VR心理放松系统 功能介绍：1、 用户系统：独立的来访者管理体系，详细的个人档案记录，辅助量表评测体系，生物反馈数据、实时语音记录、单次诊疗记录、单次自评量表等多项数据的传输与记录；单次训练记录带有时间信息独立保存，可实现同一训练不同时段的跨越对比。2、 模块系统：多种功能的训练模块可供选择——肌肉渐进式放松训练：提供多种身临其境的立体放松场景和自主选择的视角模式，提供详细的练习指导语及放松音乐，使来访者以循序渐进的方式完成放松练习，消除身体和心理的紧张和焦虑情绪。深呼吸放松训练：提供多种身临其境的立体放松场景和自主选择的视角模式，提供详细的练习指导语及放松音乐，并提供可视化的呼吸信号配合来访者的练习，使来访者更轻松和舒适的完成放松练习，消除身体和心理的紧张和焦虑情绪。快速放松训练：提供多种身临其境的立体放松场景和自主选择的视角模式，提供特定的快速放松指导语，帮助来访者通过反复的练习可以实现快速放松，可以更有效的缓解各种生活中的压力和紧张情绪。

团体身心放松训练系统     团体心理放松训练系统是一款基于生物反馈原理的高科技心理训练及测评系统。通过脑波头戴设备作为前端脑电测量设备，可实时获取被检测者的脑电数据以及反映测试者心理状态的多项参数。脑波头戴设备具有佩戴简单、使用方便、安全舒适、稳定可靠等诸多等优势，可适应于各类人群和各种日常环境。    系统通过穿戴式生物反馈传感器，采集人体前额部位的脑电信号（EEG），通过无线传输将受测者的每一瞬间的压力值变化传输到身心反馈训练系统软件里面。采用视音脑多维度音乐诱导技术，通过不同频段的音乐诱发产生定向的脑电波形，达到合理干预、疏导压力，平衡情绪的目的。可以消除焦虑、紧张、冲动、抑郁等负面情绪，减轻学习、生活压力，达到使用者身心健康的目的。

技术成熟度：技术突破 本成套设备，以电供暖的各个电暖气为控制对象，以建筑内不同房间不同区域的取暖温度为控制参数，自下而上，组成了由单片机现场控制器（控制室单独使用PLC控制器）、PLC中间层算法控制器、工控机为上位机构成监控界面的DCS控制系统，从而实现分散控制集中管理的控制系统。此系统的目的在于替换传统水暖系统，利用合理科学的软件算法，实现节能、环保、减排的效果。设备兼具教学、实验、科研及实用的功能。 成果技术特点：本套装置由四个单片机组成现场控制器，一个PLC组成的控制室控制器，与中间层面的S7-300PLC控制系统，以及顶层监控层的工控机装置，统一安装到了一个整体的平台上。此平台便于实地集中实验、研究，也有利于集中编程与项目演示。 图1 设备实物图 图2 为智能控制系统电脑操作界面

AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集：人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含：情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论，结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术，检测人心理情绪状态，提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术，可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术，结合心理学，通过对被测试人员 60秒的测试，能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况，并且引起人们重视心理健康，从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试，能够获取个体、准确的进行心理危机预警，显示被测人员心理危机测试报告，提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后，根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮，调整好站立位置，脸部朝向屏幕，人脸录入即可完成测试，测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析，测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”，其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据，包含正面情绪（平衡、自信心、活力、调节水平），负面情绪（攻击性、压力、紧张、可疑），生理参数（抑制、神经质、消沉、幸福指数），以及综合状态指标：专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析：系统自带数据中心的统计功能，可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告，检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等，以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能：管理员可通过多条件查询功能，只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息，以及该测试者的历史测试记录，并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比，综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端：以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告，以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能，可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能，通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示，同时具有人脸检测判别功能，比如面部不全、距离较远等识别功能

反应装置是化工厂的核心，而径向反应装置气体流通路径短、压降小、可使用小颗粒催化剂等优于传统固定床反应装置的技术特征，在苯乙烯、催化重整、芳烃异构和歧化等化工装置上被广泛应用，但技术十分复杂。 本项目在对径向反应装置进行长期分析和深刻的理解后，经过大型冷模试验研究、计算机模拟和工程放大，从理论上、结构上和关键技术上进行了突破，发明了大型化的新型径向流动反应装置。实践证明发明的大型径向流动反应装置运行平稳节能，各项技术指标达国际先进水平。 （1）发明了催化剂自封式结构，在催化床封造成轴向和径向的二维流动，消除滞流区，提高催化剂利用率，简化结构，国内外首次应用于负压脱氢装置； （2）发明了新型离心式Π型径向流动技术，流体由始端控制，催化床层的流场优化，国际上首次应用于催化重整； （3）发明了高均匀度的径向流体均布技术：导流锥设计技术、双流道优化组合技术、催化剂支承结构技术等，从而保证了乙苯脱氢和催化重整的薄催化床层内流体均布； （4）发明了快速喷射流混合器技术，适应超短停留时间，满足苯乙烯反应装置对反应介质高度混合要求； （5）发明了高温再热器技术，反应器体外逆流换热，减少负压空间，解决热膨胀，高温蒸汽入口温度下降，降低高温材料的使用温度、制造难度和设备费用； （6）开发了反应装置的新放大方法。

反应装置是化工厂的核心，而径向反应装置气体流通路径短、压降小、可使用小颗粒催化剂等优于传统固定床反应装置的技术特征，在苯乙烯、催化重整、芳烃异构和歧化等化工装置上被广泛应用，但技术十分复杂。本项目在对径向反应装置进行长期分析和深刻的理解后，经过大型冷模试验研究、计算机模拟和工程放大，从理论上、结构上和关键技术上进行了突破，发明了大型化的新型径向流动反应装置。实践证明发明的大型径向流动反应装置运行平稳节能，各项技术指标达国际先进水平。（?）发明了催化剂自封式结构，在催化床封造成轴向和径向的二维流动，消除滞流区，提高催化剂利用率，简化结构，国内外首次应用于负压脱氢装置；（?）发明了新型离心式Π型径向流动技术，流体由始端控制，催化床层的流场优化，国际上首次应用于催化重整；（?）发明了高均匀度的径向流体均布技术：导流锥设计技术、双流道优化组合技术、催化剂支承结构技术等，从而保证了乙苯脱氢和催化重整的薄催化床层内流体均布；（?）发明了快速喷射流混合器技术，适应超短停留时间，满足苯乙烯反应装置对反应介质高度混合要求；（?）发明了高温再热器技术，反应器体外逆流换热，减少负压空间，解决热膨胀，高温蒸汽入口温度下降，降低高温材料的使用温度、制造难度和设备费用；（?）开发了反应装置的新放大方法。

本发明公开了一种流化床内气固反应实时工况测量系统，包括：气路单元、流化床反应器单元、炉温控制单元和实时工况测量单元；该气路单元包括气源、流量计、空气预热器；该流化床反应器单元包括流化床和布风板；空气预热器通过气路与流化床底端相连，流量计与气源和空气预热器相连；布风板置于流化床底端，反应气由布风板进入气固反应区；该炉温控制单元包括温度显示控制装置、炉温加热棒；温度显示控制装置利用电子控制装置调整炉温加热棒的电流，从而达到控制高温炉本体炉膛温度的目的；该实时工况测量单元用于获得所述气固反应的实时工况数据，与计算机相连进一步可以得到固定样品颗粒实时反应速率以及反应动力学参数。

TDA（芯片热设计自动化）软件是清华航院曹炳阳教授团队全自主研发的国际首个芯片跨尺度热仿真与设计系统。TDA软件可实现芯片从纳米至宏观尺寸的热设计与仿真，支持芯片微纳结构内部热输运过程的模拟研究，直接提高芯片热仿真精度与结温预测准确度，进而提高芯片性能、寿命和可靠性。

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。