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《能源技術革命創新行動計劃（2016-2030年）》，將“氫能與燃料電池技術創新”列入15項重點任務之一。項目團隊圍繞氫的制取、儲存和應用展開研究，突破高活性高容量金屬氫化物儲、制氫關鍵技術，成功開發了高活性高容量鎂基金屬氫化物儲、制氫材料，相關性能達到了國際先進水平。團隊主持承擔了國際合作項目、國家自然科學基金、國家科技部863、國家教育部、江蘇省教育廳等項目20余項。發表SCI論文100余篇，授權國家發明專利10余件。

熊宇杰教授和龍冉教授研究團隊與中國科學技術大學楊金龍院士團隊付岑峰副研究員、南京大學鄒志剛院士團隊姚穎方教授合作，發展了光催化甲烷無氧偶聯（NOCM）方法，實現了高選擇性制備乙烷和氫氣，效率達到中溫熱催化NOCM水平

對四種典型的晶種成核過程進行探索實驗，重點研究了其水解成核機理，探索酸度值等成核環境對晶種特性的影響機制

本發明涉及硝基苯催化加氫合成對氨基苯酚的一種新型催化劑及其制備方法。該催化劑以活性炭為載體，Pt 為主催化劑，MoS2 為助催化劑。催化劑的制備步驟如下：(1)Pt/C催化劑的制備，即通過浸漬法將 Pt 負載在活性炭上；(2)將助催化劑 MoS2 通過浸漬、焙燒、并在適量 H2 下還原，負載于 Pt/C 上，最終得到用于制備對氨基苯酚的催化劑。使用該催化劑合成對氨基苯酚具有產率高，選擇性高的優點，且該催化劑的穩定性較好。經 23 次循環后，催化劑的活性保持良好，對氨基苯酚的收率仍在 83％以上，具有很好的工業應用前景。

西安交通大學實驗室安全設施建設-存儲柜競爭性磋商

道路與鐵道學科平臺建設 招標項目的潛在投標人應在北京宏信天誠國際招標有限公司（北京市海淀區復興路乙12號中國鋁業大廈11層1110室）獲取招標文件，并于2022年06月17日 09點30分（北京時間）前遞交投標文件。

北京交通大學電機狀態預測可視化系統項目 招標項目的潛在投標人應在線上報名（郵件）獲取招標文件，并于2022年07月05日 09點30分（北京時間）前遞交投標文件。

本發明公開了一種基于卷積神經網絡的城市軌道交通乘客擁擠程度檢測方法，首先對待檢測視頻進行預處理，分段并提取運動殘差圖像，將原始圖像與運動殘差圖像組合作為卷積神經網絡算法的輸入，建立至少包含一個卷積層和最大池化層的特征提取塊，處理并計算原始圖像和運動殘差圖像中包含的人群狀態特征，再將人群狀態特征和運動特征結合，構建至少包含一個卷積層、最大池化層和全連接層的特征融合塊，進行融合處理，同時構建分類器，使用預制的帶有擁擠程度標簽的訓練集對卷積神經網絡進行訓練，使分類器對待測視頻中的乘客擁擠程度進行正確檢測，更加全面的表征監控視頻中的客流狀況，實現擁擠程度的檢測，提高了算法檢測的準確率。

該項目是863計劃項目，現處于實驗室研究階段。項目成果受專利保護。 1、項目概述 本項目針對高速公路進出城路段交通擁堵嚴重、事故頻發，以及高速公路監控系統和城市快速路監控系統各自為政、協同性差的普遍現象，構建了基于互聯網的分布式交通特征信息共享平臺，實現了不同監控系統的信息共享；借助信息共享平臺，系統分析了結合部的動態交通特征，提出了適應不同交通條件的短時交通特征預測技術；采用分層遞階控制和神經網絡控制的方法，研發了多匝道的協同控制系統軟件，并實現了結合部道路交通系統的微觀仿真。 2、技術創新點 在監控系統的信息共享研究方面，初步建立了交通特征信息共享的平臺，其中對異構監控系統之間交通特征級信息共享的內容和模式進行了系統分析，對異構信息進行了融合處理，實現了特征級信息的發布。 在短時交通特征預測研究方面，已對京津塘高速公路及北京市快速環路監控系統的海量交通流實測數據進行了特征與關聯分析，完成了短時交通特征的預測，并實現了交通擁擠的預判。 在結合部的協同控制方面，利用模糊神經網絡的建模和學習方法，對高速公路多匝道控制系統算法進行設計，并進行了控制效果仿真。   3、能為產業解決的關鍵技術 （1）基于服務水平的特征級交通動態信息融合技術 針對目前高速公路和城市快速路監控系統所采集的交通流基礎數據格式和像素級融合技術都有所不同，控制目標參數不統一的現實情況，項目提出的交通特征信息共享平臺首先要處理現有高速公路和城市快速路服務水平判定標準不統一的問題，其次需要解決區域交通監控系統的特征級數據融合問題，尋求基于服務水平的動態信息融合技術和方法。 （2）交通特征信息共享平臺的設計技術 針對集中式信息共享平臺投資大、實施困難的缺點，提出采用成熟的互聯網技術，以及分布式技術建立交通信息共享平臺，為異構監控系統的信息共享模式提供了一種新的建設思路。不需要增加額外的硬件投資、操作方便，就現有的管理體制來說，也容易實現。 （3）基于關聯分析和智能控制技術的短時交通特征預測模型 將時間序列理論與關聯理論引入交通狀態分析，并根據不同交通條件建立的短時交通預測模型，在很大程度上提高了預測方法的實時性、準確性和可靠性，有利于預測技術的應用和推廣。 （4）高速公路和城市快速路結合部實現協同控制的關鍵技術 基于區域道路交通網絡動態信息采集系統數據資源的綜合利用與共享，在交通服務水平判定技術的支持下，運用系統論、控制論的思想以及智能交通系統工程的理論方法，實現高速公路和城市快速路結合部的協同控制。 4、相關的行業發展水平，以及同類技術產品或成果比較 目前，我國已建設的交通信息系統中，各子系統基本上是作為一個個分支存在的，不僅子系統自身的數據尚未實現充分融合，集成度很低，而且系統之間存在行政分割問題，異構情況嚴重；在信息共享平臺設計上，大都采用集中式為主，需要新建一個監控總中心，投資大，操作困難。 與本項目所提出的預測思路及預測方法相比，現有預測方法的適用性方面還存在不少缺陷。 目前，我國高速公路和城市快速路交通控制所采取的區域控制策略尚未形成較成熟的控制模式，高速公路和城市快速路的協同控制模式更是處于起步階段，尚未形成成熟的技術產品。 應用范圍： 本課題針對的主要對象是高速公路與城市快速路的結合部，課題研究成果不僅充分利用了現有的道路監控系統硬件資源，節省了建設成本，而且可以滿足結合部的交通控制與管理需要，具有較強的應用和推廣價值。在實際的應用和推廣中，還需進一步擴充和細化協同控制目標，優化大范圍內的多匝道協同控制模型及其算法，并對具體的控制策略和控制設施進行詳細設計，以提升協同控制的實際效果。 預期效果： 運用系統論和其他相關領域研究的最新成果，探索建立區域高速公路和城市快速路交通信息共享平臺的新思路和新方法，并在系統平臺的基礎上研究協同控制的策略和方法，并形成整套協同控制系統算法和軟件。在實踐中，研究成果能夠得到較好的應用，并且能夠部分解決高速公路和城市快速路結合部的交通問題。