本项目由摄象机、图象采集卡、通用微机、红外车辆检测器和识别软件组成，能自动完成实景下车头图象的获取、牌照的分割和识别，可用于收费站、停车场、加油站、出入口等场所，实现车辆的自动监控、自动登记、自动查询等功能。本项目的技术也可推广应用于集装箱、货运列车的自动抄号等。本项目具有广阔的应用前景，但是技术难度很大，目前已达到实用程度，希望投资者与合作单位投资共同开

随着电磁环境日益密集复杂，通信信号调制方式识别成为无线电管理的重要任务。利用通信信号调制方式识别系统可以便于监测无线电台是否严格遵守分配的工作参数限制，同时侦听非法电台的干扰并识别信号的调制类型，从而确保无线电通信的正常秩序。 本系统采用接收信号的高阶累积量作为主要特征，利用人工神经网络实现了对22种不同调制方式（包括7种模拟调制方式和15种数字调制方式）高效自动识别，可用于接收机I、Q数据的识别，识别正确率高。 本系统可以应用于无线电监测与无线电管理、通信侦查、电子对抗、信号认证、干扰识别和频谱管理等领域。

项目背景：近年来，我国自动售货机蓬勃发展的最佳时 期已经到来，从零售行业的视角来看，随着线上流量红利的 衰退，线下流量的价值越来越突出，但线下门店业态也面临 着高昂的人力成本和租金成本压力。而智能化升级引入自动 售货机，通过网络实现移动支付功能以及货物管理功能，使 得自动售货机运营效率得以提升，业务模式上也有了无限的 想象空间。随着移动支付的兴起，国内自动售货机市场近几 年可谓遍地开花，发展迅猛。近些年自动售货机行业一直朝 着低成本、多功能、更便利、售货广的方向发现。所以一款 造价低、性能稳定，运营简单，购物便利，售卖商品范围广 阔的机器越来越受到运营商的青睐。目前智能视觉柜采用静 态识别系统将非常好的满足上述条件，将来的发展潜力巨 大。目前消费者扫码后开门，取走商品后，关门，通过录制 取走商品的视频进行解析消费者取走的什么商品，从后进行 自动结算流程。核心技术是视觉识别，能通过人工智能 AI 进行识别商品类别及数量。 所需技术需求简要描述：扫码开门，采集视频或图片， 关门后通过算法自动识别消费者购买的商品明细，目前算法 准确度只有 90%，尚需突破。希望能基于视频、图像等媒体 资源，针对工厂质检、智能识别商品明细、智能补货统计等 场景，提供整体 AI 算法解决方案，全面提升智能售货机开 门取货自动识别商品的准确率达到 100%，带来更便捷的购物体验。  对技术提供方的要求:1.具有成功的自动化控制实施案 例，承担过国家重点研发计划项目。2.熟悉产品结构设计， 熟悉产品信息化、自动化设计。3.具有工学博士学位或高级 工程师职称，技术方案成熟可靠稳定有创新思维，不涉及知 识产权侵犯。 

本发明提出一种纸币图像识别方法，它用训练集中的纸币图像训练分类器，并用所训练的分类器对所获取的待测纸币图像进行币种、面值、面向和版本的识别，具体包括如下步骤：1)对纸币图像进行预处理；2)取纸币图像中的若干个图像块；3)计算每个图像块的图像特征，组成纸币图像的特征向量，作为训练集中图像或待测图像的各图像块的特征向量；4)利用训练集中的图像的各图像块的特征向量训练分类器；5)将待测图像的各图像块的特征向量输入分类器，对该纸币图像进行识别。本发明方法不需要寻找不同纸币间的局部差异性，只需在纸币图像上提取相应的特征后即可进行后续识别。

成果与项目的背景及主要用途：智能交通在国民经济可持续发展中的作用已不言而喻。在车辆牌照中嵌入射频识别卡（Radio Frequency Identification，RFID），结合由所有路口和主要路段地下铺设的读卡器、手持终端、监控中心构成车辆交通监控系统，可以实现一个城市（地区）的完整、严密的交通管理，大幅度提高道路交通的效率，并具有以下有突出的效果： （1）统计该路口的交通流量及其时间、车型分布，为正确引导和调度车辆行驶、道路改造提供依据。 （2）追踪被盗车辆和特定车辆。 （3）跟踪肇事逃逸车辆。 （4）跟踪报废车辆和逃避规费的车辆。 （5）跟踪套牌、伪造（RFID）车牌车辆。 （6）配合车辆传感器、摄像头和专用 PDA，可以准确甄别无合法 RFID 车牌的车辆。 （7）对在路口的车辆交通违章可以实现自动判断、自动记录和自动通知相关人员等功能。 （8）统计车辆运行的种类、时刻与时间等，为社会发展提供宝贵的基本数据。 （9）为各种智能交通子系统提供基础条件。如在此系统的基础上可以建立： （一）城市道路交通控制与管理系统及其子系统： (a)静态交通管理及停车诱导系统； (b)城市道路停车收费管理系统； (c)公共交通自动监控及通信调度系统； (d)城市交通一卡通智能支付、结算系统。 （二）城市交通综合管理系统 （三）城市对外交通综合管理系统及其子系统： (a)不停车收费系统； (b)出入口交通信息采集系统。 技术原理与工艺流程简介：系统构成如图所示。 技术水平及专利与获奖情况：该机采用了当今最先进的 RFID(射频识别卡)、 微处理器技术和网络技术。已申请国家发明专利：基于射频识别的车辆交通监控系统（专利申请号：200510013229.X）。并正在申请国际专利。 应用前景分析及效益预测：基于 RFID 的车辆交通管理系统具有原始创新性，该系统可望解决车辆交通中多数的管理问题，而且易于实施和低成本，具有重大的社会效益和经济效益。 应用领域： 车辆交通管理。 技术转化条件（包括：原料、设备、厂房面积的要求及投资规模）：生产不需特殊条件，但投资需要千万元以上。 合作方式及条件：专利许可（费用＝实施地车辆总数×5 元×年数）。

产品详细介绍  1、安装方便：通过RS232或USB接口与计算机连接，利用USB接口取电，无须外接电源，安全可靠。 2、辨别真伪：利用公安部专用安全模块，有效辨别第二代身份证的真伪，安全、快速、无差错。 3、信息读取：利用我公司自行开发的射频读写模块，读取第二代身份证芯片内存储的各项信息，直接输入电脑，代替烦琐的手工输入，避免输入时的人为差错。 4、应用广泛：该设备支持Win98/2000/XP/NT等操作系统，同时提供SDK软件方便集成商二次开发。通过附加匹配录入器，可支持sco、unix、linux等操作系统。 5、外型美观：外型美观、体积小巧、抗干扰、防尘防震。 产品主要功能 USB口供电，鉴别身份证的真伪，读取身份证的正反面包括头像在内的九项信息，还有查询、导出、黑名单设置功能，支持打印 主要技术参数 1、支持卡型：符合ISO/IEC 14443 TYPE B 标准的非接触卡 2、工作频率：13.56MHz 3、通讯速率：106Kbps 4、校验：循环冗余校验（CRC） 5、感应面积：100*120mm 6、感应距离： 大于50mm 7、传输速率：USB接口 12Mbps RS232接口 9.6-115.2Kbps 8、软件接口：支持VC、VB、DELPHI、PB等 9、电源：计算机供电（USB接口） 10、工作电流：220mA/DC 11、平均无故障工作时间：大于等于30000小时 12、环境温度：存放 -40°C至60°C 　　　　　　　工作 0°C至50°C 13、环境湿度：存放 20%至93% 　　　　　　　工作 小于90% 14、尺    寸：186*126*36mm     中软高科官网http://www.sfzydq.com/  和www.kedejin.com   感兴趣者可以联系电话0371-65751602李经理

产品概述： 中医推拿实训教学系统：包含真实成人大小背部推拿模型与中医推拿实训教学系统，模型采用硅胶外皮，手感逼真，解剖标志明显，可多次重复进行推拿手法练习。背部模型内置精密压力传感装置，实时与电脑进行互联通信，结合最新的计算机三维技术，通过虚拟仿真技术，将推拿学的手法、力度、频率参数等进行呈现，并可进行穴位学习，加深穴位认知，还可通过考试考核检验学习成果，方便对比教学。 一、实训功能 *1.1、推拿力度：通过平滑模糊的热力色块展示推拿区域推拿力度的大小；柱形图实时体现推拿练习的力度值大小，可与标准值对比学习。 1.2、标准频率：动态实时波形图反馈推拿标准频率、力度等内容，方便对比。 *1.3、操作频率：动态实时波形图实时反馈推拿力度的变化，同时数据显示单位时间内推拿的次数。 *1.4、实时视频：可以通过自带摄像设备实时录制影像，方便学生查漏补缺，及时纠正错误。 *1.5、实时实训：在仿真背部模型上进行推拿练习，获取推拿的部位、力度、区域边界，同时软件上3D虚拟人体同步显示此次推拿手法的各项数据。 1.6、手法展示：推拿操作时可在虚拟仿真软件里面实时反馈。 1.7、推拿部位：在仿真模型背部施力或力度变化时，虚拟仿真软件的三维部位实时反馈。 *1.8、区域边界：对按摩区域的认知，通过实时实训检测对比区域边界。 1.9、推拿手法：包含多种推拿手法的视频教学，可调节视频倍速与音量。 *1.10、范例录制：教师端自定义范例并储存，学生端以此作为练习和考核标准。 1.11、实训考核：推拿手法配合仿真背部模型进行推拿实训考核。 二、软件功能 *2.1、推拿手法：包含①基本手法：一指禅推法、一指禅偏锋推法、㨰法、揉法、摩法、推法、按法、点法、拿法、拨法、抖法、屈伸法、背法、擦法、抹法、指压法、捏法、搓法、拍法、击法、弹法、振法、摇法、拔伸法、扳法（脊柱扳法）、其他扳法等视频教学；②复式和特殊手法：拿揉法、牵抖法、推摩法、扫散法、捏脊法、踩蹻法等视频教学；每种手法都详细注解了该手法的定义、术式、要领、应用、按语等内容； *2.2、穴位认知包含十四经络和经外奇穴及其所属穴位≥800个（包含双侧），点击穴位可直观了解穴位所在位置。针对每条经络及穴位的点位、解剖位置、主治病症、异常情况均有详细释义，并可以利用三维虚拟数字人体交互操作使用。 2.3、经络循行：通过三维动效形式展示，可直观了解人体经络循行。 *2.4、可对数字模型进行放大，缩小，平移，一键初始状态，一键返回主页面，一键从前、后、左、右、上、下六视图切换等多种操作。 2.5、系统设有多种背景颜色适配多种场景。 2.6、语音功能：针对详细注解内容，进行对应的语音讲解。 2.7、透明功能：可一键透明皮肤，肌肉，骨骼，也可以调节不同层级的透明度，利于学习针灸腧穴对应的内部解剖结构。 *2.8、身体层级：可对皮肤、肌肉、骨骼、脏器、血管、神经等解剖系统进行隐藏和显示。 2.9、文字介绍：点击任意腧穴都可以显示其名称，介绍等信息。 2.10、即触即显：任意点击某个腧穴，系统立即显示其名称及对应结构注释。 2.11、骨度分寸：以《灵枢·骨度》里的人体各部的分寸为基础，用于腧穴定位的方法。根据当前学习的穴位，一键获得根据骨度折量定位法得出的位置信息，更方便腧穴认知。 2.12、对称穴位：不仅可以学习单侧的经络穴位，更方便进行对侧穴位的认知学习。 2.13、截图：可对系统界面进行截图保存。 *2.14、常见的危险穴位具有特殊标记，详细信息包含针刺异常情况表现及情况处理。 三、考试管理功能参数 *3.1、教师端功能 试卷管理：可以调用内置试题库，编辑试题组成试卷。 学生管理：学生信息的导入和编辑管理。 考试结果：实时查看考核结果。 智能分析：通过对考试结果的分析，方便教师掌握学生实际状况。 *3.2、学生端 考试模式设置：可以实时接收试题库，实时进行考试。 实时提交：实时显示考核结果并记录进个人中心，方便查看。 实时视频：通过自带摄像设备进行推拿实训视频实时录制。 3.3、个人中心 个人考试记录：可以查看推拿练习记录、考核记录详情，也可删除相关记录，方便进行针对性的练习。 记录详情：可以查看操作记录回放及各项具体操作数值变化。 个人注册登录：登录个人账号查看个人相关信息。 个人设置：可以针对性的进行个性化设置。 四、智能化教学管理系统 1、可将教师机的屏幕信息实时分享到学生机上，此过程中，学生机无法进行其他操作。 2、可将某一学生机的屏幕信息分享到其他学生机或教师机上。 3、教师机可给学生机分发文件、图像和视频。 4、教师机可单独给某个学生机发送文本消息。 5、教师机可远程控制学生机界面。 6、教师机可截取任意学生机屏幕界面。 7、教师机可锁定学生机操作。 8、教师机可对学生机进行远程的开关机。 9、教师机可远程打开学生机的网站和启动程序。 五、配置清单 1、多功能一体台车：符合人体工程学设计的一体台车。 2、电脑一键开机，启动带有灯光提示，可旋转屏幕支架。 3、电脑配置：intel i5处理器、 8G 内存、 SSD高速固态硬盘、独立显卡支持高清输出、24寸高清显示器。 4、人体高仿真硅胶背部模型一个，硅胶材质，手感真实，可触及脊椎等骨性标志。 5、仿真背部设备随电脑主机的供电情况而开启与关闭。 六、中医推拿实训仿真系统V1.0 一套

2020年3月9日，北京大学姜保国团队在国际顶级医学期刊Lancet 在线发表题为“Comorbidities and multi-organ injuries in the treatment of COVID-19”的研究成果，该成果首次提出将 COVID-19患者进行分类治疗，同时在治疗COVID-19时，应注意潜在的多器官损伤及其保护和预防。研究人员接管了武汉同济医院的重症患者集中治疗病房。60例患者在治疗过程中被分为三种类型。60例患者中有13例[22%]主要患有肺炎，被归类为A型，提供了抗病毒药，抗生素，氧疗和糖皮质激素等基本治疗方法。60例患者中有33例（55%）为B型，其疾病表现为不同程度的肺炎，并伴有严重合并症。对于归类为B型的患者，研究人员继续在控制肺炎的同时监测合并症的变化，进行个人评估并制定具体的治疗计划，包括降压药，降糖治疗和连续性肾脏替代治疗。60例患者中有14例（23%）是重症患者，被分类为C型。分类为C型的患者患有疾病，认为该疾病是由于A型或B型疾病的早期治疗而恶化（导致多器官损伤），这些重症患者应注意器官功能，并采取必要的保护措施，包括机械通气，糖皮质激素，抗病毒药，对症治疗和抗休克疗法。

南开大学统计与数据科学学院黄森忠教授团队在新冠肺炎疫情控制策略研究中不断取得进展。该研究通过梳理新冠肺炎疫情发生的核心时间线脉络，分析新冠肺炎的流行病学参数，并将其与SARS（非典型肺炎）和MERS（中东呼吸综合征）比较，经过建模分析，最终对新冠肺炎疫情控制的拐点、流行时间跨度、最终规模及复工风险等作出评估预测。  新冠肺炎每日新增治愈人数与新增确诊人数比值随时间变化的时序图 该工作基于传播动力学及普适SEIR模型进行建模，通过“南开大学智英健康数据研究中心”开发的程序EpiSIX，实时跟踪国家卫健委及各地卫健委自2019年12月12日以来发布的确诊病例数据，对新冠肺炎疫情的流行趋势进行研判，对疾控策略的效率进行评估，并将相应建议提供给疾控方参考。 该研究团队从2020年1月30日持续发布疫情传播预测(至2月29日每3天发布一次，共11期；从3月3日起每5天发布一次，共3期)，并根据疫情变化，及时调整预测评价指标及预测目标(如疫情最后规模及“没有本地新增病例”的事实终结时间点)。该研究项目由南开大学新型冠状病毒应急科研专项、国家自然科学基金和国家科技重大专项予以支持，并得到了教育部、国家卫健委等的支持指导。研究成果已在线发表于《中国科学：数学》。

2020年1月25日，中山大学公共卫生学院陆家海教授联合美国哥伦比亚大学W. Ian Lipkin在bioRxiv预印版平台发表文章研究From SARS-CoV to Wuhan 2019-nCoV: Will History Repeat Itself?，通过2002-2003年SARS疫情的数据模拟了武汉新型冠状病毒2019-nCoV的流行数据。 根据此研究模型估计，2019-nCoV病例的累计计数约为SARS总数的2-3倍，预计发病高峰将在2月初或中期。在应对方面，应该限制或禁止区域性迁移，以防止超级传播者的出现和移动，同时迫切需要在全国范围内加强监控并采取有效措施来控制这种流行病。