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高等教育领域数字化综合服务平台
OceanStor Dorado 全闪存
创新硬件性能，速度快人一步
高达2100万SPC-1IOPSTM，0.05ms超低时延，全系列采用端到端NVMe架构，结合专为闪存设计的HuaweiFlashLink®技术，配合高性能算力平台的强大算力，充分发挥了闪存的潜力，业务性能提升5倍。基于创新硬件的全新架构为每一个用户提供高性能的体验。
企业级数据保护，业务稳定在线
SmartMatrix3.0全互联AA架构，保障控制器8坏7、引擎2坏1故障的情况下业务依然稳定运行。SSD磨损&反磨损均衡技术实现300万MTBF，创新的RAID-TP技术容忍任意3盘同时失效，有效应对大容量SSD时代的数据保护挑战。HyperMetro免网关SAN及NASActive-Active双活，实现两站点间负载均衡，RPO=0，RTO≈0。可平滑升级到两地三中心解决方案，满足苛刻的的企业级可靠性需求。
智能运维，每比特成本更省
凭借先进的加速模块和算法，与云上智能协同，使能全生命周期智能运维。
华为技术有限公司
2022-09-19
全降解种子袋
山东森工新材料科技有限公司
2021-09-02
基于区块链数据挖掘的骗局预警模型
目前，有许多基于区块链技术的骗局存在。为了给投资者在区块链技术投资时提供风险提示，inpluslab通过搜集各种骗局信息，利用区块链中记录的公开交易记录，使用机器学习和数据挖掘技术构建了基于区块链的骗局预警模型。
中山大学
2021-04-10
城市路网评价诊断及预测预警系统
北京工业大学
2021-04-14
基于智能视频分析的疫情预警系统
新冠病毒已经造成了全国甚至全世界范围内的感染。在国家强有力的管控下，疫情防控已取得极大的成效，但是返工复学形势仍然十分严峻，信息化手段在疫情防控过程中非常重要，通过对人员管理，加强疫病预防，巩固防控成果，取得这场战役的全面胜利。本成果由智能门禁测温终端、多人人脸测温识别智能系统、聚集性、异常事件检测、疫情视频回溯系统、GIS系统展示与电子布控等系统组成。可有效完成疫情预警。
北京交通大学
2023-05-08
利用天然蚕丝研发防火预警功能离子皮肤
物质学院凌盛杰课题组在国际期刊《ACS Materials Letters》发表了题为“Flame-Retardant and Sustainable Silk Ionotronic Skin for Fire Alarm Systems”的科研成果。该成果由上科大物质学院凌盛杰团队独立完成，2019级硕士研究生刘强为第一作者，2016级本科生杨硕为第二作者。
上海科技大学
2021-01-12
2024年《国际期刊预警名单（试行）》正式发布
2024年《国际期刊预警名单》聚焦两类问题
中国科学院文献情报中心
2024-02-20
视觉人工智能火灾监测预警系统
基于智能视频分析，采用5G+人工智能+边缘计算等高新技术，实现对监控区域内的火烟进行智能识别、实时分析报警。不依赖其他传感设备，直接对视频监控区域的画面的烟雾和火焰均可及时准确识别。 它具有自动扫描、自动识别、自动报警、自动定位的功能，通过系统智能识别，发现火情实时向后端监控中心发送报警信号，同时会将火点位置在地图上精确定位，一旦火灾确定，决策人员可以通过视频追踪、资源查询、火情推演、预案管理等功能进行扑救会商并制定详细的灭火作战方案，达到快速消灭火灾的目的。 系统可协助管理人员，对监测区域内火焰做到全天二十四小时实时分析及时报警。降低误报和漏报现象，减少因火灾造成的生命和财产的损失，是人们同火灾做斗争的有力工具。
江苏三棱智慧物联发展股份有限公司
2021-12-08
物联网架构的能耗监管系统的研发与产业化
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
江南大学
2021-04-13
基于物联网技术的泥浆运输船监管系统研究
项目是针对特殊品(危险品)运输船运输过程的智能化监管于 2012 年 11 月27 日由江苏省交通厅立项开展研究，2014 年 7 月完成了一套泥浆运输船监管系统“示范工程”建设，实现了泥浆（特殊品）水上运输智能化识别和管理，2015年 11 月 16 日通过江苏省交通运输厅成果鉴定。项目在国内首次系统地提出并建立了实用性和可操作性较强的基于物联网技术的运河特殊品(危险品)运输船运输过程监管，采用二层结构，由前端（码头和运输船）信息采集系统和后台信息处理系统二部分组成，综合运用涉及信息采集、传输、处理和反馈控制的多种物联网技术进行系统设计。前端系统基于 RFID身份识别、Zigbee 无线传感网及航行轨迹跟踪、GPS 定位、视频监控和抓拍、GPRS 无线通信技术，以及 RS485、MODBUS 工业总线技术实现多模融合信息自动采集和无线传输；后台系统建立以实时监测及身份识别等为主要基础数据的装、运、卸三阶段数据分析模型，实现基于多模信息融合和多模显示技术的可控制和可管理的数据处理和监管平台。本项目研究成果可广泛应用于各类运输船运输过程的智能化监管。
江南大学
2021-04-13