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本發明是一種人工氣候室的控制方法，通過傳感器元件實時檢測氣候室內部的溫度、濕度，并用濾波器對信號進行濾波處理，濾除外界或傳感器干擾帶來的信號擾動。然后在考慮光照產熱作用的情況下，控制器采用帶預測的滯后魯棒控制處理算法，穩定、準確地控制氣候室內部的溫度、濕度，采用燈光分級前饋的方法直接設定光照度，最后通過執行器作用于人工氣候室。該控制方法采用最少的操作動作，在最小能耗下實現人工氣候室溫度、濕度及光照的高效控制。

失眠障礙是一種普遍存在的睡眠障礙疾病，我國成年人中的患病比例高達30%，其主要表現為難以入睡、難以維持睡眠或睡眠質量不佳，導致出現疲倦、注意力不集中、記憶力減退、情緒波動等負面影響，并且與多種疾?。ㄈ缧难芗膊?、糖尿病等）的發生和發展密切相關。我國龐大的患者群體增加了對醫療資源的需求和社會負擔，對個人和社會經濟造成重大影響。失眠障礙需要引起足夠的重視和關注，早期診斷是減少其對個人和社會危害性的有效方法。 目前臨床睡眠診斷主要依靠睡眠專家人工判讀多導睡眠圖（polysomnography，PSG），PSG技術同時記錄多個生理參數，如心電圖、腦電圖、肌電圖、眼電圖等，從而準確評估睡眠的各個階段和睡眠中的生理變化。然而，現代臨床睡眠診斷方法存在一些弊端。首先，依靠睡眠專家人工進行診斷成本很高。例如，臨床診斷中標記一位患者的PSG數據并完成診斷，往往需要一位訓練有素的睡眠專家數個小時的集中工作才能完成，無法應對大規模睡眠障礙群體需求。此外，睡眠診斷存在個體差異，同一種睡眠障礙在不同人群中的表現可能不同，診斷結果需要根據患者的具體情況進行綜合評估和判斷。這些方法需要專業人員進行操作和解讀，費用昂貴，操作復雜，很難普及應用。 人工智能技術可以幫助解決以上問題。人工智能技術可以在不需要專業人員干預的情況下，對失眠障礙進行自動化分析和診斷，具有高效性、低成本和易普及的優點。此外，還可以在大數據層面上進行分析，深入探究失眠障礙的病理生理機制，從而更好地指導治療和預防措施的制定。 睡眠診斷是最為適合采用云平臺技術進行自動化診斷的領域，患者潛在群體數量龐大。本項目涉及基于人工智能睡眠醫學診斷技術的全系統的各個環節，系統的診斷準確率目前為世界范圍內第一。前期已經服務于制藥企業睡眠類藥物評價、可穿戴消費級電子設備睡眠監測等領域。目前市場上的類似產品均不具備臨床醫療級的診斷能力，本技術填補了市場空白。 圖1.本項目研發的原理樣機部件

基于智能視頻分析，采用5G+人工智能+邊緣計算等高新技術，實現對監控區域內的火煙進行智能識別、實時分析報警。不依賴其他傳感設備，直接對視頻監控區域的畫面的煙霧和火焰均可及時準確識別。 它具有自動掃描、自動識別、自動報警、自動定位的功能，通過系統智能識別，發現火情實時向后端監控中心發送報警信號，同時會將火點位置在地圖上精確定位，一旦火災確定，決策人員可以通過視頻追蹤、資源查詢、火情推演、預案管理等功能進行撲救會商并制定詳細的滅火作戰方案，達到快速消滅火災的目的。 系統可協助管理人員，對監測區域內火焰做到全天二十四小時實時分析及時報警。降低誤報和漏報現象，減少因火災造成的生命和財產的損失，是人們同火災做斗爭的有力工具。

人工智能邊緣實驗平臺為標準的2.5U機架式設備，配置20塊FPGA開發板(Cyclone® V SoC系列)，可供20位學員同時進行FPGA設計、調試、下載及相關驗證，并具備SoC網絡技術和FPGA遠程調試技術，通過網絡為教學實驗提供配套服務，實現在線實驗室的虛擬仿真技術。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards  (Cyclone® V SoC  FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.

工業機器人技能考核與實訓平臺主要應用在工業機器人基礎操作教學階段，可以實現工業機器人基本結構、基礎操作、參數配置、在線示教編程、簡單語言編程、工具更換、復雜軌跡規劃及編程、模擬上下料和碼垛工藝應用、IO通訊、離線編程應用等教學內容，實訓臺式設計特別適合于標準教室型實訓場地，為學生掌握基礎編程能力和調試技能提供硬件支撐，滿足教學需求。該實訓臺主要用于工業機器人技術人才的培養教學和技能考核。

人工智能邊緣實驗平臺為標準的2.5U機架式設備，配置20塊FPGA開發板(Cyclone V SoC系列)，可供20位學員同時進行FPGA設計、調試、下載及相關驗證，并具備SoC網絡技術和FPGA遠程調試技術，通過網絡為教學實驗提供配套服務，實現在線實驗室的虛擬仿真技術。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards  (Cyclone V SoC  FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.

微型飛行器小體積、輕質量、高機動，能夠在狹小空間執行拍照、探測和運輸等特種任務，在國民經濟領域擁有廣泛應用前景。然而，此類飛行器普遍存在飛行時間短的痛點問題，尤其當重量小于10克時，其飛行時間一般不超過10分鐘。這是因為目前微型飛行器的發動機驅動部件一般采用傳統的電磁電機，而電磁電機在微型化后轉速高、發熱大，能量轉化效率急劇下降，甚至降到10%以下。微型電磁電機效率下降后，如果采用供電方便的自然太陽光作為能量來源，受限于太陽能電池的面積，很難滿足飛行需求。 為了解決上述難題，北航科研團隊從微型發動機的原理方面尋求突破，提出一種新的靜電驅動方案，研制出了在微小尺寸下轉速低、發熱小、效率高的微型靜電電機，并首次實現了微型飛行器在純自然光供能下的起飛和持續飛行，在微型飛行器的發展進程中具有里程碑意義。 該飛行器主要由靜電發動機和超輕質高壓電源組成，具備低功耗（0.568瓦）和高升力（30.7克每瓦）優勢，首次實現了微型飛行器在純自然光供能下的起飛和持續飛行。 靜電發動機的核心是靜電電機，它是一種依靠靜子和轉子間的庫侖力來產生連續旋轉運動的新型微型電機，具備結構簡單和無需繞組的優勢，其高電壓（千伏級）、低電流（微安級）的工作特性也使其在工作過程中發熱少且無明顯紅外特征。相比傳統電磁電機，靜電電機表現出了顛覆式的效率和功耗特性，在小質量（5克以內）情況下，其能量轉化效率可達傳統電磁電機的10倍以上，產生相同升力所需功耗僅為電磁電機的1/10以內，因此即便采用小尺寸太陽能電池，也可以為微型飛行器提供飛行所需功率。 電機雖然效率高、功耗低，但仍需要千伏級高壓電流來驅動，然而傳統高壓電源由于體積和重量過大，無法搭載在微型飛行器上。因此團隊還針對飛行應用場景，研制了千伏級超輕質高壓電源，主要包括太陽能電池和升壓電路兩部分，其中升壓電路可以在1.21克的重量下，將太陽能（或鋰電池）輸入的低壓直流電，轉換為4 - 9千伏的高壓直流電，相比美國斯坦福大學研發的同類技術升壓比提高了92%。 在微型靜電電機和超輕質高壓電源的助力下，本項目研發出的飛行器整機僅有巴掌大?。ㄒ碚?0厘米），重量比一張A4紙還輕（4.21克），尺寸和重量分別是此前世界最小、最輕太陽能飛行器的1/10和1/600。更進一步，團隊還提出一款翼展8毫米，質量9毫克的超微型靜電飛行器，飛行功耗不到1毫瓦，展示了靜電電機在飛行器進一步微型化中的巨大潛力。

該技術制備的生物組織材料是一種以豬主動脈血管為基體,以氧化海藻酸鈉為交聯劑制備的人工器官用生物組織材料。