XM-SZY01中医望诊信息采集管理系统（舌诊、面诊、问诊）   XM-SZY01中医望诊信息采集管理系统采用一体化设计，将舌诊仪、面诊仪及问诊模块三种功能巧妙的融于一体，可进行舌像采集分析与处理、面像采集分析处理以及问诊等辅助诊断教学。   一、舌像采集分析处理： 1、主要功能： ■ 计算机控制内部相机进行自动对焦拍摄，操作简单，图像清晰，完全实现舌象采集自动化。 ■ 采用数字化舌象采集平台与标准化方法还原，使舌象真实再现。 ■ 内部摄像采用模拟自然光源并能进行光线调节，使采集环境保持稳定。 ■ 在特定的光源环境下，采用摄像头获得舌像信息，对舌体图像的颜色、纹理、轮廓进行特征提取，由计算机将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对判断，给出舌象分析结果。 ■ 可以随时查询病例报告。 ■ 可以分析舌质颜色、舌苔颜色、舌形状、舌态。 ■ 内置消毒灭菌装置，操作前使用，避免交叉感染。 ■ 软件可以根据实际舌象的瘀斑、点刺、齿痕、裂纹等症状用文字显示舌象特征、临床病症以及饮食及用药建议。   2、主要特点： ■ 系统具有自主学习功能，通过不断学习，有效提高系统自主诊断准确性。 ■ 支持自动分析，且允许人工修正，提高诊断的准确性。 ■ 准确分析舌质、舌苔等，并直观显示结果。 ■ 支持初诊、复诊分离，实现便捷就诊。 ■ 支持多关键字的查询统计。 ■ 支持诊断分析报告打印。 ■ 用户权限管理，提高安全性。 ■ 自动对焦（即自动舌体捕获）。 ■ 灯光控制功能。   3、软件功能： ■ 用户权限管理，提高系统安全性。 ■ 病理、临床库可以持续更新，具备学习能力，且具备自动提取舌体，自动分析舌体、自动分析后手动调整等功能，大大提高了学习的准确度。 ■ 快捷的初诊、复诊入口，操作方便、快捷。 ■ 图像采集分析能力，既可实时诊断，又可能根据需要进行人工调整。 ■ 灵活多变的查询统计能力，数据分析功能。 ■ 病例学习：单击主界面中的“病例学习”选项，进入学习界面，包括读取、保存、舌体轮廓提取、特征提取、自动提取控制、量化数据显示、舌象特征录入、临床意思录入、饮食指导及用药建议录入等选项，学习与分析过程，采用人机交互的方式。 ■ 自动获取：单击自动获取按钮，如果参数正确，舌体提取成功，若存在不足，可通过自动提取控制中的进度条及取反控制框选择来进行控制。 ■ 特征提取：为了便于分步处理，此处特征提取分步骤完成，分别舌质特征、舌苔特征、齿痕特征、裂纹特征、瘀斑特征以及点刺特征。点击某功能按钮后，相关特征将被量化，以舌质为例加以说明。比如，单击舌质特征、舌苔特征按钮后，数据结果自动分析结果。 ■ 人工绘制：对于某些来自于其他途径的图片，会存在自动获取舌头错误的情况，此时可以通过人工绘制来完成。单击“人工绘制”后，在图像显示区域，单击右键将出现菜单，包括选中舌体、勾画轮廓和撤销。其中选中舌体仅需在舌头四周点选四个点，单击“绘制完成”后再自动识别完成；勾画轮廓则是按住鼠标左键后通过拖动完成绘制，绘制完成后单击“绘制完成”便实现舌体提取。撤销可以对绘制过程觉得不满意的地方进行撤销，支持5步撤消。   二、面像采集分析处理： ■ 通过对病人面部图像进行分割、人机病症问诊作答，结合医生专业诊断，给出专业诊断结果并打印成报告，该系统能达到辅助中医临床诊断的作用，从数据库中读取面诊以及问诊信息数据，建立和编辑病例，建立中医诊断报告。中医面诊检测分析系统采用形状模型实现对眼睛、鼻子等器官进行定位，提取出额头、下颏和两颧区等人脸区域。通过采用K-means算法对面部图像的颜色进行提取，计算不同的颜色聚类中心的距离而进行面部颜色的分析；通过采用改进的2DPCA对面部图像进行特征抽取，通过计算测试样本特征与训练样本特征之间的余弦距离，实现对面部图像的光泽分析。 ■ 面象采集主要是在特定的光源环境下，采用高清晰摄像头 获得患者面部的图像信息，将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对，给出面色分析结果。可分析12种面色：青色、赤色、黄色、白色、黑色、正常、淡白、淡红、红、 深红、暗红、紫黑。 ■ 测试结果用表格显示，简洁易懂，并可以生成PDF文件保存以便查询，也可以打印报告。   三、问诊分析处理： ■ 问诊采集主要是病人对照数据库中的各种症状进行挑选，通过回答 88 道试题（病人起病和转变的情形，寒热、汗、头身感、大小便、饮食、胸腹、耳、口等各种状况）， 最后进行提交并由系统自动判断。 ■ 档案管理功能：可录入被测评人的姓名、年龄、性别等基本信息，方便准确的查询。 ■ 软件界面简洁，操作简单。 ■ 测试结果用表格显示，简洁易懂，并可以生成 pdf 文件保存以便查询，也可以打印辩证报告。

本发明公开了一种批量快速创建文件系统元数据和数据的方法， 具体针对预知的工作集，例如目录拷贝，压缩文件解压操作等，在保 证文件系统可靠性的前提下，首先对元数据区域的超级块、块组描述 符、数据位图、Inode 节点位图三种元数据进行修改。然后依次按照操 作的顺序将 Inode 节点信息和数据分别写入元数据区域和数据区域。 根据本发明的方法，首先，使得系统避免了元数据页面写回引入的频 繁随机的小写问题；其次，增加了写延迟

本发明公开了一种基于图数据处理系统的数据并行访问方法， 所述方法包括以下步骤：S1、载入图数据至内存，将图数据各节点平 均分配至各处理器上并行处理；S2、各处理器调用图算法并行处理分 配至自身的图数据节点，处理过程中对图数据节点进行原子性读写； S3、将经图算法处理后的所有图数据节点写回至硬盘形成完整图数据， 判断所有图数据节点是否均收敛，如果收敛，则流程结束；如果不收 敛，则返回步骤 S1 进行下一次循环直到写回至

“智能物联大数据分析决策系统”是以复杂装备及过程在工程现场的指挥决 策为需求、以对大规模运行工况进行智能化分析与决策作为切入点、以对使用先 进物联手段获取到的装备过程运行监测数据进行采集、处理、分析、呈现、交互 等为途径，完成了 “大规模的系统装备运行监测数据的完整实时存储与检索”“大 数据环境下运行监测数据的智能分布式交互处理”“利用运行监测数据深度解析 直观呈现系统装备运行状况”“具有多层级特征的系统装备运行监测数据的云架 构服务平台”等系统性研究，研发了一系列具有自主知识产权的智能物联大数据 分析决策关键技术，以此为基础申请了 53项发明专利（其中授权21项），发展 成为了相应的方法体系，并在航天测试发射任务、智能消防综合服务、热轧无人 化行车生产、机电设备安装调试及运维等多类对象及场景中进行了指挥控制、在 线监测、诊断评估、决策支持等方面的系统级应用。成果针对系统装备运行提供了智能化的决策和监控手段，为系统装备运行工 况监测和运行机理认识和发现形成了完备的数据基础和先进的技术支撑。

“智能物联大数据分析决策系统”是以复杂装备及过程在工程现场的指挥决 策为需求、以对大规模运行工况进行智能化分析与决策作为切入点、以对使用先 进物联手段获取到的装备过程运行监测数据进行采集、处理、分析、呈现、交互 等为途径，完成了 “大规模的系统装备运行监测数据的完整实时存储与检索”“大 数据环境下运行监测数据的智能分布式交互处理”“利用运行监测数据深度解析 直观呈现系统装备运行状况”“具有多层级特征的系统装备运行监测数据的云架 构服务平台”等系统性研究，研发了一系列具有自主知识产权的智能物联大数据 分析决策关键技术，以此为基础申请了53项发明专利（其中授权21项），发展 成为了相应的方法体系，并在航天测试发射任务、智能消防综合服务、热轧无人 化行车生产、机电设备安装调试及运维等多类对象及场景中进行了指挥控制、在 线监测、诊断评估、决策支持等方面的系统级应用。 成果针对系统装备运行提供了智能化的决策和监控手段，为系统装备运行工 况监测和运行机理认识和发现形成了完备的数据基础和先进的技术支撑。其技术 发明应用效果好、创造性突出，达到国内领先的水平，具有广阔的市场应用前景。

本系统由工艺过程生成及其数据库管理系统两部分组成。工艺过程生成模块功能强，具有智能化回转和非回转体零件生成工艺过程模块及超强的工艺编辑修改功能。工艺过程数据库按成组原理组织，查询方便，系统提供了多种查询方法及汉字字典，只需点击的查询项目，就可以同时显示工艺过程。 该CAPP系统适用于单件、小批生产的中小机械制造厂、机械维修车间。

成果简介：由于Oracle 数据库本身安全性的不足，攻击者可能通过非正常 途径来访问数据库，甚至实施缓冲区溢出或 SQL 注入来攻击数据库，从而 造成敏感信息的泄漏，危害数据安全以及系统的安全。为保障数据库以及系 统的安全，在应用系统和 Oracle数据库之间增加一个透明数据库安全加固 系统，所有操作必须通过该系统才能到达数据库，达到加固数据库安全的目的。系统提供强大的在线审计功能，完善数据库安全的防护能力。

针对云数据库面临的安全威胁与挑战，在国家 863 计划、973 计划等重大项目支撑下，研发了自主可控的“秦盾”云加密数据库系统，提出了云数据库加密参考结构，设计了自适应可定制的数据库列分级加密方法，在保证系统执行效率的前提下，解决数据库系统面临的信息安全问题。 截止目前，“秦盾”云加密数据库系统已经历三次大版本更新，成功上线建设银行公有云平台，服务于数百家企业客户。 主要技术指标 “秦盾”云加密数据库系统所提出的云数据库加密参考结构具有可扩展性和兼容性，可以兼容多种数据存储系统。所研发的系统具有自适应，能够根据应用需求，实现安全策略的自适应调整；具有高效性，支持大规模的并发操作，百万条记录的数据库执行增、删、改、查等操作时间为毫秒级；系统容易部署，对应用和用户透明。 相关成果 “秦盾”云加密数据库系统有两种部署模式：软件部署和硬件一体化部署。软件部署模式可以基于用户目前拥有的硬件设备 ( 工作站、服务器、云虚拟机等 ) 进行软件部署，加密方式采用软件算法加密；硬件一体化部署则基于团队研发的硬件加密一体机进行部署，用户只需要将上层应用接入硬件加密一体机，即可实现云端数据的加密保护，加密算法采用硬件加密卡进行高效加密。

团队介绍： “链固”数据库系统团队依托西安电子科技大学网络与信息安全学院，学院为中央网络安全与信息化领导小组成立之后全国第一个独立运行的网络与信息安全学院，2017 年以总成绩排名第一的成绩获得了由中央网信办和教育部联合评选的“国家一流网络安全学院建设项目示范高校”称号，2021 年获评国家网络安全先进集体。学院同时建有大数据安全教育部工程研究中心、陕西省网络与系统安全重点实验室等重要的科研平台。 项目概况 （一）项目背景 随着云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术快速发展，数据呈现爆炸式增长，数据资源成为了关键生产要素，是数字经济发展的 “新能源”。数据中心建设已成为大势所趋，世界主要国家和企业纷纷开启数字化转型之路。 数据安全关系国家安全。数据库系统作为数据存储、管理、加工的基础和支撑软件，其安全性与高效性对发展数据中心等新型基础假设，探索以数据为关键要素的新增长方式具有重大意义，是数字经济国家战略的重要支撑。然而，当前数据库存在的数据难以确权，储存单点失效，数据难以共享，数据容易造假，难以操作溯源，数据易篡改等问题。项目组采用 “区块链+传统数据库”双层架构作为突破口，设计开发的自主知识产权的 “链固”区块链数据库系统，抢先进入该领域，相关技术填补了该领域的空白，符合国家的战略需求，在政务、公安、机要、金融、医疗等领域应用前景。 （二）项目简介 “链固”区块链数据库系统，采用基于分布式对等网络的“区块链+传统数据库”的双层架构、基于 Raft 和可验证随机函数的安全高效共识协议、基于共识机制的节点间数据互检以及基于滑动窗口的区块数据保存机制，实现了兼顾安全和效率的区块链数据库系统，提供了可信的数据服务，支撑数据进入资本市场，赋能数字经济。系统实现上核心算法全部做到自主可控，密码学相关算法全面采用国密算法，支持国产CPU FT-2000 系列在内的多款 CPU，支持国产操作系统银河麒麟、中标麒麟在内的多款操作系统。项目已成功应用于中电福富审计系统和中国航天科技集团第九研究院 771所的“云脑”项目。 （三）关键技术 本项目围绕区块链和数据库安全和效率进行研究，突破了如下四项关键技术： 1.设计了基于分布式对等网络的双层数据库系统结构，解决了传统数据系统存在单点失效的问题，建立了基于B+树高效的索引结构，突破了传统区块链架构查询性能低下的瓶颈。 2.提出了基于Raft和可验证随机函数的安全高效共识协议，实现了不完全可信环境下分布式数据库系统记账节点的高效安全选取，满足了海量数据高并发业务对数据高效安全同步的需求。 3.提出了基于共识机制的高效数据自检和互检协议，通过双层数据库架构中顶层和底层的相互联动，实现了数据周期性的防篡改检查和错误修复，满足了企业对敏感数据可信存储的需求。 4.提出了模块化可配置的系统架构，实现了系统功能的可定制和可扩展，满足不同业务场景差异性的安全需求，降低了企业在实际部署过程中的成本。

成果简介：电参数采集电表是针对电力系统、工矿企业、油井电机、抽油泵房设备的电力智能监控需求而设计，能够高精度测量三相电网中的所有电力参数，包括三相电压、三相电流、有功功率、无功功率、视在功率、功率因数、信号频率、有功电能、无功电能等信息。电参数采集电表配有ZigBee无线通讯模块，可无线通讯连接转速表、载荷表、温度表、压力表、振动表等仪表设备，适合油田自动化采集监控系统、泵房一体化监控系统的使用。电参数采集电表具有多种扩展功能的输入、输出方式可供选择，2路通讯接口、本地或远程开关信号检测、本地或远