物联网架构的能耗监管系统实现了对水、电、燃气等主要能耗的感知、传输、监测、分析、管理。利用自主研发的 FrontView 物联网技术支撑平台，实现了校园用能定额管理系统，地下管网漏水检测系统，燃气用气安全监测系统，路灯智能化照明控制系统，网络化预付费水电管理系统，VRV 中央空调集群管理与控制系统，分体空调网络智能管理系统，变电所运行维护监管系统等。通过对以上系统的能耗数据分析与挖掘，实现科学用能和精细化管理。 1、创新要点 在物联网的体系架构下实现能耗的感知、监测和管理。首创物联网应用开发平台。设计研发了物联网应用网关和网络化能耗采集设备。 2、效益分析（资金需求总额 1000 万元） 2005 年系统建成至 2011 年期间，为江南大学累计节约水电支出 6800 余万元；推广后各使用单位通过该平台的管理，累计节约水电支出超过 3 亿元。通过公共机构等示范平台的使用取得了良好的社会效益。 3、推广情况 完成了科技成果的产业化。该系统的系统架构、智能数据网关、FrontView能源监管系统软件先后在全国 60 多个高校、企业等推广使用。 授权专利： 带恶性负载控制网络预付费单相电能表 200920256285.X 网络预付费三相电能表 200920256297.2 智能数据网关 200930299686.9

本项目立足自主研发，通过产学研合作，突破绒类面料高效绿色生产关键技术，实现了再回收纤维原料与色丝毛绒生产技术创新、数字化提花生产技术创新、零排放染色技术创新、碱减量聚酯回收技术创新与定型热量回收利用创新等多种集成创新技术，并将科研成果快速实施产业化。项目针对绒类面料生产程序繁琐、提花花型变换困难、生产污染严重等多个核心问题进行攻关，形成了再回收化纤原料与色丝生产绒类面料技术、绒类面料数字化提花生产技术、零排放染色技术、碱减量聚酯回收技术与定型热量再利用技术等五大主要关键技术。通过再回收化纤原料应用生产更加环保的绒类面料、通过色丝的应用免除染色工序，减小环境污染；通过绒类提花与 CAD 设计技术实现绒类面料的数字化提花生产，在丰富绒类面料提花图案同时，极大缩短提花变化与实现周期；通过轧染技术，实现绒类面料的连续化染色与零排放染色生产；通过超细纤维绒类面料在碱减量生产中溶解的聚酯回收再利用，在降低环境污染的同时，实现聚酯的循环再利用；通过定型过程热量传到办公区的空调供热，实现能量的循环再利用。基于以上技术，在国内首次研发出绒类面料高效绿色生产系统集成关键技术。 项目申请国家发明专利 16 项，其中获授权 10 项；发表重要学术论文 20 篇。项目总体技术达到国际先进水平。 项目成果已形成成熟绒类面料高效提花生产与绿色生产的关键工艺及装备，均已实现了产业化。成果应用五年来，企业新增产值 9.4 亿元，新增利税达 1.8亿元。生产工艺与装备在相关绒类面料生产企业推广、其产品迅速在服装、家纺等生产企业推广使用，用户反映良好，有较高的社会效益和经济效益，具有广泛的市场前景。项目的实施在提高绒类面料品质同时，还可减少传统绒类产品生产时的能源损耗和对环境的污染，达到节能减排的目的。项目推动了绒类产业升级与技术进步，促进了纺织行业的快速、协调和可持续发展。 

本项目主要研究针织成形鞋材生产装备的关键技术，研制双针床双贾卡立体提花经编机和针织成形鞋面电脑横机，研究成果已在针织成形鞋材生产中全面推广应用。 1. 主要科技内容： ① 针织成形鞋材装备提花技术； ② 针织成形鞋材装备编织技术； ③ 针织成形鞋材装备控制技术； ④ 针织成形鞋材 CAD 技术。 2、授权专利情况：围绕针织成形鞋材生产装备的关键技术研究，共获中国发明专利授权 13 件、软件著作权登记 2 件，发表学术论文 38 篇。 3、技术经济指标：双针床双贾卡立体提花经编机配有高动能大张力的贾卡系统，可编织双色、间隔效应的立体提花成形鞋材，机速 350 横列/min、最大花高 8000 横列以上；电脑横机具有三功位提花、可控沉降片和紧吊目技术，最高速度 1.2m/s；开发的成形鞋材 CAD 系统具有成形鞋材工艺设计、成形编织模拟等和快速 3D 仿真等功能。 4、应用推广及效益：2012 年以来，项目成果已在六安爱戈斯、晋江昱达、泉州炫龙、常州华誉和常州弘毅等 20 余家针织鞋材生产织造厂家进行了技术推广应用；2014-2016 年中累积新增利润 3.25 亿元、新增税收 5480 余万元。项目研究成果为针织成形鞋材生产企业提供了技术保证，提高了我国针织鞋材生产装备技术水平，增强了企业的创新能力，推动了产业升级与技术进步。

以米胚芽为原料，制备出富含γ-氨基丁酸（GABA）的功能性配料（GABA≥ 20.6g/100g）；以米糠为原料富集 GABA，产品中 GABA≥10g/100g；以高浓度 GABA 和碎米为原料制备营养大米（GABA≥500mg/100g）；制备得到 GABA≥100mg/100g 的发芽糙米，是普通发芽糙米中 GABA 含量的 2-3 倍。 创新要点 米胚内源性 GAD 激活技术、酶反应定向调控技术、固定化酶技术、和高效分 离技术、活性保持技术和低温挤压技术 。

1 成果简介 服装安全与信息安全、食品安全一样是每个国家战略关注的核心之一，儿童着装的安全性又是重中之重。本项目基于儿童身心特殊性，及交互式设计理念，拟对儿童智能服装的研发模式进行系统、深入的探讨，提出一套切实可行的理论模型。首先，本项目将对消费者关于儿童安全服装的需求进行收集和分析，并对智能元件与人体的交互方式及各自的特性进行深入研究。通过对儿童身心安全、服用舒适等多方面需求的掌握，结合智能元件的性能，探讨智能可穿戴设备与儿童安全服装的结合方式，提出兼顾功能及美感的设计原则与方法。同时，通过对可穿戴装备与移动终端通信技术的分析，提出从单一式交互到多设备共联的思想，建立基于能源优化配置和高效率信息传输的多交互式儿童智能服装研发模型。本项目会为相关的研究人员提供具较高可操作性的指导规范，对庞大的中国童装消费市场结构改善会有积极影响。 2 关键技术及产品 关键技术： (1) 根据着装者（儿童）的身心特点，从服用性能，信息交互性能，智能元件的效能等方面分析智能安全童装的多维度需求，作为本课题的重要研究基础。 (2) 从儿童的身心需求出发，探讨智能安全模块与儿童服装结合的设计规则。 (3) 根据智能安全童装的功能性需求，从信息共享，协同监护的角度，探讨建立智能服装与控制终端之间多交互式信息网络的基本框架。 (4) 以产业化为目标，提出一整套适应性强、可操作性高的智能安全童装研。 形成产品： 形成儿童定位安全、儿童 VR 图案、儿童感温变色、儿童趣味结构等多种功能性服装，同时也开发了相关的老年人等功能性服装。 3 知识产权及项目获奖情况 本课题在智能交互童装的新产品生产方面已合作申请发明专利 12 件，授权1 项发明专利及 1 项计算机软件著作权，发表 6 篇高水平研究论文，获省部级以上相关奖项 6 项。 4 项目成熟度 该研发成果已经初具规模的投入实施运作，直至 2018 年 5 月年，其营业收入已经达到 1800 万元，净利润达 675 万元，预计 2018 年底公司资产总额上升到8000 万元；营业收入增长到 2800 万元；净利润达 850 万元，产品将给企业带来可观利润，并拓宽占领新消费市场。该项目的推广对本行业相同企业具有很强的借鉴意义。 在带来丰厚的经济效益同时，该项目研发成果还打造流行与市场实用性相结合的现代智能儿童交互服装品牌，以塑造强有力的安全智能童装形象，拓宽企业利润增长空间。在传统童装设计中，以产品实用性为根本。而现代童装设计中，将科技提升至等次于品牌实用性地位，通过现代科技优势与童装流行趋势结合，最终消除穿戴者在生活中出现的各类因服装穿着所引起的安全隐患。以此从侧面突显品牌的地位与形象，为企业利润的再创添加新途径。 5 投资期望及应用情况 成果在行业内具有一定的先进性，已经在江苏雅鹿男装、无锡林科、常州雪奈利等多家企业得到良好应用。 

项目获中国包装科技进步奖二等奖、山东省科技进步奖三等奖、中国包装联合会“2011 中国包装产学研合作精品项目”。 1、项目简介 通过“十一五”国家科技支撑计划、“863”计划、教育部重点科学技术等项目的资助，开发了生鲜食品综合保鲜包装关键技术，集成产品预处理、产品生理特性调控、保鲜保质包装等多领域技术，在此基础上，研制开发了集预处理、产品整理供送、气调包装于一体的高产能高精度气调包装生产线，并成功实施产业化。 2、创新要点 高产能高精度气调包装装备技术。研发高精度气体混合控制系统、高效气体置换系统技术、产品整理供送包装一体化技术等，气体混合精度≤2.0%，气体置换率≥99.5%，包装速度达 1500pcs/h。产品物流保鲜包装成套工程化技术。 3、效益分析 对具备 10 台机床的小型车间而言，每年净提高产值 80 万元以上，截至到2010 年底，为企业创造经济效益 3 亿多元。 4、推广情况 已经推广，古巴国家制糖工业部、烟台格润新农业发展有限公司、航天测控基地“远望 3、6 号”、上海明珠湖生猪专业合作社等国内外 30 余家企业及机构。 授权专利： 1.全自动连续盒式气调包装机 200810156907.1 2.一种可食性多糖-蛋白复合包装膜及其制备方法 200910183338.4 3.基于脂肪酶反应扩散的时间温度指示器 201120018210.5

复杂非线性滞后动力系统分析与综合问题是控制领域研究的热点和难点。本项目主要取得如下创新成果： 1、非线性滞后动力系统的鲁棒控制。主要研究状态信息延迟下非线性系统的鲁棒控制问题。通过构造李雅普诺夫函数和泛函，很好地解决了一直以来困扰控制领域的严格反馈结构非线性滞后控制难题。对于一般结构的非线性系统，提出了反馈控制设计框架，克服了现有文献关于滞后项的强假设条件。  2、非线性关联滞后大系统的分散协调控制。提出了强非线性关联环节下大系统的分散自适应反馈控制器设计方法，解决了非匹配模型跟随控制难题，为强耦合滞后大系统的分散控制问题提供了完整的解决方案。 3、滞后系统智能控制和网络化系统控制设计。提出了非线性滞后系统的无记忆智能控制设计理论与方法。给出了非对称网络环境下遥操作系统的控制器设计方法，建立了网络环境参数、控制器参数和系统性能的显性表达式。 4、应用基础研究：提出了化合反应系统的控制器设计方法，同时构建了工业无线网络控制平台。 研究成果在大型高炉建模与节能减排优化控制、恶劣工业环境下无线网络化控制、物联网、网络化机器人远程控制等领域得到了初步应用。

本成果针对城市水电气热等综合能源数据来源广泛，结构复杂，且与用户、时间、空间信息关系紧密的特点，构建了高性能综合能源数据分析平台，提出了细粒度的能源数据分析理论框架及方法，并将其应用于智慧城市建设。

三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统，解决传统口腔临床面临的基于二维图像颅面测量丢失深度信息的问题。 系统基于立体视觉原理，开发高效、准确（精度<=0.1毫米）的三维面部成像仪，获取真实的面部软组织立体表面数据，结合高精度CBCT（Cone Beam Computed Tomography，锥体束计算机断层）图像，融合包含颅颌面部和口腔等软硬组织模型，重建出真实感三维颅颌面部数字模型。 同时，系统完成基于三维成像设备的临床三维颅颌面部测量诊断分析系统，提高颅颌面畸形、性别分析、颅面生长等临床诊断水平。 本研究结果为正畸科、正颌外科临床定量化手术设计、术后疗效评价提供新的技术方法，为正畸和正颌外科教学培训、多学科会诊及远程会诊提供新的工具，并为进一步的口腔虚拟手术及整形美容业的手术计划研究提供测量和规划工具。 三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统，是牙颌数字化诊疗修复的基础系统。据不完全统计，我国口腔医疗机构总数超过 12 万，其中民营超过 4 万家。按照以上数字计算，我国口腔医疗数字化仅三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统或同类产品就存在巨大的市场空间，若以目前市场产品价格估计，市场需求至少在 2000 亿以上。三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统的应用和推广是推动口腔正畸修复的重要保障，具有巨大的市场空间，但鉴于国内在这方面的研究还不成熟，依然没有国产的能够投入临床的成熟产品，所以该系统的推广具有重要的经济意义和现实意义。

大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化； 目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标：研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个 方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于 大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合：设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。多计算模型融合：在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集 的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗， 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化；对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等；在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效；而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题， 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块， 能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提 升。亮点成果：融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品 销量变化的原因，以及促销的有效手段等。