气固流动参数检测和可视化尤为重要，是稠密气固流动系统复杂研究体系中的共性问题之一。针对该问题，东南大学多相流测试研究室多年来开展了电学与激光散射的稠密气固流动可视化及参数测量与表征方法的研究工作。 开发的电容层技术析成像系统(ECT)与激光光纤颗粒测量系统，可实时、在线检测多相流参数的二维或三维分布状况，已成功应用于湍动流化床与浓相煤粉加压气力输送中试试验装置上。

建筑能耗监测系统主要对电、水、燃气等能源总量以及照明插座用电、空调用电、动力用电和特殊用电等四个分项进行计量并将能耗数据远程传输，不仅能够对既有建筑进行能耗动态监测，及时发现问题、完善用能管理，同时可以通过对建筑实际用能状况的定量分析，以及同类建筑的能耗指标比较，评价和诊断建筑的能耗水平，充分挖掘节能潜力，从而提供有效的节能改造依据和方案。

索非布韦（商品名：Sovaldi，通用名：Sofosbuvir，结构如图 1 所 示）是吉利德科学公司（Gilead Sciences）于 2013 年 12 月 6 日获得 美国食品药品监督管理局（FDA）批准的用于基因 1 型，2 型，3 型 以及 4 型慢性丙型肝炎（HCV）成人患者的有效治疗药物。 目前索非布韦 28 片/瓶在美国的销售价格为 2.8 万美元，即每片 1000 美元，而大多数患者需要治疗 12 周，总费用将达 8.4 万美元， 分析认为索菲布韦会成为一款超级重磅炸弹药物。2014 年在美国的 销售额将达到 19 亿美元，到 2016 年其销售额将达 66 亿美元。 本项目将研究索非布韦的合成方法和产业化工艺条件，通过设计 和改进现有的索非布韦合成方法，获得索非布韦的生产技术，项目的 考核指标是实现索非布韦的产业化生产。 本项目索非布韦合成方法具有以下优点： 1) 操作步骤简单，每一步重要中间体的纯化均采用重结晶或非常 普通的纯化方法，不需要进行硅胶柱层析等繁琐的纯化方式； 2) 每一步的合成反应收率较高，进行产业化生产的装置简单，没 有特殊的化工装置要求； 3) 整个工艺路线设计合理，溶剂回收方便，三废产生量很少，属 于环境友好型绿色合成生产工艺； 4) 顺利实现的所有重要反应中间体和最终索非布韦产品的立体 选择性控制，通过 31P NMR 谱以及 1H NMR 谱检测结果表明， 该生产工艺得到了单一立体构型的索非布韦目标化合物。

项目简介 1、光伏水泵系统主要由光伏阵列、控制器、逆变器、电动机、水泵和蓄能装置等组 成，是光-机-电-控一体化设备；具有使用寿命长、与农作物的水蒸发量适配性好、节约 能源、维护运行成本低，环保等优点。 2、在申请 3 项；已授权 2 项，专利号：ZL201320591542.1、ZL201320609459.2 技术指标 本项目技术开的光伏离心泵产品日出水量比现有产品多约 20%，且供水可靠性高。 （1）启动功率小；（2）多工况设计；（3）出水量大；（4

项目背景：目前，国内脚轮生产基地大部分在南方地区， 据统计，中国脚轮产品市场份额约占全世界的 30%，全国需 求量约 600 亿元，公司为弥补北方高品质脚轮的空缺，进行 了注塑车间智能化技术改造，建设了集中供料、集中供水电、 集中供气的智能化先进生产线，配合先进的冷却技术，通过 机械手以及输送带完成“注塑+成型+冷却+输送”一条线。 广泛应用于工业、商业、医疗器械以及机械、物流运输、环 保清洁用品、家具行业、美容器械、食品机械、五金生产等 各行业。 所需技术需求简要描述：寻求针对脚轮产品制造过程中 的流程优化和技术改造方案。并通过对注塑机等设备 MES 数 据的提取和挖掘，实现注塑过程的数字孪生，并设计开发基 于数字孪生的智能决策系统。  对技术提供方的要求:能完成对脚轮生产线的精益改 造，并实现数字孪生技术的个性化应用。 

奥威亚AI，具备云计算能力，并以SaaS云服务的方式快速部署，满足客户即买即用的需求。

物联网可视化连接，大数据分析

技工类人才存在缺口，尤其是自动化改造方面需要的机电、自动化、电工等方面的技工人才

焊接专业人才 机械制造专业人才 自动化专业人才 化工工艺专业

一、所属领域 人工智能，精密自动化，生物分析与检测，环境微生物检测，工业微生物检测，细胞组织分析检测。 二、项目介绍 1. 痛点问题 微生物的识别、计数和定性分析一直是食品、医药和生物行业的重要一环。传统的人工检测方式劳动强度比较大，且检测主观性强，标准难以统一，计数和检测结果不准确；在对环境的微生物监测中，人工方法只能做到抽样检测，无法做到持续性检测。 近两年行业巨头们（如GE，安捷伦，赛默飞等）开始推出图像识别技术的微生物检测设备，其结果来自直观影像，分辨率高，操作难度低。但是这些设备目前采用的光学显微镜倍数都在800倍以下，只能进行计数，如果要完成相关定性分析，需要在800倍以上的放大倍数获得单细胞微生物的清晰图像（如酵母菌，大肠杆菌）。但800倍放大倍数对应的有效视场只有200微米*200微米，对计数和活性统计分析又不具备足够的采样数量。目前国内外设备均没有解决好这个问题，对微生物进行定性分析的准确率低，无法满足市场需求。 2. 解决方案 本项目针对微生物和细胞活体检测中缺乏有效参照物的技术难点，根据显微扫描设备的结构，将全景化视域重构技术和微米级电机结合，解决了镜头大幅平移过程中的自动对焦难题和微生物溶液动态环境中的影像拼接难题，在保证1000倍放大的基础上，获得的有效视场增加到10毫米*10毫米的范围；再通过自动化图像采集和拼接，得到完整的微生物图像；然后结合传统的图像分割以及深度学习图像识别的优势，小样本高精度动态完成微生物的类型识别，计数，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 竞争优势分析 与国内外的主流检测设备对比，本项目技术优势主要体现在： 1）独创的微生物影像全景化视域重构技术，实现0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大视角； 2） 解决微生物影像领域小样本智能识别和智能检测的难题； 3） 检测目标、检测内容、检测流程和逻辑可通过自然语言定制，提高设备功能通用性； 4）计数准确率超过人工计数，准确率超过国内细胞计数仪器一个数量级； 5）第一台按照国家微生物计数检测标准开发研制的微生物计数仪。 本项目的第一代产品样机与国内外同类产品对比，主要性能优势和技术优势如下： 在食品行业，本项目获得了青岛啤酒北京密云分厂的啤酒原液和相关酵母菌种，针对生产用酵母菌采集了大量实拍图像数据，优化后的酵母菌计数和出芽率算法识别率均在95%以上。 4. 发展规划 按照三步走的方式来设定发展规划： 1）基于全景化视域重构技术，构建第一代检测仪器，首先进入门槛最低的食品微生物检测市场，对啤酒和发酵乳企业提供酵母菌检测计数技术和设备； 2） 利用已有技术积累，进入环境微生物检测和高校实验室市场； 3）最后以食品和环境检测市场为根据地，进入门槛最高的生物医药检测市场，提供微生物检测和组织检测的相关设备。 5. 知识产权情况 已申请3项专利。 三、合作需求 1）寻求500-800万元天使投资； 2）寻找高校研究所，食品工业和环境检测领域的客户、渠道伙伴； 3）寻找生物医药，医学临床领域的客户、渠道伙伴和产品测试环境。 四、团队介绍 科研团队： 1）周悦芝 博士 清华大学计算机系研究员，项目负责人，在边缘计算和深度学习等领域有丰富的开发经验和杰出的研究成果，在面向医学影像的AI图像分析方面曾发表多篇论文，申请或获得多项国家发明专利。 2）黄权伟 清华大学计算机系硕士，负责图像分割及细胞识别等相关算法研发。 3）梁志伟 清华大学计算机系硕士，负责深度学习算法加速研究和实现。 五、联系方式 E-mail：ott@tsinghua.edu.cn 成果编号：20230055