河北大学电子信息工程学院7名师生自主研发出“可在1秒内同时对6人实现检测”的智能体温筛检、员工签到系统，并在该校第九届教职工代表大会中进行了试用。据介绍，该系统由河北大学电子信息工程学院的2名教师带领5名学生研发，从设计、硬件选型、软件开发周期共历时40天。研发人员均为河北大学厚德创客空间成员，研发过程中所有技术指导、数据共享与试验交流全部在网上进行，实现了技术攻关的“云研发”。该套系统基于红外热成像原理，采用高精度人脸识别算法，可在1秒内同时对6人实现快速人脸比对和测温功能，温差精度在±0.3度以内，人员通过测温区域时无需停留、无需人工干预。目前，该系统正准备申请有关部门检验。河北大学电子信息工程学院院长刘秀玲称，目前，研发团队正在进行技术攻关，赋予该系统技术含量更高、适应场景更丰富的实用功效，以期在企业复产复工、商场、超市等人员密集区域广泛应用。

本发明公开了一种基于点云与影像数据的三维可视化方法和系统，其中方法的实现包括：采集目标场景的影像数据和点云数据；对点云数据进行上采样，将上采样后的点云数据投影到影像数据中进行融合，对进行融合后的点云数据进行着色，得到彩色点云数据；利用彩色点云数据进行三维渲染，得到目标场景的三维可视化模型。本发明实现了从数据采集和融合到最终渲染显示的点云三维可视化，有助于激光点云技术的拓展，提高了点云数据对于普通用户的可访问性和

日前，2023年度第70届IEEE国际固态电路会议 (International Solid-State Circuits Conference，ISSCC)在美国举行。东南大学电子科学与工程学院国家ASIC工程中心杨军教授、司鑫副研究员和蔡浩副教授的三项存内计算研究成果在本届会议上发表并作了大会报告。东南大学是本届ISSCC在存储器、存内计算领域报道最多的单位。

本发明公开了一种考虑双馈风电机组励磁调节特性的电力系统 故障电流值计算方法，包括 S1 建立双馈风电机组受励磁调节特性影响 的等效受控电流源模型；S2 建立电力系统的正序阻抗矩阵、负序阻抗 矩阵和零序阻抗矩阵； S3建立不同故障类型下的故障点边界条件方程； S4 进行迭代计算获得双馈风电机组的受控电流源值； S5 根据双馈风电 机组的受控电流源值、以阻抗矩阵表征的电网节点电压方程以及故障 点边界条件方程获得当前迭代计算时各节点的各序电压值，并计算实 际节点的电压值；S6 获得当前迭代计算的节点实际电

XM/ALS1000A高级心肺复苏、AED除颤训练模拟人 （计算机控制/无线版）   执行标准：执行美国心脏学会(AHA)2015国际心肺复苏(CPR)＆心血管急救(ECC)指南标准。 XM/ALS1000A高级心肺复苏AED除颤训练模拟人（计算机控制/无线版）由全身模拟人、计算机控制系统、AED模拟除颤训练仪组成，可进行CPR训练考核、AED模拟除颤训练等操作。   一、产品特点： ■ 本模型为成年男性整体人，采用高分子材质，肤质仿真度高。 ■ 解剖标志明显，具有仿真的头颈部，头部可水平转动，有利于清除异物。 ■ 胸部体表标志明显（胸骨角、乳头、剑突等），便于胸外按压的操作定位。 ■ 可触及颈动脉搏动，死亡状态下，颈动脉搏动消失，抢救成功后，颈动脉搏动恢复，颈动脉搏动与有效按压相关联。 ■ 心肺复苏术：仰卧位，头可后仰，便于清除呼吸道异物，可进行胸外按压。 ■ 可进行口对口人工呼吸或者使用简易呼吸器辅助呼吸，有效人工呼吸可见胸廓起伏。 ■ 瞳孔示教：死亡状态下，模拟人瞳孔散大，抢救成功后，双侧瞳孔由散大变为正常。 ■ 模拟人和计算机之间通信方式：蓝牙无线通信。 ■ 模拟人手臂关节灵活，可进行搬运练习。   二、软件功能： ■ 软件依据《美国心脏学会2015国际心肺复苏心血管急救指南标准》的操作标准对心肺复苏操作进行评价。 ■ 软件形象的展示了心肺复苏急救流程，图文并茂的介绍了急救链中的每项操作要点。 ■ 操作模式：训练、考核、实战三种操作模式，每种模式均可自行设置操作时间、按压次数、按压深度、吹气次数、吹气量、CPR循环次数等，老师也可调节和变更按压和通气的考核标准值，建立符合当次考核状态的心肺复苏标准。 ■ 学员管理：可自由编辑学员名称及编号，用于存档。 ■ 人工口对口呼吸(吹气)时： · 动态条码指示灯显示潮气量大小：吹入的潮气量正确由条码绿灯显示，吹入的潮气量过小由条码黄灯显示，吹入的潮气量过大由条码红色指示灯动态反馈显示潮气量大小。 · 电子计数显示：详细记录吹气正确和错误的次数（吹气量过大、吹气力量过小）。 · 语音提示：中文语音提示，详细提示吹气错误的具体原因以便训练者及时改正。 ■ 人工手位胸外按压时： · 动态条码指示灯显示按压深度：按压深度正确由条码绿灯显示，按压深度过小由条码黄灯显示，按压深度过大由条码红色指示灯动态反馈显示按压深度。 · 电子计数显示：详细记录按压正确和错误的次数（按压力量过大、按压力量过小、按压位置错误）。 · 语音提示：中文语音提示，详细提示按压错误的具体原因，以便训练者及时改正。 ■ 全程心电图显示： · 抢救前：显示为濒临死亡的心电图, 呼吸图消失。 · 抢救中：进行按压操作时，显示按压心电图，频率与按压频率一致，呼吸监护显示潮气操作图形。 · 抢救成功后：显示为窦性心律，呼吸恢复正常。 ■ 依据《2015年美国心脏协会心肺复苏及心血管急救指南》的操作标准，对心肺复苏操作进行评价，操作达标，模拟人复活，操作未达标，模拟人死亡。 ■ 模拟人3D动画：正常状态时，模拟人3D动画有瞬目，休克或死亡状态时3D动画为闭眼。 ■ 成绩单所有操作结果数据以表格形式清晰显示，并可保存成绩单，可连接通用打印机对成绩单进行打印。 ■ 按压与人工呼吸比：30：2（单人或双人）。 ■ 操作周期：先30次按压再2次人工吹气，30：2五个循环周期CPR操作。 ■ 操作频率：100-120次/分。 ■ 操作时间：以秒为单位计时。   三、AED模拟除颤功能： ■ 自动体外模拟除颤仪设计符合人机工程学，打开盒盖则设备开机，关闭盒盖则设备自动关机，具有单键除颤功能操作，面盖背部可存放AED电极贴片。 ■ 模拟急救现场AED的工作流程，但无高压电击除颤工作，全程中文语音提示，指导学员熟悉BLS的工作流程及AED使用要点。 ■ 自动侦测除颤电极片的贴敷位置是否正确，学员通过反复使用模拟AED可以熟悉电极片贴敷位置。 ■ 系统内置12个脚本（一次除颤的室颤、多次除颤的室颤、反复颤动的室颤、发现并解决故障-电极片松动、发现并解决故障-触碰病人、发现并解决故障-电池电量低、非除颤心律、二次除颤的室颤、三次除颤的室颤、室颤、发现并解决故障-电极片松动-电池电量低、发现并解决故障-触碰病人-电池电量低），可模拟不同情景的急救现场情况，并且全程语音提示指导训练者完成BLS训练，可以根据需要暂停或继续BLS过程。 ■ 故障模拟功能：通过遥控器选择可以进行情景模拟的语音提示，包括：除颤过程有其他人接触病人身体、贴片位置错误、贴片位置正确、无需除颤、需要除颤、机器故障、电池电量低等。 ■ 电量管理功能：AED训练器自动侦测电池电量，当电池电量不足时，系统将有“电池电量低，请更换”语音提示。在两次AED期间，系统处于待机状态，进入省电模式，开机后如果3分钟内无任何操作，系统将自动进入关机状态。   四、标准配置： ■ 心肺复苏全身人体模型：1台 ■ 手拉推式硬塑箱：1只 ■ 计算机：用户自配或选配 ■ USB蓝牙适配器：1个 ■ 电源适配器：1个 ■ CPR安装操作软件：1套 ■ 复苏操作垫：1条 ■ 一次性呼吸面膜(50张/盒)：1盒 ■ 可换肺囊装置：4套 ■ 可换面皮：1张 ■ AED模拟除颤仪：1台 ■ 操作指南光盘：1张 ■ 急救手册：1本 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

北京交通大学超大规模预训练云服务项目竞争性磋商

1 项目简介本项目建立的生物云平台，以基于 Web 的方式提供服务，用户可以轻松快速获取服务，国内外普遍缺乏成熟的技术，标准和平台。我们首次把独具特色的机器学习模型预测算法与最新的高通量测序方法（ non-polyA RNA-seq） 相结合。我们的研究对象为长链非编码 RNA（ non-PolyA），目前国际上还很少有人通过高通量测序技术对疾病的 lncRNA 进行全面预测分析和功能分类。随着测序速度不断提高，测序成本不断降低，本项目将来可以发展为面向人民大众的个性化医疗服务的平台。 图 1 生物医学信息云平台的产业化方向 http://www.incrna.org图 2 生物医学信息云平台的应用程序一览 http://bioinfo.life.tsinghua.edu.cn/serve 本项目使用的核心技术“基于整合性生物信息云计算和新一代测序技术（ incRNA） 的非编码基因组疾病（如癌症）检测技术平台”已经通过软件查新认证（ 20121022044750914）。正在准备申请国家版权局软件著作权登记证书。2 效益分析（ 1）随着新一代高通量测序技术的发展，生物信息数据爆炸式增长，数据解读成为生物医学研究和临床应用的巨大问题，我们团队依托清华大学生命学院鲁志实验室在生物信息学，尤其是在 lncRNA 领域的技术专长开发的云计算平台将为广大科研工作和和临床用户提供可靠的数据分析云服务，提高他们的科研效率，为科学的发展做出贡献。 （ 2）我们团队通过与中国人民解放军总医院，上海肝胆医院等十多家临床单位的合作，将为鉴定癌症的早期诊断和药物治疗提供新的靶点，这不仅会增强中国基础临床科学的发展，通过临床应用还会为病患者带来癌症早期诊断、健康管理等个性化医疗服务，这将具有广泛的社会效益。 （ 3）通过我们打造高通量测序数据分析云计算平台和开展以癌症早期检测为主要内容的个性化医疗服务，将为中国培养一批高水平的生物信息数据分析人才，这将增强中国在生物信息学方面的实力。