XM/ACLS9000高智能数字化成人综合急救技能训练系统 (ACLS 高级生命支持、计算机控制、无线版）   ★ 标志表示需要与选配件配套使用才能实现的功能。 人机互动ACLS训练模拟系统 ，系统有着全无线遥控设计，内置电气装置，3D智能软件控制，融合云平台的管理及考核的特点，使急救场景更加的真实，模拟人使用更加简单，易于教学。 执行标准：美国心脏学会（AHA)2015国际心肺复苏（CPR)&心血管急救（ECC)指南标准。 适用学科：呼吸内科、心内科、神经内科、泌尿生殖医学、外科、药理、护理、麻醉医学、急救医学、危重症医学、战地医学等。 适用人群：医学生、研究生、实习医生、各科医生(初中级职称)、麻醉医生、急救中心医生、战地医学救护人员、护士等。 适用范围：医学院校教学、临床教学、职业医生考试、各种医学考核和急救知识的普及等。 一、主要功能： ■ 智能3D控制软件： · 全无线连接遥控设计，内置电气装置，控制界面可3D动画呈现模拟人生理参数，模拟人3D动画展现正常状态下双眼睁开和休克或死亡状态下的闭眼。 · 融合了智能云平台的管理及训练系统： 教师可以在智能云平台系统上设置病例、编辑试题、CPR的设置、用户的成绩、理论知识的管理，模拟人可同步教师设置的参数进行响应的变化。教师在云平台实时对学员信息进行管理，考核数据进行成绩统计、评分，并可发送到学员手机。 ■ 头颈部： · 生命体征模拟：瞳孔观察，瞳孔液晶显示为CSTN伪彩、65k色、RGB，可在1-9mm之间调节正常、散大、缩小等状态，模拟颈动脉搏动、模拟病人呻吟、咳嗽、呕吐声音。 · 呼吸模式：模拟正常呼吸、叹气样呼吸、陈-施氏呼吸、库什摩呼吸、毕奥呼吸。 · 气道管理技术：标准口、鼻插管，气管切开术，支持仰头举颏法、推举下颌法开放气道，气管插管时牙齿受压报警提示。 ★ 正确气道打开后，3D动画演示气道开放状态：气管插管3D动画同步显示插管位置，采用听诊器可检测插管位置，模拟牙关紧咬、舌小肿、咽部水肿、喉痉挛、单双侧肺阻塞、主气道堵塞等体征。 ■ 胸腹部： CPR操作训练：有训练、考核、实战三大模式，三大模式的CPR胸外按压的深度、次数、频率、人工吹气次数、潮气量等任意指标参数进行设置。实现平板电脑与模拟人连接，3D动画呈现气道开放，自动判断人工呼吸和胸外按压的比例，实时数据提示与显示，抢救成功后，模拟人的瞳孔由散大变为正常，颈动脉搏动，出现自主呼吸，操作结果的成绩可进行保存与打印。 ★ 真实除颤起搏：可与不同厂家、不同型号的除颤起搏器配套使用，实现真实除颤起搏。 ★ 模拟除颤起搏：多媒体动画展示医用除颤仪操作流程，与XM-J980模拟除颤起搏器配套使用，可实现除颤起搏，可选择除颤能量，最大除颤能量达到360J。 ★ 真实AED：可与不同厂家、不同型号的AED配套使用，实现真实AED训练。 ★ 模拟AED：多媒体动画展示AED操作过程，与XM-AED99F自动体外模拟除颤仪配套使用，可实现AED训练，全程中文语音提示，提供贴片电极和纽扣电极，自动检测心率并分析是否需要除颤。 ★ 真实心电监护：可与不同厂家、不同型号的心电监护仪配套使用，实现真实心电监护。 ★ 模拟心电监护：使用指夹式血氧探头监测血氧，可与XM-J116多参数模拟心电监护仪配套使用，可实现模拟心电监护，内部储存2500余种心电图，多参数模拟监护仪LCD屏幕提供12导联心电图、血氧饱和度、呼吸、二氧化碳、血压（动脉血压、中心静脉压、肺动脉压、无创血压）、心输出量等。 · 听诊训练：可听诊数百种声音，包括正常心音、异常心音、正常呼吸音、异常呼吸音、正常肠鸣音、异常肠鸣音等。 · 模拟股动脉搏动训练。 ■ 四肢： · 左手血压测量、双侧手背浅静脉输液/穿刺和双侧肌肉注射，穿刺正确有明显落空感并有回血，模拟皮肤及血管可更换。 · 模拟人可互换男女外生殖器，可进行导尿操作训练，双大腿股外侧肌内注射操作训练。 · 模拟人踝关节可左右旋转。 ■ 软件： · 模拟注射泵/输液泵的使用：多媒体动画展示注射泵/输液泵的操作流程，可选择药物进行操作。 · 训练与考核：软件内保存几百道试题，支持心电图、急救理论知识、急救场景、病例、CPR训练与考核，教师还可根据教学内容添加试题。 · 急救场景脚本训练/考核：软件自带多个急救场景，涵盖室颤/无脉搏室速、无脉搏心电活动、心室停搏、急性冠状动脉综合征、心动过缓、不稳定性心动过速、稳定性心动过速、急性中风等心脏病急救案例，帮助及培训医师在不同类别心脏病的临床急救操作流程。 · 提供多种药物治疗和典型的辅助检查、胸片、超声心电图、12导联心电图等。 · 脚本/病例编辑：软件提供多种常见病例，丰富的多媒体动画生动再现真实急救情景，用户可自编辑急救病例，病情变化和学员操作过程，软件自动记录。 · ★ 模拟人可以双系统操作：支持电脑（Windows）平板（Android）方便使用者多种系统下操作，模拟人内置蓝牙功能，任一台带有蓝牙功能的计算机电脑或平板连接实时调控。 · 可提供单机版（一点一套）、网络版（一点多套），单机版可升级为网络版。 二、标准配置： ■ 硬件： · ACLS高智能成人模拟人 · XM-S7血压测量训练仪 · 电子模拟听诊器 · 简易呼吸器 · 听诊器 · 喉镜 · 气管套管 · 输液套装 · 模拟人标准配置一套系统（电脑或平板任选） · 无线A4打印机 ■ 软件： · 云平台系统软件 · 电脑（Windows）版本模拟系统软件或平板（Android）版本模拟系统软件（二款任选其一或可选择双系统） ■ 可选配件： · 真实心脏除颤起搏器 · XM-J980模拟心脏除颤起搏器 · 真实AED除颤仪 · XM-AED98F自动体外模拟除颤仪 · 真实心电监护仪 · 视频监控设备 · PC工作站

本发明涉及一种基于距离保持水平集的牛肉图像中背长肌自动分割方法。首先采用摄像机标定法对CCD摄像机进行标定，选取从屠宰场购买的牛胴体眼肌切片作为样本，利用改进的样本块修复模型恢复图像反光区域原有信息。提取眼肌切面区域中的候选区域，从中寻找一个处于背长肌区域的小矩形区域，其外轮廓设为初始轮廓曲线。设定迭代规则自动确定权系数ν的值，自适应控制水平集演化，检测相邻10次的系数函数(f(Ck))值，若这10个值的方差小于某一阈值(定为f(C0)/100)，停止迭代，获得牛肉眼肌区域。对图像人工标记前景和背景区域，再对标记后的原始图像进行分水岭变换，最后提取出的眼肌区域即为最终目的眼肌区域。利用本发明可以实现牛肉图像中背长肌的自动分割，从而进行牛肉眼肌特征的提取，实现牛肉质量等级自动评定。

本发明公开了一种基于开关非局部全变分的椒盐噪声污染图像滤波方法，包括以下步骤：通过一个二阶段的形态学检测算子对噪声污染图像进行预处理，得到参考图像和噪声标志位。基于噪声标志位，再用改进的非局部全变分方法对参考图像进行滤波，以得到去噪后的图像。本发明可以有效检测图像的噪声分布情况，产生很低的漏检率和误检率。此外，本发明基于参考图像，能精确计算两个图像块之间的相似度，可在有效抑制椒盐噪声的同时很好地保护图像边缘和纹理等细节信息，其提供的峰值信噪比和结构相似度优于现有椒盐噪声滤波方法。

本发明公开了一种基于光纤图像传输的圆柱面表面微痕缺陷的 检测系统，运用光纤束传像原理，将传像光纤有规则地排列在一个同 心圆周上，实现外圆柱表面一周的图像采集及缺陷检测。该装置主要 包括球面聚光反射镜、点光源、聚焦透镜系统、传光光纤、自聚焦棒 透镜、传像光纤、柱面透镜和线阵 CCD。本发明一方面通过光纤将外 界照明光引入，使被检测表面的环状检测区域被充分照明;另一方面 利用传像光纤把被检测表面的反射光传递给CCD聚焦透镜系统;最后 通过图像采集卡和计算机软件分析检测圆柱类物体外表面的缺陷。该

本发明公开了一种双通道荧光光学显微成像中基于图像处理的自动对焦方法，包括 S1 获得生物组织样本当前冠状面轮廓，并获得三个对焦窗口位置；S2 对三个对焦窗口进行扫描，并采集第 i 层生物组织样本细胞构筑通道的图像；S3 判断当前层三个对焦窗口的图像采集是否完成，若是，则 i＝i+1，并进入 S4，若否，则返回 S2；S4 判断·830·采集层数 i 是否大于预设的阈值，若是，则进入 S5，若否，则返回 S2；

本发明公开了一种基于无人机图像识别的桥墩倾斜度批量检测方法，包括无人机批量采集桥墩图像、桥墩轮廓左右边线提取、计算桥墩左右边线的倾斜角度、计算桥墩的倾斜度、返回倾斜度列表及超额预警共五个步骤，从图像采集、图像处理、图像信息识别、关键参数提取及计算等方面出发，得到桥墩倾斜度列表，并返回倾斜度超过限制值的桥墩编号和总数目。整体流程具有大批量、快速、地形适用范围广的优点，无需额外使用全站仪、GPS接收设备。

本发明公开了一种基于改进二维经验模态分解算法的图像去噪方法,首先，将待去噪图像经传统BEMD算法进行自适应分解得到各阶IMF后，对各个IMF的概率密度函数与待去噪图像概率密度函数之间的相似性进行测量，其次，根据相似性测量值区分出噪声主导模态函数与信号主导模态函数的边界索引值,然后，使用小波去噪算法对噪声主导模态函数进行降噪处理得到实际的图像噪声，接着，重构出与原图像具有相同信噪比的多幅图像后对其累加求平均、实现将噪声压缩到低阶IMF中，最后，使用BEMD?DT对该平均图像进行去噪处理。通过本发明方法对图像进行去噪，取得效果均好于小波降噪以及传统BEMD等降噪方法的去噪效果。

复杂非线性滞后动力系统分析与综合问题是控制领域研究的热点和难点。本项目主要取得如下创新成果： 1、非线性滞后动力系统的鲁棒控制。主要研究状态信息延迟下非线性系统的鲁棒控制问题。通过构造李雅普诺夫函数和泛函，很好地解决了一直以来困扰控制领域的严格反馈结构非线性滞后控制难题。对于一般结构的非线性系统，提出了反馈控制设计框架，克服了现有文献关于滞后项的强假设条件。  2、非线性关联滞后大系统的分散协调控制。提出了强非线性关联环节下大系统的分散自适应反馈控制器设计方法，解决了非匹配模型跟随控制难题，为强耦合滞后大系统的分散控制问题提供了完整的解决方案。 3、滞后系统智能控制和网络化系统控制设计。提出了非线性滞后系统的无记忆智能控制设计理论与方法。给出了非对称网络环境下遥操作系统的控制器设计方法，建立了网络环境参数、控制器参数和系统性能的显性表达式。 4、应用基础研究：提出了化合反应系统的控制器设计方法，同时构建了工业无线网络控制平台。 研究成果在大型高炉建模与节能减排优化控制、恶劣工业环境下无线网络化控制、物联网、网络化机器人远程控制等领域得到了初步应用。

本成果针对城市水电气热等综合能源数据来源广泛，结构复杂，且与用户、时间、空间信息关系紧密的特点，构建了高性能综合能源数据分析平台，提出了细粒度的能源数据分析理论框架及方法，并将其应用于智慧城市建设。

大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化； 目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标：研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个 方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于 大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合：设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。多计算模型融合：在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集 的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗， 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化；对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等；在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效；而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题， 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块， 能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提 升。亮点成果：融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品 销量变化的原因，以及促销的有效手段等。