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高等教育领域数字化综合服务平台
基于NBIOT的智慧畜牧养殖定位终端
将传统农业养殖技术与物联网人工智能技术有机的相结合，运用传感技术、射频识别技术、图像识别技术、微电子技术、无线电通信技术、软硬件嵌入技术、自动化控制、机械电气工程技术，并结合云计算、大数据技术运用，并充分考虑农业种植养殖业的专业特性、生物特性、环境特性等行业特性，系统化的集成研发出多项填补国内外空白的产品及技术。独创性的改良生产工艺及装备设备。
东南大学
2021-04-11
高效粪便分离跑道式循环水养殖装置
本实用新型涉及一种高效粪便分离跑道式循环水养殖装置。本实用新型的特点在于隔板竖直装在玻璃钢方池内，且其长度小于玻璃钢方池长度；两个堵板Ⅱ分别竖直装在隔板两端的异侧，且垂直于隔板；两个斜板分别装在隔板两侧，其上端分别固定在玻璃钢方池侧壁上，下端装在堵板Ⅱ顶部；斜板的侧面通过堵板I密封。堵板I、堵板Ⅱ以及玻璃钢方池壁面形成粪便沉积仓，粪便沉积仓底面设有排污口。本实用新型结构简单，能及时地将养殖池内残饵粪便排出，有效地解决因残饵粪便沉积造成氨氮积累及有害病菌滋生，进而影响养殖对象正常生长，甚至致其死亡的问题。
浙江大学
2021-04-13
草食动物种质创新与健康养殖
以重庆市"草食动物种质创新与健康养殖"高校创新团队骨干为研究 主力，依托"重庆市草食动物资源保护与利用工程技术研究中心"、"重 庆市高校草食动物工程中心"、"重庆市高校牧草与草食家畜重点实验 室"等平台，长期围绕草食动物资源保护、良种选育、利用与高效繁殖； 草食动物营养代谢与调控及标准化养殖；草食动物疫病防控与畜产品安全 生产；牧草选育、饲草料高效生产与加工等领域开展硏究工作，积累形成 了系列成熟关键性技术，如育成南方紫花苜蓿新品种"渝苜1号紫花苜 蓿"（2009年通过国家草品种审定）；选育的大足黑山羊由国家畜禽遗 传资源委员会认定为国家畜禽遗传资源（2009年）；"大足黑山羊资源 保护与利用"获得重庆市人民政府科技进步一等奖（2010年）,在推动 草食牛生畜产业的发展上有巨大应用潜力，在自然生态条件相近的产业区推 广必将产生良好的经济社会效益。
西南大学
2021-04-13
一种新型生态养殖池塘系统
本实用新型公开了一种新型生态养殖池塘系统，涉及池塘水产养殖技术领域，包括水质监测传感模块、数据分析及控制模块、水质调配液储存模块和塘体，所述水质监测传感模块将塘体内的监测数据输送至数据分析及控制模块，数据分析及控制模块按照预先设定好的程序处理数据并控制连接水质调配液储存模块的水泵；塘内水体可以实现循环流动，增加水体的溶解氧浓度，促进水体的自净能力；池底的水产代谢物和饲料残饵可以随着水流收集到养殖区一侧池底的凹槽中，并可通过架设在凹槽上方带有腰形孔的PVC管道和连接PVC管道的水泵抽出池外，有效减少水
安徽建筑大学
2021-01-12
化工厂含氢尾气中氢气的回收利用技术
上海交通大学
2021-04-13
工厂普及型低价激光测径测宽仪
成果与项目的背景及主要用途：
工厂普及型通用激光非接触测径仪适于在生产现场的计量室或车间检测工位使用，本身是独立的仪器，适于测量轴类部件、宽度工件和线缆类产品，对材料不敏感，只要是不透明的工件均可以测量。具有集成显示及键盘控制，测速超过每秒 300 次，具有现场标定功能，可以设定被测标准值、上下报警偏差值。具有 RS232/485 接口，可以与上位机或 SPC 系统通信，集成网络数据收集功能。
技术原理与工艺流程简介：采用半导体激光器、扩速准直光路、CCD 光电传感器和单片机技术相结合.
特点及性能参数：
技术水平及专利与获奖情况：处于国内同类型先进技术水平，具有巨大的成本优势，具有很强的市场竞争力。已经申请适用新型专利。
应用前景分析及效益预测：在机械加工业、线缆业等需对产品尺寸进行可靠、高效率控制的行业中广泛的使用，可以完全替代如卡尺等传统量具，避免人为误差等因素对产品质量的影响。目前该技术的成熟程度达到可工业化批量生产，因为属于工厂低价型激光测量设备，具有巨大的市场需求。如初期月产 20～40 台，生产成本 0.8 万/台，市场售价 1.8 万/台，年销平均 200 台，产值 360 万，利润近 200 万。
应用领域：可广泛应用于机械制造业，特别适合机械加工中的质量控制，也适用于线缆等线材工业生产中在线测量和监控产品外形尺寸及其变化。技术转化条件（包括：原料、设备、厂房面积的要求及投资规模）：
所需原材料：
均为市场上可采购原材料，无特殊要求，例如：电子元器件、光学部件等；设备及环境要求：AC220V 电源、普通示波器及电压表；所需厂房面积：普通厂房 100 平方米；
人员要求：具有电子工厂工作经历的工人及若干光、机、电专业人员；
初期投资规模：除以上条件外需流动资金 50～80 万。
合作方式及条件：技术转让，转让费：人民币 50～70 万元。
天津大学
2021-04-11
肿瘤医学图像智能诊断算法
简介：
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。
层级分割模型示意图
分类模型可视化热图
2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。
钼靶乳腺图像预处理
双侧双体位深度学习网络
优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-05-15
肿瘤医学图像智能诊断算法
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-04-10
猪流感诊断试剂及疫苗
猪流感(Swineinfluenza，SI)是目前危害养猪业的一种重要的 呼吸系统疾病，是规模化养猪场普遍存在且难以根除的群发性疾病之一。项目 开发了猪流感病毒的快速检测方法，制备了猪流感灭活疫苗（H1N1 亚型 SSD 株）。 经过临床试验证明，注射疫苗可显著提高仔猪成活率。 生产条件及经济效益预测：经过市场推广，疫苗销售良好，用户反应免疫 效果良好，可以显著提高仔猪抵抗力，仔猪成活率和出栏率提高 10%。平均每年 能为社会增加 1365 万元的经济效益；用于该项科研成果的每 1 元研制费用，在 经济效益计算年限内，平均每年可为社会增加 5.35 元的纯收益，经济效益非常 明显。
青岛农业大学
2021-04-11
人工智能诊断腹膜转移
肠癌合并同时性腹膜转移（PC）的发病率约为5-10%，复发时合并腹膜转移发病率为25-44%。“腹膜转移如果能够早期诊断，可以增加彻底减瘤手术的机会，未来能够明显延长肠癌患者的生存期。”王辉教授说。2018年团队和深圳腾讯AI lab建立了合作关系，研发一个基于卷积神经网络（CNN）的ResNet3D系统。经查，这是世界上第一个诊断肠癌腹膜转移的AI平台，能够自动识别原发肿瘤特征，同时提取肿瘤临近腹膜的影像学特征，构建基于人工智能的SVM分类器。训练组一共纳入了19814张CT图像，验证组包括了7837张CT图像。 研究发现，ResNet3D的AI系统仅需花费34秒就自动识别并诊断了所有验证图像。“ResNet3D+SVM分类器”的肠癌腹膜转移诊断的准确性高达94%，AUC为0.922，敏感性和特异性均高达94%，明显优于常规增强CT的诊断能力。
中山大学
2021-04-13