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本產品可將多聯式空調連接至智能家居系統，以實現智能化監控與控制。

技術成熟度：技術突破 本成套設備，以電供暖的各個電暖氣為控制對象，以建筑內不同房間不同區域的取暖溫度為控制參數，自下而上，組成了由單片機現場控制器（控制室單獨使用PLC控制器）、PLC中間層算法控制器、工控機為上位機構成監控界面的DCS控制系統，從而實現分散控制集中管理的控制系統。此系統的目的在于替換傳統水暖系統，利用合理科學的軟件算法，實現節能、環保、減排的效果。設備兼具教學、實驗、科研及實用的功能。 成果技術特點：本套裝置由四個單片機組成現場控制器，一個PLC組成的控制室控制器，與中間層面的S7-300PLC控制系統，以及頂層監控層的工控機裝置，統一安裝到了一個整體的平臺上。此平臺便于實地集中實驗、研究，也有利于集中編程與項目演示。 圖1 設備實物圖 圖2 為智能控制系統電腦操作界面

成果介紹智能控溫薄膜可以實現高溫下對紅外線的反射和低溫下對紅外線的透射，是一種無需能源的智能空調。技術創新點及參數室溫可用（20℃-40℃）節能減排（無需能源）滿足了實時反饋的需求滿足了溫度控制的需求提出了在室溫下實現智能變色的可能性

可以量產/n該成果涉及一種稻米食品全產業鏈信息系統，包括信息采集模塊，信息傳輸模塊，信息處理模塊，綜合決策模塊，信息存儲模塊，信息輸出模塊，所述信息為稻米食品全產業鏈各環節信息，包括育秧信息、種植信息、倉儲管理信息、加工管理信息；所述稻米食品全產業鏈各環節包括育秧環節、種植環節、倉儲管理環節、加工管理環節；所述信息傳輸模塊包括將從稻米食品全產業鏈各環節現場所采集到的原始信息經有線或無線方式經過通訊模塊傳遞到遠程監控終端，和遠程監控終端的控制信息經過通訊模塊傳遞到控制終端。本發明通過全產業鏈信息平臺，監控和防止各種危害因子的產生和遷移，可為稻米食品產業鏈的高效安全生產奠定基礎，真正做到食品溯源，全稱監控并實現在線檢測。

可以量產/n該成果涉及一種稻米食品全產業鏈信息系統，包括信息采集模塊，信息傳輸模塊，信息處理模塊，綜合決策模塊，信息存儲模塊，信息輸出模塊，所述信息為稻米食品全產業鏈各環節信息，包括育秧信息、種植信息、倉儲管理信息、加工管理信息；所述稻米食品全產業鏈各環節包括育秧環節、種植環節、倉儲管理環節、加工管理環節；所述信息傳輸模塊包括將從稻米食品全產業鏈各環節現場所采集到的原始信息經有線或無線方式經過通訊模塊傳遞到遠程監控終端，和遠程監控終端的控制信息經過通訊模塊傳遞到控制終端。本發明通過全產業鏈信息平臺，

產品詳細介紹SZCL-2數顯智能控溫磁力攪拌器|電熱套加熱 智能控溫,溫度數顯，電熱套加熱 ,有內置外置傳感器。電熱套25，50,100,150,250,500，1000,2000,3000,5000,10000,20000毫升全是一次成型、防腐、注塑殼。 技術參數: 控溫精度;+-1度(±1℃)控溫精度高。 控溫范圍;室溫--300度, 轉速;1800轉/分. SZCL-2系列數顯智能控溫磁力攪拌器參數 產品名稱 型號 攪拌容量 (ml) 單位   說明 智能控溫電熱套加熱 磁力攪拌器 SZCL-2 25 臺   智能控溫,溫度數顯，電熱套加熱 , 有內置外置傳感器。 電熱套25，50,100,150,250,500毫升 全是一次成型、防腐、注塑殼。 50 臺   100 臺   150 臺   250 臺   500 臺   1000 臺   2000 臺   3000 臺   5000 臺   10000 臺   20000 臺   CL系列磁力攪拌器技術參數比較：  序號 型號 控溫精度 控溫范圍 攪拌容量 控溫方式 轉速R/min 主要技術參數 1 CL-1A 無 無 20-3000ml 無 1800 磁力攪拌，不加熱，大功率攪拌，不銹鋼面帶立桿。 2 CL-2 ±3℃ 室溫-300℃ 25-500ml 調壓 1800 電熱套加熱，調壓調溫。可接接點式溫度計 3 SZCL-2 ±1℃ 室溫-300℃ 25-20000ml 智能 1800 電熱套加熱，智能調溫。有內置外置傳感器。 4 CL-2A ±3℃ 室溫-300℃ 50-1000ml 調壓 1800 活電熱套加熱，調壓調溫。50-500ml可互換， 5 SZCL-2A ±1℃ 室溫-300℃ 25-1000ml 智能 1800 活電熱套加熱，智能調溫。50-500ml可互換， 6 CL-3 ±3℃ 室溫-300℃ 1000-20000ml 調壓 1800 電熱套加熱，大功率攪拌，無極調速，調壓調溫。 7 CL-3A ±3℃ 室溫-300℃ 250-2000ml 調壓 1800 電熱套加熱，不銹鋼活鍋，調壓調溫。可接接點溫度計 8 SZCL-3A ±1℃ 室溫-300℃ 250-2000ml 智能 1800 電熱套加熱，不銹鋼活鍋，智能調溫。 9 CL-3B ±3℃ 室溫-300℃ 250-1000ml 調壓 1800 活鍋，活套，調壓調溫。 10 SZCL-3B ±1℃ 室溫-300℃ 250-1000ml 智能 1800 活鍋，活套，智能調溫。 11 CL-4 ±3℃ 室溫-150℃ 2000ml 調壓 1800 平板加熱，磁力攪拌，不銹鋼板面，調壓調溫 12 SZCL-4 ±1℃ 室溫-300℃ 2000ml 智能 1800 平板加熱，磁力攪拌，不銹鋼板面，智能調溫 13 CL-4A ±3℃ 室溫-150℃ 2000ml 調壓 1800 平板加熱，磁力攪拌，鋁板板面，調壓調溫 14 SZCL-4A ±1℃ 室溫-300℃ 2000ml 智能 1800 平板加熱，磁力攪拌，鋁板板面，智能調溫 15 CL-4B ±3℃ 室溫-150℃ 2000ml 調壓 1800 平板加熱，磁力攪拌，高頻紅外線加熱，調壓調溫。 16 SZCL-4B ±1℃ 室溫-300℃ 2000ml 智能 1800 平板加熱，磁力攪拌，高頻紅外線加熱，智能調溫。  

成果簡介：N-苯基馬來酰亞胺是用途廣泛的精細化工產品，可廣泛應用于橡 膠改性劑、海洋防污劑，并可作為抗菌劑、殺蟲劑和多種農藥的合成中間體。N-PMI 的最大宗的應用是作為高性能塑料（如：耐熱 ABS 樹脂、耐熱 PP、耐 候性高強度 PVC）的熱穩定劑和耐熱添加劑。N-PMI 的市場需求巨大，用量 增長迅速，是極具市場前景的重要精細化工產品。本 N-PMI合成采用自有技 術，降低酸性催化劑使用量，降低反應溫度，減少環境污染，提高生產安全 性和效率。使 N-PMI 的產率達到90%以上，純度大于 9

文本語義相似度是指兩個句子或文本片段之間的語義等價程度，其研究在自然語言處理的問答系統、機器翻譯、信息抽取、自動摘要等相關領域中有著廣泛的應用，具有重要的理論意義和應用價值。現有的文本語義相似度方法主要基于詞表面特征，但由于詞語間普遍存在概念上的關聯，缺乏概念層面的精確計算導致這些方法的準確性提升困難，而實現全文本在概念層面的精確計算尚無有效模型。 項目團隊依據單個名詞的概念信息量為基礎，分別提出了多種模型和方法實現文本在概念級別快速、精確地計算語義相似度：（1）提出一種基于概念信息量的文本語義相似度無監督基本模型；（2）提出一種基于概念信息增益的文本信息量計算方法；（3）提出一種融合信息權重的全文本信息量計算方法。實驗結果表明，團隊提出方法在SemEval 2013-2016 STS（文本語義相似度）數據集上均超過了當年最先進系統的總成績，并且在SemEval 2017 STS國際測評中，本系統的總成績在所有參賽團隊中排名第二，其中在Track 1數據集上排名第一（共34個參賽團隊提交81個系統）。相關論文被大會評選為“Best of SemEval 2017”。

文本語義相似度是指兩個句子或文本片段之間的語義等價程度，其研究在自然語言處理的問答系統、機器翻譯、信息抽取、自動摘要等相關領域中有著廣泛的應用，具有重要的理論意義和應用價值。現有的文本語義相似度方法主要基于詞表面特征，但由于詞語間普遍存在概念上的關聯，缺乏概念層面的精確計算導致這些方法的準確性提升困難，而實現全文本在概念層面的精確計算尚無有效模型。 我們依據單個名詞的概念信息量為基礎，分別提出了多種模型和方法實現文本在概念級別快速、精確地計算語義相似度：（1）提出一種基于概念信息量的文本語義相似度無監督基本模型（發表SCI論文1篇，授權專利1項）；（2）提出一種基于概念信息增益的文本信息量計算方法（發表SCI論文1篇）；（3）提出一種融合信息權重的全文本信息量計算方法（發表SCI論文1篇，最佳國際測評論文1篇）。實驗結果表明，我們提出方法在SemEval 2013-2016 STS（文本語義相似度）數據集上均超過了當年最先進系統的總成績，并且在SemEval 2017 STS國際測評中，我們系統的總成績在所有參賽團隊中排名第二，其中在Track 1數據集上排名第一（共34個參賽團隊提交81個系統）。相關論文被大會議評選為“Best of SemEval 2017”。 隨著人工智能相關技術的發展，智能問答系統應用在許多行業和領域中都有迫切的需求。比如在電話咨詢場景中，傳統人工坐席無法滿足日益增加的客戶咨詢量；在政府業務公開場景中，智能機器人對用戶的不準確答復會影響政府形象和公信力。目前業界的做法是人工設計問答系統或者對話系統，而不是使問答系統真正具有人類常識和世界知識，這種系統無法適應提問方法的改變或應用場景的轉換。而概念信息方法以認知知識庫為基礎可以獲得大量世界知識，比如概念之間的上下位關系。在特定領域的問答匹配多個測試數據集上的實驗結果顯示，相對于谷歌最新的深度計算模型BERT，概念信息語義相似度無監督模型已經比當今最優深度學習模型高出13%-15%。在問答系統上準確性的優勢說明，概念信息語義相似度模型對智能問答系統具有明顯的應用落地優勢。