2008年5月18日，宜科中国正式迁入了位于天津市西青经济开发区的14000平方米办公厂房。这一举措充分体现了宜科公司立足中国，谋求长期发展的战略目标，也是宜科打造中国工业自动化强势品牌的又一个重要里程碑。
《建筑钢结构防火技术规范》CECS200：2006
《道路交通事故社会救助基金管理办法》已于2020年11月26日经财政部部务会议审议通过,经银保监会、公安部、卫生健康委、农业农村部同意,并报经国务院批准,现予公布,自2022年1月1日起施行。
中国新能源汽车产业发展及空间布局研究-彭华.新能源
《安徽省公共建筑节能设计标准标准》DB34-5076-2017
智能制造信息系统鲁棒性分析与控制
主船体数字化设计与分段测量数据匹配方法研究
农业物联网技术作为现代农业最前沿的发展领域之一，是当今世界发展农业信息化， 实现农业可持续发展的关键和核心技术。农业物联网信息技术主要包括农业信息感知、传 输与信息应用三个层面。而传统农田信息获取面临几大技术瓶颈：一是传感器技术落后， 作物养分信息传感器比较鲜见，二是传统农田信息监测只是单点、静态的定时测定，无法 实现实时动态检测，难于实现无人值守的农业自动化作业要求。因此，研究植物养分感知 技术及关键传感器技术，研究针对大规模农田信息采集无线传输协议与深度路由机制；开 发农业物联网软硬件平台已经成为现代农业亟待解决的关键问题。本研究以农业物联网的 三个核心层面为研究对象，研究基于可见／近红外光谱植物养分的快速无损感知技术，研 究基于FFT算法及小波变换的光谱微弱信号处理方法，并开发了植物叶片养分测定和植物 冠层养分、生理信息测定的传感仪器。提出了主动诱导式大规模农业物联网的自组织网络 协议和农业物联网深度路由技术，研究了农业物联网故障情况下智能路由维护方法，开发 了农业物联网信息采集设备及控制系统，并成功应用到农业生产实践中。主要研究内容与 创新性成果有： （1）提出了以可见／近红外光谱技术为基础的植物养分测定方法，通过光谱数据预处 理．特征波长提取．线性和非线性建模预测的光谱分析技术路径，研究并提取了13个作物养 分检测特征波段和3个作物生理信息检测特征波段，开发了适用于农业物联网实时动态植 物养分与生理信息检测传感器，通过实验证明，传感器氮素含量检测R2=0．8237，叶绿素 检测R2"-0．9361，NDVI检测R2--0．9672，“，检测R2=O．7698。另外，研究了单点作物叶 片叶绿素含量、氮含量、水分含量同时检测的方法，开发了多参数叶片养分信息检测仪器， 并得到叶绿素检测R2=O．9148，氮素含量检测R2--0．9207，水分含量检测R2=O．8656。 （2）应用高灵敏度微信号输出的光电感应器作为植物养分检测的光谱信息探测器， 设计了信号处理电路，研究了传感的微弱信号处理方法，应用FFT算法及小波分析方法分 别对光谱信号进行滤波与微信号提取。经比较发现，小波变换处理后的信号更接近原始有 用信号；而FFT算法在高频段处理与小波分析基本相同，低频段信号噪声去除效果略差于 小波分析。实验结果表明，处理后信号中噪声振幅被降至0．5uv以下，信噪比提升为8db。 摘要 =1．13，X．SLR优化的QoS=0．14，S-SLR优化的跏s=O．23。经优化后的网络性能大幅提高。 在此基础上，提出了网络深度路由的信息调度与组网管理机制，使农业物联网路由深度可 达到12级，除了网络延时有所增大外，QoS-0．83，其它参数基本不变。说明网络性能良 好，完全达到农业生产的实际需求。 （4）研究了自组织网络故障发生后的智能化路由维护方法，提出了基于局部网络重 组与越级路由两种智能路由维护方式，通过实验表明局部网络重组路由维护对网络平均延 时为5秒以内，网络丢包率低于1．5％，跏s=0．15。越级路由维护的网络丢包率控制在3％ 以内，平均延时为8秒，QDS=O．26。说明两种路由维护完全满足农业物联网的网络性能 要求。 （5）在农业物联网信息实时获取基础上，研究了农业物联网系统与农业自动化控制 装备相结的农业智能化信息管理系统，对农业园区水泵恒压控制、自动肥水管理等方法进 行了研究，开发物联网信息与控制系统并在农业园区进行了应用示范。 上述研究成果为大规模田间多维信息实时动态获取、智能化低功耗远程传输及自动控 制奠定了理论基础，具有广阔的应用前景
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
广东背靠背柔性直流（简称柔直）工程交流侧仅有两条出线，且只有一个下一级变电站，换流器出现最后断路器的风险较高，工程中会配置最后断路器保护来防止设备过压损坏。为降低过电压特征以及提高最后断路器保护动作的时间裕度，基于广东背靠背柔直工程拓扑与控制策略开展了最后断路器三相和单相跳闸工况下的过压机理与特性研究。分析了柔直正负序调制波限幅取值范围，提出了一种柔直正负序调制波限幅优化降低过电压的方法，并开展了EMTDC仿真验证。研究结果表明，背靠背柔直过压特征与正负序控制强相关，且最后断路器单相跳闸比三相跳闸过压严重，换流变饱和特性会抑制过电压但会使控制响应更加复杂，采取所提方法可显著提升最后断路器保护动作的时间裕度。
以夏季高温和高荷载条件下绝缘跳线夹的过热的智能感知为研究对象，建立绝缘跳线夹在典型作业工况下的电-热多物理场耦合三维有限元模型，通过试验验证了模型的有效性，并获取绝缘跳线夹在不同电流负荷、光照强度、环境温度及风速等因素下温度场分布数据作为线夹过热感知模型的训练样本。为了提高麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）在全局搜索的能力引入反向学习策略构建了改进麻雀搜素算法（improved sparrow search algorithm，ISSA），采用改进麻雀算法优化BP神经网络（improved sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， ISSA-BPNN）建立绝缘跳线夹温度预测模型，并使用均方值、决定系数评价ISSA-BPNN与粒子群算法优化BP神经网络（particle swarm optimization back propagation neural network， PSO-BPNN）、遗传算法优化BP神经网络（genetic algorithm optimization back propagation neural network， GA-BPNN）、麻雀搜索算法优化BP神经网络（sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， SSA-BPNN）及BP神经网络5种算法的预测精度。结果表明，ISSA-BPNN模型相较于其余4种算法的预测模型其预测平均误差可控制在0.71%以内，且收敛速度更快，可以更加精准预测绝缘跳线夹温升，为绝缘跳线夹的状态检测与评估提供了依据。
本报告考虑工业领域的网络安全需求，结合工业领域5G LAN 技术的发展和应用情况，总结了5G LAN网络安全相关技术，以及有代表性的行业典型案例，为工业领域的5G LAN安全技术应用和推广提供参考依据和指导。
生物质能作为重要的可再生能源，同样是国际公认的零碳可再生能源，具有绿色、低碳、清洁等特点。生物质资源来源广泛，包括农业废弃物、木材和森林废弃物、城市有机垃圾、藻类生物质以及能源作物等。生物质能通过发电、供热、供气等方式，广泛应用于工业、农业、交通、生活等多个领域，是其他可再生能源无法替代的。
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