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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

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。

本項目聚焦于鋰電池管理系統在智能化監測與預測中的關鍵痛點，尤其擬面向電池容量衰減預測、SOC/SOH估計不準、電池剩余時間不準確、MAP/SOP估算等方面。通過引入人工智能算法，構建融合機器學習與深度學習的電池狀態預測模型，擬實現高精度SOC（荷電狀態）與SOH（健康狀態）估計的優化，提升電池管理系統的智能水平與安全性。 解決方案方面，項目基于實地檢測磷酸鐵鋰電池充放電數據構建訓練集，采用輕量級線性回歸模型及改進型人工神經網絡進行建模優化，并結合特征工程技術提高預測精度。同時，設計適用于邊緣計算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平臺實時運行，降低對計算資源的依賴。 在競爭優勢方面，項目成果具備算法輕量化、部署便捷、預測準確度高、兼容性強等特點，特別適用于電力儲能、電動汽車等對安全性和可靠性要求高的場景。相比傳統BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準估算SOC/SOH，降低維護成本。 目前項目成果已在合作企業內部儲能設備中開展應用測試，初步反饋表明荷電狀態預測準確度提升40%左右，電池健康度準確度提升40%左右，系統響應及時，具備較高實用性和推廣價值。專家評審一致認為，該項目在智能電池管理系統方向具有較強的創新性和實際應用前景。

本系統通過抽象一般的信息管理需求而開發的通用信息管理系統。具有系統管理功能和身份認證 與授權功能，支持用戶自定義所需管理信息的結?構，能夠適應對于多數信息進行管理的需求。

強智AI一卡通綜合管理平臺，針對傳統校園一卡通運營弊端，以移動互聯網、大數據、人工智能、人臉識別等為核心，搭建“一卡一碼一賬號”無感支付的新型一卡通平臺，對學校食堂消費、水電繳費、門禁管理、圖書館管理、校車服務、校內醫療、自助文印等進行一體化運營和管理，完善學校管控，為廣大師生提供便利的校園生活，實現更便捷、更開放、更安全、更協同的現代化校園生活。

AI心理情緒識別系統1.多模態信號采集：人臉動態圖像、腦電信號采集、語音情感檢測。2.功能模塊包含：情緒檢測、情緒檔案、數據統計、用戶管理、系統設置功能模塊。3.系統基于情緒心理學相關理論，結合面部表情的二維情感空間分析技術、腦電信號的狀態分析、語音的三維情感空間分析三種模態相互融合疊加技術，檢測人心理情緒狀態，提高其檢測準確度。3.    基于攝像頭面部情緒識別技術，可以實時分析人體面部所包含的情緒狀態。通過非接觸式的實時視采用 AI 人工智能學習技術，結合心理學，通過對被測試人員 60秒的測試，能夠獲取相關心理/心理指標。幫助被測試人員了解自己的心理健康狀況，并且引起人們重視心理健康，從而在工作、學習、生活當中提高身心健康。并且通過定期測試，能夠獲取個體、準確的進行心理危機預警，顯示被測人員心理危機測試報告，提醒心理醫生重點關注。用戶在進行注冊登錄后，根據語音提示可直接進入測試界面進行情緒識別。點擊測試按鈕，調整好站立位置，臉部朝向屏幕，人臉錄入即可完成測試，測試完成即可生成測試報告并能打印報告。4    基于腦電生物傳感器狀態檢測、實時展示人體腦波原始狀態指標以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8個EEG參數。5.    采用任務態模式進行語音情感分析，測試者按照系統設定的特定語境信息進行朗讀來進行情感分析。6.    檢測結束后可實時出具“心理生理狀態分析結果報告”，其中包括被測試人員信息、檢測時間、12維度心理生理情緒數據，包含正面情緒（平衡、自信心、活力、調節水平），負面情緒（攻擊性、壓力、緊張、可疑），生理參數（抑制、神經質、消沉、幸福指數），以及綜合狀態指標：專注度、放松度、疲勞指數、焦慮指數、壓力指數、抑郁指數等。7.    統計分析：系統自帶數據中心的統計功能，可以按單位進行所有檢測人員的壓力分布圖及重點關注人員的信息顯示。8.    檢測完成后系統自動生成檢測報告，檢測報告需包含每項參數的檢測數據大小、參考范圍、異常數據等，以及用情緒參數雷達圖、餅狀圖、直方圖、曲線視圖等多種表示方法。9.    信息查詢功能：管理員可通過多條件查詢功能，只需通過任意一項查詢條件即可快速查詢出與之對應和匹配的測試者信息，以及該測試者的歷史測試記錄，并可對該測試者的測試記錄進行縱向和橫向對比，綜合分析該名測試者的心理健康狀況。9.用戶管理端：以管理員身份登錄該系統可對用戶進行管理。可進行添加用戶、刪除用戶、查詢用戶、用戶信息修改、密碼修改、級別權限設置、單位框架搭建、查看用戶報告，以及導出、打印用戶報告。10.系統具有特定場合模態設置功能，可關閉和開啟語音檢測功能。11.視頻檢測時面部框具有信號質量檢測功能，通過不能的顏色在面部框進行彩色狀態提示，同時具有人臉檢測判別功能，比如面部不全、距離較遠等識別功能

繪畫作品的藝術風格包含畫像的色彩、紋理、筆觸等等，往往很難準確定義。基于深度學習的畫像風格遷移讓機器自行學習藝術家的作品，使得最終輸出的合成圖像呈現出與藝術家作品一致的風格。本演示可以把藝術家的風格遷移到攝像頭捕捉的圖像中，讓平淡的圖像呈現出不一樣的藝術氣息。（The artistic style of a painting, which includes colors, textures, strokes, etc., is often difficult to define accurately. Deep learning-based portrait style transfer allows the machine to learn the artist's work by itself, so that the final output composite image presents a consistent style with the artist's work. This demo can transfer the artist's style to the image captured by the camera, so that the dull image presents a different artistic atmosphere.）

繪畫作品的藝術風格包含畫像的色彩、紋理、筆觸等等，往往很難準確定義。基于深度學習的畫像風格遷移讓機器自行學習藝術家的作品，使得最終輸出的合成圖像呈現出與藝術家作品一致的風格。本演示可以把藝術家的風格遷移到攝像頭捕捉的圖像中，讓平淡的圖像呈現出不一樣的藝術氣息。 （The artistic style of a painting, which includes colors, textures, strokes, etc., is often difficult to define accurately. Deep learning-based portrait style transfer allows the machine to learn the artist's work by itself, so that the final output composite image presents a consistent style with the artist's work. This demo can transfer the artist's style to the image captured by the camera, so that the dull image presents a different artistic atmosphere.）

二、成果介紹1、 成果簡介：（500字以內） 本項目針對國內外對特種高分子樹脂及膜材料的重大需求，在傳統聚芳醚酮和聚醚砜樹脂的基礎上，制備高附加值和高性能的功能型改性聚芳醚樹脂及功能膜材料。具體的研究內容和完成情況包括：（1）功能型聚芳醚樹脂合成、化學改性及放大；（2）適合耐高溫樹脂的膜制備工藝；（3）針對功能膜材料在分離膜、質子交換膜、功能涂層和生物醫用材料方面的應用性開發。研制