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項目背景：現有船舶設計及強度評估方法已經處于緩慢發展 階段，但是船舶結構安全事故（尤其是針對大型船舶）卻屢見不 鮮，傳統的技術方法在提升船體結構強度的同時，也直接導致船 舶建造成本和船舶營運成本的快速增加，因此船舶結構安全保障 技術發展已進入一個瓶頸期。類比其他行業如橋梁飛機等，發展 方向已逐漸向智能化監測以及預警及決策轉變。為打破瓶頸，針 對船舶結構安全性的技術方向也應向智能化感知及輔助決策方 向轉變。其中的主要研究要點為智能感知和數字孿生關鍵技術， 技術路徑為構建傳感系統的搭建與優化體系、研究結構狀態智能 感知和數據挖掘方法，建立基于感知數據的載荷反向識別、數字 孿生模型與驅動更新技術，以及基于智能算法的安全評估技術， 該技術不但可以在營運過程中保障船舶結構安全，還可以船舶設 計優化和完善規范有重要的指導意義。該需求技術國內外均處于 初步研究階段，國外船級社 DNV 已有該類產品，但國內尚無同類 產品，并未形成行業壁壘，可實現研究自主化，獲得自主知識產 權，填補國內空白；該產品的研發也有利于實施國家制造業發展、 山東省產業轉型和青島市海洋發展等國家和地方戰略，在搶占行 業高地的同時帶動產業鏈升級。 所需技術需求簡要描述：1.傳感器網絡布局優化及數據采集，硬件傳感網絡布局覆蓋全船結構，最大監測點不小于 128， 最高采樣頻率不低于 500Hz；2.船體結構感知系統智能化數據處 理，實現結構正常狀態數據和異常狀態數據的模式識別；3.船舶 結構智能孿生模型構建及同步演化；4.結構安全在線評估，并提 出結構安全完成任務使命所需的運維處理和運維策略。  對技術提供方的要求:1.在船體結構監測領域具有一定的研 究經驗；2.具備相關領域軟件開發和硬件集成、測試能力；3. 具有相關技術的研發和軟件開發背景；4.具備船級社質量管理體 系認證。 

? 植物在重力引導下的生長稱為植物的向重力性。根向重力是植物適應陸地環境的重要過程。植物向重力性反應的第一步是感受重力信號。目前，關于重力信號感受的機制有兩種假說：一是淀粉平衡石 (statolith) 假說，二是原生質體壓力假說。植物根冠的柱狀細胞和莖的維管束鞘細胞中存在淀粉體，這些淀粉體被命名為平衡石。中柱細胞和內皮層細胞通過淀粉體的沉降來感受重力變化。生長素在調節植物根系向重力作用中發揮重要作用，但生長素促進重力感知的分子機制及隨后的反應尚不清楚。 ? 非損傷微測技術（Non-invasive Micro-test Technology, NMT）是通過測定活體動植物組織、細胞與內/外環境間Ca2+/Cd2+/Na+/K+/NO3-/NH4+/O2...交換量的實時變化，揭示基因功能的一種新技術。目前已被103位諾貝爾獎得主所在單位，以及北大/清華/中科院使用。 應對挑戰： 重力研究中對于活體樣品基因功能方面的檢測手段匱乏 樣品檢測過程中樣品重力變化與檢測設備的結合方式是一個難點 重力變化過程中生理指標的實時監測 解決方法： 非損傷重力感知分析系統(GRASS)是基于非損傷微測技術的底層核心技術，是能夠檢測活體樣品基因功能的技術 非損傷重力感知分析系統(GRASS)配有立體可移動旋轉樣品固定裝置，可對樣品施加不同方向的重力并能實時檢測 非損傷重力感知分析系統(GRASS)能夠進行長時間的監測，為重力變化過程中，比較分子、離子流動速率，提供長時間的數據結果 產品介紹 名稱：非損傷重力感知分析系統（GRASS） 型號：NMTG-100 品牌：旭月 產地：中國 功能特點 1.基本功能： 檢測樣品所受重力發生變化時的生理指標變化 配備立體可移動旋轉樣品固定裝置，對樣品施加不同方向的重力 檢測指標：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+、Pb2+、Cu2+、O2、H2O2、IAA 2.性能參數： 工作電壓：220V 最短檢測周期：5s 離子分子濃度測量精度：10-6M 離子分子流速測量精度：10-12mol·cm-2·s-1 傳感器最小移動距離：1μm 立體顯微成像系統分辨率：1920×1080 3. 軟件參數： 操作界面：中文 檢測指標模塊化可選 離子流速、濃度檢測軟件模塊（包含：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+ 、Pb2+、Cu2+） 分子流速、濃度檢測軟件模塊（包含：O2、H2O2、IAA） 支持中英文輸入、標記與記錄 可直接輸出流速、濃度數據和折線圖，無需額外換算

產品詳細介紹

F123系列是一套高級快速原型制作系統，不僅具有 FDM 技術的強大功能，而且還融入了 GrabCAD Print 軟件的易用性，是市場上比較通用且智能的解決方案。系統尺寸和重量 1626 x 864 x 711 毫米（64 x 34 x 28 英寸）；227 千克（500 磅），含耗材 層厚度 0.330 毫米（0.013 英寸） ABS、ASA、PC-ABS 0.254 毫米（0.010 英寸） PLA、ABS、ASA、PC-ABS 0.178 毫米（0.007 英寸） ABS、ASA、PC-ABS 0.127 毫米（0.005 英寸） ABS、ASA、PC-ABS 精度 生成部件的精度范圍為 +/- .200 毫米（.008 英寸）或 +/- .002 毫米/毫米（.002 英寸/英寸），以較大者為準。

ER616F是山東臨工一款全新設計的多工況小型無尾挖掘機。集節能、可靠、舒適于一身，操作靈活，噪音低，廣泛應用于建筑工地、園林、市政及城鎮建設等狹窄場合。機動靈活、動作速度快，作業效率高；原裝久保田發動機，動力強、能耗低；1、原裝日本久保田發動機，進氣量大，燃燒充分，能耗低；2、機械油門控制，簡單可靠，油耗低，運行平穩、燃燒效率高；3、液壓系統具有合流、保持等功能，能夠充分利用系統能量，提高作業效率；4、挖掘、平地、裝車等常用工況，工作裝置與回轉動作時間短，作業效率高。關鍵結構件材質好、焊接質量好、檢測設備先進，承載力大，使用壽命長；1、配置世界知名品牌液壓元件，動作控制更靈敏，系統性能更穩定，可靠性高；2、上架為焊接結構，載荷分布均勻，剛性好；下架為分體形式，兩履帶盒伸縮，耐用度高；3、帶手動起動預熱功能，加熱進入燃燒室的空氣，防止低溫起動不良對發動機造成損害；4、空濾帶有電子壓差指示器，具備堵塞自動報警功能；5、工作裝置使用高拉伸強度鋼板，軸座整體鑄造，中間部位加焊隔板。機器人焊接，焊縫探傷儀檢測，可靠耐用；6、各軸、套采用鋼套錳系磷化處理，耐磨性好，使用壽命長。7、工作裝置帶有擺臂功能，可進行小回轉作業，更適合狹窄作業工況；8、更多防護措施：安全鎖定桿、防護燈罩、油缸活塞桿防護板。振動、噪音、排放、視野等達到指標，操控舒適；1、整機做工細膩、流暢，與其它品牌同類機型相比，更加厚重可靠；2、彩色監視器與觸手可及的先導手柄及控制開關，清晰、可控、操作方便。3、采用防傾翻駕駛棚，更加安全；4、發動機符合國三排放標準，綠色環保。保養件集中布置、位置開放，非常便利。1、濾清器集中：空濾器、燃油濾清器、發動機機油濾芯等元件集中布置在發動機罩內，整機布置合理，維護保養方便。2、座椅采用整體前翻設計，大大提高對機艙內零部件的維修保養便利性。3、潤滑便利：對潤滑不便的回轉支承、發動機放油、柴油放油，用油管引出，保養方便；

產品應用 挖掘機用液壓產品。 產品簡介 1.SAE型式安裝法蘭、SAE或JIS型式軸伸； 2.輸出扭矩取決于高壓側和低壓側之間的壓差增加而增大； 3.較高的功率密度； 4.良好的啟動特性； 5.較好的耐低溫特性； 6.結構緊湊、噪音低； 7.容積效率高，可靠性好； 8.帶疊層密封環的一體式柱塞結構

采用冷連軋法生產線、絲材是北京科技大學在國內率先研究成功并推廣的一項新技術。其關鍵設備是Y型三輥冷連軋機組，具有生產效率高；產品變形均勻、綜合機械性能優良，總變形量大；可減少中間退火和酸洗工序。適用于中、高碳素鋼絲、合金結構鋼絲、實心焊絲、藥芯焊絲、軸承鋼絲、不銹鋼絲、精密合金絲以及有色金屬和合金等各種光圓的和異型的絲線的生產。 用主動式Y型冷連軋法生產絲線材與傳統的冷拔法相比，具有以下特點： 變形區金屬受到三向壓應力作用，無拉拔變形的拉應力，有利于材料塑性潛能的發揮，產品延伸率較高，特別適用于連鑄盤圓坯的延伸軋制；適用于難變形金屬的加工。 無需預先多次壓尖，主動旋轉的軋輥自動咬人盤條，操作十分方便； 主動連軋的原料可以是盤圓也可以是直條，軋出的產品呈直條狀，既可進行盤卷收錢（盤徑隨意可調），又可得到直條產品，方便用戶使用； 原料不要求酸洗和潤滑涂層處理，采用直徑14毫米的連鑄合金線坯，通過連軋得到直徑6毫米以下的盤卷，省去了中間的退火和酸洗工序。因而顯著地節約能源，提高成材率，減少或消除廢酸的污染； 采用乳化液對軋輥、齒輪，軋件冷卻潤滑，循環使用，減少粉塵污染，無“三廢”； 微型軋機，設備緊湊，占地面積少，每條生產線的操作人員只需2人； 我國第一臺Y型三輥冷連軋機是由北京科技大學自行設計、制造。1989年Y型三輥軋機冷連軋絲線材技術就通過了原冶金部組織的技術鑒定，專家組認為：“工藝穩定，產品質量符合要求，工藝技術具有先進性和實用性，是對傳統的拉絲生產工藝和設備的一項重要改革，在主要技術方面達到了國內領先和國際八十年代的先進水平。”經過多年研究和生產實踐，工藝優化的第二代軋機已在北京、上海等地成功推廣使用。Y型三輥軋機冷連軋絲線材技術是一項成熟的生產工藝，八十年代以來，在意大利美國德國等已普遍采用。實際生產證明，采用鋼絲冷連軋新工藝代替傳統的粗拉和中拉生產各種光圓和異型的絲線材，其經濟效益顯著提高。

利用多機器人和多模態視覺傳感器有效探索與感知復雜 環境的三維結構，進而理解和分析三維場景。研究從多源異 構的機器人定位與建圖等環境感知方面、多模態融合的前景 分割、顯著性檢測和目標檢測等場景分析方面取得突破。

清華大學公共安全研究院和北京辰安科技股份有限公司快速搭建了疫情實時態勢感知與分析系統，對區域疫情數據進行實時動態監測、搜集、分析和可視化，服務各級政府疫情應急的資源調度、態勢研判和決策指揮。該系統在實時播報全國和世界范圍內疫情最新動態的同時，對省級和地市級的人員遷徙比例與分布進行重點信息排查，密切關注人口流動與疫情分布的內在聯系，為疫情跨區域傳播規律和病例溯源提供依據。該系統深入剖析大數據并探查民眾意識和情感傾向，研判民眾主流感情傾向和重點關注事件等疫情相關輿情，以“情感分析拼圖”、“事件文章熱詞云”和“全國輿情熱度”等分析結果為引證，為辟謠和積極引導輿論提供幫助，在國家抗擊疫情最為嚴重困難的時期為大眾的理性思考和科學防備貢獻力量。國疾病預防控制中心以及廣東省、武漢市、合肥市、深圳市、廣州市、佛山市等20多個省市在指揮調度中使用該系統。

自然場景視覺感知與理解是人工智能的前沿熱點，其主要任務是對場景中的視覺要素進行認知，進而推斷出其中包含的場景語義。IMAGINE實驗室近年來相繼從場景構成分析、場景內容推理、場景結構建模等角度對這一問題展開了系統研究，著重探索了融合先驗建模與深度學習的自然場景視覺理解這一問題。大數據具有規模大、種類多、產生速度快、有價值數據密度低等特點。對大數據信息分析具有重要意義，也是目前研究的熱點，其主要任務是利用數據分析的方法從大數據中獲取有價值信息。IMAGINE實驗室近年來結合深度學習前沿技術和傳統數據分析方法進行數據分析和預測，并在海關大數據分析項目和國網電力冰風災害預測項目中進行應用