产品详细介绍产品说明：KAF/CPR850型系统的主要功能是提供心肺复苏（CPR）的媒体教学课件，操作流程练习和考核，遵循美国心脏协会2005指南，其系统核心模块由应用软件、全身人体模型及创伤模块组成，为社会心肺复苏培训机构的师资培训及学员普及培训与医学院校、医疗卫生系统培训使用的超新一代产品。方便管理层对学员信息的管理，提供了实用、有效、数据详实的教学培训工具。该模拟人由计算机控制，进行单机操作，并由计算机、模拟人及创伤附件组成。学员的各项操作由PC界面进行准确的报告和分析，有助于心肺复苏培训，模拟创伤救护等急救培训往更高方向发展，提供了新的途径。 主要功能特点：（该款模拟人在培训时间内可利用现有的资源办公电脑进行软件安装即可进行培训。培训结束后，退出软件光盘即可用于其它日常办公用途。）该系统是在KAF/CPR780型的功能基础上开始升级，除了KAF/CPR780型的全部功能配置外，还增加了全套创伤评估模块功能。该套创伤评估模块可将各部位附件安装在模拟人身上，模拟身体各种创伤包括烧伤ⅠⅡⅢ度撕裂伤，挫伤，异物刺伤，开放性骨折闭合性骨折以及肢体断裂处等。本模件具有形象的创伤性特征，具有真实的操作手感，可模拟创伤部位的清洗，消毒，包扎，固定和搬运等操作适用于外科急救技能训练。 产品特点：■ 生命特征模拟：瞳孔及颈动脉的自动变化。■ 气道开放。■ CPR心肺复苏：根据2005国际心肺复苏指南标准设计，可进行人工呼吸和心外按压，全程中文 语音提示。标准的气道开放，实时操作曲线显示，对正确和错误的操作语言提示，统计数据打印成绩，可选择训练和考核方式。■ 学员管理：操作统计报告记录及回放，练习及考核。■ 配有创伤四肢，可以训练急救、止血包扎、固定、搬运等四项创伤技术。 创伤评估模块：■ 面部烧伤I、II、III度■ 前额撕裂伤口■ 颌骨创伤口■ 锁骨开放性骨折与胸壁挫伤■ 腹部创伤有小肠暴露■ 左前臂烧伤I、II、III度■ 右前臂异物刺伤■ 右手开放性骨折（软组织撕裂伤、骨折、骨组织暴露）■ 左大腿股四头肌撕裂■ 左侧踝关节和足挫伤■ 右侧大腿金属异物刺伤■ 右小腿胫骨闭合性骨折■ 右足开放性骨折伴右小腿脚趾截断创伤 主要的配件有：■ 全身标准模拟人一具； ■ 心肺复苏应用软件一份；■ 创伤模块一套；■ 连接线一条； ■ 220V外接电源线一条；■ 高级铝塑硬皮箱一只；■ 肺袋装置四套；■ 复苏操作垫一条；■ 一次性CPR屏障清毒面膜1盒（50张）； ■ 产品保修卡一份；■ 产品合格证一份；■ 使用说明手册一本。  注：计算机用户自配

我校量子信息技术研究所王琴教授团队在量子密码领域取得新突破，该团队首次提出将人工智能领域的长短期记忆神经网络(LSTM)应用到量子密码控制系统之中, 实现了对量子密码系统的主动反馈与控制, 在不引入任何额外硬件和辅助稳定设备的条件下，将系统传输效率提升接近百分之二十。该成果近期发表在美国物理学会权威学术期刊《PhysicalReview Applied》上。 　　量子密码作为量子信息技术领域发展最为成熟的技术，正逐渐从实验室阶段走向商用化，有望在未来大规模网络加密通信中发挥重要作用，因而得到学术界和工业界的广泛关注。自第一个BB84协议提出以来，量子密码无论是在理论上还是在实验上均取得了巨大进展。现有量子密码系统包括相位、偏振、时间-能量编码等编码方式，其中相位编码方式应用最为广泛。该类系统在运行过程中不可避免地存在相位漂移问题，因而需要不断对发送端和接收端的相位进行实时校准。目前主流系统通过采用扫描+传输的方法来解决。该方法虽然可以实现相位补偿，但会导致量子密码系统传输效率降低。针对该缺点，我校王琴教授团队首次提出将人工智能与量子密码控制系统相结合，利用LSTM网络主动预测系统相位漂移大小，进而实现主动反馈与控制；同时通过固定时间间隔对网络细胞状态进行更新，使量子密码系统始终保持稳定的高效率运行状态。该方法在不提高系统硬件复杂度的前提下大幅提升了量子密码系统传输效率。此外值得提出，该方法的适用范围不依赖于某种协议或编码方式，原则上同样适用于其他任意量子密码协议和任意编码系统，为未来开展大规模量子通信网络应用提供新的研究思路与应用方法。 该项工作的第一作者是我校通信与信息工程学院硕士研究生刘靖阳，量子信息技术研究所的王琴教授和江苏省图像处理与图像通信重点实验室的谢世朋副教授是该工作的共同通讯作者。该工作得到了安徽问天量子科技有限公司的技术支持。此项工作受到国家重点研发计划、国家自然科学基金以及江苏省研究生科研实践创新等项目的支持。

本发明涉及自适应控制技术领域，具体为一种基于人工智能的运营期建筑节能低碳控制方法及系统，包括以下步骤：收集并分析房间使用情况和光照强度，得到活动类型识别结果。本发明中，基于对房间使用情况和光照强度的实时分析，识别不同区域的使用模式，并结合自然光变化和室内活动需求，动态计算所需照明强度和色温调整参数，实现对照明环境的精准匹配。通过实时监测照明设备的调整状态，结合房间使用模式的变化，建立动态反馈机制，对照明偏差进行自适应修正，避免能源浪费。强化学习的引入使通风策略能够通过历史数据和实时反馈不断优化，实现个性化的空气质量管理，而非基于固定阈值执行单一调节。

研发阶段/n内容简介：用人工神经网络将生产过程的数据所隐含的目标函数关系降维映射到二维平面上，自动生成目标函数的等值曲线，由此可展现出操作空间的面貌和特征，直接识别出最优操作点或最优操作区域，实现生产过程的操作优化，达到降低原料消耗和能量消耗、提高生产率和产品质量、把对环境污染降到最小的目的。技术指标：1、人工神经网络降维优化技术通过降维，在映射平面上能全景式的展现出多维空间的面貌和特征，可以根据优化目标选择最优操作区域，最大限度的挖掘生产过程或装备的潜力；2、当最优操作点或区域不在现有数据集合区域

分析说明国内外相关技术的状况和项目背景，项目基于什么，做了什么，形成了什么技术或产品，  主要创新点或优势（少写理论，多介绍成果，精炼易懂，300 字以内）。 高铁组基础设施中螺栓结构处处可见，大量螺栓松弛检测和拧紧工作依靠人工操作，不仅费事费   力且易漏检漏测，为了降低劳动强度、提高工作效率和准确度，需设计一种专用双臂机器人替代作业 者进行螺栓校验和紧固工作。项目包括柔顺轨迹规划控制、协同紧固操作控制及环境和对象特征提取 等诸多研究难点。 项目基于该需求已经在轨迹规划控制方面做了大量研究，其中建立了关节刚度模型，并提出了考   虑运动和动力约束下的轨迹优化方法，基于该方法能够对机器人实现快速、平稳、准确的轨迹运动控制， 从而达到提高操作效率和操作精度的目的。

、

本项目提出将多个龙伯透镜单元组成阵列式分布，通过在透镜底部布置多个馈源，可实现波束相控阵，同时智能化接收、发射多个波束，具有扫描角度大、覆盖范围广的优点。 

面向数字人的大规模生成需求，发展生成式人工智能理论，探索机器学习方法从数据中自动化学习数字人建模方法，提出了高精度三维人脸重建技术、表情驱动数字人技术、语音驱动数字人技术三项世界领先的技术，以低成本、高效率生成可驱动的高保真数字人。该技术能够极大提升数字人的生成质量与生成效率，支持大规模高精度的数字人生成，具有广泛的应用前景。