近年来，受到国际网络安全环境的影响，网络安全越来越受到关注。对于网络中的关键设备和节点，需要采用高效、可靠的网络数据过滤设备来消除安全隐患。传统的网络过滤设备为了提高性能采用了国外公司的芯片方案进行系统设计，在提高系统有效性的同时却带来了芯片层次的安全威胁。随着相关国产芯片成熟度的提高和芯片层级的安全性威胁的加大，开发基于国产芯片方案的网络处理、过滤设备的紧迫性变的越来越大。由于国产芯片跟国外同类芯片比较性能还有差距，为了提高基于国产芯片的网络过滤设备的性能需要在系统架构和并行处理方面进行更多研究，以满足高速数据处理的需要。
本成果以计算机技术和智能计算方法为基础，可以实现高精度的水泥与混凝土特性的建模、预测和评估。为高性能混凝土仿真设计工具的开发奠定理论基础，为水泥企业和科研院所的高性能混凝土产品的研发与检验提供有力帮助
采用 720P 内置摄像头，实现手部检测、手势跟踪和识别、空中鼠标技术，允许用户在3-4 米内通过手势完成智能电视的划屏、定位、选择等操控，能够在满足一定条件的电视应用场景的背景及正常室内光照（100~300 流明）条件下实现流畅的交互体验，同时实现 2D界面与 3D 界面的透明切换，在智能电视操作系统 AndroidTV Pro 下（该操作系统是中国智能电视第一个标准化的软件应用平台），形成原型系统。
高压输电线路的安全对于国计民生影响巨大，切实保障其安全置为重要。在高压线铁塔上安装摄像头，将拍摄的图片或视频通过无线方式传输到监控中心，由人工进行隐患判定劳动强度高，主观性强，效率低下。我们提出一种基于模式识别和图像分析的智能化识别方法，能够有效检测和识别高压线路安全走廊内的多种安全隐患，例如停车场、线下施工和堆积物、发生火灾、树木生长、高空作业车等，系统根据危害程度自主决定是否实时报警。目前报警率<10%。
本技术利用巡检机器人及其所携带的可见光摄像头和热成像摄像头开展针对电力系统的智能化设备故障检测。巡检机器人首先将所拍摄的电力设备的可见光和红外热成像图像通过无线方式传输到监控中心。如果利用人工方式判定故障，劳动强度高，主观性强，准确率低，漏报率高，效率低下；如果利用传统的模式识别思路，即首先提取电力设备特征，然后构造分类器进行故障判定，则准确率难以达到实用地步。
应用于高压电路中的跌落开关在使用过程中会不可避免的出现损毁，人工更换开关将危及工人的生命安全。为此，采用机械手在远距离进行操作、更换跌落开关将是优先选择的方案。如何准确确定跌落开关固定螺栓的位置并装卸跌落开关是一个技术难题