该成果突破了作物生长监测、诊断、调控一体化精确化技术，实现了传统农业向现代农业的技术升级；并且促进了农学与遥感、信息、工程、物联网等多学科的交叉融合，开创了作物精确栽培与智慧农业的新领域；形成了一系列农业信息化自主知识产权成果，提升了农业产业化水平和核心竞争力。同时，培养了一批高素质人才，带动了现代农业相关领域的创新研究与开发应用。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 高产、优质、高效、生态、安全作物生产是我国农业产业发展的主要目标，快速无损地监测作物生长状况，并根据实时监测结果对肥水管理方案进行定量调控，是实现这一目标的关键技术环节。南京农业大学曹卫星教授团队将定量光谱分析方法与作物生理生态原理相结合，通过实施不同生态点、不同品种、不同管理措施下多年的田间试验，构建了作物冠层和叶片水平的反射光谱库，着重解析了不同条件下的作物高光谱响应模式和时空变化规律，提取了作物主要生长指标的特征光谱波段和敏感光谱参数，构建了叶片、冠层、区域等多尺度的作物生长指标光谱监测模型；同时，定量研究了不同产量水平下作物生长指标的动态变化模式，构建了基于产量目标的生长指标适宜时序动态模型，进一步耦合实时苗情信息，综合利用养分平衡原理、氮营养指数法、指标差异度法等，集成建立了多路径的作物生长实时诊断与定量调控技术；将上述监测诊断技术与软硬件工程相结合，研制开发了面向多平台的作物生长监测诊断装置和基于遥感的作物生长监测诊断系统等简便适用的软硬件产品，进而形成了基于反射光谱的作物生长指标快速监测与定量诊断技术体系，实现了作物生长的实时监测、精确诊断和智慧管理。 该成果突破了作物生长监测、诊断、调控一体化精确化技术，实现了传统农业向现代农业的技术升级；并且促进了农学与遥感、信息、工程、物联网等多学科的交叉融合，开创了作物精确栽培与智慧农业的新领域；形成了一系列农业信息化自主知识产权成果，提升了农业产业化水平和核心竞争力。同时，培养了一批高素质人才，带动了现代农业相关领域的创新研究与开发应用。 已授权国家发明专利25项、实用新型专利5项，登记国家计算机软件著作权20多项；发表学术论文160多篇，其中SCI/EI论文60多篇；出版专著1部。成果先后得到国内外专家同行的充分肯定，2011年的成果鉴定认为（罗锡文院士主鉴），该研究整体居国际先进水平。同时作为稻麦精确管理关键技术，入选江苏省主要农作物2014~2015年“四主推”推介名录，团队起草的《稻麦生长指标无损监测诊断技术规程》入选2014年江苏省地方标准项目。技术成果已在江苏、河南、江西、安徽、河北、浙江等水稻和小麦主产区进行了大面积示范应用，表现为明显的节氮和增产作用，取得了显著的社会经济效益，对于推进精确农业和智慧农业的发展具有重大意义和良好的应用前景。

本发明公开了一种工业过程故障诊断方法，包括如下步骤：采集工业过程的历史正常数据；利用工业过程的历史正常数据计算检测统计量；采集待检测的工业过程数据；当检测到工业过程故障时，利用相对重构贡献方法提取特征量；根据特征量计算故障模式下的条件概率密度函数和正常模式下的条件概率密度函数；根据先验概率和条件概率密度函数计算后验概率；采用最小风险贝叶斯决策理论对当前时刻样本进行故障变量识别；根据诊断后的结果更新下一时刻样本的

失眠障碍是一种普遍存在的睡眠障碍疾病，我国成年人中的患病比例高达30%，其主要表现为难以入睡、难以维持睡眠或睡眠质量不佳，导致出现疲倦、注意力不集中、记忆力减退、情绪波动等负面影响，并且与多种疾病（如心血管疾病、糖尿病等）的发生和发展密切相关。我国庞大的患者群体增加了对医疗资源的需求和社会负担，对个人和社会经济造成重大影响。失眠障碍需要引起足够的重视和关注，早期诊断是减少其对个人和社会危害性的有效方法。 目前临床睡眠诊断主要依靠睡眠专家人工判读多导睡眠图（polysomnography，PSG），PSG技术同时记录多个生理参数，如心电图、脑电图、肌电图、眼电图等，从而准确评估睡眠的各个阶段和睡眠中的生理变化。然而，现代临床睡眠诊断方法存在一些弊端。首先，依靠睡眠专家人工进行诊断成本很高。例如，临床诊断中标记一位患者的PSG数据并完成诊断，往往需要一位训练有素的睡眠专家数个小时的集中工作才能完成，无法应对大规模睡眠障碍群体需求。此外，睡眠诊断存在个体差异，同一种睡眠障碍在不同人群中的表现可能不同，诊断结果需要根据患者的具体情况进行综合评估和判断。这些方法需要专业人员进行操作和解读，费用昂贵，操作复杂，很难普及应用。 人工智能技术可以帮助解决以上问题。人工智能技术可以在不需要专业人员干预的情况下，对失眠障碍进行自动化分析和诊断，具有高效性、低成本和易普及的优点。此外，还可以在大数据层面上进行分析，深入探究失眠障碍的病理生理机制，从而更好地指导治疗和预防措施的制定。 睡眠诊断是最为适合采用云平台技术进行自动化诊断的领域，患者潜在群体数量庞大。本项目涉及基于人工智能睡眠医学诊断技术的全系统的各个环节，系统的诊断准确率目前为世界范围内第一。前期已经服务于制药企业睡眠类药物评价、可穿戴消费级电子设备睡眠监测等领域。目前市场上的类似产品均不具备临床医疗级的诊断能力，本技术填补了市场空白。 图1.本项目研发的原理样机部件

按照《新型冠状病毒肺炎诊疗方案（试行第五版修正版）》，湖北省增加了“临床诊断病例”分类，对疑似病例具有肺炎影像学特征者，确定为临床诊断病例，以便患者能及早按照确诊病例相关要求接受规范治疗，进一步提高救治成功率。因此，对患者的影像学分析在确定“临床诊断病例”上就具有极为重要的意义。 根据国家指南这一重要变化，西安交通大学第一附属医院影像学郭佑民团队，在前期承担国家卫健委重大行业专项《基于“数字肺”的呼吸系统疾病评价体系与诊断标准研究》基础上，针对新冠肺炎肺部影像学特点与医学成像技术公司合作，第一时间研发了新冠肺炎肺部感染辅助诊断系统，实现了对新冠肺炎感染者肺内病变部位快速检出、定量评价病变范围和病变演变过程评估 CT扫描是新冠肺炎诊断的重要环节，已成为确定“临床诊断病例”的重要标准。但是在影像诊断过程中，每位患者的CT检查多达几百幅甚至上千幅图像，单靠影像诊断医师从庞杂的图像特征中筛选出新冠肺炎所具有的特征，不仅要求医师具备肺炎诊断与鉴别诊断的经验，还需要相当的观察时间，严重影响病例筛查的效率。   同一患者3次检查结果对比，红色区域为病变，相比较病变体积逐渐缩小，提示病情好转。   同一患者3次检查结果对比，红色区域范围增大，数目增多，提示病变进展，同时还能观测到病变密度的变化。   图为同一患者4次检查结果对比，图中红色区域体积逐渐增大，提示病情进展。 郭佑民教授团队利用AI技术为新冠肺炎的影像诊断“赋能”。依托专家训练，人工智能结合传统的计算机视觉技术，对新冠肺炎患者肺部病变区域进行分割、计算，可以同时获取病变区域的体积、密度、磨玻璃成分等定量参数，尤其是对于患者随访的数据，可以实时进行图相配准，精准定位病灶位置、大小，方便比较病变的消长。   通过临床试验发现，该系统能够辅助临床医生对新冠肺炎进行快速诊断，并能提供智能诊断报告，适应阻断疫情扩散蔓延的公共卫生紧急应对要求，具有很好的临床应用效果。该系统已在包括华中科技大学协和医院等多家医院部署，为了鼎力支持抗“疫”一线，新冠肺炎辅助诊断系统将开放全国同行免费使用。

天津大学地科院全自动热释光/光释光测年仪采购项目竞争性磋商

1. 痛点问题 随着能源危机和节能减排的驱使，大力发展电动汽车成为缓解能源危机和环境污染的有效途径，汽车燃油是石油消耗的主体。汽车尾气占全世界总二氧化碳排放量的10%至15%。电动汽车可以减小二氧化碳的排放量，改善大气环境。以光伏电池作为新能源输入的电动汽车充放电站也将具有更大的优势。推动光伏供电的电动汽车充放电站的建设，不仅发展了电动汽车行业，也推动了光伏产业及新能源的发展，同时对于节能减排，改善环境具有双重推动作用。 现有的光伏电动汽车充电站仍以交流母线或直流母线进行光伏电池、电动汽车蓄电池和电网之间的能量变换。现有的能量变换需要通过多级电力电子变换器实现，即需要多级直流-直流变换器，直流交流变换器等，这使得能量变换的效率很低。多级电力电子变换的现有方案效率低，成本高，无法对产业瓶颈形成有效突破。 2. 解决方案 本项目提出了一种高效的新型光伏充电系统，和用于此系统的充电控制方法。 新型光伏充电系统包括：一个或多个高频逆变器，与一个或多个光伏电池组件一一对应连接，以及多端口变换器。高频交流逆变器之间通过高频交流母线连接。多端口变换器包括分别与高频交流母线和直流母线连接的两个端口以及与蓄电池连接的一个端口。多端口变换器用于实现高频交流母线、直流母线与蓄电池之间的能量变换。 用于光伏充电系统的充电控制方法包括：对于一个或多个光伏电池组件中的每一个，采集该光伏电池组件的输出电流和输出电压，对该光伏电池组件进行最大功率跟踪，并输出电压给定值。将电压给定值与该光伏电池组件的输出电压进行比较，并输出光伏电池比较结果；根据比较结果控制与该光伏电池组件相对应的高频逆变器中的开关管的驱动信号相对于多端口变换器中开关管的驱动信号的移相角；将多端口变换器输入蓄电池的输入电流与蓄电池的充电电流曲线进行比较，并输出蓄电池的比较结果，根据此结果利用脉宽调制方式控制多端口变换器中的开关管驱动信号。 合作需求 与新能源乘用车/商用车整车厂、房地产企业，充电运营商等企业合作，开展知识成果落地和工程化的工作。

根据多层膜光学干涉的原理，当光线照射到薄膜，在进入各膜层时由于各膜层的光 学性质不一样使得有些光相干相长，有些光相干相消，随着观察者视角的变化薄膜呈现 不同的颜色。早在 1973 年加拿大国家研究院的 J.A.Dob-railski 等人就预见了变色薄 膜在防伪领域中的应用前景，并于 1987 年首次应用于 50 圆的货币上。稍后美国人也研 制出有金色变到绿色的全介质变色薄膜。再以后又有人与瑞士 SICPA 公司合作将变色薄 膜作为颜料掺入到油墨中，研制成光变色油墨。现在许多国家的护照、签证和货币上都 用上了光变色油墨。 光变色薄膜的光变色功能来自于多层膜的复合特性，光变色效果与组成该薄膜的各 膜层的材料性质、厚度以及膜层之间的组合有关。薄膜多采用金属膜与金属氧化物介质 组合，用物理方法（如热蒸发、电子束或离子镀、磁控溅射等）镀制薄膜。金属氧化物 介质膜用物理方法镀制质量控制比较困难，效率低，成本也比较高。同济大学课题组用 气凝胶或有机材料替代金属氧化物，材料性能稳定，可进行大面积快速涂膜，效率大大 提高，成本也很低。

研制了 5kW 至 500kW 不同功率等级的单相、三相光伏并网逆变器，掌握了主电路、控制系统、系统集成等关键技术。

光致变色聚合物具有光学各异性的晶体所特有的双折射性，在某个温度范围内兼有液体和晶体二者特性，也称为流动的晶格。具有变色聚合物的多数物质呈现螺旋状分子结构的有机化合物构成，多数为液晶聚合物，通常螺距（P）在可见光范围内，当螺距为可见光区某一波长时，就显示对应的色彩，如红、绿、蓝色，三基色是显示各种颜色的基础，三基色按照不同的比例合成产生千万种颜色的变化。自发现100多年了，在几度至几十度，能达到宽温100℃以上的变色材料很少，特别是变色聚合物研究起步晚，变色区间窄而不稳定，东北大学制备的变色聚合物宽达250℃以上，最高达300℃以上，居国际领先，宽温变色物质为应用提供技术基础。变色聚合物具有下列独特性能： 1.修复功能，表明材料可以在高低温之间反复使用。 2.光致变色性能。选择反射与选择透过：在外界光源照射下，垂直于观察绿色聚合物膜时，看到绿色，即反射绿光，而透过光为红光，即选择透过；Bragg反射：斜观察绿板为蓝色或蓝紫色，取决于观察角度。这种独特性能是其它物质不具有的。以上性能性能用于防伪具有原创性。 本项目经过十几年的理论与技术创新研究，发明并研制出具有选择反射的光功能高分子材料，实验研究表明，它具有独特的光学、电学和热学性能，除可用作不可复制的防伪材料（它是集一级、二级和三级防伪于一身的防伪材料）外，还可以在光学（如光学开关、屏蔽材料）、轻工（如服装、装饰、涂层、纺织）、信息（新型大容量信息存储材料）等领域获得奇特的应用。 从表中可见彩色聚合物无论在研究与生产都具有原创性与先进性   获7项专利，核心技术获得国家技术发明二等奖。

研制了5kW至500kW不同功率等级的单相、三相光伏并网逆变器，掌握了主电路、控制系统、系统集成等关键技术。 技术特点:    具有效率高、输出电流谐波含量低、输入电压范围宽等特点，具有孤岛检测和低电压穿越功能。  主要技术指标： 1500kW光伏并网逆变器参数说明： 输入参数：推荐最大太阳电池阵列功率550kWp 直流电压范围（MPPT）450~820V 允许最大直流电压880V 最大阵列电流2 x 611A MPP跟踪快速、精确MPP跟踪 输出参数：额定交流输出功率500kW 运行电网电压270VAC±10%额定交流电流1069A供电系统TT、TN-C、TN-S运行中的电网频率50Hz±0.5Hz电网电流的谐波畸变<2% 功率因数（额定功率下）1过载能力120%/1min短路保护150%/（<0.1s） 效率：最大效率      98.8%欧洲效率98.6% 应用范围： 家用、建筑用中小型太阳能发电系统；大规模光伏电站。