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本發(fā)明公開了一種植物內(nèi)生菌，分類命名為巨大芽孢桿菌(Bacillus?megaterium)，完整命名為巨大芽孢桿菌(Bacillus?megaterium)SAN1，該菌株已于2013年3月11日保藏在中國微生物菌種保藏管理委員會普通微生物中心(簡稱CGMCC)，保藏編號為CGMCC?No.7295。本發(fā)明還公開了所述的植物內(nèi)生菌在修復設(shè)施土壤次生鹽漬化與鎘復合污染中的應用。本發(fā)明提供的巨大芽孢桿菌CGMCC7295能夠促進植物的生長，改善土壤理化性狀，同時促進植物對Cd的吸收，有效的消除土壤中的Cd污染；并且能高效轉(zhuǎn)化土壤的硝態(tài)氮，減輕次生鹽漬化的危害；通過巨大芽孢桿菌CGMCC7295與植物的聯(lián)合作用，可實現(xiàn)設(shè)施土壤次生鹽漬化與重金屬Cd復合污染的修復。

1.痛點問題 工業(yè)控制系統(tǒng)廣泛應用于能源電力、智能制造、軌道交通、石油石化及市政等行業(yè)，是國計民生及國家安全關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的核心系統(tǒng)，一旦遭受網(wǎng)絡攻擊會帶來巨大的損失。近年來，國內(nèi)外標志性事件的慘痛教訓歷歷在目。 傳統(tǒng)的硬件外掛防護模式，很難根本性解決工業(yè)網(wǎng)絡場景碎片化、技術(shù)手段響應被動性等系列安全困境，亟需研究軟件定義內(nèi)生安全新范式，開發(fā)高強度大規(guī)模安全對抗綜保系統(tǒng)，提高工控網(wǎng)絡安防水平。 2.解決方案 本項目以安全知識計算引擎為核心支撐，通過“軟件定義安全、安全嵌入賦能”方式使工控系統(tǒng)獲得智能“免疫力”。 安全知識計算引擎多形式、多維度、多層次地將各類工業(yè)網(wǎng)絡安全知識轉(zhuǎn)化為可求解的模型算法，構(gòu)建內(nèi)生安全內(nèi)核，實現(xiàn)“業(yè)務+安全”一體化模式。主要技術(shù)要點如下： 1)全息式安全數(shù)據(jù)采集，全面性感知、全方位獲取、全網(wǎng)絡匯聚、全維度整合網(wǎng)絡安全數(shù)據(jù)； 2)全棧式安全知識分析，從采集、傳輸、治理、計算、應用等環(huán)節(jié)進行全生命周期式安全解讀； 3)全新式安全引擎計算，憑借強大的安全知識計算功能，快速精準地發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡高級威脅與異常行為； 4)全景式安全態(tài)勢呈現(xiàn)，多視角整體提升安全發(fā)現(xiàn)識別、理解分析、響應處置等解構(gòu)調(diào)度能力。 3.合作需求 擬成立公司推動該項目成果的產(chǎn)業(yè)化進程，對接需求如下: 1）合作團隊要求：深刻理解工控系統(tǒng)內(nèi)生安全模式，有較強的市場化產(chǎn)品落地能力； 2）資源要求：關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)資源； 3）辦公場地需求：研發(fā)實驗環(huán)境和辦公場地。

自 2016 年 12 月開始，受不利天氣形勢影響，中國出現(xiàn)大范圍持 續(xù)重度空氣污染天氣。2015 年國際癌癥研究機構(gòu)把大氣污染認定為 致癌物，大氣顆粒物，即 PM2.5，是一種確認的人類致癌物。霧霾天 氣的影響，使得更多的人患上支氣管肺炎。本項目為保健食品研發(fā)，玄參橘皮含片止咳清咽效果很好，按照 保健食品申報程序，完成了工藝研究、技術(shù)要求研究、制定了產(chǎn)品技 術(shù)要求，中試研究，生產(chǎn)出來了 3 批中試產(chǎn)品，經(jīng)

1、化工類高校畢業(yè)生2、電氣類技工3、安全、環(huán)保專工

背景 自2016年12月開始，受不利天氣形勢影響，中國出現(xiàn)大范圍持續(xù)重度空氣污染天氣。2015年國際癌癥研究機構(gòu)把大氣污染認定為致癌物，大氣顆粒物，即PM2.5，是一種確認的人類致癌物。霧霾天氣的影響，使得更多的人患上支氣管肺炎。 項目簡介 本項目為保健食品研發(fā)，玄參橘皮含片止咳清咽效果很好，按照保健食品申報程序，完成了工藝研究、技術(shù)要求研究、制定了產(chǎn)品技術(shù)要求，中試研究，生產(chǎn)出來了3批中試產(chǎn)品，經(jīng)具有檢測資質(zhì)的單位進行理化檢測、微生物檢測、穩(wěn)定性評價、功能評價、安全性評價和人體試食，結(jié)果表明該品種質(zhì)量符合產(chǎn)品技術(shù)要求，安全性好，人體試食表明止咳清咽效果好；正在撰寫申報資料，撰寫完成后報國家保健食品審評中心，審評通過后可以獲得保健食品批文。 產(chǎn)品說明書 【原料】玄參、橘皮 【輔料】蔗糖、D-甘露糖醇、天然薄荷腦、檸檬酸、甜蜜素、硬脂酸鎂 【功效成分或標志性成分含量】每100 g含：哈巴俄苷≥7.6 mg 【適宜人群】咽部不適者 【不適宜人群】嬰幼兒、孕婦、乳母 【保健功能】清咽潤喉 【食用量及食用方法】一次2片，一日12片，分次含服 【規(guī)格】每片0.6 g。 【貯藏方法】密封，置陰涼干燥處 【保質(zhì)期】24個月 【注意事項】本品不能代替藥物。適宜人群外的人群不推薦食用本產(chǎn)品

飛生（上海）電子貿(mào)易有限公司是MMD企業(yè)集團的中國總部，成立于2009年，是冠捷科技有限公司（TPV）取得飛利浦公司品牌授權(quán)協(xié)議后成立的全資子公司。現(xiàn)MMD企業(yè)集團在全球獨家營銷及銷售飛利浦品牌液晶顯示器及其他相關(guān)IT顯示設(shè)備。主要的經(jīng)營項目包括：飛利浦商用及家用PC顯示器、飛利浦寬屏電腦一體機（All-in-One PC）、飛利浦商用大屏顯示設(shè)備及飛利浦內(nèi)置高清電視功能液晶顯示器共4大產(chǎn)品類別。

本成果提出了基于零件批量加工數(shù)據(jù)分析的加工工藝與流程優(yōu)化，主要包括零件加工過程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法、基于數(shù)據(jù)和機理模型相結(jié)合的零件加工精度預測、基于機器學習的零件加工工藝優(yōu)化與決策、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗證這四方面。以下是各方面具體對應內(nèi)容： 1）零件加工過程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法：在數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法方面，搭建了軸類零件全流程加工工況數(shù)據(jù)實時采集硬件平臺，實現(xiàn)對加工力、加工振動、主軸電流等工況數(shù)據(jù)的實時在線獲取。 2）基于數(shù)據(jù)和機理模型相結(jié)合的零件加工精度預測：在航空薄壁件加工精度預測方面，對復雜曲面加工過程混合建模與全流程加工精度預測等理論開展了深入研究工作；建立了零件單工序/多工序加工精度預測混合驅(qū)動模型，實現(xiàn)了加工精度的高效高精預測。 3）基于機器學習的零件加工工藝優(yōu)化與決策：在軸類零件全流程加工工藝優(yōu)化與決策方面，圍繞隱馬爾可夫決策過程、遺傳算法等理論開展了理論研究工作，結(jié)合軸類零件加工過程開展了優(yōu)化工作；提出了加工參數(shù)自適應調(diào)控聯(lián)合決策方法。 4）基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗證：構(gòu)建加工數(shù)據(jù)庫1套，包含機床設(shè)備、加工刀具、加工參數(shù)、檢測數(shù)據(jù)等四種類型數(shù)據(jù)。開發(fā)全流程加工智能推理軟件1套（部署于中航發(fā)南方公司柔軸車間），實現(xiàn)航軸全流程質(zhì)量數(shù)據(jù)感知與工藝優(yōu)化，其中全流程誤差建模與分析模塊實現(xiàn)了端到端的零件加工質(zhì)量智能推理，可以用于工藝設(shè)計與現(xiàn)場預先感知，加工過程工藝數(shù)據(jù)挖掘模塊實現(xiàn)基于批量數(shù)據(jù)的多工序誤差流分析，實現(xiàn)后續(xù)工序加工誤差推理，加工過程工藝優(yōu)化與智能決策模塊實現(xiàn)了零件多工序加工質(zhì)量數(shù)據(jù)推理與給定期望指標下的加工參數(shù)優(yōu)化。 圖1 本成果對應功能結(jié)構(gòu)示意圖 【技術(shù)優(yōu)勢】 圍繞航空領(lǐng)域制造的加工質(zhì)量問題，開展基于制造過程數(shù)據(jù)的工藝全流程智能決策技術(shù)與系統(tǒng)的研發(fā)，初步實現(xiàn)工藝與制造過程的智能控制。在數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法、航空薄壁件加工精度預測、軸類零件全流程加工工藝優(yōu)化與決策、零件全流程加工質(zhì)量智能推理與優(yōu)化、智能加工產(chǎn)線智能決策技術(shù)應用與推廣等多個方面實現(xiàn)了突破，具有顯著的理論價值與應用價值。 規(guī)范制定方面，研究了薄壁件加工誤差產(chǎn)生的深層機理，構(gòu)建了批量零件加工過程中誤差傳遞的理論模型，探究了機床、夾具、刀具、加工參數(shù)全方位、多層次的因素對于零件加工誤差產(chǎn)生的影響規(guī)律，提出了零件加工工藝與流程優(yōu)化策略，形成制定面向航空發(fā)動機大長徑比軸類零件的決策規(guī)范，規(guī)定軸類零件全流程加工過程中機床、刀具、裝夾、加工參數(shù)四個方面的具體要求。通過中國航發(fā)南方工業(yè)有限公司企業(yè)標準體系管理系統(tǒng)制定、修改、審批，形成《航空發(fā)動機軸類零件加工工藝優(yōu)化與決策技術(shù)規(guī)范Q/2B 1586—2022》。 軟件開發(fā)方面，將上述理論成果進行高度集成，開發(fā)了零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件（MIO軟件）。軟件集成了四大功能模塊，包括加工工藝數(shù)據(jù)庫、全流程誤差建模與分析、加工過程工藝數(shù)據(jù)挖掘、加工工藝優(yōu)化與智能決策。相關(guān)知識與優(yōu)化規(guī)則形成權(quán)。全流程加工智能推理優(yōu)化軟件以及知識庫軟件通過第三方測評，測評機構(gòu)具備MA與CNAS認證資質(zhì)，最終形成《零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件第三方測試報告》、《智能加工產(chǎn)線工藝全流程智能決策工藝知識庫軟件第三方測試報告》。 應用驗證方面，結(jié)合航空發(fā)動機制造具體需求，將相關(guān)成果應用到某型號航空發(fā)動機軸類零件（動力渦輪傳動軸）加工生產(chǎn)中。將零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件部署在航軸加工車間，在驗證產(chǎn)品的加工設(shè)備上部署了數(shù)據(jù)采集裝置，實時采集加工過程數(shù)據(jù)，集成企業(yè)工藝資源數(shù)據(jù)庫和產(chǎn)品數(shù)字化檢測系統(tǒng)，獲取機床、夾具、刀具、產(chǎn)品質(zhì)量等信息，構(gòu)建了加工工藝數(shù)據(jù)庫，開展了航軸加工工藝分析、現(xiàn)場加工質(zhì)量預先感知、加工工藝與流程優(yōu)化、現(xiàn)場實際加工驗證等工作。通過南方公司現(xiàn)場應用驗證，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年優(yōu)化前，次品率為8.38%；2021年6月至2022年5月優(yōu)化后，次品率為3.81%）。相關(guān)應用驗證通過了中國航發(fā)南方公司的效果認定，并形成用戶報告。 【技術(shù)指標】 1）采用機理模型/有限元仿真技術(shù)獲取切削力/熱/柔度/加工誤差數(shù)據(jù)集，構(gòu)建代理模型實現(xiàn)了切削過程的毫秒級預測，切削過程關(guān)鍵物理量的預測時間優(yōu)于10毫秒。 2）建立了機理模型與小樣本工況數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的預測模型不確定分析與量化模型，提出了貝葉斯框架下的不確定校準方法，實現(xiàn)了加工誤差快速（毫秒級）精準（偏差小于5微米）預測。 3）提出了航軸加工質(zhì)量狀態(tài)估計方法，建立了現(xiàn)場多源數(shù)據(jù)信息串聯(lián)模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實現(xiàn)工序間感知平均誤差控制在9.21%內(nèi)。 4）建立了加工次品率與加工參數(shù)約束集間雙向映射互通模型，首次提出了基于隱馬爾科夫模型與遺傳算法的聯(lián)合決策方法框架，聯(lián)合決策優(yōu)化框架保證次品率降低優(yōu)于50%。

哈爾濱工程大學數(shù)控模擬系統(tǒng)及桌面級數(shù)控加工中心采購項目競爭性磋商

隨著我國國家經(jīng)濟的發(fā)展，人民生活水平的改善，對建筑物功能的要求 正逐步提高。平面尺寸超長、超寬的建筑物迅速涌現(xiàn)，且多用于大型公共建筑、 工業(yè)廠房、商業(yè)中心、機場停機及跑道等工程。鑒于建筑與結(jié)構(gòu)的整體性、使 用功能和建設(shè)工期的要求，此類建筑的地面（或樓面）大多要求不設(shè)伸縮縫和 后澆帶，或伸縮縫間距超過現(xiàn)行規(guī)范要求。超大面積混凝土地面無縫施工技術(shù), 是將超大面積混凝土地面按一定尺寸分為若干小塊體，相鄰塊體間隔施工， 過短期應力釋放，先澆筑混凝土經(jīng)過收縮變形后，再將地面連接澆筑成一個整體, 依靠混凝土抗拉強度抵抗后期澆筑混凝土收縮、溫度應力的施工技術(shù)。

本新技術(shù)成果來自省部級科技計劃，獲得省部（學會）三等以上科技獎勵，并獲得國家發(fā)明專利授權(quán)。該成果成功解決了大斷面淺埋隧道下穿高速公路的施工技術(shù)難題，研究成果處于國內(nèi)領(lǐng)先水平。該成果已在國內(nèi)下穿高速公路隧道施工當中推廣應用。