本发明公开了一种主动诱导式农业物联网深度路由组网方法，包括根据节点地理位置生成节点通信路径图，在所述节点通信路径图中，建立相邻最短路径通信图和最大横向路径通信图；上位机预先设定每个节点的路由级数信息、优先级信息，并将设定的信息反馈给各个节点，当路由级数不大于6级时，根据相邻最短路径通信图向对应的相邻节点发送信息转发请求；当路由级数大于6级时，根据最大横向路径通信图向对应的相邻节点发送信息转发请求；当前节点向相邻节点发送信息时，只有所述的对应的相邻节点被唤醒，并与当前节点建立链接并接受信息，其余相邻节点仍保持睡眠状态。本发明中经过深度路由处理后，网络质量明显提高。

本发明公开了一种农业用地初期径流收集灌溉系统及其方法。农业用地初期径流收集灌溉系统包括排水沟渠、导流渠、排水沟渠挡流堰、初期径流感应器、电动集水阀门、集水池、提升泵、农业灌溉管道、农田灌溉喷头。其中排水沟渠挡流堰高上处开凿方形非降雨期排水口；在导流渠上设置通过初期径流感应器控制的电动集水阀门，收集初期径流并用于日常农事灌溉。本发明从减少高氮磷负荷的农业初期径流对水体污染并利用农业本身吸纳氮磷负荷的角度出发，利用原有的沟渠系统，达到收集初期径流并保障降雨排水通畅的作用，同时，将水资源用于非降雨期农田灌溉，该发明构造简单，容易实施，可根据施用地点的现有条件灵活应用。

本发明公开了一种水稻种植区农业面源污染生态治理方法，从农业面源污染流出农田到进入下游受纳水 体的整个过程入手，提出三道防线的具体减污技术，以田间节水灌溉与水肥综合调控减少农业面源污染排放 的源头控制为第一道防线，生态沟对农业面源污染的去除净化为第二道防线，塘堰湿地对农业面源污染的去 除净化为第三道防线，三道防线之间为串联关系，即首端为第一道防线，其次联接到第二道防线，最后联接 到第三道防线。本发明

基于卫星定位的农业机械自动导航作业技术的系统。 一、项目分类 重大科学前沿创新 二、成果简介 农业机械自动导航作业技术是智能农机装备的核心技术，可显著提高劳动生产率、资源利用率和土地产出率。项目团队从2004年起，在国内率先开展了基于卫星定位的农业机械自动导航作业技术的系统研究，突破了十项关键技术，取得了三大创新成果：1．突破了复杂农田环境下农机自动导航作业高精度定位和姿态检测技术；2．创新提出全区域覆盖作业路径规划方法、路径跟踪复合控制算法、自动避障和主从导航控制技术，提高了农机导航精度、作业质量和作业效率；3．创制了具有自主知识产权的农机自动导航作业线控装置和农机北斗自动导航产品。 在新疆等十省区累计推广农机自动导航作业产品2679套，已获授权发明专利17件，制定技术标准1件，发表学术论文46篇（SCI/EI 33篇）。培养博士9人和硕士17人，博士后2人，其中1人获2008年全国优秀博士学位论文奖。项目成果总体达到了国际先进水平，其中水田自动导航作业和主从导航作业居国际领先水平，打破了国外技术垄断，保障了我国农机导航装备的自主安全可控，引领了我国农机导航技术的创新发展，为我国智慧农业提供了重要支撑。 该成果荣获2020年度国家科技进步奖二等奖。

一、成果简介 利用畜禽粪便和农作物秸秆栽培双孢蘑菇等草腐型食用菌，利用木屑、枝杈和玉米芯栽培香菇等木腐型食用菌的循环经济发展项目具有经济效益高和不产生污染物等优势，采收食用菌后的菌渣还可以作为有机肥料促进有机农业的发展。农户栽培食用菌的投入产出比平均为1：2，即投入1000元钱的纯利润也达1000元。

青岛森咖生态农业科技开发有限公司办公室地址位于中国品牌之都、世界啤酒之城青岛，山东省青岛市黄岛区张家楼镇丁家寨村驻地，于2017年09月27日在青岛市黄岛区市场监督管理局注册成立，注册资本为1000（万元），在公司发展壮大的4年里，我们始终为客户提供好的产品和技术支持、健全的售后服务，我公司主要经营许可项目：农作物种子进出口；农作物种子经营；食用菌菌种经营；食用菌菌种生产；粮食收购；食品经营（销售预包装食品）；林木种子生产经营；草种生产经营；食品经营；食品进出口；食用菌菌种进出口；技术进出口；主要农作物种子生产；林木种子进出口；草种进出口；旅游业务；住宿服务；道路货物运输（不含危险货物）；房地产开发经营。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以相关部门批准文件或许可证件为准）一般项目：农作物栽培服务；农业机械服务；食用农产品批发；农业园艺服务；农副产品销售；农用薄膜销售；非主要农作物种子生产；农村民间工艺及制品、休闲农业和乡村旅游资源的开发经营；初级农产品收购；农业机械租赁；农作物病虫害防治服务；食用农产品零售；农产品的生产、销售、加工、运输、贮藏及其他相关服务；与农业生产经营有关的技术、信息、设施建设运营等服务；农作物种子经营（仅限不再分装的包装种子）；五金产品批发；水果种植；新鲜水果零售；坚果种植；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；休闲观光活动；新鲜水果批发；林业专业及辅助性活动；林业产品销售；园林绿化工程施工；树木种植经营；肥料销售；花卉种植，我们有好的产品和专业的销售和技术团队，我公司属于青岛进出口代理公司行业.

2020年2月12日，湖南大学联合苏州系统医学研究所、中国国家流感中心和中山大学等单位，成功开发基于分子标记物的流感病毒表型预测平台FluPhenotype，并在国际生物信息学专业权威期刊《Bioinformatics》发表题为“FluPhenotype-a one-stop platform for early warnings of the influenza A virus"的文章进行相关介绍。该文章的第一作者为湖南大学生物学院硕士研究生卢聪毓和博士研究生蔡泽娜，通讯作者为湖南大学生物学院副教授彭友松与苏州系统医学研究所蒋太交教授。 研究人员通过整合流感病毒核苷酸和氨基酸水平的分子标记物，以及基于分子标记物的抗原和宿主等预测模型，开发了快速预测流感病毒的抗原、宿主、致病性、耐药性等多个表型的预测平台FluPhenotype。

产品服务:听神经瘤是一种起源于第Ⅷ对脑神经鞘的良性肿瘤，由于其位置的特殊性，手术治疗极易导致面神经受损，进而引发面瘫，因此需要精准的手术路径规划。本项目开发一种基于深度学习的多模态听神经瘤辅助诊疗技术。我们拟搭建一个听神经瘤辅助诊疗平台，专门针对听神经瘤的诊断、诊治、术后恢复等提供相应技术和服务。项目优势:利用神经网络和3D可视化技术可清晰立体地构建听神经瘤及瘤周多种组织结构，从而实现手术路径的精准规划。商业模式:  1. 提供给医院技术，医院为平台的患者提供诊断和诊治建议。  2. 直接通过平台与患者沟通，提供疾病预防、诊治等建议。  3. 与第三方合作，通过平台为老年患者提供保姆、护理等服务，建立面向患者的线上商城，汇集果蔬、保健品、日常用品等，以及提供健康保险服务。

·场景应用 烟感：教学楼挑高普遍很高，设计按照每个烟感保护面积为30平米，烟感采用吸顶安装，均匀布置 于教室内并远离墙壁及空调出风口部位，有条件的升级为无线烟感，可直接接入云平台。 电气火灾：智慧用电设备安装于每层强电井内及配电箱内，可安装有开口式剩余电流探测器及温度传感器。 火灾自动报警系统： 教学楼普遍已安装，可采用传输设备来实现独立系统的集中云平台管理， 消防水及喷淋水系统： 建议采用安装无线压力传感器及无线液位传感器来实现。在每层楼的喷淋管末端放水处安装一个压力传感器，而在消防水池及屋顶水箱都安装压力传感器及液位传感器来达到实时监测其液位高度及压力大小的目的。 体育馆、报告厅是典型的大空间建筑，单体面积大， 空旷，层高很高。针对这类建筑往往光电感烟探测器就起不到探测的作用了，所以在设计时候就采用了诸如水炮，VFD，吸气式等大空间火灾设备。而这些大空间设备都是独立系统，没有接入火灾报警系统。此种情况下，本方案采用取其开关量信号接入用户信息传输设备，并安装智慧用电系统和水系统的方法。 校园安全精细化管理平台由智能终端和系统模块两部分组成，其中智能终端主要为人脸识别测温设备， 系统模块为疫情防控-人脸识别测温管理系统和疫情防控-大数据智能分析平台。 智能人脸测温一体机落地部署，与速通门进行联动，实现校园出入口人员体温身份验证管控。支持多重身份核验（人脸&身份证&校园卡）。 ·服务优势 无感测温 人脸识别同时采集人体温度，并数据上传到管理系统及智能分析平台。 精准测温 实名精准测温：有效测温距离1.0米( 误差± 0.3 ℃)， 并可自定义预警体温值(37.3℃);与人脸识别身份绑定，实名测温。 人脸识别 基于最新人脸识别算法，实现戴口罩也能精准识别。内置数据库，实时完成抓取得人脸归类、比对及结果上传到后台数据库。 实时联动 当体温高于预警值(37.3℃)，可通过大数据智能分析平台进行实时联动预警。 统一管理 实现数据回溯、大数据分析、可视化决策。 团队能力强 团队有近20年的先进智能软硬件及物联网产品设计、系统集成、平台&大数据服务能力和经验，专业的工程勘察、施工、维护能力;可为客户提供从产品定制化，模块化以及一站式服务; 产品实用性强 拥有多项产品发明，实用新型，及软件著作专利;所有软硬件产品均模块化设计，高集成，高品质， 高性能;有持续产品，平台优化及行业数据分析服务能力 客户认知，模式成熟 方案已经成功在上海，江苏，广西，广东等多地部署，涵盖政府，消防以及企事业，“智慧消防项目” 曾获南京政府创新一等奖 资质服务 公司是上海消防协会物联网资质会员;作为上海，南京等多地消防部门认可的资质服务商，积极参与了当地相关的智慧消防建设，并得到了消防部门和客户的认可 ·平台功能 GIS地图子系统提供各系统所需地图的数据源及展示功能。可以在全区地图上展示学校信息、学校安全设备     及各类传感器的分布和状态。 结合GIS地图展现，可对区下辖学校重点区域（门口、食堂、实验室、图书馆、校园周边）实时监控，支持     身份识别、传感报警。

业界首个针对AI在极端和对抗环境下的算法安全性检测与加固的工具平台“对抗样本”成新型病毒，算法安全问题亟待解决随着人工智能技术的高速发展，人工智能在诸多场景正逐渐替代或协作着人类的各种劳动，它们可以成为人类的眼睛、耳朵、手臂甚至大脑。其中，机器视觉作为AI时代的基础技术，其背后的AI算法一直是各科技巨头和创业公司共同追逐的热点。然而在机器视觉诸多主流应用场景的背后，往往也藏着由技术性缺陷导致的算法安全风险。例如，在一些训练数据无法覆盖到的极端场景中，自动驾驶汽车的识别系统可能出现匪夷所思的决策，危害乘车人的人身安全。从2016年至今，Tesla、Uber等企业的辅助驾驶和自动驾驶系统就都曾出现过类似致人死亡的严重事故。并且这类极端情形也可能被恶意制造并利用，发动“对抗样本攻击”，去年7月，百度等研究机构就曾经通过3D技术打印出能让自动驾驶“无视”的障碍物，让车辆面临撞击风险。而以上攻击之所以能成功，主要是机器视觉和人类视觉有着很大的差异。因此可以通过在图像、物体等输入信息上添加微小的扰动改变(即上述故意干扰的“对抗样本”)，就能导致很大的算法误差。此外，随着AI的进一步发展，AI算法模型将运用金融决策、医疗诊断等关键核心场景，这类AI“漏洞”的威胁将愈发凸显出来。近年来，包括清华大学人工智能研究院院长张钹院士、前微软全球执行副总裁沈向洋等均提倡要发展安全、可靠、可信的人工智能以及负责任的人工智能，其中AI的安全应用均是重点方向。而且，AI安全作为新兴领域，在开源社区、工具包的加持下，对抗样本等攻击手段日益变得复杂，相关防御手段的普及和推广却难以跟上。并且对抗样本等算法漏洞检测存在较高的技术壁垒，目前市面上缺乏自动化检测工具，而大部分企业与组织不具备该领域的专业技能来妥善应对日益增长的恶意攻击。从安全测评到防御加固，RealSafe让AI更加安全可控就如网络安全时代，网络攻击的大规模渗透诞生出杀毒软件，RealAI团队希望通过RealSafe平台打造出人工智能时代的“杀毒软件”，帮助企业高效应对人工智能时代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前，RealSafe平台主要支持两大功能模块：模型安全测评、防御解决方案。其中，模型安全评测主要为用户提供AI模型安全性评测服务。用户只需接入所需测评模型的SDK或API接口，选择平台内置或者自行上传的数据集，平台将基于多种算法生成对抗样本模拟攻击，并综合在不同算法、迭代次数、扰动量大小的攻击下模型效果的变化，给出模型安全评分及详细的测评报告(如下图)。目前已支持黑盒查询攻击方法与黑盒迁移攻击方法。防御解决方案则是为用户提供模型安全性升级服务，目前RealSafe平台支持五种去除对抗噪声的通用防御方法，可实现对输入数据的自动去噪处理，破坏攻击者恶意添加的对抗噪声。根据上述的模型安全评测结果，用户可自行选择合适的防御方案，一键提升模型安全性。另外防御效果上，根据实测来看，部分第三方的人脸比对API通过使用RealSafe平台的防御方案加固后，安全性可提高40%以上随着模型攻击手段在不断复杂扩张的情况下，RealSafe平台还持续提供广泛且深入的AI防御手段，帮助用户获得实时且自动化的漏洞检测和修复能力。准确度99.99%也难逃被“恶意干扰”，RealSafe高效应对算法威胁 考虑到公众对于对抗样本这一概念可能比较模糊，RealSafe平台特意选取了公众最为熟知的人脸比对场景(人脸比对被广泛用于金融远程开户、刷脸支付、酒店入住登记等场景的身份认证环节)提供在线体验。并且，为了深入研究“对抗样本”对人脸比对系统识别效果的影响，RealAI 团队基于此功能在国内外主流 AI 平台的演示服务中进行了测试。实测证明，“对抗样本”可以极大的干扰人脸比对系统的识别结果，而测试的这几家互联网公司平台开放的人脸比对API或SDK，几乎覆盖了目前市面上很多中小型企业在落地人脸识别应用时的选择，如果他们的人脸比对技术存在明显的安全漏洞，意味着更广泛的应用场景将存在安全隐患。因此，为了帮助更大范围内的企业高效应对算法威胁，RealSafe平台具备以下两大优势：·  组件化、零编码的在线测评：相较于ART、Foolbox等开源工具需要自行部署、编写代码，RealSafe平台采用组件化、零编码的功能设置，免去了重复造轮子的精力与时间消耗，用户只需提供相应的数据即可在线完成评估，学习成本低，无需拥有专业算法能力也可以上手操作。·可视化、可量化的评测结果：为了帮助用户提高对模型安全性的概念，RealSafe平台采用可量化的形式对安全评测结果进行展示，根据模型在对抗样本攻击下的表现进行评分，评分越高则模型安全性越高。此外，RealSafe平台提供安全性变化展示，经过防御处理后的安全评分变化以及模型效果变化一目了然。从数字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周边产品随着机器学习模型不断的升级演化，“对抗样本”已经演变成一种新型攻击手段，并且逐渐从数字世界蔓延到物理世界：在路面上粘贴对抗样本贴纸模仿合并条带误导自动驾驶汽车拐进逆行车道、胸前张贴一张对抗样本贴纸在监控设备下实现隐身……因此，除了针对数字世界的算法模型推出安全评测平台，RealAI团队也联合清华大学AI研究院围绕多年来积累的领先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全产品，为更多场景保驾护航。比如通过佩戴带有对抗样本图案的“眼镜”，黑客可以轻易破解商用手机的面部解锁，通过在胸前张贴特制花纹实现在AI监控下的“隐身”，以及通过在车辆上涂装特殊花纹躲避AI对车辆的检测。发现类似新型漏洞的同时，RealAI也推出相应的防御技术，支持对主流AI算法中的安全漏洞进行检测，并提供AI安全防火墙对攻击AI模型的行为进行有效拦截。人工智能的大潮滚滚而来，随之而来的安全风险也将越来越多样化，尤其近年来因AI技术不成熟导致的侵害风险也频频发生，可以说，算法漏洞已逐渐成为继网络安全、数据安全后又一大安全难题。所幸的是，以RealAI为代表的这些顶尖AI团队早已开始了AI安全领域的征程，并开始以标准化的产品助力行业降低应对安全风险的门槛与成本。此次上线RealSafe人工智能安全平台是RealAI的一小步尝试，但对于整个行业而言，这将是人工智能产业迈向健康可控发展之路的一大步。