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序號 儀器名稱 單位 數量 1 交通安全電子翻書 2 交通標識識別游戲實驗臺 套 1 3 道路安全常識 套 1 4 交通安全實踐體驗 套 1 5 自行車上路體驗 套 1 6 現場急救（自救自護模擬體驗） 套 1 7 放學路上 套 1 8 模擬交警指揮 套 1 9 公共交通工具逃生 套 1 10 未來交通 套 1 11 交通安全知識搶答 套 1 12 模擬道路體驗 套 1 13 模擬駕駛 套 1 14 安全回家 套 1 15 交通安全體驗車 套 1 16 酒精含量觀測 套 1 17 交通安全科普知識展板 套 4 　　南京師范大學課程資源研究所可提供科技館建設整體設計方案，科技創新實驗室整體設計方案、科學探究實驗室整體設計方案，科普館設計方案、數字化實驗室整體解決方案、通用技術實驗室整體設計解決方案、機器人實驗室設計解決方案、航天航空科普館設計方案、航天航空科技館設計方案、地震科普館整體設計解決方案、地震科技館整體解決方案、安全教育科普館整體設計方案、安全教育科技館整體設計解決方案、交通安全科普館解決方案、交通安全科技館設計方案、消防科普館設計方案、消防科技館解決方案、幼兒園科學發現室設計方案、農業科普館整體解決方案、社區科普館設計方案、社區科技館解決方案、壁掛式科技館設計方案、科普大篷車設計方案、示范性綜合實踐基地解決方案、綜合實踐活動室設計方案、生命健康科普館整體解決方案、低碳環保科普館設計方案、軍事教育科普館整體設計方案、兒童樂園科普館設計方案。 南京師范大學課程資源研究所 郵政編碼： 210097 地　　址： 南京市寧海路122號南京師范大學信息技術樓 公司電話： 025-83204284 83302681 83301983 公司傳真： 025-83302681轉8009 網　　址：http://www.kczyyjs.com

熒光探針具有靈敏度高、取樣小、成本低、重現性好、易于操作等特點，研發了針對溶液中 Ag+, F-，Hg2+等離子及 N2H4，H2S 等小分子檢測的熒光探針，檢測限低，檢測快速，選擇性好，部分探針可實現試紙化檢測。

雙酚類化合物被工業界認為是安全的雙酚A替代物而被廣泛應用，然而，團隊成果系統說明了環境水平的雙酚S和雙酚F具有和雙酚A類似和相當水平的毒性效應，能夠誘導活性氧生成，造成氧化壓迫，釋放炎癥因子，進而抑制巨噬細胞的吞噬活性，干擾體內免疫系統平衡。相關成果對于保障生態系統安全具有重要意義

借鑒高分子膜的加工技術，孫道峰教授團隊利用HOF是由高可逆性氫鍵連接而成的特點，通過熔鑄法制備了首例HOF多晶膜，并研究了其壓力響應的氣體滲透性能。

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。