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產品簡介： CES-AIoT339 是軟/硬件一體的面向 AI 人工智能方向的實訓系統，融合邊緣計算，人臉識別，機器視覺，文本/證件識別，語音識別諸多 AI 技術，同時引入物聯網傳感器，無線網絡知識點，是一套 AI 人工智能+物聯網綜合型實驗系統。 該款實驗箱由具有邊緣計算能力的單板計算機，高清晰畫質視頻采集器，拾音器，本地顯示器，操控端口，物聯網基礎部件組成，完整布署在實驗箱里，配套實驗教程和實訓所需的輔件。 該款實驗箱是針對新工科“人工智能”專業研發的，具備創新，先進，實踐性強等特點，適用于人工智能，計算機，電子，信息工程，自動化等相關專業。 產品特點： 該系統引入科大訊飛語音技術，百度 AI OCR 技術，可運行在邊緣計算機上實現通用文字識別，證件/票據識別，語音識別等 AI 應用，比如身份證識別，戶照，銀行卡，營業執照，車牌，駕駛證/行駛證的識別。 AI 人工智能+ 物聯網“雙核”組合 提供物聯網傳感器，無線網絡模塊，NB-IoT 模塊，與邊緣計算機，AI 人工智能部件，構成 AI人工智能和物聯網的融合，且支持與阿里云的鏈接，支持使用者進行 AI 人工智能物聯網的應用擴展開發。 基于安卓系統的 AI 人臉識別技術 提供人臉識別的開源安卓工程包，實現靜態，動態下的人臉特征采集，特征分析，對比等人臉識別功能。 AI 人工智能+ 物聯網“雙核”組合 基于 ARM 架構 Cotex-A72 六核處理器，內建強大視頻處理引擎 Mail-T864 GPU, 完美支持H.265/H.264 視頻解碼，支持大數據處理，流暢運行 AI 應用軟件。 硬件一體化設計，高度集成，易于設備的維護實驗所用到的硬件，均布署在實驗主板上，一對 N 供電模式，各單元相互獨立，模塊化設計。

LED型頂置人工氣候箱是具有光照、加濕功能的高精度冷熱恒溫設備，為用戶提供一個理想的人工氣候實驗環境。它可用作植物的發芽、育苗、組織、微生物的培養;昆蟲及小動物的飼養;水體分析的BOD的測定以及其它用途的人工氣候試驗。LED型頂置人工氣候箱特點： 　　1、光照節電80%以上，整機節電50%以上，五年節電可賺回一臺同類儀器。 　　2、豎直光照，更適合動植物生長需要。 　　3、鋼殼發泡箱體、堅固耐用，占地面積減少了30%。 　　4、無級調光，光線均勻。 　　5、新式循環風，溫度均勻性好。 　　6、光源和箱體使用壽命長。 　　LED型頂置人工氣候箱技術指標： 　　1. 主要型號：RDN-1000D-4 　　2. 溫控范圍： 0～50℃ 　　3. 外形尺寸(寬*深*高)：1210*743*1980mm 　　4. 內膽尺寸(寬*深*高)：1100*640*1370mm 　　5. 容積：1000升 　　6. 光源：頂置LED光照板式，豎直光照。 　　7. 光照度：0～20000LX 　　8. 光照層數：4層 　　9. 溫度波動度：±0.5～±1.0℃ (0℃以下為±1.5℃) 　　10.  控濕范圍：50%RH～95%RH (6℃以下不控濕，特殊用戶除外) 　　11. 濕度波動度：±5%RH～±7%RH 　　12. 光照度調節范圍：0～100%Emax無級調光 　　13. 工作倉內風向及風速：近水平0.1m/s～0.3m/s 　　14. 壓縮機工作方式：間歇運行 　　15. LED光照板使用壽命：50000h 　　16. 儀器運行方式：全年連續運行。 　　17. 電源：50HZ，220V ±10%

基于跨行業數據挖掘標準流程CRISP-DM，實現數據的深度挖掘分析，幫助教師與學生發現數據中隱藏的關系及規律，為教師科研提供數據分析探索、模型構建、成果應用的一站式數據挖掘工具，高效開展行業應用研究。平臺支持用戶通過簡單拖拽、低代碼的方式快速完成挖掘分析流程構建。同時支持模型自動化構建、模型智能評估，推薦最優模型與算法。 1、極簡的建模過程 基于拖拽式節點操作、連線式流程串接、指導式參數配置，用戶可以通過簡單拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程構建。平臺內置數據處理、數據融合、特征工程、擴展編程等功能，讓用戶能夠靈活運用多種處理手段對數據進行預處理，提升建模數據質量，同時豐富的算法庫為用戶建模提供了更多選擇，自動學習功能通過自動推薦最優的算法和參數配置，結合“循環行”功能實現批量建模，幫助用戶高效建模，快速挖掘數據隱藏價值。 2、豐富的分析算法 內置150多個分析算子，包含30余種數據預處理方法，5種數據融合方法、11種常用特征工程，實現數據融合處理與特征構建；包含聚類、分類、回歸、關聯規則、時間序列、綜合評價、協同過濾等7類N種機器學習算法，支持深度學習、集成學習與自然語言處理等人工智能分析方法，滿足各類業務科研場景需求。 3、靈活的擴展能力 支持用戶編制SQL\R\Python\Java\Scala\Matlab\PySpark腳本實現個性化的算法腳本。自定義算法功能允許用戶通過R\Python\Java\Scala基于平臺規范封裝自主算法并發布形成平臺節點，方便用戶靈活擴展平臺算法節點功能，增強平臺的業務適應能力，充分滿足不同領域科研的個性化需求。 4、全面的分析洞察 通過豐富詳實的洞察內容，幫助用戶全方位觀察建模過程任意流程節點的執行結果，為用戶開展建模流程的改進優化提供依據，從而快速得到最優模型，發現數據中隱含的業務價值。建模分析報告支持在線查看，并且支持下載可編輯Word版本，支持科研報告及相關成果發布應用。 5、全棧科研成果管理與應用能力 分析成果的快速工程化應用，支持模型以調度任務、異步服務、同步服務、流服務及本地化服務包等形式應用，滿足工程化的不同訴求。提供統一的成果分類統計及統一管理監測，幫助用戶高效便捷地管理成果、利用成果及監測成果。 6、跨平臺模型遷移及融合 支持PMML文件的導入和導出，可以實現跨平臺模型之間的遷移和融合，利于用戶進行歷史模型的遷移，實現用戶在不同平臺的模型成果快速共享，提升各類科研成果的復用性。    

氮和磷是植物生長所必需的兩種最為重要的養分元素，在氣候變化和CO2濃度上升的背景下，氮、磷養分的供給不足限制了陸地植物的生長及其對大氣CO2的吸收能力，成為制約未來陸地碳匯的重要因素。然而，全球陸地生態系統氮、磷限制的空間格局仍是一個尚未解決的重要科學問題。地理科學學部杜恩在副教授與斯坦福大學Rob Jackson教授團隊合作，提出了氮、磷限制評估的理論框架并量化分析了全球陸地生態系統氮、磷限制的空間格局及其關鍵影響因素，相關結果近日發表在Nature Geoscience。 該研究根據化學計量內穩態假說和最小限制因子定律，推導提出基于葉片氮、磷重吸收效率比值指示氮、磷限制的理論框架，進一步建立全球陸地植物葉片氮、磷重吸收效率數據庫和全球養分添加實驗數據庫，并在上述框架基礎上量化評估了全球陸地生態系統氮、磷限制的空間特征，完成了全球陸地生態系統氮、磷限制的高分辨率空間制圖。 該研究發現，全球自然陸地生態系統（農田、城市和冰川除外）有18%的區域受到較強的氮限制，而43%的區域受到較強的磷限制，其他39%的區域則受氮、磷共同限制或氮、磷任一元素的微弱限制。總體而言，氮限制在在苔原、北方針葉林、溫帶針葉林、山地草原及灌叢較為普遍，磷限制在熱帶及亞熱帶森林、溫帶闊葉林、沙漠、地中海植被、以及熱帶、亞熱帶和溫帶草原、稀樹草原和灌叢較為常見。相關結果增進了對全球陸地生態系統氮、磷限制格局的量化認識，為地球系統模式氮、磷限制的模擬提供了基準數據，有望更好地預測氣候變暖和CO2濃度上升情景下陸地碳匯的變化。該論文自2月10日在線發表后，已多次被科學媒體網站報道，包括SciGlow、myScience、Science Edition、Phys.org、Technology.org、News Wise、Mirage News、CO2 Coalition等。 杜恩在副教授為論文第一作者和第一通訊作者，斯坦福大學Rob Jackson教授為論文共同通訊作者，其他合作者來自美國勞倫斯利弗莫爾國家實驗室、瑞典隆德大學、荷蘭烏特勒支大學、中科院植物所等研究機構。該研究受到國家自然科學基金（41877328, 41630750 & 31400381）、霍英東青年教師基金（161015）、地表過程與資源生態國家重點實驗室項目（2017-ZY-07）資助。

為深入貫徹習近平總書記來東北考察時和在深入推進東北振興座談會上對露天礦綜合治理工作的重要指示精神，遼寧工程技術大學礦山生態修復團隊運用綜合聯用技術治理礦山廢棄地，該成果得到阜新市科學技術協會的大力推薦，已應用于阜新海州露天礦治理中，取得了較高的經濟、生態和社會效益。 煤矸石是煤礦生產過程中產生的廢棄物，經人工堆積形成煤矸石山，其占用大量土地、污染大氣、土壤和地下水，破壞景觀環境，嚴重影響周邊人民生產生活。本項目應用微生物技術促進煤矸石分解和植物生長，利用工業廢棄物培肥煤矸石基質。以黑麥草為材料，復合微生物改良劑可有效促進煤矸石分解及養分釋放，植物生長良好，產量提高了70%以上；工業廢棄物古龍酸母液和活性污泥培肥煤矸石基質，既促進了工業廢棄物的資源化利用，又提高了植物產量230%以上。形成了煤矸石微生物改良技術，工業有機廢棄物培肥煤矸石技術。已申報發明專利5件，研究成果已應用于阜新海州露天礦廢棄地植被恢復工作中。

近年來,中國玉米加工業呈現強勁發展之勢,過大的發展規模不僅引發了玉米本身價格的上漲,而且對玉米相關產業發展及國家糧食安全產生了負面效應.為促進玉米加工業健康有序地發展,應在保證國家糧食安全目標的前提下,對玉米加工業發展投模進行控制,實施玉米加工業向原料優勢區域集中的政策;科學合理地確定玉米加工業的產品結構:建立與玉米加工業相適應的玉米種植業結構,實施玉米產業化經營.

氮和磷是植物生長所必需的兩種最為重要的養分元素，在氣候變化和CO2濃度上升的背景下，氮、磷養分的供給不足限制了陸地植物的生長及其對大氣CO2的吸收能力，成為制約未來陸地碳匯的重要因素。然而，全球陸地生態系統氮、磷限制的空間格局仍是一個尚未解決的重要科學問題。地理科學學部杜恩在副教授與斯坦福大學Rob Jackson教授團隊合作，提出了氮、磷限制評估的理論框架并量化分析了全球陸地生態系統氮、磷限制的空間格局及其關鍵影響因素，相關結果近日發表在Nature Geoscience。 該研究根據化學計量內穩態假說和最小限制因子定律，推導提出基于葉片氮、磷重吸收效率比值指示氮、磷限制的理論框架，進一步建立全球陸地植物葉片氮、磷重吸收效率數據庫和全球養分添加實驗數據庫，并在上述框架基礎上量化評估了全球陸地生態系統氮、磷限制的空間特征，完成了全球陸地生態系統氮、磷限制的高分辨率空間制圖。 該研究發現，全球自然陸地生態系統（農田、城市和冰川除外）有18%的區域受到較強的氮限制，而43%的區域受到較強的磷限制，其他39%的區域則受氮、磷共同限制或氮、磷任一元素的微弱限制。總體而言，氮限制在在苔原、北方針葉林、溫帶針葉林、山地草原及灌叢較為普遍，磷限制在熱帶及亞熱帶森林、溫帶闊葉林、沙漠、地中海植被、以及熱帶、亞熱帶和溫帶草原、稀樹草原和灌叢較為常見。相關結果增進了對全球陸地生態系統氮、磷限制格局的量化認識，為地球系統模式氮、磷限制的模擬提供了基準數據，有望更好地預測氣候變暖和CO2濃度上升情景下陸地碳匯的變化。該論文自2月10日在線發表后，已多次被科學媒體網站報道，包括SciGlow、myScience、Science Edition、Phys.org、Technology.org、News Wise、Mirage News、CO2 Coalition等。 杜恩在副教授為論文第一作者和第一通訊作者，斯坦福大學Rob Jackson教授為論文共同通訊作者，其他合作者來自美國勞倫斯利弗莫爾國家實驗室、瑞典隆德大學、荷蘭烏特勒支大學、中科院植物所等研究機構。該研究受到國家自然科學基金（41877328, 41630750 & 31400381）、霍英東青年教師基金（161015）、地表過程與資源生態國家重點實驗室項目（2017-ZY-07）資助。

本發明公開了一種基于深度回聲狀態網絡的目的地預測方法，屬于軌跡目的地預測技術領域。

項目簡介近年來，在我國科技部、建設部等政府部門的大力推動下，地源熱泵空調系統在我國許多北方省市得到了大面積推廣應用。但是，淺層地熱能開發利用工作是一個綜合技術性較強的系統工程，如果設計不當，經常出現無法正常運行的情況，更有甚者系統已經報廢。導致地源熱泵系統失敗的主要原因有很多，例如在建設初期沒有進行充分的淺層地溫能測試以及地下換熱特性實驗、地層巖性取芯分析，完全憑借經驗參數設計，忽視了淺層地溫能資源分布的地域差異性；缺乏對建筑冷熱負荷的仔細計算，出現“大馬拉小車”或者“小馬拉大車”現象；缺乏對地源熱泵系統長期性能的分析與預測，忽視了淺層地溫的堆積效應；工程施工不規范；運行監測調控缺乏等等。因此，實施地源熱泵空調供熱系統，必須進行嚴格的技術，包括地下土壤熱特性測試、地層巖性取芯分析；建筑冷熱負荷的動態模擬計算、地源熱泵系統長期性能分析與預測；規范工程施工；建立有效的地下溫度場變化特性監測系統等，才能確保地源熱泵系統的長期可靠穩定運行，達到預期效果。1）地溫能勘查和地下換熱特性測試技術河北工業大學成功研制出了基于恒溫法的地下換熱性能測試裝置，已經申請國家發明專利。該系統能夠獲得地下溫度場、土壤導熱系數以及地下換熱特性等重要參數的實測數據，為系統設計提供科學依據。該裝置在天津、河北、山東、安徽等省市進行了大量的測試工作，積累了大量的實測數據。2）建筑物冷熱負荷的動態模擬技術通過采用目前國際流行的建筑能耗模擬軟件，結合建筑圍護結構、區域氣候、使用特點等特征進行可以充分反映出建筑物冷熱負荷的小時變化規律，為地下設計與系統運行策略提供重要的依據。在逐時負荷基礎上進行地下設計，可以有效避免設計不匹配現象。3）地溫場動態分析與節能預測技術通過基于地下溫度場和流體溫度變化的系統運行分析，可以為實際地下管群的優化提供具體的指導，從而保證整個埋管系統的合理布局，節省建設成本。該技術先后應用于天津和河北省的國土資源部淺層地溫能大調查項目。4）地源熱泵地下溫度場監測技術通過合理地設置地下溫度場測點，可以準確地反映出系統的運行狀況，及時發現淺層地溫的堆積效應，這有利于系統的運行節能，保證系統長期運行的可靠性和穩定性。目前，河北工業大學已經在天津和河北等地的地源熱泵系統工程中，成功設計了大量的地下監測系統，掌握了第一手的系統運行與節能數據，這對于地源熱泵系統的優化設計具有直接指導意義。項目負責人 王華軍   聯系方式 聯系電話：15122700298Email：huajunwang@126.com