成果简介：本系统由超级电容器组、发电机、电压监控与充电控制模块、整 流模块、保护电路等部件组成。系统输出功率为 1.5KW，充电时间为 20s， 工作温度为-40℃～60℃，满足国军标相应环境适应性与电磁兼容性要求。 作为大容量能量贮存装置，适合为随动系统、电动车辆等各类动力装置提供工作能源。 项目来源：自行开发 技术领域：电子信息 应用范围：野外电源系统、后备电源、通信电源 现状特点：高效节

本发明公开了一种基于人员特征的火灾疏散路径导航方法，包括以下步骤：步骤一、通过火灾探测器获取火势信息，计算每条路径可用于逃生的有效时间范围；步骤二、利用 RFID 读写器读取人员标签信息，定位人员位置信息，并根据获取到的人员标签信息和人员位置信息进行人员疏散速度分类；步骤三、对于不同速度的人员，通过最短路径优先算法来为其计算疏散路径信息，包括从初始位置到出口结点 D 的最短路径长度值以及路径上的所有结点；步骤四、将所述最短路径长度值以及该路径上的所有结点发送给待疏散人员。本发明可以有效地提高路径的利用率。

复旦大学“基于类脑智能的舆情系统研究”项目组就疫情期间的网络热点展开了深入分析。其中由大数据学院魏忠钰副教授和新闻学院周葆华教授负责的用户画像团队，梳理了新浪微博中群体舆论演化总体态势及代表性群体的舆论特征，并对舆论引导方式提出了对策和建议。 01 大数据舆论分析：把握民意趋势、挖掘事件成因 团队分析了2020年1月15日至2月16日期间与疫情相关的3000万条微博，依托情感分析、话题聚类等文本挖掘手段准确感知网民的情感倾向转变和话题动态演化。 数据分析结果显示，疫情初期的舆论以负面情绪居多。随着中央全力部署、政府防控措施出台（实时数据的公布、武汉实行封城管控）、专家学者释疑解惑（钟南山院士、张文宏医生等对疫情的判断)，正向情感不断提高。随后虽然疫情增长率不断减缓，情感指数仍有变动，多与受疫情触发的热点议题相关。 02 群体画像：精准定位人群、感知个性化诉求 团队根据用户的职业、地域等属性将用户细分为不同群体，并进行参与度的动态比较，同时对代表性群体的网络言论进行定点分析，准确感知不同社会群体的心理诉求与价值预期。 对于不同职业的用户，在疫情爆发初期，自媒体、专业技术人员和学生较为活跃，在事件后期专业技术人员、 自媒体、 企业高管、新闻出版与文化专业人士较为活跃。聚焦于奋战一线的医护群体，大多向外界传递了一往无前的抗疫精神，也不乏个别事件令其承受巨大压力，需要更多的社会理解和关爱。另外，由疫情所带来的经济影响逐渐蔓延，私营企业主及工薪阶层群体面临巨大压力，大多显露出焦虑情绪，需要采取有力措施帮中小企业主纾困解难。 对于不同地域的用户，参与讨论的用户中广东、北京用户占比较高，其次是东南沿海各地，话题的地区“下沉”趋势明显。特别地，武汉患者群体作为地域分群角度的特殊主体，通过社交媒体向外界讲述自己的亲身遭遇，寻求社会救助，使个体诉求进入公共议程，激发了全网对于武汉患者群体命运的同情与共鸣。而随着国际疫情局势的不断紧张，华侨华人群体面临歧视压力，需要在下一阶段严防“输入”过程中予以妥善引导。 03 事件关联：警惕次生舆情、完善发声渠道 疫情期间，不少热点讨论相继引发了有关社会深层次问题的“次生舆情”，追踪事件关联将进一步协助制定危机应对预案。以近期学校实施网课为例，部分学校存在的网课工具攀比化、部分贫困群体的自卑自嘲心理引发讨论。而弱势群体缺少发声平台，若忽视其诉求将进一步激发矛盾。因此，各级政府要加强对复工复产复学过程中贫困人群的关心，新闻媒体要加强对弱势群体的报道抚慰，促进社会沟通与社会公平。 不同的群体聚集于不同的网络社区之中，舆论表达方式也不尽相同，对分群体舆论特征进行分析使得挖掘群体共鸣更为高效。团队将进一步推动分群体智能舆论分析和信息汇集平台建设，探索建立公共危机信息汇集平台。在中国疫情防控不断取得阶段性成果的同时，团队还将持续跟进对国际疫情的舆情分析，为网络空间现代化治理能力的提升赋能。

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）。

臭氧协同紫外（UV/O3）的高级氧化消解技术是一种高效的新型水处理工艺，运用光、电、水产生高活性的羟基自由基对水样进行氧化消解，使水样中难以降解的有机污染物中的大分子氧化成容易降解的低毒性或无毒性的小分子物质。该氧化消解技术需要的反应条件十分温和，而且氧化消解效率远高于传统的重铬酸钾氧化消解方法，反应过程无二次污染产生，是一种极具发展潜力和竞争力的绿色氧化消解技术。 本装置根据 COD 是“以化学方法测量水样中有机物被强氧化剂氧化时所消耗之氧的相当量”的定义，在 UV/O3进行水样消解的过程中，利用多传感器检测消解过程的参数，建立还原物降解特征信息检测模型，实现 COD 的在线监测。其主要特点在于： （1）该装置反应条件温和，在常温常压下操作，消解效率高于重铬酸钾法，且绿色环保无污染。 （2）真正实现 COD 的免化学试剂在线检测，完全避免了毒性铬盐、汞盐的二次污染，克服了消耗银盐产生的高费用等缺点。 （3）可以针对复杂水质实现自适应检测，包括地表水、工业污水或生活污水等，无需更换氧化剂或调整任何装置参数。检测结果不受水样的物化性质影响。 

随着国民经济的持续发展，我国的电力系统正在向超高压、大电网、大容量、自动化的方向发展，对输变电设备进行在线监测与故障诊断，可有效提高电气设备的运行可靠性，具有重要的意义。该系统能够联网实时监测和远程管理变压器、GIS、电容型设备等输变电一次设备，及时发现输变电设备内部的各种短路、局部放电、绝缘受潮和老化等故障，并实时诊断预警，为输变电设备正常运行提供必要的指导数据，大大提高了输变电设备的运行可靠性。该系统是总结十多年来高电压与绝缘技术研究所关于绝缘泄漏电流测量、介质损耗测量、局部放电测量、振动特征测量和故障诊断技术等领域的研究结果，结合现场实际检测和处理经验，采用最新的传感器技术、信号处理技术、计算机技术等手段和最新诊断理论、算法实现的新一代高性能智能化、综合化的在线监测系统。采用多元信息融合技术进行故障综合诊断，诊断效率和准确度大大提高，达到了国内领先水平。近年来基于该课题，我研究团队共获得省部级科技成果二等奖、三等奖各1项；申请发明专利20余项；承担“973” 、“863”子课题各1项、国家自然基金项目3项、省自然基金项目2项，其他横向项目10余项。有100余台套输变电设备在线监测与故障诊断系统在现场运行，经济效益和社会效益显著。

影像学检查在新冠肺炎的诊疗中具有非常重要的参考价值，《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（试行第五版）》将“疑似病例具有肺炎影像学特征者”作为临床诊断标准，但在临床实践中存在一定局限，疫情爆发导致待阅片数量激增，医生阅片压力巨大；新冠肺炎属于新发疾病，各地医疗机构特别是基层机构缺乏阅片经验，且由于“异病同影”，容易造成漏诊或误诊；该病病程发展快，患者需要接受多次胸部CT检查以监测病情发展、评估治疗效果等，单凭阅片医生肉眼很难快速对比并识别病灶变化。 在接诊量高峰期，亟待建立更精准高效的人工智能影像辅助诊断方法。孙逸仙纪念医院林天歆教授组织医院呼吸内科、急诊科、放射科、大数据与人工智能团队开展科研攻关，在广州再生医学与健康广东省实验室、广东省科技厅的支持下，联合清华大学、澳门科技大学以及广州康睿智能科技有限公司，使用50万份临床影像学大数据，开发了基于胸部CT的新型冠状病毒肺炎AI筛查和辅助诊断系统。 该系统能对新冠肺炎进行快速诊断，判定新冠肺炎的分级和严重程度，协助医疗机构加速辨别感染者，为快速隔离、诊断、治疗争取时间。其优势主要体现在：快速、准确地诊断新冠肺炎。有经验的影像科医生看完1个患者的胸部CT图像约15-30分钟。该AI系统可在20秒内完成1个患者CT图像的检测及诊断过程，诊断准确率达90%以上。进行病情严重程度分级和重症危重症预测功能。该系统可对胸部CT图像每一切面的小结节、磨玻璃影和实变进行自动分割、标注及定量分析，可预测患者的吸氧频率、血氧饱和度、全身代谢情况、其他器官损伤程度，预测病人发展为重症、危重症的概率和时间，以便医生及时干预，降低患者死亡率。协助医务人员进行药物效果评估，指导用药。系统可对同一位患者用药前后的CT图像进行对比分析，通过定量计算病灶在用药前后的变化，判别药物是否有效，指导临床用药。

项目概况 本系统采用自主研发的数据采集处理箱，对旋转机械的振动数据进行实时采集、降噪、快速傅立叶变换、小波变换等处理，并将处理过的数据送往上位机进行故障特征的提取。 上位机对下位机传送来的数据信息进行特征提取、故障检测及诊断，实时监测旋转机械的运动状态。 本项目实用性强，拥有自主知识产权，市场应用前景广阔。 主要特点 数据采集处理在以DSP作为处理器的下位机进行，大大加快了振动信号的实时处理能力；振动信号的降噪和特征提取综合运用傅立叶变换和小波变换两种算法，提高了振动故障信号的降噪和故障鉴别能力；故障的诊断综合运用专家系统、神经网络、支持向量机等故障分类方法。技术指标 本系统可分别显示时域振动图、频谱图、极坐标图、轴心轨迹图、瀑布图、相关分析图等旋转机械振动信号傅立叶变换频谱信息；也可显示小波序列图、小波能量分布图等旋转机械振动信号的小波变换谱信息。同时，可给出引起旋转机械振动的故障原因。市场前景 旋转机械的振动故障占旋转机械故障的70%以上，对旋转机械的正常运行构成较为严重的威胁。旋转机械振动故障的检测与诊断设备价格一直偏高，而且故障的漏报率和误报率一直较高，影响了大型旋转机械故障诊断系统得应用。 本系统的价格适中，使用方便，对于提高企业的经济效益具有非常现实的意义，拥有广阔的市场前景。

随着国民经济的持续发展，我国的电力系统正在向超高压、大电网、大容量、自动化的方向发展，对输变电设备进行在线监测与故障诊断，可有效提高电气设备的运行可靠性，具有重要的意义。该系统能够联网实时监测和远程管理变压器、GIS、电容型设备等输变电一次设备，及时发现输变电设备内部的各种短路、局部放电、绝缘受潮和老化等故障，并实时诊断预警，为输变电设备正常运行提供必要的指导数据，大大提高了输变电设备的运行可靠性。该系统是总结十多年来高电压与绝缘技术研究所关于绝缘泄漏电流测量、介质损耗测量、局部放电测量、振动特征测量和故障诊断技术等领域的研究结果，结合现场实际检测和处理经验，采用最新的传感器技术、信号处理技术、计算机技术等手段和最新诊断理论、算法实现的新一代高性能智能化、综合化的在线监测系统。采用多元信息融合技术进行故障综合诊断，诊断效率和准确度大大提高，达到了国内领先水平。

回转机械在线监测和故障诊断系统，以化工、石化等行业的回转机械为对象，采用先进的计算机技术、光纤传输技术和独创的全息谱监测诊断方法，全面、实时、连续地实现了机械运行状态的监测和故障诊断。在线监测和诊断系统采用高性能的光纤计算机网络，传输速率高、误码率低；在线监测和诊断系统中前端监测计算机、主监测计算机和诊断分析计算机并行工作，保证监测的连续性和实时性；多任务的系统运行环境，保证了对突发事件数据和信息的捕获，实现了事故追忆功能；在线监测和诊断系统采用通用的网络协议，提高了系统的互联