本发明公开了一种宽频智能化长周期大地电磁测量系统，相比现有的大地电磁测量系统具有宽频带、低噪声、智能化的优势。采用磁通门传感器与感应式磁传感器结合实现100000s——1000Hz频率范围的磁场信号观测，拓展系统观测带宽；采用斩波放大技术实现对电场信号的低噪声放大、抑制低频1/f噪声，提高低频段信噪比；采用低功耗技术、外接多块大容量锂电池组、扩展太阳能充电板、远程仪器状态查询技术提高仪器的智能化水平。为实现数月时间的MT信号长周期野外观测提供仪器支撑。

成果介绍主要研究方向为人工智能、知识图谱、自然语言处理、社交网络、大数据、信息检索等。作为项目负责人主持完成2项国家自然科学基金，1项中国博士后基金一等资助项目，5项省部级重点实验室开放课题项目，10余项企业联合研发项目等。作为主要负责人参与国家重大研发计划子课题、总装预研、863课题等项目。研究成果已应用于国防、科技情报、医疗、智慧司法、智能制造等行业。担任数十个重要国际会议和国内外重要期刊的程序委员或审稿人。已在国内外重要学术期刊和会议上发表学术论文90余篇。研究工作被60多个国家和地区的学者引用1500余次。技术创新点及参数面向多源异构数据的知识图谱构建技术；大规模知识图谱的高效融合技术；面向跨媒体异构数据的知识表示技术；基于语义关联和知识驱动的信息汇聚技术；面向复杂问题智能问答技术；基于知识和机器学习和问题推理和分析技术。

项目简介： 本项目是通过跨学科合作，开展在化学领域应用电子学新技术的 研究。 大多数化学实验室采用传统的加热方法，即利用传导的方式加热。 微波/超声波相结合的技术与传统加热方法相比具有很多优点，可以大大降低加热时间，省溶剂(可较常规方法少 50％～90％)、节约能源、 减少废物的产生，同时可以提高回收率和提取物的纯度。另一方面利 于环境保护，无污染，属于绿色工程，它是一种具有广阔发展前途的 新技术。 微波/超声波复合智能化系统可应用于合成化学、药物有效成分 的提取及分析样品预处理领域，设计并研制出新型微波和超声波相结 合的复合多功能智能化仪器装置，研究其对化学反应、药物提取及环 境污染物萃取的促进作用，为合成化学、药物有效成分的提取及分析 样品预处理提供了新的实验手段和方法。 本项目成果可为加大环境污染物的监测的力度，使其样品分析摆 脱耗费大量的有毒的有机试剂，程序繁琐，工作量大的现况，为其分 析样品预处理，拓展一种高效的实验手段和方法。如对加标土壤样品 （土壤样品中的多溴代联苯醚）进行复合萃取，分别采用微波辅助萃 取、超声波辅助萃取、微波－超声波复合萃取方法，得到的实验数据 是：在相同萃取 20 分钟时间内，使用微波辅助萃取和超声波辅助萃 取，其萃取效率分别为 42－75％、45－86％而采用微波－超声波复合 萃取体系时萃取效率则可提高到 92－114％。和常规的索氏提取相比， 微波－超声波复合萃取使用的溶剂量降至原来的 10％左右，萃取时 间降低至原来的 5％左右。可见复合萃取对萃取效率有较大的增强效 果。这一实验结果预示着：本项目成果推广应用，进一步完善，可为 分析样品预处理提供一种新的高效的实验手段和方法。另外，对兔疫 球蛋白 lgG 生物制品等的灭菌也开始进行有益的应用探讨，受到相关 企业的关注。 技术指标及特色： 1. 样机技术性能：◆微波功率从 0～1000W 连续可调，微波频率 f=2450MHz； ◆温度范围：室温～300 度； ◆研制出 38KHz 超声波发射系统，功率从 0 至满负荷连续可调， 在控温系统中超声波功率也随之改变； ◆消解/萃取瓶体积：50～1000 毫升。 2.专利申请七项。 3. 三项技术创新为产业化与拓展应用领城打下基础： （1）将微波场与超声波场两种不同性质的场施加于同一反应物 体，充分发挥各自的长处、协同作用，为在化学、生物以及医学领域 的应用研究提供了新的实验手段和方法，在课题中解决了超声波高效 耦合问题； （2）实现了微波/超声波协同作用下反应物的控温算法，采用可 扩展标记语言 XML 来存储和表示模糊控制算法，并用面向对象的设 计思想结合 C++对该算法进行了实现，利用 Labview（图形化编程语 言）可视化技术建立良好的人机界面； （3）具有在线实时检测和显示微波泄漏量，当超过国家标准时， 自动切断系统的电源，保证操作人员的安全。 微波/超声波复合智能化管道流动式反应装置已完成小试，正在 进行中试研究。

本项目研究基于知识元的危化品爆炸事故关键情景要素抽取及表示方法；研究基于动态贝叶斯网络、案例推理及智能关联技术的危化品爆炸事故情景推演模型；研究危化品爆炸事故应急响应方案生成方法及对应的任务清单和所需资源列表动态生成方法及系统。项目成果已完成高水平学术论文3篇，培养硕士研究生3名。

产品服务:静脉穿刺采血机器人的创新萌芽在疫情期间诞生。大量的静脉穿刺操作给一线临床医护人员带来了不小的工作负担，甚至可能造成医患交叉感染。疫情期间，医护人员都穿着厚厚的防护服、带着双层手套，还有护目镜容易起雾，使得扎针难成为一个棘手而普遍的问题，而且近距离接触，更会极大增加扎针过程医护人员感染的可能性。项目优势:针对疫情防控中的实际需求，项目团队立足解决科学问题，迅速开展“基于深度学习的多模态图像引导静脉穿刺机器人系统”的研发，设计出一款自动采血机器人系统。这款穿刺机器人有着“敏锐的眼睛”，采用了近红外光和超声双模态成像，在全局位置和局部穿刺点捕捉血管分布和深度信息，其精准度强于肉眼，可以准确识别传统扎针困难人群的血管，并在机器学习算法的帮助下，选取最优的穿刺位置完成采血。市场概况:静脉穿刺机器人应用场景广泛，可以应用于医院和诊所，还可以应用于实验室，作为动物实验穿刺的自动化设备。此外，还可以走进家庭和养老院，作为家用便携式静脉穿刺采血设备。

成果研发机构长期跟踪、研究HTML5 Web标准，是国内移动Web中间件的技术开拓者，实现了面向行业的、基于HTML5技术的智能终端Web应用平台产品，处于国内领先、国际先进水平。目前已经积累了大量的技术经验和产业化基础，掌握了多项跨平台适配技术，先后将平台产品适配到上百款手机终端，覆盖iOS、Android、Windows Phone等各大主流操作系统，产品支持iPhone、诺基亚、HTC、三星、摩托罗拉等百余款国外品牌及机型，并覆盖华为、中兴、TCL、联想等基于国产操作系统的智能移动终端。产品目前已成功运用到银联手机支付、中国电信移动OA等行业系统。

该系统直接切入湖北省随州市曾都区的实际情况，让当地65万居民通过手机主动报告自己近期密切接触的人员。系统基于曾都区既往和每日更新的确诊病人、疑似病人、发热病人及其密切接触人员的信息进行数据分析，进而关联挖掘出高风险人员。系统从广大居民端而非仅从患者端入手排查密切接触者，以居民自发填写、及时反馈取代疾控人员和社区干部面对面调查登记、事后反馈，变“要我报告”为“我要报告”，极大削减了疫情防控期间工作人员的工作量；系统还为居民提供实时健康提示功能，使其在第一时间得知密切接触情况变化并及时做好防护；同时，系统还扩大了接触人员排查层级，通过用户之间的关联及时掌握“密切接触者的密切接触者”，为疾控工作扩大防线、跟进措施提供了高效信息支撑。

手感质量的评估是当今纺织工业中非带重要的环节，但是感官评定涉及到人体复杂的生理和心理因素，所以即使是同一块织品，对于不同的人也会得到不同的评价。因而把感官评估客观化、用相对客观的方法和稳定的尺度来评价织物的手感质量是非常必要的。 本系统把智能技术、数据库技术、网络技术和纺织品感官评估技术结合起来，实现了基于Internet的智能化纺织品感官评估。通过Internet这个服务平台，了解到顾客的喜好，以及某时斯市场需求趋势，生产者与消费者之间的互动架起桥梁，对整个纺织行业系统的革新有着积极的作用。本系统的成功实施还能积极的促进感官评估在其它工业领域中的广泛应用。

光学领域顶尖期刊《自然·光子学》报道了浙江大学信息与电子工程学院陈红胜教授课题组的一项最新研究：在国际上率先实现基于深度学习的新一代智能隐身器件。在不依赖任何人为操控的情况下，快速地动态适应变化的背景环境，从而与背景电磁环境特征融为一体，实现自适应隐身。论文审稿专家认为：“这是一项激动人心的、及时而杰出的工作，它连接了变换光学、电磁超材料和人工智能等领域，为智能光子材料和器件这个新兴领域树立了很好的标杆，也将大大促进其他智能电磁器件的发展。”自然界存在两种“隐身”策略。一种是在变色龙和章鱼生物中常见的拟态隐身，使自己融于周边环境；另一种是透明隐身，即光透过物体时不产生任何散射，例如海樽和水母。科学家近年来提出的变换光学隐身方法则区别于上述两种策略，它利用坐标变换的方法来控制电磁波，使其绕过被隐身的区域，按照原来的方向传播，从而使物体完全隐形。与自然界的“隐身衣”相比，人类的“隐身衣”多数只能工作在单一的环境背景和既定的入射波条件。如果稍加改变外界环境或者入射波，隐身效果便会大幅度降低。“理想的隐身衣应该和章鱼和变色龙一样，能够快速自动地适应于变化的外界刺激和背景环境。”陈红胜说。如何才能实现这一点？“章鱼有色素细胞，我们有可重构的新型人工电磁材料单元；章鱼有中枢神经，我们有深度学习方法；章鱼有光敏细胞，我们可以搭建电磁波和环境探测器。”论文第一作者、课题组成员钱超说。当前，深度学习已经开始渗入电磁材料领域，但是主要偏重于理论上设计优化人工电磁材料。如何在实验上实现新型的智能电磁材料、构建新一代智能隐身系统并实现快速有效的自适应隐身，是一个极具挑战的课题，在此之前还未见成功实验的报道。经过三年多的不懈努力，陈红胜研究团队组在充分研究隐身领域关键技术瓶颈的基础上，在微波段成功实现了智能自适应隐身器件。研究团队设计了一项小车智能隐身实验——小车身披一层超薄的可重构的超表面隐身材料，这件“隐身衣”由智能芯片控制，集成了训练好的深度学习模型，能够根据输入的电磁信息快速做出决策，改变“隐身衣”的电磁响应。探测雷达随机改变着入射波的频率、极化和入射角，而小车的任务就是动态适应变化的探测信号，对雷达“隐身”。当环境发生变化，变色龙大约需要6秒时间过度到环境色；而当电磁环境发生变化时，披着智能隐身衣的小车只需要15毫秒就能自动地实时“换装”。陈红胜教授表示，智能隐身成功地融合了新型电磁材料和人工智能等领域，其采用硬件手段实现用于隐身调控的深度学习模型，在应用中只需单次前向计算即可做出合理的决策，大大地缩短了响应时间，这一方法对于实时性要求很高的其他应用也有很好的借鉴意义

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