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压缩空气储能技术
无水坝抽水蓄能技术是一种全新原理的电能高效储存新技术，它同时具有抽水蓄能和压缩空气储能技术的优点：充放电效率高（大于 70%），相对抽水蓄能技术而言，其储能密度高，建造周期短，投资低，不受地质环境制约。该技术是西安交通大学王焕然教授团队最新发明成果，在国际上处于领跑地位，目前团队拥有 6 项发明专利，在国外发表高水平的 SCI 论文多篇，其中 ESI 高被引论文 1 篇。无水坝抽水蓄能系统已经在实验室完成了原理性验证，为加速推进该技术的工程应用进程，正在建造 MW 级的实验电站。 无水坝抽水蓄能技术同其它大规模物理储能技术一样，是解决我国日益严重的弃风、弃光及电网调峰问题的最有效方法，属于能源领域科技前沿技术。其应用前景极其广阔。
西安交通大学
2021-04-11
多功能空气净化膜
近期，大气污染呈现新特点，重金属离子、细菌的含量呈上升趋势。针对目前日益严重的环境问题，设计了一种多功能空气净化膜。该空气净化膜可通过复杂的物理、化学多重相互作用，实现对细菌和 PM2.5 粒子的捕获；并且在光照条件下，聚合物可以将氧气分子激发出活性氧，用于杀伤细菌。该空气净化膜对 PM2.5 的去除率为 83% 以上；对细菌的杀伤率超过 95% 。与市面上大多空气净化产品相比，该空气净化膜具有高效吸附有害物质、高效的抗菌效果、高效消除封闭空间 PM2.5 、不会产生二次污染等多方面优势。
河北工业大学
2021-04-13
锌-空气燃料电池系统
1 成果简介
锌-空气燃料电池作为一种新型的燃料电池系统，用锌作能量来源，实现发电。锌-空气燃料电池具有如下特点：
与一般氢空气燃料电池比，成本低，不需要贵金属做催化剂；
与一般蓄电池比，不需要充电，可像加油一样快速补料；
与燃油内燃机比，燃料可再生，锌发电后变为氧化锌可通过电解得以还原；
环保安全，放进火里也不燃烧。
本研究组已研究开发出 200 瓦的 5 节燃料电池堆，其电流密度指标达到国际先进，证明了设计方案的可行性。利用该技术方案，依据功率需求可开发大小不等的锌-空气燃料电池系统。为产业化应用，接下来需要做的工作是设计产品构型、完善整体集成。 2013_8_1 上图 用于方案验证的锌-空气燃料电池系统
2 应用说明
锌-空气燃料电池可做军用电源，具有补充能量快、安全的优势；可配合风力发电、太阳能发电系统的大型储能-发电装置，为电网调峰补谷，具有安全、成本低优势；可作为未来电动汽车的动力电源，具有安全、价廉、不需要充电、续驶里程长等优势。
3 效益分析
量产的锌-空气燃料电池系统，制造成本与铅酸蓄电池相当，而使用寿命更长。
4 合作方式
联合开发。
清华大学
2021-04-13
BHTP热管空气预热器
热管是一种具有超导传热性能的传热元件。它通过管内工作介质的二相流变化，以潜热的形式来传递热量。因此，它传热能力大、传热效率高，是传热技术中近二十年来出现的一项高效传热成果。它具有极高的导热性，良好的等温性，冷热两侧的传热面积可任意改变，可远距离传热，可控制温度等一系列优点。由热管元件组成的热管换热器具有传热效率高、结构紧凑、体积小、安装方便，对其它设备无影响、流体阻力小，不需维修和外加动力、有利于控制露点腐蚀等优点。其投资回收期短，用碳钢作管壳的热管换热器，一般在一年之内收回全部投资，使用寿命7年以上。所制造的用热管元件组成的热管换变器已广泛应用于电力、石化、冶金、锅炉、陶瓷、轻纺、机械等行业中，作为废热回收和工艺过程中热能利用的节能设备，可提高热能利用率30%左右，节约燃料10%左右，有效的减少大气污染。取得了显著的经济效益。
北京航空航天大学
2021-04-13
数字信息立体显示的多通道全息记录方法
数字信息立体显示的多通道全息记录方法,属于图像处理领域,本发明是为了解决现有全息图单通道记录方法记录时间过长的问题.本发明方法包括以下步骤:一,将三维图像转换成不同视角的二维图像阵列;二,将每幅二维图像按光学通道格局分割处理成子图像;三,运算处理子图像获得通道合成图像,在液晶空间光调制器SLM上显示,控制全息底片移动,每移动一次,每个光学通道显示一幅子合成图像,并在全息底片记录一个点,记录一个点的过程为:激光器输出激光同时控制e个电动快门开启工作,光学通道同时记录,形成的物光束打在全息底片的一侧;另一部分激光打在全息底片的背面上,逐点记录,多个光学通道在全息底片上记录的通道全息图拼合形成整个全息图.
哈尔滨师范大学
2021-05-04
基于空气质量评估的汽车乘客舱空气调节装置及其方法
本发明公开一种基于空气质量评估的汽车乘客舱空气调节装置及其方法，该系统包括：温度传感器，气体质量检测器，湿度传感器，空气净化器，鼓风机，电动阀，微处理器(MCU)。温度传感器、湿度传感器和气体质量检测器实时监测车厢内外的空气温度、湿度和质量，并将信号变送给MCU，MCU则根据收集到的信号和内部已设定的规则控制电控三通阀、鼓风机和电动阀，从而切换空气循环模式或空气流动的通道。该系统最大可以化利用外部环境来辅助维持车厢内适宜的空气温湿度和良好的空气质量，用除湿器来有效降低车厢内空气湿度，利用空气净化器来改善恶劣环境下车厢内空气质量，并防止车厢内空气质量恶化而威胁乘客生命安全。
浙江大学
2021-04-11
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学
2021-04-10
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。
东南大学
2021-04-10
多模态医学影像智能协诊系统TPAID
中试阶段/n该项目主要针对开源CT 医学影像数据和多中心合作单位提供的多模医学影像数据，采用人工智能技术和自主研制的深度学习算法对心脏左心室、肿瘤等CT 影像数据进行全自动分割，验证了所研制算法在该项目计算机辅助肿瘤智能诊断应用中的有效性，为项目产业化实施奠定了方法基础。成果的先进性或独特性：针对不同类型的医学影像感知设备，设计针对性强的机器学习智能算法；国内同类研究中首次采用“双盲评估+验证”的科研方法对影像数据进
武汉大学
2021-01-12
三维点云与光学影像融合装备
考虑三维点云缺少颜色信息和光学影像缺少空间信息的互补特性，三维点云与光学影像多光融合装备可以提升数据的信息量，基于三维点云和二维图像融合的可视化结果，能够增强三维场景真实感，相较于可见光图像，融合后的三维点云可以实现多角度观测，能够更好的表达的空间特征。
相较于原始和伪彩色点云数据，融合后的三维点云有了色彩纹理信息，目标的形态和边缘都更加明显，整个三维场景更加的真实，也为后续识别、定位、重建等过程提供更多细节信息；同时克服了单一传感器的局限性，充分发挥两者的互补优势，大幅提升了探测设备的环境适应性，适用于全天时复杂场景的下目标探测，具有很强的实用价值。在无人驾驶领域，譬如智能导航、环境感知、高精度地图的构建等，都依赖于可见光图像和点云的融合处理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自动驾驶系统均应用视觉相机和激光雷达作为主传感器进行定位和环境感知，目前已经实现 L4 级别的高度自动化驾驶。此外，在医学影像、高精度工程测量、工业生产、虚拟现实等领域，三维点云和可见光图像融合技术也有着广泛应用。
图1.三维点云与光学影像融合效果
北京理工大学
2022-12-12