（专利号：ZL 201410446620.8） 简介：本发明公开一种仿生扑翼飞行器升力测试装置及测试方法，属于扑翼飞行器技术领域。该发明主要包括连接轴、摆杆、斜杆、支架、大齿轮、小齿轮、立柱、底盘、传感器、发送器等；其中：连接轴、摆杆和立柱的轴线位于同一平面内，连接轴固定在摆杆的下端，摆杆的上端与斜杆下端铰接，斜杆上端与大齿轮固定联接，大齿轮由轴承支承在支架的立轴上，并与电机轴端的小齿轮保持啮合，支架、立柱和底盘连接形成固定机架，发送器安装在传感器的尾部。传感器测量摆杆相对于斜杆的角位移，由数学模型计算出对应的升力。本发明具有结构紧凑，占用空间小测量范围大，测量准确度高，测试时模型安装方便，操作简单等优点。

课题主要研究在模拟及真实口腔环境中，发展缺损牙齿和种植体表面蛋白质组装体等生物调控因子的程序化构筑和仿生矿化修复技术，并从微、介到宏观尺度探究材料生长过程中蛋白质组装体介导的生物矿化机制。该研究为原位仿生矿化方法修复牙损伤提供科学依据和理论指导；

本系统基于北京航空航天大学模式识别与人工智能实验室的多模情感识别与情感表达融合技术，开发了基于3D仿生代理的多模情感人机交互系统。该系统具有情感感知与表达能力，能够通过采集用户的视音频信号，实时感知用户表情和语音中包含的六种基本情感信息（高兴、悲伤、惊讶、害怕、生气、嫌恶），识别准确率达到85%，并通过3D仿生代理生动的语音和肢体动作与用户进行自然和谐的对话交流。系统消耗资源少，适合移动平台；融合表情和语音进行决策级情感识别，识别率高；采用3D仿生代理，交互界面生动自然。该系统及相应情感感知技术可应用于新一代情感人机交互界面。本成果已获得授权发明专利2项，受理发明专利15项，申请国际发明专利2项。授权发明专利如下：一种鲁棒的人脸表情识别方法，ZL200810223211.6；汉语语音情感信息的提取及建模方法，ZL200810104541.3。

本发明公开了一种液晶基多眼套叠仿生成像探测芯片，包括多眼套叠成像探测架构，其包括同轴顺序设置的驱控与图像预处理模块、面阵可见光探测器以及面阵电控液晶聚光微透镜，面阵电控液晶聚光微透镜包括 m×m 个单元微透镜，其中 m 均为正整数，面阵可见光探测器被划分为 m×m 个子面阵可见光探测器，每个子面阵可见光探测器包括 m×m 个光敏元，面阵电控液晶聚光微透镜用于接收目标光波，并将该目标光波离散分割到面阵可见光探测器中不同

YR/H3100高智能数字化ICU（综合）护理技能训练系统是工程技术和仿生学技术的完美结合，将有现在的医学模拟技术赋予一身，其可自主表现生命体征，并可对所给予的治疗措施自主进行生理体征变化。该系统根据新护理大纲设计，针对临床护理培训，系统由全身男性模拟病人、生命体征模拟器、多参数模拟监控仪、计算机等组成，具有基础护理与高级护理功能。本系统同时适用于医院、医学院、卫校等医疗单位。并面向乡村医师技能培训，提供心肺复苏术、体外除颤等急救操作技能。通过虚拟安全的模拟及护理技能的培训、图文、声像、视频相结合，有操作日志、存贮、考核评估、成绩打印、网络交互式功能。标志着公司的护理教学系统开始与国外发达国家接轨。适用学科：ICU护理、急救医学护理、呼吸内科护理、心内科护理、泌尿内科护理、外科护理、急救医学、危重症医学、战地医学等。系统主要功能★ 标志表示需要与选配件配套使用才能实现的功能■ ICU技能：· 气道管理技术：标准口、鼻插管，气管切开术，支持仰头举颏法、推举下颌法开放气道。模拟牙关紧闭、舌水肿、咽部水肿、喉痉挛、单双侧肺阻塞、主气道堵塞等体征。· CPR操作训练：可进行口对口、口对鼻、简易呼吸器对口等多种通气方式；电子监控气道开放、吹气次数、吹气频率、吹气量、按压次数、按压频率、按压位置和按压法深度；自动判断人工呼吸及胸外按压的比例；实时数据显示，全程中文语音提示；抢救成功后，模拟人瞳孔由散大变为正常，动脉恢复搏动，出现自主呼吸。★ 真实除颤、起搏：可与不同厂家、不同型号的除颤起搏器配套使用，实现真实除颤起搏。★ 模拟除颤起搏：多媒体动画展示医用除颤起搏器的使用，与YR/J880模拟除颤起搏器配套使用，可实现除颤起搏。可选择除颤能量，最大除颤能量达到360J。★ 真实AED：可与不同厂家、不同型号的AED配套使用，实现真实AED训练。★ 模拟AED：多媒体动画展示AED操作过程，与YR/AED自动体外模拟除颤仪配套使用，可实现AED训练。全程中文语音提示，提供贴片电极和纽扣电极，自动检测心率并分析是否需要除颤。★ 真实心电监护：可与不同厂家、不同型号的心电监护仪配套使用，实现真实心电监护。★ 模拟心电监护：与YR/J115多参数模拟心电监护仪配套使用，可实现模拟心电监护。使用指夹式血氧探头检测血氧，内部储存上千种种心电图。多参数模拟监护仪（LCD）屏幕提供12导联心电图、血氧饱和度、呼吸、二氧化碳、血压（动脉血压、中心静脉压、肺动脉压、无创血压）、心输出量等。 ■ 生命体征模拟：· 瞳孔观察：瞳孔液晶显示为CSTN伪彩、65K色、RGB；能在1-9mm之间，随意模拟瞳孔的正常、散大、缩小等状态。· 颈动脉、股动脉、桡动脉搏动，生动再现病人呻吟、咳嗽、呕吐声音。· 呼吸模式：模拟正常呼吸、叹气样呼吸、陈-施氏呼吸、库什摩尔呼吸、毕奥呼吸。· 真实的自主呼吸，呼吸时胸廓有起伏，可调节呼吸频率及呼吸深度。· 听诊：可听诊几十种声音，包括正常心音、异常心音、正常呼吸音、异常呼吸音、正常肠鸣音、异常肠鸣音。■ 临床护理训练：· 穿刺术：胸腔穿刺、骨髓穿刺。· 血压测量训练、三角肌皮下注射、股外侧肌内注射、手臂静脉穿刺、注射、输血、臀部肌内注射。· 清洗梳理头发、洗脸、耳清洗滴药、口腔护理、假牙护理、吸痰法、氧气吸入法、口鼻饲法、洗胃法、胃肠减压、灌肠法、造瘘引流术、男/女性导尿术、男/女性膀胱冲洗术。· 整体护理：四肢关节左右弯曲、旋转、上下活动、擦浴、穿换衣服、冷热疗法。■ 软件系统应用：· 提供单机版（一点一套）、网络版(一点多套）软件，用户可根据自己的实际需要进行选择。· 脚本/病例编辑：支持用户自编辑模拟护理病例，软件自动记录病情的变化和学员操作过程。· 模拟注射泵/输液泵的使用：多媒体动画展示注射泵/输液泵的操作流程，可选择药物进行操作。· 训练与考核：软件内存有几百道考题。支持心电图、急救知识理论、护理场景、病例、CPR训练与考核。· 心电图监护：使用指夹式血氧探头，实现模拟心电监护和真实心电监护，内部储存上千种心电图。· 护理场景脚本训练/考核：系统自带数十个场景，涵盖内科、外科、急诊、ICU等科室病人的护理，并通过交互性多媒体课件检验护理操作关键知识点的掌握程度。软件提供多种药物治疗和典型的辅助检查，如胸片、超声心动图，12导联心电图等。· 局域网络教学：可选配摄像头，具有彩色视屏监控功能，可对每个在线的学生的操作手法和过程进行实时视屏监控。综合计算机同步统计数据，便于教学掌握每个学生的训练考核情况。

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可供空穴老人/不能站立的残疾人使用，在住宅内帮助使用者完成生活自理，使用者可以通过系统要求外界救助，大小便自动报警，外部可以监控使用者的生活与身体状态，发生意外系统会自动要求外界救助。 项目来源：自主研发。 技术推广意向：机电生产企业。 现状特点：市场现在无此系统。 技术创新：采用压力/温度/距离综合测量技术，采用局部无线通信技术，大小便收集箱和智能车的控制技术。 成果所处研究阶段：完成初步设计。

实现非特定人的自然流畅的对话，准确率在99%以上，内容在600句话以上，同时可以发出男声、女声、卡通声等合成效果，具备5种语言以上的语音表达能力（汉语、英语、日语、韩语、阿拉伯语）；在此基础上，完成10种以上不同情绪的语音表达。图像处理方面，基于场馆内光线条件，实现非特定人的人脸识别，准确率在95%以上，同时完成6种以上的典型表情识别，5种以上基于典型情绪的特定行为理解，准确率93%以上。在脸部有17个自由度，与人工皮肤材料有机配合，完成10种以上的表情生成，躯干部分由高性能伺服控制系统进行驱动，完成21个自由度的灵活运动控制，过载能力（190%，1分钟），调速范围（0%-110%额定速度），恢复时间（300毫秒以内），速度超调（2%以内），电流超调（13%以内），加减速时间（6秒以内）。数据库可以进行实时更新，数据信息内容在10000条以上，通过无线局域网完成，智能库可以根据现场制订规则，相应的响应时间在600毫秒以内。可以和展区内全能机器人、变形金刚等设备进行互联，实时响应时间小于500毫秒。该技术可应用于炼钢铁水的脱硫和化铁炉铸造用铁水的脱硫等领域。

现有智慧农业企业主要的业务是信息服务，互联网管理、品种培育等信息获取及管理方面，而很少见到对生产流程中的硬件设施进行优化的企业，ISET将以此为切入点，完善智慧农业的各个环节。ISET以智慧农业为主线，打造以智慧导航转运机器人、智慧喷灌转运机器人、智能农作物识别采摘机器人，以及定制机器人辅助农业生产产品服务等为分支的产业链。

目前第一代完整的呼吸音采集设备已研发完毕，完全实现呼吸活动的柔性无感持续智能监测评价和适应多场景下交互设计需求，提高医疗救护能力和应急救援能力，减轻医疗及养老行业人力与经济运营成本，创新引领社会与经济发展。 图1 技术路线 【技术优势】 (1) 基于驻极体薄膜的高灵敏度接触式压力传感器 目前用于呼吸音及心音监测的传感器大多采用较硬的基底，难以适应人体胸部曲线，不适合长期可穿戴使用。因此，本成果基于驻极体的自驱动压力传感器的自供能、响应速度快和灵敏度高等优势，设计了一种用于可穿戴式声音监测的高灵敏度柔性驻极体压力传感器，以实现对人体呼吸音与心音地长期、实时监测。 图2 部分成果展示 (2) 智能呼吸音监测分析预警平台 通过深入临床大规模收集心音和呼吸音样本、对病理性样本进行学习训练，对信号的模式识别进行研究匹配，采用人工神经网络、支持向量机两种识别模式，对病理性声音特征进行分析得出智能化参考病症分析。由于呼吸音信号的复杂性，同一种类型的呼吸音有不同人或是同一人在不同时间发出时，样本数据不完全相同，传统方法容错率与识别率极低。本成果将呼吸衰竭患者的呼吸音数据进行分类识别和特征标定，采用人工智能算法进行测试和集训，实现为大数据分析提供数据参考。 (3) 呼吸音智能监测预警系统的人机交互设计 通过分析多个智能呼吸音监测预警操作系统的使用场景、认知特点、输入和输出方式，归纳出它们在交互设计上的一般性的设计原则和设计缺陷。通过多学科的交叉，如人因功效学、设计语义学、设计美学、设计心理学等学科，进行了全面整体的交互设计研究。 图3 智能呼吸音诊断软件界面 图4 临床人员操作软件试用 【性能指标】