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質(zhì)量遠(yuǎn)程監(jiān)控與維護(hù)信息化服務(wù)平臺(tái)，包括：質(zhì)量遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)、工藝操作優(yōu)化系統(tǒng)、控制系統(tǒng)遠(yuǎn)程維護(hù)、工程管理系統(tǒng)、智能監(jiān)測(cè)預(yù)警體系等六個(gè)功能模塊。其中“質(zhì)量遠(yuǎn)程監(jiān)控與工藝操作優(yōu)化系統(tǒng)”是整個(gè)系統(tǒng)的核心，基于全國(guó)設(shè)備運(yùn)行的云數(shù)據(jù)分析結(jié)果通過(guò)分析計(jì)算給出最優(yōu)的工藝操作參數(shù)，系統(tǒng)人員可遠(yuǎn)程修改環(huán)保裝備的底層操作參數(shù)和程序，進(jìn)行遠(yuǎn)程優(yōu)化操作與系統(tǒng)軟件故障的診斷與排除。通過(guò)質(zhì)量監(jiān)管模型、成本管理模型和設(shè)備管理模型可以組建出一個(gè)獨(dú)立的污染物治理遠(yuǎn)程運(yùn)營(yíng)管理模型，可以快速生成分析管理報(bào)表、趨勢(shì)以及各種復(fù)雜計(jì)算，以實(shí)現(xiàn)污

在國(guó)內(nèi)首次長(zhǎng)大高等級(jí)公路隧道內(nèi)的機(jī)電設(shè)備控制智能化、組態(tài)化、綜合化和網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)，是部分領(lǐng)域國(guó)際領(lǐng)先、總體具有國(guó)際先進(jìn)水平的高水平研究。以智能通風(fēng)控制為主體，可解決大幅度降低隧道營(yíng)運(yùn)通風(fēng)的電力耗費(fèi)與車輛在隧道內(nèi)安全行駛及預(yù)防重大火災(zāi)發(fā)生的一系列技術(shù)難題。以具體工程為依托，研究成果直接在依托研究工程的設(shè)計(jì)施工中應(yīng)用，進(jìn)行工程示范后可在大范圍推廣。

本發(fā)明公開(kāi)了一種支持異質(zhì)智能無(wú)線傳感器在線開(kāi)放規(guī)劃的方法及系統(tǒng)，包括通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)在線注冊(cè) 智能無(wú)線傳感器元數(shù)據(jù)到 SOS 服務(wù)、構(gòu)建并在線安裝智能無(wú)線傳感器規(guī)劃插件、在線注冊(cè)智能無(wú)線傳 感器元數(shù)據(jù)到 SPS 服務(wù)、在線獲取智能無(wú)線傳感器任務(wù)規(guī)劃參數(shù)描述、設(shè)置智能無(wú)線傳感器任務(wù)規(guī)劃參 數(shù)并在線驗(yàn)證智能無(wú)線傳感器任務(wù)規(guī)劃參數(shù)有效性、在線提交智能無(wú)線傳感器任務(wù)規(guī)劃請(qǐng)求、基于時(shí)空 位置在線獲取智能無(wú)線傳感器觀測(cè)數(shù)據(jù)七步驟；本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了異質(zhì)智能無(wú)線傳感器在

1. 痛點(diǎn)問(wèn)題 隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，電網(wǎng)運(yùn)行方式時(shí)變性和復(fù)雜性日益增強(qiáng)，運(yùn)行專家難以把握電網(wǎng)安全運(yùn)行的特征和規(guī)律，極大的增加了電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)和控制難度。在傳統(tǒng)的調(diào)度機(jī)制中，一方面，運(yùn)方人員人工選擇典型的運(yùn)行方式，通過(guò)離線電力系統(tǒng)分析程序，計(jì)算電網(wǎng)潮流，分析電網(wǎng)穩(wěn)定性，制定電網(wǎng)安全運(yùn)行邊界，進(jìn)而人工歸納形成“年度運(yùn)行方式手冊(cè)”，來(lái)長(zhǎng)期指導(dǎo)電網(wǎng)運(yùn)行；另一方面，調(diào)度員將上述運(yùn)行規(guī)則作為安全邊界（安全約束），輸入能量管理系統(tǒng)（Energy Management System，EMS），進(jìn)而對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行調(diào)度和控制，以求在安全邊界內(nèi)達(dá)到最優(yōu)運(yùn)行點(diǎn)。 然而傳統(tǒng)的調(diào)度機(jī)制存在問(wèn)題，近年來(lái)國(guó)內(nèi)外頻繁發(fā)生的大停電事故也說(shuō)明了這一點(diǎn)。主要問(wèn)題歸納如下： 第一，極端運(yùn)行方式下不安全：電網(wǎng)運(yùn)行方式多變，離線規(guī)則可能不滿足極端運(yùn)行方式的安全要求。 第二，常規(guī)運(yùn)行方式下經(jīng)濟(jì)性差：受能力和時(shí)間所限，運(yùn)方人員離線制定運(yùn)行規(guī)則時(shí)，僅分析典型運(yùn)行方式，規(guī)則形成后長(zhǎng)期使用，相對(duì)粗放，缺乏精益化管控，導(dǎo)致電力網(wǎng)絡(luò)資源利用率低。 第三，隨著新能源的大規(guī)模并網(wǎng)、需求響應(yīng)的逐步實(shí)現(xiàn)，運(yùn)行邊界頻繁變化，不確定性增強(qiáng)。 第四，電力系統(tǒng)運(yùn)行受到其他系統(tǒng)影響，電力系統(tǒng)安全已經(jīng)演變成為一個(gè)多系統(tǒng)、多因素綜合分析問(wèn)題。以微氣象系統(tǒng)為例，對(duì)于發(fā)電側(cè)，微氣象直接影響風(fēng)電、光伏等新能源的出力；對(duì)于需求側(cè)，微氣象直接影響工業(yè)負(fù)荷、智能樓宇、電動(dòng)汽車等的負(fù)荷功率。因此，微氣象系統(tǒng)通過(guò)影響發(fā)電負(fù)荷水平，進(jìn)而影響電力系統(tǒng)安全。因此，隨著電力系統(tǒng)與其他系統(tǒng)的關(guān)系日益緊密，電力系統(tǒng)安全評(píng)估時(shí)需要考慮其他系統(tǒng)（例如微氣象系統(tǒng)）的影響。 綜上所述，傳統(tǒng)的調(diào)度機(jī)制已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)新的形勢(shì)。因此，亟需研究支撐復(fù)雜電網(wǎng)斷面發(fā)現(xiàn)的智能機(jī)器調(diào)度員軟件的關(guān)鍵技術(shù)，通過(guò)人工智能、深度學(xué)習(xí)等信息領(lǐng)域與能源領(lǐng)域的交叉研究，突破支撐復(fù)雜電網(wǎng)斷面發(fā)現(xiàn)的智能機(jī)器調(diào)度員的基礎(chǔ)理論瓶頸，從實(shí)際電力系統(tǒng)出發(fā)（物理維），立足現(xiàn)有調(diào)度機(jī)制，基于在線運(yùn)行方式，采用模型驅(qū)動(dòng)的安全評(píng)估方法（模型驅(qū)動(dòng)），形成海量電力系統(tǒng)安全評(píng)估仿真樣本（數(shù)據(jù)維）；再以這些樣本為基礎(chǔ)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電力系統(tǒng)在線安全評(píng)估模型（數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)），形成電力系統(tǒng)安全運(yùn)行知識(shí)圖譜（知識(shí)維），以代替運(yùn)方的“年度運(yùn)行方式手冊(cè)”。 2. 解決方案 本成果提出了一種支撐復(fù)雜電網(wǎng)斷面發(fā)現(xiàn)的智能機(jī)器調(diào)度員技術(shù)，包括可再生電源的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)電壓頻率響應(yīng)特性建模方法、用于暫態(tài)穩(wěn)定預(yù)測(cè)的失穩(wěn)樣本主動(dòng)生成方法、電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估方法、結(jié)合深度學(xué)習(xí)和仿真計(jì)算的暫態(tài)穩(wěn)定嚴(yán)重故障篩選方法、考慮運(yùn)行約束的調(diào)整潮流生成方法等關(guān)鍵技術(shù)，開(kāi)發(fā)了支撐復(fù)雜電網(wǎng)斷面發(fā)現(xiàn)的智能機(jī)器調(diào)度員軟件。該軟件用“人工智能”代替“專家智能”，以電力系統(tǒng)安全評(píng)估產(chǎn)生的海量仿真數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)為手段，構(gòu)建電力系統(tǒng)安全運(yùn)行知識(shí)圖譜，從而將“專家智能”離線制定粗放運(yùn)行規(guī)則的模式，變革為“人工智能”在線發(fā)現(xiàn)精細(xì)運(yùn)行規(guī)則的模式，逐步代替運(yùn)方的“年度運(yùn)行方式手冊(cè)”，保證復(fù)雜電網(wǎng)安全、穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。 3. 合作需求 尋求應(yīng)用場(chǎng)景和資源對(duì)接，應(yīng)用場(chǎng)景和業(yè)務(wù)能覆蓋斷面規(guī)模眾多的大省如浙江、廣東等，并且有與輸電網(wǎng)斷面發(fā)現(xiàn)的大中型企業(yè)有合作經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)具有一定的技術(shù)開(kāi)發(fā)能力、市場(chǎng)推廣資源和現(xiàn)場(chǎng)工程實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，能與現(xiàn)有團(tuán)隊(duì)形成合力，通過(guò)信息領(lǐng)域與能源領(lǐng)域的交叉研究，突破支撐復(fù)雜電網(wǎng)斷面發(fā)現(xiàn)的智能機(jī)器調(diào)度員軟硬件難題。為保障項(xiàng)目實(shí)施質(zhì)量和進(jìn)度要求，擬合作團(tuán)隊(duì)需通過(guò)ISO9001質(zhì)量管理體系認(rèn)證，且是國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)。期望通過(guò)合作，全面開(kāi)展產(chǎn)品和服務(wù)的推廣銷售。

現(xiàn)有智慧農(nóng)業(yè)企業(yè)主要的業(yè)務(wù)是信息服務(wù)，互聯(lián)網(wǎng)管理、品種培育等信息獲取及管理方面，而很少見(jiàn)到對(duì)生產(chǎn)流程中的硬件設(shè)施進(jìn)行優(yōu)化的企業(yè)，ISET將以此為切入點(diǎn)，完善智慧農(nóng)業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)。ISET以智慧農(nóng)業(yè)為主線，打造以智慧導(dǎo)航轉(zhuǎn)運(yùn)機(jī)器人、智慧噴灌轉(zhuǎn)運(yùn)機(jī)器人、智能農(nóng)作物識(shí)別采摘機(jī)器人，以及定制機(jī)器人輔助農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)品服務(wù)等為分支的產(chǎn)業(yè)鏈。

無(wú)線通信技術(shù)VHF/UHF頻段基于OFDM技術(shù)的高速數(shù)據(jù)通信系統(tǒng)   無(wú)線通信的突出問(wèn)題：頻率資源嚴(yán)重不足 。   我國(guó)無(wú)管會(huì)允許在這一頻段進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸，如地質(zhì)礦產(chǎn)、水利、能源、國(guó)家地震局、建設(shè)部、氣象局、軍隊(duì)等部門的專用無(wú)線通信系統(tǒng)。

本發(fā)明公開(kāi)了一種分布式智能化藥品安全管理系統(tǒng),包括上位機(jī) 終端和智能柜體終端，上位機(jī)終端中安裝有實(shí)驗(yàn)室信息管理系統(tǒng)，所 述上位機(jī)終端與指紋閱讀器、POS 微型打印機(jī)相連并進(jìn)行通訊；所述 智能柜體終端包括柜體和智能控制終端，智能控制終端與液晶顯示屏 液晶顯示器相連，用于顯示藥品清單信息、藥品使用信息、柜子使用 情況；柜體安裝有多個(gè)小柜體并成陣列式分布；所述上位機(jī)終端與智 能控制終端通過(guò) TCP/IP 協(xié)議相連，相互認(rèn)證

一、項(xiàng)目分類 顯著效益成果轉(zhuǎn)化 二、成果簡(jiǎn)介 在茶園管控方面，取得以下成果： （1）探明了太陽(yáng)天頂角、高度角以及太陽(yáng)光譜中夫瑯和費(fèi)線對(duì)于田間光譜采集的影響規(guī)律，提出了融合高光譜和深度圖像技術(shù)的茶樹(shù)生理信息定量檢測(cè)方法。其中，茶樹(shù)氮肥吸收利用檢測(cè)方法處于國(guó)際領(lǐng)先水平； （2）將共聚焦顯微拉曼光譜技術(shù)應(yīng)用于茶炭疽病早期診斷中，可在顯癥前24h診斷出病害； （3）研制出茶葉信息的快速高通量遠(yuǎn)程測(cè)量系統(tǒng)及裝備，開(kāi)發(fā)了茶園實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與精細(xì)化管理物聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了茶園水肥精準(zhǔn)管理和病害防控。 在茶葉加工方面，取得以下成果： （1）探明了流水線上堆積狀茶葉幾何形態(tài)差異、緊實(shí)度對(duì)于光譜測(cè)量的影響機(jī)制，提出了融合圖像灰度共生矩陣和指紋光譜特征的品質(zhì)在線檢測(cè)新方法； （2）研制了鮮葉含水率、色素、老嫩度等品質(zhì)指標(biāo)的無(wú)損快速檢測(cè)裝備，實(shí)現(xiàn)了堆積狀茶葉品質(zhì)指標(biāo)的動(dòng)態(tài)檢測(cè)； （3）發(fā)明了基于生產(chǎn)線上茶葉原料實(shí)時(shí)品質(zhì)信息的加工工藝自適應(yīng)系統(tǒng)，為茶葉加工智能化奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。 在茶葉生產(chǎn)加工信息管理方法，取得以下成果： （1）提煉設(shè)計(jì)出名優(yōu)綠茶機(jī)械炒制的核心作業(yè)機(jī)構(gòu)，把扁形名優(yōu)綠茶加工過(guò)程拆分成數(shù)道機(jī)械炒制流水工序； （2）探明了扁形名優(yōu)綠茶機(jī)械炒制的關(guān)鍵工藝參數(shù)，建立了扁形名優(yōu)綠茶機(jī)械制茶工藝指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)和標(biāo)準(zhǔn)； （3）發(fā)明了融合傳統(tǒng)工藝與現(xiàn)代化信息集成控制的綠茶數(shù)字化連續(xù)加工智能控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)從“憑經(jīng)驗(yàn)做茶”到“看數(shù)字制茶”。

該成果運(yùn)用 5S 技術(shù)和數(shù)學(xué)建模技術(shù)，構(gòu)建作物產(chǎn)量及長(zhǎng)勢(shì)預(yù)測(cè)模型，同時(shí)構(gòu)建了土壤有機(jī)質(zhì)及冠層主要營(yíng)養(yǎng)元素的監(jiān)測(cè)模型。并基于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)開(kāi)發(fā)了新農(nóng)村信息化平臺(tái)。

本發(fā)明公開(kāi)了一種具有抗誤碼機(jī)制的幀間無(wú)損編碼與智能解碼方法，包括：星上編碼步驟：獲取序列圖像 f；把圖像 fk,k＝1,2,...劃分成互不重疊的子塊；令第 3j+1,j＝0,1,...幀圖像為參考幀圖像，進(jìn)行分塊 JPEG-LS 編碼；而第 3j+2 和 3j+3 幀圖像參考第 3j+1 幀圖像進(jìn)行幀間無(wú)損編碼；每 K 個(gè)子塊后插入一組 EDC 信息形成檢錯(cuò)碼流；進(jìn)行RS(m,n)糾錯(cuò)編碼；在壓縮碼流中加入每幀的壓縮幀頭和幀尾。