通过研究注意力机制、多尺度卷机和数据增强方法（随 机掩盖、真假数据融合等），解决医学影像中个体差异大的 病灶或病例难以有效识别的难题，突破微小病灶或细胞等小 目标难以被识别的瓶颈。

1. 强大的隐匿网络空间侦测能力 在大规模高速网络环境下加密混淆协议识别、网络流分析和挖掘方面，研发基于全球分布式探针技术的隐匿网络空间侦测技术，可覆盖90%的暗网节点和服务，支持40Tb级别骨干网流量的实时监测和内容采集，可将网络空间情报监测范围从开放的互联网拓展到暗网、特种通信工具、区块链等隐匿网络空间，同时，在隐匿网络空间侦测方面布局了4项核心专利”。2. 独有的弱信号关联算法 通过独有的弱信号关联算法从海量碎片化信息中快速实现隐

一、项目简介 磁共振成像以其具有多模态成像、高分辨及无辐射伤害等优点，在临床医学影像中具有无可替代的地位。然而较慢的成像速度及易受各种伪影干扰是其主要缺点。另一方面，随着临床上对磁共振成像需求的急剧增长，诊断医生的缺口越来越大，并严重影响病人得到及时、准确的诊断。因此，在磁共振成像中引入以深度学习为代表的智能技术，一方面用于加速成像采集速度及提高成像质量，另一方面用于进行智能诊断，解决临床医生人力不足、误诊率较高的问题。 二、前期研究基础 基于我们在磁共振成像方法设计、超分辨率重建及临床应用等方面的跨学科研究优势，我们利用深度学习技术对磁共振成像的各个方面进行整合优化设计，并取得许多重要的初步成果，具有良好的前期工作基础。 三、应用技术成果 我们在深度学习与超快速磁共振成像方面的结合进行了深度研究，并取得许多重要成像。我们研究了基于深度学习的超快速多参数磁共振成像重建，并取得良好的效果，如图1所示。我们还研究了利用深度学习对磁共振成像进行无参考扫描的扭曲校正，如图2所示。

  规格尺寸：600*400mm；材质：亚克力板。  主要展示器件安装于两块亚克力前后板上；前板为5mm厚透明亚克力板，后板5mm厚白色亚克力板；产品文字说明及图片，采用不低于丝网印刷技术UV印制的背景图，彩色图片须平板打印到背板上，保证不能因受潮褪色；前后板可用6颗50mm的工艺螺钉固定于墙体上；仪器整体具有防尘和安全防护装置。    原理说明：琴弦振荡频率较高，我们人的眼睛看不清琴弦振动的情形，但当转桶旋转时，白色条文的闪动可使人们对琴弦的振荡情形有所了解。 

多模态医学影像信息处理与分析，具有重大的应用背景，是国家和社会当 前高度重视的研究领域之一。 本项目拟基于机器学习方法，主要研究医学影像的特征描述、设备无关性 的特征评价与特征选择、基于内容的多模态医学影像检索、医学影像信息挖掘、 参考库建设与算法辅助研究平台的设计与开发等内容。研究目标为： （1）建立统一的特征描述模型，实现跨模态医学影像的统一特征描述； （2）提出有效解决特征提取层面上医学影像信息处理与分析算法的设备无 关性问题的通用框架； （3）在医学影像标注数据有限、数据库为海量等条件下，实现高效率单模 50 态影像检索，有效提高多模态、跨模态医学影像检索的精度，实现用户友好的 检索结果展示； （4）从结构复杂的多模态医学影像数据中，挖掘有用的知识，构建有效的 辅助诊断模型、实现个人疾病风险预警； （5）完成首期参考库建设与算法辅助研发平台的开发，为项目研究内容的 开展提供有效数据和环境支撑。本项目获得国家自然科学基金重点项目资助，项目执行期 2013.1-2017.12。

1．隧道内智能交通诱导标志板用于车辆诱导控制，诱导车辆是否可以进入隧道以及 关闭指示等，当隧道或禁止通行时，分流指示灯诱导车辆从侧道离开。正面显示文字、 图形：向前指示（绿色箭头）、变道/事故指示（黄色箭头）、禁止指示（红色叉）等符 号及速度提示等内容，反面显示包括：向前指示灯（绿色）、禁止灯（红色）等内容。 如图 1 2．隧道外情报板用于隧道口，情报板全屏由彩色模组和单色模组组成，彩色模组以 显示交通图标或限速值,单色模组以显示文字为主。有多种方法显示主控机发送的文字 和图案信息，每条有各自的标号和显示方式。如图 2 交通信息可变情报板为智能型外场设备，具有显示驱动、控制功能。

光学相干层析技术(OCT)是一种基于光学相干特性的在体、实时、高分辨率的三维断层成像技术，以其非侵入性及高分辨率等特点，在视网膜疾病的研究及临床诊断中日趋体现出巨大的潜力。近年来团队以OCT成像方式为主，结合自适应光学、光致超声、自发荧光等多种成像手段，研究具有国际先进水平的眼底多模态成像系统。新型的多模态成像方式可以同时反映视网膜的散射特性及光吸收特性，并同步获取眼底的结构与功能图像。该研究可以对由眼底视网膜病变所带来的眼底组织结构及功能上的变化进行观测和估计，实现相关疾病的早期准确诊断。

光学相干层析技术(OCT)是一种基于光学相干特性的在体、实时、高分辨率 的三维断层成像技术，以其非侵入性及高分辨率等特点，在视网膜疾病的研究及临床诊断中日趋体现出巨大的潜力。近年来团队以 OCT 成像方式为主，结合自适 应光学、光致超声、自发荧光等多种成像手段，研究具有国际先进水平的眼底多 模态成像系统。新型的多模态成像方式可以同时反映视网膜的散射特性及光吸收 特性，并同步获取眼底的结构与功能图像。该研究可以对由眼底视网膜病变所带 来的眼底组织结构及功能上的变化进行观测和估计，实现相关疾病的早期准确

武汉大学张永军教授项目组在国际上首次提出摄影测量遥感的科学概念，构建了多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术体系，突破了匹配干扰地物快速智能分割、语义辅助几何处理与大范围影像镶嵌合成、地物信息智能提取等关键技术，成功研制出我国首套多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理系统MIPS。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 武汉大学张永军教授项目组在国际上首次提出摄影测量遥感的科学概念，构建了多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术体系，突破了匹配干扰地物快速智能分割、语义辅助几何处理与大范围影像镶嵌合成、地物信息智能提取等关键技术，成功研制出我国首套多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理系统MIPS，相关技术理论《多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术及应用》2021年荣获测绘科技进步特等奖。 技术特色： (1) 首次提出基于人工智能技术的多模态卫星影像语义分割与几何处理融合新理论。创建了卫星影像跨域稳健语义分割技术，通过自适应增量优化提升深度分割网络模型的迁移性和普适性，保证多类型地物语义分割的时效性、容错性、稳定性和区域一致性。 (2) 通过语义分割结果全自动进行多源地理信息控制点粗差剔除，实现超大范围多模态影像精准几何处理；提出辐射不变特征变换算法进行多模态影像高可靠性匹配；单台机器2.5分钟可完成8000景卫星影像的并行区域网平差，大幅提高了自动化处理精度和效率。 (3) 突破了基于深度学习的多视遥感影像三维地形及大范围合成影像智能生成技术，采用物方半全局优化提升困难区域的密集匹配精度，并在语义分割结果的辅助下进行大范围遥感影像无缝镶嵌合成。 (4) 基于深度学习进行建筑物、道路、农作物等典型地物目标语义信息智能提取；基于多尺度语义分割网络融合经验知识实现建筑物矢量边缘精确提取；结合语义分割和多起点中心线追踪优化提取道路网拓扑矢量；基于3D卷积和注意力机制实现多类农作物精细分类及其时空特征智能提取。 (5) 构建了全新的多模态卫星遥感影像几何语义一体化智能处理技术体系，研制出我国首套自主产权的多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理软件系统MIPS，其数据处理效果和效率均有明显优势，显著提升了融合处理的精准度和智能化水平。 先进性 MIPS具备快速语义分割、语义辅助精准几何处理、三维地形提取与多影像时序合成、地物语义信息智能提取等特色功能。系统采用最新的卫星影像摄影测量处理、多源影像融合、语义信息提取的相关理论与方法，结合先进的计算机技术、CPU/GPU两级加速并行处理及深度学习技术，处理效果和效率均明显优于国内外同类软件。例如单机情况下19小时即可完成1551景2米分辨率卫星影像的全自动处理，包括云区检测、影像融合、影像匹配、区域网平差、正射影像纠正等全部处理流程。语义分割结果约束的立体卫星影像区域网平差自动化程度和精度均显著提升，例如在1:1万基础测绘产品DEM/DOM的辅助下，高分七号立体卫星影像的全自动处理高程精度从2.6米大幅提升至0.8米以内，镶嵌接边精度优于1像素。

  土壤/粪便样本前处理平台是一款全自动快速处理土壤/粪便样本的设备，可实现从样本开/关盖、稀释、捣碎、混悬、离心、取样等步骤的全流程自动化。   工作很多，时间很少？ 土壤/粪便样本前处理平台为您分担烦恼 一体化：全实验流程整合于一机，一键运行，实验无忧 全自动：360°旋转式抓放离心管机械手，实现全流程自动化 紧凑设计：极小空间内同时处理至少48个样本 整合模块：整合开/关盖、稀释、捣碎、混悬、离心、取样等模块   可在30分钟内一次性处理48个样本，实现无人值守，一键运行。 产品特点 精准移液 三轴机械臂定位准确，精准自动化移液，配置液面探测、空气/凝块/漏加/碰撞检测，全过程自动监控，防止少加、漏加 高效快速 自动完成样本的开/关盖、稀释、捣碎、混悬、离心、取样等步骤，快速处理大量样本，提高工作效率 智能混悬 多通道一次性捣碎头，捣碎力反馈精准 充分振荡/混悬，提高样本有效成分的检出率 灵载兼具 台面可根据实验需要，灵活摆放样本，可批量上样 灵活抓放 360°旋转式离心管机械手可抓放24个离心管适配器，带抓取反馈、掉落检测、自锁装置，实现离心管灵活抓放 直观易用 软件内置多种实验流程，可简单快速自定义编辑， 一键操作   在实验室自动化赛道，长沙演化生物科技有限公司正以自主创新引擎驱动，崛起为国产高端智造的新一代领跑者。