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本項目研發了一套完整的現場數據采集服務支撐技術，提供了數據采集集成服務的商業運營新模式。針對工業互聯網建設過程中普遍存在的現場數據采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網絡安全傳輸、數據質量管理和標準化輸出等多個環節，把經過質量分析和標準化處理后的實時數據，作為產品對接到工業互聯網應用平臺的數據池，供后續數據處理和應用分析。整套技術包括4大模塊：1）智能網關：基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置云服務器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統：實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。3）數據管理和標準化處理：數據有效性管理、數據質量評估、數據標準化和數據安全機制。4）智能運維：開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現場數據的傳感、傳輸、管理、輸出和設備運維等一系列工程實現。應用范圍: 1、智能網關： 開發基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置服務器。 綜合接入能力： 包括有線傳感器和特定的無線傳感器、與現有系統的對接 有效感知能力： 實現基于圖像的AI視覺感知能力，重點研究基于小目標的圖像分類算法 安全傳輸能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行傳輸模塊化替換 提供安全的加密手段，保證數據安全 現場調試配置能力： 具有現場WiFi調試功能，方便安裝和運維人員現場配置和檢測 軟件和通信標準版本現場升級 2、AI模型管理系統 需要實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。 樣本管理能力 原始樣本管理、樣本實例庫分類和管理、檢測樣本管理等 模型計算和管理 算力管理：對算力的統籌，外部算力的對接等 算法管理：自主開發算法的管理和調動，外部算法的調用和對接 模型管理：包括模型的功能屬性和已經應用的情況的統計分析 設備管理 設備的AI模型配置能力、AI推演過程的監控、AI推演結果的跟蹤采集和分析 3、數據管理和標準化處理 數據有效性管理 監測數據是否按時上傳、上傳數據是否符合要求、是否為非法數據 告警輸出：把告警信息進行分類，并推送給相關的運維系統 數據質量評估 按照標準對現場采集數據進行多維度的質量分析，為后續數據應用提供參考依據 數據標準化 格式標準化：完善采集時間、地點、單位等屬性， 輸出標準化：按照標準協議與工業互聯網平臺數據池進行對接 數據安全 區域性部署：可以應用戶要求部署在其內網 并行部署：可以通過并行部署，網關上聯多個服務器，確保用戶的可靠性需求 數據回滾能力：可以應工業互聯網平臺要求對數據進行一定期限內的回滾，保證數據在一定時間段內不丟失 4、智能運維 開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提供效率、降低人員成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 運維人員管理 對運維人員的信息、定位、工作狀況管理 巡檢任務管理 對部署的硬件和相關工作環境定期巡查的任務制定、下發、執行過程和結果的記錄和管理 臨時故障處理 對系統自動告警和現場突發狀況的應急處理能力，包括人員調配、處理流程提示和建議、相關情況處置參考案例、后續統計追蹤等。網關核心板實物照片

隨著電網數據規模越來越大，所蘊含的價值也越來越多。清華大學信研院研發了基于機器學習方法的能源互聯網能量管理系統，主要功能為對電網的穩定性進行預測和可視化。系 統分為訓練部分和預測部分。訓練部分通過歷史數據進行機器學習，建立一個電壓穩定性的 分類器。分類器訓練完成后，再對新增的未知數據進行預測。訓練部分主要分為特征提取、 類別標記、特征壓縮、分類器類型選擇。預測部分主要分為分類器數據啟動階段和預測輸出 階段。本系統提出利用機器學習方法對電網電壓穩定性進行預測，進一步綜合多個節點給出 電網態勢感知的評估結果。在訓練每一個節點分類器的時候，本系統將特征選取的時段和預 測時間節點拉開，形成一種延時的預測方法，本發明對復雜系統有著更好的還原效果。2 應用說明本系統實施電壓穩定性預測的具體步驟為:步驟 1:通過部署在關鍵測點的同步相角測量單元 PMU 采集電網實時數據，所述 實時數據包含電網中每個關鍵測點的電壓 U、 有功 P、無功 Q、電流 I;分別計算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，電壓的變化 量比上無功的變化量的衍生量 dU/dQ，用這 些衍生量作為特征，來表征量的時間變化速 率;步驟 2:對步驟 1 中提取的特征進行數 據降維與壓縮;根據特定時刻電壓 U 是否恢 復到標準值的 0.8 倍來區分每組樣本組是否 穩定，用 0 標記穩定，用 1 標記不穩定;步驟 3:選擇分類器，建立一個電壓穩 定性的分類器;步驟 4:訓練分類器;當分類器訓練完 成后，將訓練好的參數儲存起來;步驟 5:進入預測部分的數據啟動階段， 填充特征矩陣，沒有輸出;步驟 6:把多個節點的特征按照順序排列，形成特征矩陣;特征矩陣填充完成后， 根據分類器給出的預測結果;特征時段向前滑動，最初的特征被拋棄，新特征補充在隊尾， 分類器持續給出預測結果;步驟 7:每隔一定時間間隔 ，要把新收集來的數據與以前的數據一起，重新回到步驟 4 訓練分類器，更新參數。在具體系統搭建過程中，我們充分利用現有機器學習平臺。其中 Hadoop 的文件管理系統 HDFS 負責數據存儲;Spark 負責模型訓練;Storm 負責在線預測;Kafka 負責在 Storm 和Hadoop 之間傳遞更新后的模型參數。

本項目研發了一套完整的現場數據采集服務支撐技術，提供了數據采集集成服務的商業運營新模式。針對工業互聯網建設過程中普遍存在的現場數據采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網絡安全傳輸、數據質量管理和標準化輸出等多個環節，把經過質量分析和標準化處理后的實時數據，作為產品對接到工業互聯網應用平臺的數據池，供后續數據處理和應用分析。整套技術包括4大模塊：1）智能網關：基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置云服務器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統：實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。3）數據管理和標準化處理：數據有效性管理、數據質量評估、數據標準化和數據安全機制。4）智能運維：開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現場數據的傳感、傳輸、管理、輸出和設備運維等一系列工程實現。

 1. 社會意義本項研究對基于GIS技術的城市重大危險源風險管理進行了深入系統的研究，設計與開發了先進性和實用性強的軟件系統。基于理論成果設計開發的軟件系統可推廣應用于城市重大危險源的風險評價，已初步取得了顯著的社會效益和經濟效益。此項成果改變了國內城市重大危險源風險管理技術成果與安全生產實際應用嚴重脫節的現象，軟件系統從一定程度上改變了國內在該軟件領域長期依賴從國外高成本引進的被動局面，為服務于政府安全監督管理部門對城市重大危險源的管理工作提供了有力的工具和手段。該軟件系統可廣泛應用于城市重大危險源管理，對于指導城市重大危險源防災救災及日常的安全技術管理具有重要意義，應用前景廣闊。成果的應用推廣將提高城市重大危險源監管工作水平，降低重大危險源事故發生幾率，控制事故規模，將帶來顯著的社會經濟效益。2. 技術內容本項研究采用實際調研、統計分析、理論研究、計算機模擬和系統設計等研究方法。運用爆炸理論、反應動力學、熱流體學、環境流體力學及傳熱傳質學等多學科理論，結合國內外事故或模擬試驗結果，深入研究并建立各類重大危險源事故模型，尋求快速高效的適合工程應用的算法進行相關模型的求解，借助計算機可視化編程技術，建立重大危險源事故后果評價模型庫。基于GIS技術構建城市重大危險源管理平臺，實現重大危險源定位、信息查詢，建立重大危險源二級聯動管理的模式。利用數據庫技術、GIS技術和事故后果模擬及動態應急救援輔助決策技術研究成果，采用面向對象設計方法結合災害過程模擬仿真結果。在三維GIS場景中基于事故后果評估結果動態輔助應急救援決策，包括人員撤離路徑、消防車路徑和緊急救援通道的最短路徑分析、交通管制設置等，進行應急資源的快速調查和優化調度。以南京市為研究對象，設計開發基于GIS的城市重大危險源風險管理系統，有效地指導城市重大危險源日常信息管理和輔助應急救援決策工作。將開發的系統分別應用于南京市和南京市江寧區重大危險源管理和應急救援演練，檢驗與完善所開發的系統。本項目擁有自主知識產權，可以應用于城市重大危險源風險評價與風險管理，項目已經通過江蘇省軟件檢測中心測試，并已經獲得應用。

【項目來源】江蘇省科技廳產學研聯合創新資金——前瞻性聯合研究項目。 【項目簡介】基于RFID、傳感器、智能移動終端等物聯網技術研發了中藥飲片質量管理系統，在感知層通過RFID射頻標簽、無線傳感器節點、條形碼、智能移動終端來采集、獲取和查詢與中藥飲片相關的各種信息；在網絡層將感知層控制系統中存儲的每條感知和控制信息轉換成一組通用數據協議的JSON數據包，實現中藥飲片全過程的質量信息的有效傳遞；在應用層通過物聯環境監測平臺、生產執行系統、智能移動平臺實現對飲片從“田頭到口頭”全過程的質量監管與追溯，實現了中藥飲片“來源可追溯、去向可查證、責任可追究”質量管理。 本項目研究了智能移動終端技術，利用智能移動終端查詢RFID射頻標簽記錄飲片生產、倉儲、銷售、使用等各環節的信息，實現對中藥飲片全面而系統的質量管理；研究了傳感器技術，實現對原藥材種植、飲片生產、倉儲等環節的數據進行及時有效的監測和記錄；研究了輕量級Java EE（Struts+Spring+Hiberante）技術，采用MVC模式設計系統后臺架構，利用Spring Security為不同用戶分配不同權限，同時提供跨平臺的數據接口，實現Android、IOS、Window等平臺的數據交互。 【獲獎情況】2016年度中國商業聯合會科學技術獎——全國商業科技進步獎一等獎。 【推廣應用前景】本項目主要完成了由RFID射頻標簽平臺、物聯環境監測平臺、生產執行系統、智能移動平臺、質檢管理平臺、商務智能平臺為主要模塊的中藥飲片管理系統軟件，形成了具有自主知識產權、可銷售的軟件產品。本系統的推廣應用將帶動整個中藥飲片產業的轉型升級和產業結構調整，促進中藥飲片產業由傳統行業向真正意義上的高科技行業轉型。另外，本系統不僅可以應用于中藥飲片行業，也可以推廣應用到中成藥、西藥等制藥行業。系統中的物聯網應用模式可以供食品安全追溯、農業、環保等領域參考借鑒。 【進展情況】項目目前已完成系統開發，取得相關專利和計算機軟件著作權6項。

數控刀具全壽命周期管理系統針對目前數字化車間/生產線建設中刀 具追蹤與管理的需求，針對刀具標識與信息追蹤方面存在的難點與問題， 釆用直接標刻與二維條碼技術，實現了刀具的直接標識以及惡劣環境因素 影響下的刀具識讀可靠性，并結合DNC、數控系統對生產加工過程中的刀 具進行信息釆集與追蹤。 該軟件系統包括刀具入庫、現場追蹤直到報廢的全生命周期的追蹤與 管理，并在此基礎上實現刀具的壽命統計，進

系統基于物聯網技術，通過帶有短距離通信功能的健康數據釆集設備 釆集用戶健康數據，存入數據庫，實現數據的管理、查詢、導出，系統 通過對健康數據的分析展示健康狀況，形成健康檔案，發送健康報告， 為用戶提供合理的反饋和建議。本系統可以與其他醫用檢測設備聯合使 用。 系統數據釆集設備通過移動終端或者傳統Internet上傳數據到服務 器，用戶可以通過WEB進行遠程訪問。

本發明公開了一種基于區域熱度的緩存管理方法，通過對數據 塊的篩選，只緩存熱點數據塊，減少了緩存寫滿后的替換操作，由此 提高緩存命中率、延長 SSD 使用壽命；具體包括：(1)創建哈希表和二 叉樹并初始化，記錄磁盤區域號、各磁盤區域對應的熱度值、兩個指 向左右子區域的指針以及子區域的熱度值；(2)對于每次讀寫請求，根 據磁盤區域大小和讀寫請求數據塊對應的地址更新哈希表及二叉樹信 息；(3)根據區域熱度值篩選出頻繁訪問的

本發明涉及一種防治儲糧害蟲的藥劑及其在防治儲糧害蟲中的應用，屬于生物農藥技術領域。本發明一種防治儲糧害蟲的藥劑，屬于植物源殺蟲劑，易分解，不污染環境，對人畜安全；其有效成分鉆葉紫菀總揮發油，對害蟲具有多種作用機理，不易使害蟲產生抗藥性，可長期使用；所述藥劑滅蟲后失去活性，不會積累在害蟲體內，保護了生態環境；其制備方法簡單易行，原料成本低，適合大規模生產，可廣泛用于儲糧害蟲的防治。