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

成果简介针对远程监测设备现有技术中存在的功能单一、 通用性差的问题， 又考虑到许多需要使用远程监测设备的地方都是远离电网的， 本项目设计了一种应用风光互补供电的多用途远程监测装置。 它具有良好的可控性、 灵活的通用性和完备的自供电功能。成熟程度和所需建设条件本项目产品已完成试制， 若有资金投入可进行产业化生产。技术指标

本技术将自供电器件与超级电容器、蓝牙信号传输装置集成，成功制备液体泄漏检测器件。探究了电容的充电稳压机制在器件集成中的应用，在器件在接触到漏水后产生电压和电流为超级电容器充电，将峰值电压保持30 s以上，使能量收集芯片接收足够高的能量，激活并发送2 V以上电压脉冲信号，驱动蓝牙信号传输装置将漏水信号传送到中继点和云端，为用户提供漏水警报。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、成果简介 1.采用碳纳米材料-Mg自供电器件替代传统的电池，可以做到遇水发电、不遇水不耗电，兼具对液体和湿气的传感功能，同时能够长时间工作。在传感器表面滴水100 μL后可以产生高达2.65 V的峰值开路电压和10 mA以上的峰值短路电流，并且能够在2 V的开路电压或1 mA的短路电流下，保持2小时以上的稳定输出；在80%以上湿度环境下可以产生1 V以上的开路电压和100 μA以上的短路电流，对环境湿气、湿度变化响应迅速（响应时间<2 s）。 2.碳纳米材料-Mg器件湿气自发电机理是电化学放电和碳纳米材料赝电容放电的叠加效应。氧等离子体活化碳纳米材料-Mg器件可以产生超过Mg还原电势的峰值电压，同时具有极高的响应灵敏度，是由于碳纳米材料表面的含氧官能团在电化学反应中部分还原放电，产生了赝电容效应，产生的电压与Mg的化学电势叠加，使峰值电压提高。此外，由于赝电容放电在碳纳米材料与水接触时立刻发生，因此可以大大提高器件的电压响应灵敏度，响应时间小于10 ms。 3.将自供电器件与超级电容器、蓝牙信号传输装置集成，成功制备液体泄漏检测器件，如图所示。探究了电容的充电稳压机制在器件集成中的应用，在器件在接触到漏水后产生电压和电流为超级电容器充电，将峰值电压保持30 s以上，使能量收集芯片接收足够高的能量，激活并发送2 V以上电压脉冲信号，驱动蓝牙信号传输装置将漏水信号传送到中继点和云端，为用户提供漏水警报。  

本成果获2012年国家科技进步二等奖。该成果针对牵引供电关键设备特殊的负荷特性和运行环境，深入研究其绝缘破坏机理及表征方法，研制了离线和在线相结合的综合检测系统，开发了检测信息相融合的故障诊断与数据管理平台。可实现牵引变压器、GIS、断路器、避雷器、互感器、电缆、套管等关键设备的状态监测，整体水平达到国内领先水平，部分成果达到国际先进水平。该成果已在我国高速及重载铁路进行规模化示范应用，具有完全的知识产权，具有广阔的应用前景。

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。

本发明属于电法地质预测相关技术领域，并公开了一种适用于 测试固相试样与供电电极之间面极化效应的系统，其包括信号发生单元、试样测量单元、数据采集单元和中央处理单元，其中信号发生单 元用于产生幅值恒定且频率变化的正弦波电压信号，然后放大及转换 为幅值恒定的正弦波电流信号;试样测量单元在供电电极与固相试样 之间的界面上加载正弦波电流信号来激发极化效应，并采用多个测量 电极等距插入固相试样中，由此对各测量点与供电电极之间的电压值 进行测量;数据采集单元多通路采集测量数据，然后输送至中央处理 单元计算得出结果

本实用新型公开了一种多隔离变压器串联供电装置，输入电源V