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情绪健康食品组合
膳食是除遗传外第一大影响健康因素，膳食与营养状况是反映一个国家或地区经济社会发展、卫生保健水平和人口健康素质的重要指标，是国家昌盛、民族富强、人民幸福的重要标志。我国面临营养不足与营养过剩的双重负担，营养相关慢性病仍然呈现上升趋势，严重威胁人民群众生命健康。全球肉类及精制碳水的消费超膳食边界理论值3倍，高脂肪、高能量、低膳食纤维的饮食结构导致我国慢性病人数量迅速上升（超3.5亿），我国居民亚健康总数已经占到总人口的70%以上，肥胖症、高血压和糖尿病患病率分别高达8%、20%和10%，慢病导致的死亡人数已占总死亡人数的86.6%。死亡案例中饮食诱因我国占比达27%。
我国是全球第二大营养与健康食品消费市场，2016年10月25日，国务院正式发布《“健康中国2030”规划纲要》。2017年1月国家发改委与工信部发布的《关于促进食品工业健康发展的指导意见》， 2017年6月30日，国务院办公厅印发《国民营养计划（2017-2030年）》，一系列纲领性文件将“健康中国”上升为国家战略。
随着人民生活水平的提高，广大消费者对食品的需求既要美味，又要健康、还要满足精神心理感受。本实验室以美味好吃+营养健康+积极心理促进为原则，从食品的色、香、味、形、韵、功能成分、文化创意等方面开发情绪健康食品。
北京大学现代农业研究院
2024-12-13
健康检测智能马桶
在用户入厕时自动对人体相关健康指标进行检测和AI分析，解决人体健康数据采集与管理的痛点和难点，突破通过智能马桶采集和管理人体健康指标的难题，在技术上的优势为：① 无需培养用户习惯，将检测过程融入日常生活；② 实现AI全自动检测，无需手动操作；③ 检测功能多元化，体脂、尿检、便检、尿流率、孕期指标等一体化集成。目前该成果已获得30多项知识产权，是国际上唯一实现量产的全自动健康检测智能马桶，是老年、孕妇、肥胖、慢病等人群的福音。
重庆交通大学
2025-02-21
云管端一体化智慧健康管理系统
本项目由复旦大学、深圳市倍泰健康测量分析技术有限公司合作完成，主要研发了集成一体化的智能健康测试技术、云平台数据管理与分析技术及智慧健康亭、网络医院健康自助监测一体机等产品，可在医院、社区、家庭、学校、工厂、军队等现场进行多种人体生理参数的健康检测，并将检测数据上传至云平台，进行集成智能化管理与分析，与医院系统进行集成衔接，组成面向社会医疗服务的服务链集成管理系统。
复旦大学
2021-09-18
轨道交通供电系统故障预测与健康管理（PHM）系统
本成果来自国家级、省部级科技计划项目和有重大应用前景的横向项目，已登记软件著作权1项，公开发明专利4项，知识产权属于西南交通大学。该系统通过利用各类传感器采集供电系统中关键设备的状态数据及服役环境信息，借助信号处理、信息融合及智能推理算法对系统进行故障预测与健康状态管理，在短时间尺度上进行故障预测与快速诊断、在中时间尺度上进行健康评估与剩余寿命预测、在长时间尺度上进行系统可靠性评估与风险评估，并根据健康状态制定系统的状态维修策略，保障轨道交通系统的安全可靠、经济高效运行。
西南交通大学
2016-06-27
深海生命线卫士—复合能源管道健康管理领跑者
一、项目进展
创意计划阶段
二、负责人及成员
姓名
学院/所学专业
入学/毕业时间
学号
高春林
克劳斯塔尔大学
2019
/
三、指导教师
姓名
学院/所学专业
职务/职称
研究方向
李茜
电信院/电气工程
副教授
能源系统智能感知
四、项目简介
深海生命线卫士—复合能源管道健康管理系统是集能源管道实时监测、状态评估、故障预警、三维立体显示、创新健康管理、用户检修策略等多功能为一体的能源管道在线监测系统。该系统代替了传统的人工巡检和巡逻船巡检的故障监测模式，将大幅度减少综合成本。该系统改进了市面上监测系统功能单一、显示界面陈旧等问题，率先提出创新性健康管理功能，使用户全面了解能源管道的生命周期及整体健康情况，为用户提供高效状态检修策略。该系统定位是做能源管道健康管理系统先驱，守卫深海生命线安全。
西南石油大学
2023-07-17
锂电池管理系统AI算法研究
本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。
解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。
在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。
目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。
西南大学
2025-05-12
.基于三维数字化信息管理系统的健康管理和3D打印云平台
基于三维数字化信息管理系统的健康管理和3D打印云平台 卫生行业信息化建设已经走过了二十多个年头，IT 技术的应用越来越成为卫生行业前进必不可少的助推器，IT 技术的应用正在走向如何利用信息化技术提高医疗质量减少医疗差错，如何利用信息化技术进行医疗服务的创新，如何将分散的医疗资源整合，为人民提供更安全更完整的医疗服务。基于远程影像会诊（
南京大学
2021-04-14
阿里健康
为用户提供医疗搜索、重症指南、送药上门、在线问医、疫苗预约、健康管理等方面专业服务。
阿里健康科技（中国）有限公司
2021-02-01
健康食品
健康食用油，运动饮品，休闲食品，面食系列，米系列，意大利面系列
莲花健康产业集团股份有限公司
2021-02-01
一种抽水蓄能机组故障预测与健康管理系统和方法
本发明公开了一种抽水蓄能机组故障预测与健康管理系统和方法，其中，系统的实现包括：设备监测模块、处理中心模块和决策支持模块；方法的实施包括：使用状态监测传感器和机内自检设备对抽水蓄能机组各子系统的运行状态进行实时监测，得到抽水蓄能机组各子系统的状态特征数据；对各子系统的状态特征数据进行处理分析，得到抽水蓄能机组维修决策建议；利用抽水蓄能机组维修决策建议，通过综合分析，实现对抽水蓄能机组的故障预测与健康管理。本发明系统完善合理，方法有效可行，可用于对抽水蓄能机组实施预防性状态维修，提高抽水蓄能机组整体运
华中科技大学
2021-04-14