預處理

項目背景：2021 年國務院政府工作報告中指出，扎實做 好碳達峰、碳中和各項工作，加大新能源技術研發。據研究 公司 Frost＆Sullivan 發布的一項新報告指出，預計到 2030 年，全球電池儲能市場的復合年增長率將達到 23％。由此可 見，未來十年儲能電池數量將大幅增加。另一方面，儲能電 池安全性引起廣泛關注，2019 年 4 月 19 日，美國亞利桑那 州 McMicken 電池儲能項目發生火災爆炸事故；2021 年 4 月 16 日，北京集美家居大紅門的儲能電站起火。因此儲能電池 安全性顯得尤為重要。通過人工智能和機器學習等手段預測 電儲能電池的安全性已經成為研究熱點，英國劍橋大學和美 國斯坦福大學等頂尖高校和科研院所都有相關的實驗室。在 國內，中科院、比亞迪、寧德時代、國家電網等企業院所已 經開展了各種類型儲能電池和技術的研發。然而，目前國內 外還沒有成熟的電儲能電池遠程管控系統，儲能電池數據傳 輸協議沒有公認的標準。由于不同類型的電儲能數據指標差 異較大，需要采集的數據缺乏規范標準。另外，何種指標的 變化會引起潛在的儲能電池安全問題尚未明確，目前基本是 通過人工經驗判斷，效率不高，并且準確率較低。如果能夠 通過機器學習，深度學習等人工智能手段，結合儲能電池實 際工作過程中的電流、電壓的變化數據，學習并分析其運行 規律，挖掘出數據變化導致的潛在安全風險，電儲能電池的 安全性能將大幅提高。 所需技術需求簡要描述：1.研發儲能電池故障預測模 型，利用人工智能等手段，通過機器學習的方法對采集的電 池運行狀態及參數數據進行分析，實時監控電池運行狀態， 對可能出現的潛在儲能電池安全問題進行評估，實現對即將 出現的電池故障和安全問題的預判。2.建立儲能電池的遠程 安全傳輸協議，對電池運行狀態及參數數據進行周期性采 集，并實現多終端異構網絡環境下的儲能電池數據實時傳 輸。建立安全傳輸機制，有效防止數據偽造和惡意攻擊。3. 開發電儲能電池數據遠程管理系統，對不同種類的儲能電池 安全問題采取相應的措施，通過網絡實現對儲能電池的遠程 管理，從而延緩或避免由于電池故障產生的安全問題。數據 通信應建立在安全可靠的傳輸機制上。  對技術提供方的要求:1、建立電儲能電池的遠程數據采 集和安全傳輸協議。2、開發研究電儲能電池數據遠程智能 分析和管理系統。3、在相關領域經驗豐富的技術團隊的院 校或科研單位。