(1) 课题组应用研发的便携式空气甲醛现场检测仪、VOCs快速自动检测仪 等在内的样机及相应实验室标准检测技术方法开展了典型功能房间的建筑室内 环境质量监测系统及现场检测校准技术研究，以及工程现场建筑室内空气质量 监测检测关键技术的实验室测试比对研究；结合完成的现场仪器测试实验平台, 进行了成果样机的基础技术参数的测试； (2) 建设了公共建筑室内环境质量公众平台，平台覆盖全国气候带、经济 带的十个典型城市的测试数据及统计分析，获得了公共建筑室内环境最新现状 及室内环境影响因素。同时公众平台面向普通大众用户，具有开放性、包容性, 为以后室内环境质量数据的丰富及相应调控策略提供了技术支持和数据支撑； (3) 采用数值分析的方法，结合在环境测试舱开展的建筑材料TVOC实验拟 合，得到TVOC释放衰减曲线，分析了办公建筑室内的TVOC浓度累积情况及预 通风后其浓度的衰减情况，得到不同工况下办公建筑最佳预通风时间，构建了室 内空气质量调控策略，开发软件一套； (4) 针对公共建筑能源监管的需求，研发完成了公共建筑能耗监测系统和 可再生能源监测系统，并进行了应用，建设完成了两个市级监测平台的研发建 设一一重庆市公共建筑能源监管平台和可再生能源建筑应用监管，出版专著一 部； (5) 集成能源监管平台的内容和特点，在室内空气质量评价数据库和监测 系统主要设备性能选择原则的基础上，研发空气质量监测系统，建立了室内空 气质量与运行能耗综合在线监测运行管理平台，研发产品一项，编写应用手册 —套； (6) 基于系统运营和空气质量监测平台的研发与建立，开展了关于公共建 筑室内空气质量运行控制管理关键技术的研究，包括新风预警调控技术、建筑 预通风调控策略、污染物扩散与防控策略、通风与节能舒适相关性调控等，形 成了针对降低污染物浓度、降低能耗和满足人体舒适度的集中空调系统的运行 管理策略，申请专利2项，立项编写技术规程一部； (7) 开展了公共建筑室内环境质量监测与运营管理系统构建研究，包括单 一典型功能房间的室内多参数和建筑能耗综合监测和控制体系，构建建筑室内 空气质量和建筑能耗在线监测数据网络化、智能化、自动化的管理和共享系统, 并进行片区示范工程与技术应用，示范工程总面积达11.05万平方米。.

物联网智能电源管理系统是各类音视频工程“最佳合作伙伴”。它具有可编程电源管理器系统，可做实景数据反馈监测及控制，采用电工标准，专业的电气结构设计；单路输出为30A，总输出电流100A，6路空开，其中3路配置应急备份；比传统空开具备更好的短路保护、漏电保护、过流保护。附带Web网页界面，可实时查询每路电流、电压、温度、开/关状态、断路、用电量等数据。附带Web功能控制网关端口为RJ45，可选配定义API控制级联端口为RS485。开放特有的开发接口，可供客户进行二次开发，完美融入各大系统和平台。

物联网智能电源管理系统是各类音视频工程“最佳合作伙伴”。它具有可编程电源管理器系统，可做实景数据反馈监测及控制，采用电工标准，专业的电气结构设计；单路输出为20A，总输出电流100A，15路空开；比传统空开具备更好的短路保护、漏电保护、过流保护。附带Web网页界面，可实时查询每路电流、电压、温度、开/关状态、断路、用电量等数据。附带Web功能控制网关端口为RJ45，可选配定义API控制级联端口为RS485。开放特有的开发接口，可供客户进行二次开发，完美融入各大系统和平台。

成果描述：本发明申请要解决的问题是，云计算平台中的动态任务调度问题。本专利针对动态任务调度问题的特点，引入了排队论对任务分配、执行前的状态进行快速建模、结构化处理；针对现有以任务高度值（粒度）来作为主要参考因素的任务调度算法所存在的严重不足，本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率市场前景分析：本发明为云计算平台下的动态任务调度研究提供了一种新的途径，本发明首先利用排队论对任务进行排队处理，然后用人工免疫理论中的免疫克隆选择策略对集群中的计算资源进行合理配置，再利用负载均衡调整抗体基因，使得集群资源的配置更加满足任务处理的需要，本发明能适应云平台的动态变化和虚拟化的环境，快速搜索出最优配置，提高集群资源利用率。与同类成果相比的优势分析：本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率。

网络化服务集成平台是设计、实施网络化服务系统的基础。本成果建立了通用的网 络化服务与工程支持信息集成平台，集成企业相关的服务资源，为企业实现网络化服务 系统提供技术的支持。本项目涉及信息技术、自动化技术、制造技术和管理技术等多个科学研究领域，成 果来自于多个相关的理论研究和工业实施项目。成果已经应用于上海大众汽车有限公司、 沈阳机床集团、无锡机床集团等企业，相关成果正在机床、电气等行业推广。 同时，本项目通过中德合作，探索了一条高校、企业和外国高校以及外国企业之间 合作研究开发项目的新模式，打开了中德交流合作模式的另一扇窗口。

机器人竞赛是中央 “ 科教兴国 ” 战略方针的具体体现和创新举措。 “ 机器人轨迹赛竞赛平台 ” 主要针对目前机器人轨迹赛竞赛需要裁判现场评判且评价机器人性能的好坏没有统一标准的缺陷而提出，能够有效应用于机器人轨迹赛竞赛的现场裁判中且评价标准统一，能够有效应用于多种机器人轨迹赛，如机器人直线行走、直线花样行走、直线绕障行走、按规定图形行走竞赛等，使竞赛规则更为直观、明朗，减小了竞赛结果判断的人为误差。该成果已获专利 2 项。

超高速电机系统测试平台 招标项目的潜在投标人应在浙江国际招投标有限公司（杭州市文三路90号东部软件园1号楼3楼317室）获取招标文件，并于2022年06月28日 13点30分（北京时间）前递交投标文件。

近几十年来，火焰、烟雾等自然现象的模拟已广泛应用于电脑游戏、电影、教育、虚拟现实等诸多领域。在许多现有技术中，粒子系统在计算机图形中被广泛视为一种强大的技术，烟花模拟则是粒子系统应用的亮点。浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室金小刚教授课题组开发了一种基于草图的烟花模拟新系统，用户能够在沉溺于虚拟场景的同时，手握控制器绘制他们想要的草图，并由计算机基于高斯曲率的新点采样方法模拟出具有复杂轮廓和纹理的逼真视觉效果。 目前，该项技术已成功体现在一款基于虚拟现实技术的沉浸式个性化烟花定制的软件应用——“西湖映象”。用户佩戴上HTC Vive后，将沉浸在令人惊艳的西湖全景视图与逼真的声音效果中。利用手中的无线控制器作为魔杖，用户可以在空中“一笔画”绘制任意形状，随后计算机自动生成对应的3D模型，湖面远处将表演虚拟现实中该3D形状的水上烟花效果。该应用支持任意色彩、任意形状的烟花。 未来，通过进一步深入研究，将模拟方法与投影系统相结合，探索全息烟花汇演。只要用户使用VR控制器（例如HTC Vive设备），就几乎可以在任何地方、室内或室外实现全息技术的烟花模拟。

心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。 基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级 的关键技术。近年来，众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入，所研发可穿戴设备可 实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测，弥补了医院测量心电图的短时性。本课题中， 基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统，将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所 实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来，实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心 电智能检测平台的建立，利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查， 可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。 北京清华长庚医院心内科张萍教授团队在正常和疾病心电数据库有长期的积累，曾负责十二五国家科技支撑计划《基层心电监护产品应用评价研究》，在心电监护产品评价和推广 应用方面积累了丰富的经验，在本项目中提供了医疗级心电测试数据库，与清华大学王贵锦 副教授一起搭建了医生在环并不断反馈的心电智能检测平台，同时，北京清华长庚医院作为 北京市昌平区远程诊断管理中心，为未来心电产品的推广应用和心电智能诊断的评测提供了 良好的平台。清华大学电子工程系王贵锦老师团队在低功耗硬件设计、生理大数据分析、心 电智能算法研究领域有着长期的积累。团队在国内外顶级期刊会议上发表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，发明专利授权近 20 项。团队基于人工智能算法开展心血管疾病智能诊断 研究，在多种心电疾病诊断中达到世界先进水平。 团队所研发临床长时程心电智能检测平台特点如下： l 实现长时程心电数据的展示、查询、关键指标计算等功能； l 基于医疗大数据和人工智能技术，实现室性早搏、房性早搏、T 波改变、ST 段改 变、早复极图形改变、心房颤动等 10 余种常见心电术语的智能诊断，准确度高； l 建立心电诊断术语工程化分级体系，实现医学和工程科学高效结合； l 建立心电图规范化数据库，为医学研究创造基础。 团队所研发的手持式可穿戴心电智能检测平台特点如下： l 实现了院外心电数据的测量和采集 l 基于手持式单导联设备和人工智能技术，实现了心房颤动的院外筛查和诊断