基于声发射磨削过程监测技术，开发了可视化的磨削工艺优化技术，主要提供磨削效率以及磨削精度改善技术，已经用于数十家企业磨削工艺优化之中。

本技术面向化工污染控制的关键技术难题和迫切需求，在科技部重大“863”课题的大力支持下，凭借学校在化工催化反应、高效分离及多技术耦合强化等方面的强大技术优势，经过多年联合攻关，在特种功能催化材料、多技术协同及反应器结构优化设计等方面取得了重要技术创新，成功发明了新型的“化工废水有机毒物高效复合催化反应器”。

心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。 基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级 的关键技术。近年来，众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入，所研发可穿戴设备可 实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测，弥补了医院测量心电图的短时性。本课题中， 基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统，将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所 实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来，实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心 电智能检测平台的建立，利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查， 可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。 北京清华长庚医院心内科张萍教授团队在正常和疾病心电数据库有长期的积累，曾负责十二五国家科技支撑计划《基层心电监护产品应用评价研究》，在心电监护产品评价和推广 应用方面积累了丰富的经验，在本项目中提供了医疗级心电测试数据库，与清华大学王贵锦 副教授一起搭建了医生在环并不断反馈的心电智能检测平台，同时，北京清华长庚医院作为 北京市昌平区远程诊断管理中心，为未来心电产品的推广应用和心电智能诊断的评测提供了 良好的平台。清华大学电子工程系王贵锦老师团队在低功耗硬件设计、生理大数据分析、心 电智能算法研究领域有着长期的积累。团队在国内外顶级期刊会议上发表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，发明专利授权近 20 项。团队基于人工智能算法开展心血管疾病智能诊断 研究，在多种心电疾病诊断中达到世界先进水平。 团队所研发临床长时程心电智能检测平台特点如下： l 实现长时程心电数据的展示、查询、关键指标计算等功能； l 基于医疗大数据和人工智能技术，实现室性早搏、房性早搏、T 波改变、ST 段改 变、早复极图形改变、心房颤动等 10 余种常见心电术语的智能诊断，准确度高； l 建立心电诊断术语工程化分级体系，实现医学和工程科学高效结合； l 建立心电图规范化数据库，为医学研究创造基础。 团队所研发的手持式可穿戴心电智能检测平台特点如下： l 实现了院外心电数据的测量和采集 l 基于手持式单导联设备和人工智能技术，实现了心房颤动的院外筛查和诊断

项目成果/简介:心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。

针对地下开采深度不断增加，地下采空区体积日益增多，地压区残留矿等复杂难采矿体难以回采的难题开展研发，本成果主要技术内容如下：（1）建立了钨矿山地压与残留矿体可回采性的定量评价体系。（2）研发了复杂采空区三维模型和稳定性计算分析集成化分析方法。（3）研发了基于能量分析法的钨矿山难采矿体回采方案判别技术。该技术已在赣南钨矿山、铜陵凤凰山铜矿、焦冲金矿、太白金矿等十多个矿山进行了应用，取得了显著的经济和社会效益。

成果简介：分段式流化床颗粒包膜装置主要用于农业、制 药、环保、化工等行业的肥料、药物、吸附剂、催化剂等颗粒 表面的聚合物包膜以实现肥料和药物的缓/控释系统和提高颗 粒机械强度。 与传统方法相比，本装置能够显著提高包膜的均匀性、和 包膜率和，减少包膜材料的损失，大幅度降低包膜材料的使用 量和各种包膜产品的成本，尤其适合于包膜材料成本相对昂贵 的情况，如包膜肥料等。这对于解

本项目研发了一种便携式的智能心电卡片，其大小约为8cm*3cm，重量不足50g，能够随身携带，待机时间一年以上。本项目研发的便携式智能心电卡具有完全自主知识产权，硬件、软件、算法、手机APP均为本项目组开发，目前已经实现产品定型。该心电卡可以对用户心电信号进行实时测量，并能够通过智能算法分析获得使用者的心率、心率变异性、心脏健康指数、精神压力状态等生理指标；同时，还能实现对室性早搏的智能识别，并能给出11种临床常见心律失常报警，为心脏病患者和亚健康人群提供随身便携的心脏功能“晴雨表”。

基于常州大学药学院教授——招秀伯教授对于基于以姜黄素、单宁酸等化学物质为基底，通过化学原理，浸泡吸附等作用，完成对于金属镍、银等在织物表面附着的喷墨打印技术的产业化落地的再探索。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 付毅伟 机器人产业学院/计算机科学与技术 2020.10/2024.8 20416114 张强 机器人产业学院/电子信息工程 2020.10/2024.8 20401131 赵灿恒 机器人产业学院/自动化 2020.10/2024.8 20406231 戴毅 机器人产业学院/智能制造 2020.10/2024.8 20409109 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 招秀伯 药学院/生物工程 博导/教授 生物胶体与生物界面，生物材料，纳米医学（抗菌、抗肿瘤短肽，基因、药物递送），微流控生产纳米颗粒， 2D/3D生物打印，柔性穿戴等。 四、项目简介 基于常州大学药学院教授——招秀伯教授对于基于以姜黄素、单宁酸等化学物质为基底，通过化学原理，浸泡吸附等作用，完成对于金属镍、银等在织物表面附着的喷墨打印技术的产业化落地的再探索。通过对此项技术的应用，在织物上进行电路打印、制作电极，通过对柔性电极的制作，完成对于心电监测的信号采集、实时收集、实时传输，通过深度学习等技术进行获取的心电监测数据读图算法的分析，给予使用者心脏监测数据的实时反馈，并且与医院相关数据库，医疗接诊平台建立联系，提供医疗专业支持，将心脏电路管道心率检测中所读取的心电信号进行医学的正常与非正常划分,将恶性心律突发在发病之初向使用者进行提示，将心脏病发作导致猝死扼杀在摇篮之中。

XM-521喉、心、肺模型   XM-521喉、心、肺模型由喉正中矢状切面，心冠状切面和肺等7个部件组成，并显示喉、气管、胸腔内心脏、左右肺以及膈上的食道裂孔、主动脉裂孔等结构。 尺寸：3/4自然大，36×20×10cm 材质：PVC材料

XM-521喉、心、肺模型   XM-521喉、心、肺模型由喉正中矢状切面，心冠状切面和肺等7个部件组成，并显示喉、气管、胸腔内心脏、左右肺以及膈上的食道裂孔、主动脉裂孔等结构。 尺寸：3/4自然大，36×20×10cm 材质：PVC材料