大型传感系统通常具有多源海量数据、复杂连接、大空间尺度等特点，在处理资源受限的条件下实现高效场景感知是一个严峻挑战。本项目取得的成果主要包含“理论和关键技术”和“实验设备研制和系统验证”两个方面。在“理论和关键技术”方面：本项目探索学习人类感知智能，通过融合自底向上传感信息和自顶向下用户信息，研究大型场景海量传感数据条件下高效感知机制。本项目组发表学术文章23篇，申请发明专利4项，软件著作权1项。在“实验设备研制和系统验证”方面：本项目强调在大规模工业生产监控实际项目中，验证理论成果和关键技术，保证技术的研究价值和成果的真实性。我们结合煤层气工业生产大规模、海量传感数据传输和处理的实际需求，研制了“智能节点”实验设备，完成了实验室测试和现场实验。实验结果显示了本项目研究成果的理论价值和实际应用价值，具有较广的推广应用前景。

大型传感系统通常具有多源海量数据、复杂连接、大空间尺度等特点，在处理资源受限的条件下实现高效场景感知是一个严峻挑战。本项目探索学习人类感知智能，通过融合自底向上传感信息和自顶向下用户信息，研究面向大型场景感知的贝叶斯注意力选择方法，建立海量传感数据条件下弹性感知机制。主要研究内容包括：（1）利用注意力选择机制指导数据表达、资源分配、人机交互等方法的设计与实现，使大型复杂场景感知建立在一个统一的理论体系之上；（2）研究空间域和时间域中信息局部处理机制，建立分散式信息管理框架，提高海量信息处理效率；（3）将事件检测分解为面向已知确定事件和面向未知异常突发事件检测过程，利用贝叶斯注意力选择机制实现两者的融合，使系统能够在重点完成预定的检测任务的同时，兼顾对未知异常突发事件的处理；（4）研制实验设备，在实际大规模的工业生产监控项目中，验证理论成果和关键技术。

近年来，在人工智能技术取得长足进步，各种视觉传感技术，特别是三维感知技术快速发展等因素的推动下，新型机器人逐渐具备了更为强大的感知与理解能力，为快速、准确的三维场景重建与理解开创了新的渠道。本项目以三维几何处理和分析为核心，旨在研究适用于机器人平台的三维重建和分析方法，并充分利用机器人的自主行为能力这一特点，实现机器人对未知室内环境的自主化、智能化三维感知。其输出既包括对室内场景的高质量三维重建，又包括对场景结构的精细化分析和理解。项目拟首先研究面向机器人平台的智能三维感知框架。在此框架下，研究面向单机器人的主动交互式场景重建和理解，以及基于多机器人的协同化智能三维感知。

可通过设置门、窗开闭的动作，联动系统内其它智能设备的开闭，如实现开门亮灯、关窗开启新风系统等场景。亦可用于安防，开启安防模式后，当有人闯入，即刻感知门窗被打开，网关立即发出警报，并可联动智能摄像机拍摄视频发送到至手机。

世界上第一个药品生产质量管理规范（GMP）1962年在美国诞生。GMP的理论在此后经受了考验，获得了发展，它在药品生产和质量保证中的积极作用逐渐被各国政府所接受。许多国家的政府为了维护消费者的利益和提高本国药品在国际市场的竞争力，根据药品生产和质量管理的特殊要求以及本国的国情，分别制定和修订了自己的GMP。

我国修订了最新版的GMP2010，并在2011年发布了其附录，对药品生产及质量保证手段的认识更加深化，GMP的内容不断更新。

然而，没有验证，优良的生产实践(GMP)的概念也就没有什么意义了。GMP和验证，这两个概念是不可分割的，都是质量保证的基本方面，验证除了使质量稳定之外，还常会导致质量的提高，成本的降低。因此，验证在整个制药行业中的地位逐步提高，受到人们越来越大的关注与重视。