LG-RCZ02型工业机器人拆装综合实训系统包括了工业机器人机械拆装实训工作站、工业机器人电气控制拆装实训平台、工业机器人装调与维修仿真系统三部分组成，机械部分采用真实工业机器人，真实机械元件，真实电机电缆，保证此类机型与生产一线机型一致，然后将拆卸的螺丝，接口，卡槽等连接部位进行特殊设计，以保证能够多次重复拆卸与安装零件。在这个工作站中包含针对工业机器人谐波减速器的检测软件，以保证设备重新安装后调试成功。在电气拆装实训平台中需能够挂放所有机器人控制柜里面的各大模块，并清晰体现机器人集成板的电气原理，能够方便学员对机器人控制柜内部结构、电气原理及电气故障检测进行了解、学习。 一、工业机器人机械拆装实训工作站功能要求： （一）工业机器人本体    轻量型机器人,适用于做继续拆装实训。外形小巧、重量轻，也能适合用于组装小型单元机器人，能够高速、高精度的完成上下料、分拣、装配等各项工作。同时所有机器人线缆内置，能够在狭小的空间灵活的进行作业，安装方式可以选择地面安装、挂装、倒装。工业机器人拆装设备本体必须保证一定的使用寿命，保证能够安全地重复多次拆装零件。 1、工业机器人技术参数： （1）自由度：6自由度 （2）驱动方式：AC全伺服电机驱动 （3）负载能力：额定3KG （4）最大5 KG （5）重复定位精度： ±0.05mm （6）每轴运动范围： 关节1  ±170° 关节2  ±110° 关节3   +40°/-200° 关节4   ±185° 关节5   ±120° 关节6   ±360° （7）每轴运动速度 关节1  370°/s 关节2  370°/s 关节3  430°/s 关节4  300°/s 关节5  460°/s 关节6  600°/s （8）最大扭矩： 关节5   35Nm  关节6   24Nm （9）最大工作半径： 700mm （10）通信方式: MODBUS TCP/以太网 （11）操作方式: 示教再现/编程 （12）供电电源: 两相/220V/50Hz （二）机械拆装平台 1、机械平台主要用于机器人本体1-6轴的拆装实训。 2、平台分为两部分：一部分为机器人本体拆装实训区域，一部分为拆装好定位及精度调试区域。 3、由铝型材搭建，尺寸约：长1.2米，宽1米。 4、配置码垛及轨迹两套实训模块，用于拆装后的定位及、精度调试。 5、设有内层抽屉收纳。拆装后将机器人零部件，减速机，伺服电机等放入相对应的槽中，这样更加有利于同学们记忆机器人的结构组成，从而达到拆装工作站的建设目的。 6、含工具车一台。 二、工业机器人电气拆装实训系统 （一）控制系统要求： 工业机器人控制系统采用国际流行的开放式软硬件平台。配以自主研发的专用多轴运动控制卡、数据采集卡及机器人专用端子和安全接口；模块化的软件设计，针对不同的本体结构、应用行业、功能等。可实现垂直多关节串联机器人、垂直多关节平行四边形机器人、垂直多关节L形手腕机器人、垂直多关节球形手腕机器人、极坐标机器人、多轴专用机械等多类机器人的控制；应用在搬运、焊接、喷涂、码垛、切割、抛光打磨等领域。标准的计算机总线可扩展现场总线、机器视觉系统等。 （二）系统技术要求： 1、优化结构算法，适应多种结构形式的本体控制。 2、模块化功能设置，适应多种应用场合。 3、8轴控制，可实现外部轴（行走轴、变位机）的控制。 4、改进性机算机总线连接方式，确保可靠性和实用性。 5、开放式结构，同步国际水平、方便功能扩展。 6、软件PLC功能，方便逻辑控制。 7、工艺功能，简化编程操作简便。 8、适配EtherCAT伺服。 9、安全模块，确保机器人安全生产。 （三）技术指标： 1、用户储存空间：200M 2、示教盒 ：8寸TFT-LCD,键盘+触摸屏,模式选择开关、安全开关。 3、控制轴数：6+2轴,6个轴本体轴+2个外部轴。 4、接口：数字I/O接口,24路输入/24路输出(可扩展)； 4路0-10V模拟量输出,12位精度；多路编码器信号接口(位置跟踪)；机器人专用端子接口,硬限位、防碰撞、维护开关；以太网接口、串行通讯(RS232、485、422)接口。 5、安全模块：关联急停、机器人异常信号确保机器人快速停止。 6、控制伺服：绝对、增量型；国产、台达、安川、三菱、山洋、松下、富士、多摩川。 7、操作模式：示教、再现、远程。 8、编程方式：示教再现、工艺编程(码垛、焊接、涂胶、跟踪、视觉、预约）。 9、运动功能：点到点、直线、圆弧。 10、控制方式：运动、逻辑、工艺、运算。 11、指令系统：位置控制。 12、坐标系统：关节坐标、直角坐标、工具坐标、基座标。 13、软件：PLC功能梯形图编辑,5000步。 14、异常检出功能：急停异常、伺服异常、防碰撞、安全维护、起弧异常、用户坐标异常、工具坐标异常。 15、结构算法：垂直多关节串联、垂直多关节平行四边形、垂直多关节L型手腕等。 16、原点功能。绝对式:电池记忆;增量:开机回零、坐标自动保存。 17、应用：搬运、焊接、喷涂、码垛、切割、抛光打磨、锻压。 18、电源：AC220V±15%50/60Hz200W。 （四）机器人控制器及示教盒技术参数： 1、控制部分构造：开放式。 2、电源：3 相 AC380V(+10%～-15%)， 50/60 Hz。 3、相对湿度： 最大 90%。 4、输入输出信号： 输入/64， 输出/64。 5、驱动单元: 交流伺服。 6、加减速控制: 软件伺服控制。 7、接口: RS-232。 8、周边温度：0℃～+45℃(运转时)， -10℃～+60℃(运输保管时)。 9、控制柜功能说明 （1）具有独立示教器， 坐标系选择： 关节、 直角、 工具及用户坐标系。 （2）示教点修改： 插入， 删除或修改。 （3）微动操作： 可实现。 （4）轨迹确认： 单步前进， 后退， 连续行进。 （5）速度调整： 在机器人工作中和停止中均可微调 快捷功能： 直 接打开功能、 多窗口功能。 （6）应用： 搬运。 （7）安全措施 a.安全速度设定： 可实现 5 级调速(微动、 低速、 中速、 高速、 超高速)。 b.安全开关： 三位型， 伺服电源仅在中间位置能被接通。 c．用户报警显示： 能显示周边设备报警信息。 d．机械锁定： 对周边设备进行运行测试(机器人不动作)。 e．门互锁： 只有主电源关闭时， 才可开安全门。 f．报警显示： 报警内容及以往报警记录。 g．输入/输出诊断： 可模拟输出编程功能。 （8）编程方式： 菜单引导方式。 （9）动作控制： 关节运动、 直线及圆弧插补、 工具姿态。 （10）速度设定功能：百分比设定(关节运动)。 （11）程序控制命令：跳转命令， 调用命令，定时命令，机器人停止，机器人工作中一些命令的执行输入/输出命令： 模拟输出控制、组方式输入/输出处理。 （五）控制系统技术指标 1、主要功能 （1）示教方法： 示教再现。 （2）驱动方式： 交流伺服驱动。 （3）控制轴数量： 6~8。 （4）位置控制方式： PTP/CP。 （5）速度控制： TCP 恒速控制。 （6）坐标系统： 轴坐标， 直角坐标， 用户坐标， 工具坐标动作。 （7）插补功能： 线性插补、圆弧插补。 （8）手动操作速度： 4 段可调。 2、基本参数 （1）噪声≤70dB。 （2）电源： DC 24V 50HZ。 （3）机器人控制系统、 驱动和电机、减速器均为国产自主品牌。 （六）电气拆装实训平台参数指标 1、铝型材支架。 2、加工件：铝合金表面氧化处理；钣金件表面喷涂处理。 3、模块展示挂板用钣金喷塑处理，用于挂机器人控制柜各大模块。 4、考虑安全性，必须对所有模块进行保护。 5、参考外形尺寸：长*宽*高≥800mm×400mm×1500mm。  

在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。    本实验室与中国中医科学院合作进行中医临床数据仓库与挖掘分析平台，以及中医临床数据挖掘方法的研究，实现了对中医临床采集病历数数据的集成与整合，数据挖掘与分析的中医临床数据仓库及挖掘分析平台，该平台旨在支持从真实世界中医临床诊疗中产生海量科研分析用数据，并以真实、高质量的数据为基础进行中医临床与理论研究，为中医临床疗效评价、临床中药新药创制提供客观的医学证据和适宜的数据分析方法。该成果于2009年12月获得国家科技进步二等奖。   名老中医OLAP展示例子 1.2多维分析与复杂网络分析系统   以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。  在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。  获奖证书   1.中医临床数据仓库与挖掘分析平台 通过分析中医临床数据元素及其多维、多层次的关系特点，研究设计了中医临床参考信息模型，以及为基础构建中医临床数据仓库细节数据模型和多维数据模型，建立以数据仓库为核心的数据整合、数据抽取/转换/转载和数据整理、数据挖掘、OLAP和统计分析的智能信息处理平台。该平台以中医临床数据仓库及其运行环境工具的构建为基础，基于实际的临床诊疗数据，实现对中医诊疗数据进行多主题、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查询检索，并支持基于Web的OLAP主题应用，为名老中医经验继承研究、中医临床评价研究和临床科研提供实际的诊疗数据证据和知识来源，以支持临床科研决策分析，满足中医临床评价研究的探索性分析需求。针对中医临床数据的特点，研究体现中医临床数据模型特点的数据挖掘新方法，为面向中医临床研究的数据挖掘和机器学习方法研究提供新的思路和研究方向。该平台的构建初期以重大慢性疾病：中风、冠心病和糖尿病诊治规律，以及名老中医经验传承研究为支持目标。   中医临床数据仓库平台   1.1中医临床数据预处理技术临床数据的预处理包括数据整合、数据整理和数据转换等技术，我们面向中医临床数据结构内容以及中医临床研究的分析需求，实现具有完善的数据抽取-转换-装载（Extraction-transforming-loading，ETL）、数据整理和数据转换导出功能的数据前处理软件。该软件针对医学数据利用中的分布式（多采集点）采集、患者隐私保护和大规模数据处理的特点，采用灵活的数据映射配置和临床术语库衔接等方式把各采集点数据导入到临床数据仓库中，并支持批量数据核查和数据规范整理（对临床数据中的术语性数据如症状体征、诊断和药物等进行概念化语义规范）功能。   在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。   名老中医OLAP展示例子    以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。     中医临床复杂网络分析系统  1.3 真实世界中医临床有效处方发现系统 中药新药创制与研发是极具挑战和机遇的领域，当前化学制药和单成份药物研发已经出现明显的瓶颈，传统植物/天然药以及多成份复方药物的研发成为国内外关注的焦点。而从多成份调控和多靶点机理的研究为主要视角的网络药理学更成为新的趋势和方法。针对中医临床诊疗过程中具有证-治-效信息，且个体性的真实世界诊疗实践特点，我们研究基于大规模临床诊疗数据进行有效处方分析和发现的问题，通过对以中药复方为重点的治疗手段药物组成原理的分析，基于复杂网络模型和方法研制形成了有效核心处方及适应症分析方法、有效临床中药筛选与发现系统，对基于真实世界临床诊疗数据分析获得有效处方知识的方法、技术平台和示范应用进行了探索和初步实践，初步表明从真实世界临床诊疗数据中发现和挖掘有效方药是一种可行的途径，有望为中医新药创制提供可以验证的新处方、新药物等临床有效目标药物。     1.  中医临床数据挖掘分析方法 海量观察型临床数据是中医辨证论治数据的主体内容，具有复杂、多维和多关系的特点。从大规模中医临床观察数据中分析提炼形成有意义的临床假设或诊疗知识如有效处方、人群划分、药症关系以及多阶段优化治疗方案等，是实现从复杂、系统的中医辨证论治过程中发现并确认有效优化的临床诊疗处方及其药物组成的基本方法。中医临床数据包括门诊数据和住院数据两大主要部分，其数据内容由临床表现、诊断和治疗（临床疗法）三部分核心内容（如下图），其中辨证知识、证候分布、药症关系、方证关系和药物组成等是数据挖掘和分析的主要目标，而所有这些知识的有效性的评价依据是临床疗效，即确认和发现临床有效的中医诊疗知识是中医临床数据挖掘分析方法的主要有价值研究目标。    中医临床数据挖掘问题：在疗效信息的约束下，验证和发现有价值的临床诊断/治疗关系知识。  2.1基于复杂网络的中药配伍分析方法 人们通过对中医临床处方数据的初期分析，并与临床专家的交流中发现，名老中医的临床复方的组织特性体现在两个层次。第一层次为临床医生一般以经典复方（包括经方、时方和验方等）为基础进行临床处方；第二层次为在药对或药症关系基础上的药物随症加减处理。这两个层次的临床处方配伍过程形成了具有核心处方结构，而又具有较大灵活性的处方集合。因此，通过对名老中医处方集的共性网络结构分析，能够发现体现其处方思维和学术特点的核心处方配伍结构，从而辅助进行名老中医经验的传承和整理研究。通过应用基于无尺度网络现象的网络分析方法进行研究。无尺度网络作为复杂系统研究的一种实证现象和方法，对基于网络研究复杂现象和复杂系统的方法具有很大的推动作用。具有宏观无尺度现象的网络在拓扑上存在幂律现象，即节点的度分布服从幂函数分布。这在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势，某些名老中医偏好使用某些药物，使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。 我们基于网络中权值的幂律分布规律，实现了多层核心子网分析方法，能够从复杂的中药配伍网络中抽取多层核心子网。该算法已经在名老中医处方配伍经验的分析中得到广泛应用。其得到的结果具有直接而明确的临床含义，且可靠性较强。第一层核心子药物子网一般解释为共性的核心处方；第二层解释为主要药物配伍；第三层解释为次要药物配伍。这些药物配伍分别对应样本的核心病机如主要疾病和主要证候等、兼证和加减症状等。以下是两类特定中药处方：1287个肝脾不调证(GPBT)处方和752个2型糖尿病合并代谢综合征处方的分析结果。   特定中药处方的核心药物配伍网络和主要加减网络，其中的网络中的节点是药物，边的权重表示两相关药物配伍使用的次数。 2.2基于隐主题模型的疾病人群临床特征类别分析方法 症状-中药-诊断主题模型（Symptom-Herb-Diagnosis Topic model，SHDT), 用来提取中医临床数据中的症状、中药和诊断间的隐主题结构。SHDT模型是LDA主题模型在多关系应用中的扩展。该模型的核心思想是假设一类样本里面包含有多个主题，例如，一类糖尿病人群有不同的并发症，且这些主题所包含的信息特征（以症状来表达）具有相对完整性和独立性。SHDT把每个主题看作是症状上的多项式分布，并通过症状来表达主题的内容；同时，把每种中药看作是主题上的多项式分布，因为一类中药可以治愈多种症状/疾病；又因为一种诊断包含多种症状/疾病，于是把诊断看作是对主题的描述，构建一种“症状-中药-诊断”主题模型。SHDT模型这种分析原理和思路与中医辨证论治过程基本吻合，它可以客观地按照症状找到自然分类人群，给出诊断描述特征和中药治疗特征。SHDT模型分别在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中进行人群特征分析。实验结果说明了该模型具有较好的适宜性和科学性，分析结果能够较为完整的反映特定疾病中相关的主要人群特征类别。   症状-中药-诊断主题模型，图中三个黑色圆圈，代表显变量（观察变量），其中s 表示一个采样症状，表示患者p的所有药，表示患者p的所有诊断。白色圆圈代表隐变量，其中z 采样症状s对应的主题，x表示s对应的药，u表示s对应的诊断。矩形框表示重复采样。外部矩形框表示在集合中有P个患者。内部矩形框表示对患者p的个症状、主题、药物以及诊断重复采样。 2.3基于内隐对照和部分可观察马尔可夫决策过程模型的动态序贯处方治疗方案优化方法 中医辨证论治是症-治-效紧密相关的个体、动态的复杂干预过程，动态序贯干预是中医临床治疗慢性疾病的基本方法。以患者为轴心的治疗原则和医生的个体性特点，使得中医动态序贯干预过程中包含多样化的治疗方案。在临床诊疗经验知识的形成阶段，医生往往通过对治疗前后患者健康状态的判断，试图获得较好的治疗方案的认识，进而逐步形成固化的有效经验性治疗方案。因此，在无外部对照的情况下，如何从大规模的复杂多维临床关系数据中发现并确认在临床实际中较优的动态序贯诊疗方案是有效临床方案形成的重要课题。 考虑到实际可行性和研究代价的问题，在未有明确的有效干预方案形成的临床研究初期，无外部对照的传统中医经验整理和归纳普遍存在，且长期的中医学实践表明是有效的。但由于临床诊疗信息关系的复杂性，基于传统经验整理方式形成有效治疗方案是一个较为漫长的过程。 因此，如何借助源自真实世界（无外部对照）的大规模临床观察数据，进行挖掘分析，以辅助发现和确认较优的临床治疗方案成为辨证论治临床评价研究的关键问题之一。我们采用部分可观察马尔可夫决策过程模型(POMDP)对此问题进行研究，实现了基于POMDP的中医临床处方优化分析方法，以探寻从来自临床实际的大规模观察性临床数据中发现较优或最优的动态序贯治疗方案，为中医辨证论治有效动态干预方案的形成和临床验证提供参考知识。   中医临床诊疗过程对应的POMDP模型 1.  成果的推广应用 本成果已经在国家科技重大专项：重大传染病防治、重大新药创制等两个项目；国家科技支撑计划项目-名老中医经验传承研究；北京市科技攻关项目和国家中医临床研究基地等项目中进行推广应用。分别对艾滋病、肝炎和肺结核等传染病的中医药防治规律，从中医临床中分析确认有效处方与药物，名老中医的辨证论治个体诊疗经验，中风、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的临床诊治规律，以及全国10余家重点中医院诊疗优势病种（如上海龙华医院的中医胃癌治疗、骨关节病治疗；河南中医学院一附院的中医艾滋病治疗、中医慢性阻塞性肺炎治疗等）的临床诊疗优化方案等进行应用研究。逐步探索和完善中医临床科研一体化技术体系，支持基于临床诊疗实践及其真实世界诊疗数据，进行中医临床研究和中药新药创制研究的医学模式。   北京地区22家单位应用分布图

新媒体时代，各类融媒实践逐步开展，本项目致力于研究省级融媒平台长江云的党建宣传实践，将理论与实践相结合，以新视野关照现实问题。 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 杨寒露 网络新媒体 2019/2023 王嘉琦 广播电视 2019/2023 黄艺丹 网络新媒体 2019/2023 吉珈漩 网络新媒体 2019/2023 杨宁 广播电视 2019/2023 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 袁满 新闻与文化传播学院 讲师 网络与新媒体 四、项目简介 新媒体时代，各类融媒实践逐步开展，本项目致力于研究省级融媒平台长江云的党建宣传实践，将理论与实践相结合，以新视野关照现实问题。以2021年湖北广播电视台旗下的长江云融媒体平台中“建党百年”的专栏内容、专栏形式以及专栏机制为例，研究其对党建宣传活动的报道的内容、形式、机制、技术和服务，分析研究省级融媒体平台对党建宣传活动的实践路径。结合新闻学、传播学、社会学以及统计学的知识，通过数据分析、个案分析和访谈等多种形式，多维度地探究省级融媒体平台对党建宣传活动的实践。

机器视觉智能检测与定位技术用机器视觉取代人类视觉，为传统装备增加视觉判断与智能定位功能，可实现“无人车间”的智能检测与机械手的准确定位，实现装备智能化，解放劳动力。 该技术由太原科技大学数字媒体与通信研究所独立研发、具有独立知识产权，硬件成本低于国内外同类产品。 该技术从准确性、精度、速度、硬件成本等指标上处于国际先进水平，可实现生产线装备的实时在线智能检测与定位，检测准确度97%以上，精度0.3mm以下，定位精度可达0.01mm以下。 该技术拥有中国发明专利18项，软件知识产权5项。 2015年以来，先后应用在上海地铁隧道灾害监测、沈阳公路隧道检测、西安铁路高铁桥墩裂缝检测、爱旭太阳能义乌生产线的硅片崩边缺角及隐裂检测、通威太阳能成都、合肥生产线的硅片碎检及隐裂检测，河北电力的绝缘子检测。

2020年2月15日，同济大学牵头建设的上海自主智能无人系统科学中心新冠肺炎疫情防控科研攻关团队研发的第一套疫情防控智能识别系统（Tongji NCP-AIS），在同济大学四平路校区大门口开始试运行，可快速识别人流中个体感染者的风险。 科研团队利用人工智能、大数据、人脸识别、温度识别、动作识别等技术，可实现人脸识别、心率监测、呼吸监检测、门禁联动、门禁数据智能更新、咳嗽检测和语音播报，让人工智能技术在疫情防控期间发挥更大的作用，减轻学校相关管理人员的工作，实现疫情期间高效的校园安全管理。系统针对大规模人群，可以自动发现体温不正常个体，实现拍照和跟踪，以及提醒功能。

上海交通大学电子信息与电气工程学院俞凯教授联合苏州思必驰信息科技有限公司开发了“疫情防控机器人”。依托语音识别、合成、理解和对话管理等人工智能（AI）技术，结合新研发的疫情排查对话逻辑和话术，机器人根据设定向社区居民主动宣教疫情防控知识，遇不适居民还会提醒就医。 2020年1月27日起，“疫情防控机器人”供社区和有关部门免费使用，已为江苏、山东、重庆、湖北、北京、浙江、四川、湖南、上海等多地提供服务，对话机器人自动接通10余万户，访问结果直接生成数据报表供社区。

中医理论和临证经验是通过传承、实践以及创新而形成的具有特色的知识体系，包含在中医辨证施治过程之和医案之中。中医医案蕴含着丰富的临证经验、诊疗技能、技巧和诀窍，医案包含的结构与关系非常复杂很难用计算机来分析处理。在多年工作积累的基础上，经过“十五”国家科技攻关计划 “基于信息挖掘技术的名老中医临床诊疗经验及传承方法研究”课题的深化，我们提出了基于语义网络的中医知识获取技术，并开发了中医医案管理与智能分析系统。系统以中医理论知识为基础，利用人工智能、中医自然语言理解技术，提供多种方法与工具对临床医案进行多层次解析和挖掘，以获取医案中隐含的诊疗知识和临证经验。系统以中医基础理论为知识源，通过对中医专家的医案进行实例化，提取医案中的诊疗规律和临证经验，医案分析结果可以用语义网络、表格以及可视化的形式展现出来。 系统包括领域知识建模、Ontology的形式化与存储、信息资源语义描述与存储、语义分析等多个组件。通过这些组件的有机结合，知识工程师可以利用领域本体中的词汇来描述WORD文档、文本文档等多种形式的信息资源；用户可以浏览领域知识树查找相关医案，查看领域本体中的概念描述，并通过语义查询接口进行语义查询。将相关技术集成开发完成了中医智能信息处理系统，系统主要实现了以下功能：①医案管理：对医案进行存储、检索、删除、修改。②文本预处理：对文本进行分词、标注、抽取特征词和特征词的标准化。③知识管理：对本体知识库进行标准化存储、更新和检索。④知识获取：对医案进行实例化映射，建立语义网络，获取中医知识。⑤数据挖掘：对医案进行常规的数据挖掘。⑥数据可视化：把知识模型以可视化的形式展现出来。本系统可用于国家中医药管理局、医疗机构等行业。

本项目产业化的市场定位为需要长时间、远航程可进行水下目标侦测及定位的单位。Robo Shark智能仿生深海潜航器采用鲨鱼为原型，以三关节仿生尾鳍取代无刷推进器，有效降低设备运行噪声的同时节省了能量消耗。设备外壳采用吸音材料制成，可以提高设备的隐蔽性。通过重力舱吸排水实现设备的上浮下潜，控制更为灵活，具有定点悬停、定深巡游等多种智能运动功能，最大下潜深度可达1000 m。 此潜航器的主要特点： 1.节能高效：采用仿生+滑翔作为动力源，利用反卡门涡街的驱动原理，仿生推进效率高达80%； 2.隐蔽环保：模拟鲨鱼的外形与游动方式，隐蔽性强，对环境扰动小，不会伤害水下生物； 3.安全可靠：采用整体开放，局部密封的设计， 配备六方向避障传感器，具有低电量返航、失联返航等功能； 4.载荷扩展：可搭载声、光、电、磁传感器，满足水下通信、水下定位和水下探测等需求。

四川大学青岛研究院家电绿色智能涂装工程技术创新中心经过多年的潜心基础研究，并针对家电、木器涂料及金属防腐涂料进行了三年多的应用研究后推出了创新性的无溶剂涂料体系。该无溶剂涂料体系彻底解决了溶剂型涂料的VOC排放问题、水性涂料性能较差和施工复杂及成本高等行业发展的“卡脖子”问题。 该类无溶剂涂料的典型特点如下： 1）固化有效物含量近100%。涂料在生产和施工过程中VOCs排放极低，无需VOCs处理装置。 2）涂层性能优异。涂膜铅笔硬度不低于2H，抗划伤性、抗冲性、耐污性、通透性、光泽和丰满度好；耐水、耐候、耐溶剂及化学品性极好；耐高温及高低温循环性好；金属防腐性能好。 3）基材适应性好。在金属、塑料、木材、玻璃、陶瓷、聚合物基复合材料、混凝土等表面附着力优异。 4）粘度低、施工性好。可喷涂、辊涂、淋涂、刷涂、擦涂和拉涂（渔具等的特有涂装方式）；可室温固化、可高温快速固化（120℃×15min），对涂装施工环境的温湿度依耐性低，可在冬天0℃及夏天高温高湿环境施工及固化。 5）涂装产品环保。除涂料生产和涂装施工环境“无味儿”，无溶剂木器涂料在涂装时不会产生有机溶剂（稀释剂）被木材（特别是纤维板及低密度木材）吸收造成家具在使用过程中形成不适气味的现象。因此，采用该类无溶剂木器涂料涂装的家具是绿色环保产品，将彻底告别家具“有味儿”的时代。 6）无闪锈风险。无溶剂金属防腐涂料由于体系中不含水，彻底解决了水性金属防腐涂料作为底涂时的闪锈及防腐性能差等问题。 7）涂装施工流程及时间短，施工成本低。由于该无溶剂涂料体系固化有效物近100%，涂料的填充和覆盖性极好，可单次厚涂，且固化速度快，因此涂装施工流程及时间短，施工成本低。 因此，该类无溶剂涂料将有效解决现有涂料的环保性能、涂层性能和施工性能，有效解决我国涂料和涂装过程一直以来未能解决的共性问题，具有很好的市场前景。 智能涂装系统 同时为了实现全产业链的贯通，打通全产业链的关键环节，利用川大优势，我们成立了智能涂装团队，智能涂装团队由北京东方昊为工业装备有限公司、东土科技、四川大学青岛研究院相关团队组成，主要从事表面处理涂装技术研发与产品生产，着力于涂装设备、智能设备、环保设备三条主线。团队拥有涂装项目中所涉及的所有专业的专家级技术人员，具有智能涂装及相关的自动化、信息化技术、环保设备、暖通空调等各个系统的研发、设计、制造能力，有非常强大的系统集成能力，可以提供总体解决方案。