青楷槭是长白山地区常见的乔木品种之一，在《本草纲目》、《本草再新》均被提及，其叶片、树皮及果实等部位，均可作为药材使用，具有清热、解毒、抗炎等多重疗效。此外，青楷槭的叶片亦常被用于泡茶或烹饪汤品，有助于缓解上呼吸道相关症状。人参被誉为“天然的能量补充剂”，在提升体力、缓解疲劳方面有显著的效果。现代研究表明，人参能提高体内的ATP（细胞能量来源）水平，改善微循环，从而有效抗疲劳。 青楷槭的抗氧化作用与人参的抗疲劳、增强体能的作用相结合，能够更好地抵御衰老和疲劳的双重挑战。青楷槭与人参的组合具有较好的互补作用。青楷槭的抗氧化、降血糖、调节内分泌等作用与人参的补气、抗疲劳、增强免疫力等特点相结合，能够在提升免疫力、抗衰老、缓解疲劳、调节血糖血脂等多个方面产生协同效应。通过科学的配比和加工，青楷槭与人参合用可以为消费者提供一种功能全面、健康有益的饮品。 1.独特的原料组合与健康功能创新：本项目的核心创新在于将人参与青楷槭这两种具有显著保健功效的天然植物成分进行有机结合。人参以其滋补强身、增强免疫力的传统功效著称，而青楷槭则富含丰富的抗氧化物质、维生素C及矿物质，具有较强的抗衰老、抗疲劳等健康功效。通过选择水醇提取法、冷冻干燥等来确保有效成分的高效提取，并保持其生物活性，创新性地将这两种植物的优势特性融合，开发出一种具有复合健康功能的功能性饮料，填补了市场上同类产品在多元化营养需求上的空白此外，开发了新型的成分稳定化技术，有效解决了植物成分在饮料中的保存和长期保鲜问题，确保了产品的品质稳定性与健康功效的长期有效。 2.口感优化与产品差异化创新：在口感方面，本项目通过多次配方调整与风味优化，使得人参和青楷槭的独特植物风味得到平衡，并加入天然水果香料，改善传统中草药饮料的“草本味”，使饮料口感更加顺滑、清新、适合现代消费者的接受口味。这种口感创新不仅提高了消费者的饮用体验，也突破了传统草本饮料的单一风味模式，为市场带来了差异化竞争优势。 根据市场研究，健康饮品领域，消费者越来越倾向于选择具有增强免疫、抗氧化、抗衰老、降血糖等多重功能的饮品。人参作为传统滋补佳品，已在市场上占据了一定份额，凭借其强身健体、补气养血的功效，广受消费者喜爱。而青楷槭，作为富含多酚类、黄酮类等抗氧化成分的植物，其抗衰老、抗疲劳、降血脂等效果逐渐得到消费者的认可。两者结合的功能性饮料，能够满足市场对天然健康饮品的需求，成为新兴的市场亮点。随着生活方式的变化，越来越多的职场人士、学生群体等年轻人开始关注抗疲劳、抗压、促进睡眠的饮品，这为人参青楷槭饮料的市场拓展提供了机会。 目前，市场上的功能性饮料竞争激烈，主要以一些大型饮料品牌为主导，如红牛、华润怡宝等企业推出的健康功能饮料占据了较大的市场份额。此外，还有一些植物性饮品品牌如植物萃取饮料、草本茶等逐渐获得关注，满足消费者对天然、低糖、无添加的偏好。然而，这些产品多集中在单一功能或传统草本成分上，缺乏多种植物成分的创新结合。因此，人参和青楷槭的结合，作为一种具有多重健康功效的饮品，有望在现有市场中开辟出新的细分市场，填补部分空白。

产品概述： 中医脉诊实训教学系统采用仿生手臂来模拟真实的手臂结构，模型包含桡骨、尺骨、肘关节等骨性结构和标志。根据真实的成人上肢高仿真建模，采用硅胶外皮，手感逼真。内部含有智能控制电路，采用独有传感器模拟脉搏跳动，配合专业的三维虚拟仿真软件，为脉诊的实训提供了一种全新的实训方法。 一、软件功能： 1.1、认脉识脉：系统内置7大类模拟脉象，包含沉脉、迟脉、促脉、大脉、代脉、动脉、短脉、伏脉、浮脉、革脉、洪脉、滑脉、缓脉、疾脉、结脉、紧脉、芤脉、牢脉、平脉、平脉Ⅱ、濡脉、弱脉、散脉、涩脉、实脉、数脉等30余种单脉，还包含了浮脉相兼、沉脉相兼、迟脉相兼、实脉相兼等70余种复合脉象。 *1.2、脉诊认知：详细介绍了各个脉象的定义、鉴别、主病、脉机、应用举例、歌诀等知识。 1.3、脉象模式图：每种脉象都配备对应的脉象模式图和脉图以及脉象搏动周期、形态、浮中沉位置等，直观、形象展示脉象搏动情况。 1.4、一键返回：系统架构简洁明了，点击可返回主界面。 1.5、语音功能：针对详细注解内容，可以选取语音播报方式。 二、脉诊实训 2.1、开机检测：开机后系统可自动检测脉象设备的连接与故障情况。 2.2、脉诊原理的展示：通过模拟尺骨桡动脉的血液流动产生波动，在仿真手臂上动态形象的模拟脉搏形态。 2.3、脉诊部位：仿真手臂具有明显的桡骨茎突、肌腱等标志，可直接定位寸、关、尺的具体位置。 *2.4、正确脉诊部位的感知：手指放到正确的寸、关、尺的位置，系统可实时进行反馈感知，便于正确识别脉诊的位置。 *2.5、取脉力度：通过柱状图动态展示仿真手臂寸、关、尺三个部位取脉力度的大小，并可通过浮、中、沉、重沉四个取脉力度进行区分。 *2.6、系统可自动采集并获取用户当前取脉力度的大小。 *2.7、色块堆积：系统检测寸关尺三个部位的取脉力度，通过色块堆积的方式精准反应瞬间力度的变化。 *2.8、可对不同取脉力度的参数进行调节，可调范围为0-255。 *2.9、可自定义脉象的脉压、脉幅、频率，并配合仿真手臂来实现脉象的变化。 2.10、切脉周期：通过计算机控制脉搏的周期，详细模拟整个脉诊切脉时的时间和周期，同时脉象模式图与脉象保持同步、同频。 2.11、手臂解剖结构：可隐藏、显示三维手臂的皮肤、肌肉、神经、血管系统，以便了解手臂的解剖结构。 *2.12、三维透明功能：可调节三维手臂皮肤不同层次的透明度。 2.13、单臂硬件模型可实现左臂、右臂模式，可在系统中一键切换。 *2.14、系统内置理论试题与脉象实训试题，实训试题结合脉象模拟进行实训考核。 2.15、系统包含学生端、教师端、后台管理端。 三、考试管理功能参数 *3.1、教师端 考试管理：可以组织任意时间段的考试，设置考试时间并发布。 试卷管理：可以调用内置试题库系统自动组织生成试卷，也可以手动编辑试题组成试卷。 试题管理：可添加、删除试题，设置试题形式与分数。 学生管理：学生信息的导入和编辑管理。 考试结果：可实时记录每位考生的考试记录与信息。 智能分析：通过对考试结果的分析，方便教师掌握医学生实际学习状况。 *3.2、学生端 考试模式设置：可以接收考试提醒，实时进行考试。 实时提交：分主动提交和自动提交两种形式，实时显示考核结果并记录进个人中心，方便查看。 实训考核：基于计算机互联技术配合仿真手臂模拟脉象进行脉诊考核。 3.3、个人中心 个人考试记录：可查看脉诊理论考核与脉象考核记录详情，方便进行针对性的练习。 个人注册登录：登录个人账号可通过日历进行个人相关信息查询或学习。 个人设置：可以针对性的进行个性化设置。 四、硬件参数 4.1、多功能一体台车：符合人体工程学设计的一体台车，台车尺寸（长宽高）:110CM*60CM*77CM。 4.2、电脑一键进行开机，启动带有灯光提示，可旋转屏幕支架。 4.3、电脑配置：intel i5处理器、 8G 内存、 SSD高速固态硬盘、支持高清输出、双频WiFi网卡、24寸高清显示器。 4.4、高仿真脉诊模型一个。采用高仿真材质一体成型，手感真实，有尺骨、桡骨、肌腱、腕横纹、掌纹等骨性和体表标志。 4.5、脉枕一个。 4.6、仿真皮肤护理粉一盒。

航空发动机机匣是一种复杂薄壁零件，其加工变形问题是我国航空发动机制造的关键技术瓶颈。机匣毛坯组织结构的均匀性是影响机匣加工变形的主要原因之一。镍基高温合金具有优异的高温强度，良好的抗氧化和抗热腐蚀性能，是航空发动机机匣的主要原料。镍基高温合金铸、锻件组织结构的无损检测与定量评价是实现组织结构均匀性检测与评价的基础，有助于准确判断毛坯制造质量，表征制造工艺改进的有效性，降低机匣加工变形概率。 超声检测具有穿透能力强，灵敏度和分辨率高、可定位和定量检测等优点，在航空发动机大规格高温合金构件制造质量检测领域得到了广泛应用。超声检测信号特征值与材料组织结构变化、二次相或沉淀物的形成相关，具备有效评价镍基高温合金的组织结构的能力。现有镍基高温合金铸、锻件组织结构的超声检测以噪声波高为主要判据，指标简单、阈值设置严格、误判率高，无法适应不断改进的制造工艺。 组织结构超声定量评价技术的核心是确定微观组织特征参数与超声检测特征参数之间的定量关系模型，其本质是以模型待定系数为决策变量，以评价准确性为目标函数的优化问题。超声波在镍基高温合金中传播时，受到晶界、相界、孪晶等复杂组织结构的综合作用，若采用声速、衰减系数、非线性系数等单一超声检测参数对组织结构进行建模与评价，会因信息量的缺失而导致评价误差大；若增加检测参数规模，则会导致所对应优化问题的困难性大幅增加。 本研究以镍基高温合金组织结构定量评价为主要研究对象，围绕如何利用协同进化算法求解定量评价的大规模优化问题、以及如何同时利用多种微观组织特征参数对镍基高温合金进行综合表征展开研究。科研成果为航空发动机机匣镍基高温合金毛坯制造质量检测、评价、性能预测提供技术支持，为制造工艺改进提供数据支持，也可进一步推广至其它高温合金、钛合金等材料中。

该系统是一个GPS车载智能终端平台，能实现对不同层次用户对车辆定位、调度、追踪、安全运输等管理的需求。为客户提供一套便于功能升级、模块可互换、适应不同车辆环境下的高性价比的模块式GPS车载智能终端的解决方案，满足不同客户的个性化需求。该系统具有车辆定位跟踪功能，车辆监视功能，报警功能，拍照功能，调度功能，车辆控制功能，对讲监听功能，碰撞检测功能，黑匣子记录功能，业务及增值业务功能。随着我国经济的发展，一旦各城市的公交车和出租车项目启动，特别是长途运输车辆的应用实施，车载导航市场将出现爆发性增长的势头其应用市场需求迫切，潜力巨大。本系统先后在北京市、浙江省、江苏省、广东省等全国各地区30余家用户的推广使用，已经销售了4204台，营业额达到了1217万元，产生巨大的经济社会效益。本产品的主要客户有：江西长运股份有限公司、广东省江门市汽运集团，苏州双牛电子有限公司，扬州中兴通讯设备有限公司，金华青年汽车制造有限公司，东美实业有限公司抚州公司，东风汽车公司抚州销售技术服务站，赣州新世纪汽运有限公司，赣州车圣导航科技有限公司等。2007年该项目荣获江西省科技进步贰等奖。

该项目主要应用于车辆安全辅助驾驶领域，可以在车辆有危险趋势时及时向驾驶员提供警告信息，减少或避免可能发生的交通事故，也可以应用于车辆的辅助驾驶和智能自动导航领域。该项目利用灰度图像中道路边缘处存在的灰度特征、梯度特征作为识别道路的特征，运用群智能算法实现对道路边界的快速识别，最终得到车辆行驶道路信息。根据道路识别结果，利用前方车辆在图像中底部边缘存在灰度特征、方差特征和梯度特征，运用鱼群算法实现对前方多车的快速识别。项目采用转向动力学连续模型，车辆前轮转角和道路曲率作为系统输入，根据系统的采样频率将连续模型离散化，运用Kalman滤波理论设计状态观察器，实时观测前方车辆侧向速度和横摆角速度，从而获得车辆运动轨迹，为安全辅助驾驶系统提供准确信息。     该项目对车辆安全辅助驾驶系统提供信息的频率在5Hz之内。在复杂情况下通过使用本项目研究的系统进行车道识别，其准确率大于95%。该项技术于2009年初成功应用于新疆冰雪灾害防护系统的养护车辆智能辅助驾驶系统中，该系统由北京中交国通智能交通系统技术有限公司负责建设，采用该技术大大提高了复杂冰雪环境下道路识别和前方车辆识别的可靠性和实时性，同时增强了在不同光照等复杂环境下的适应性。该技术应用后，有利于避免和减少道路交通事故发生的可能性，保障车辆行驶安全，取得了良好的社会效益。

成果描述：本发明公开了一种智能感温太阳能汽车换气降温系统,由太阳能板及其伸缩收纳机构构成，底盘(12)通过真空吸盘(11)与汽车顶部联接，底盘上通过电机底座(3)连接有电机(2)，丝杠(5)通过联轴器(4)与电机主轴联接；丝杠(5)上设置有一对互为反向丝扣的螺母对(6)。通过中控台上的总开关控制开启控制盒内部的温控开关，温控开关检测车内温度，由含有温控开关的逻辑电路控制电机动作，电机带动丝杆螺母运动将“M”形的太阳能电池板机构撑开，将太阳能转换成电能，给移动空调和整个电路供电，通过移动空调实现降温换气。该系统实现了夏季高温时候，车辆停放时车内的降温换气，操作简单，安装方便，能量转换效率高。市场前景分析：新能源科技领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。

新冠肺炎疑似病例基数庞大，给临床一线诊疗带来巨大压力，疫情波及地域广泛，基层医院缺乏经验，面临严峻挑战。由清华大学精密仪器系尤政院士、临床医学院董家鸿院士领导研发的新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统成功通过应用测试，进入临床试用阶段，有望为上述难题提供解决方案。新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统董家鸿介绍，新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统可同步实现智能化影像诊断、临床诊断及临床分型三大功能。该系统包括三大模块，其中影像诊断模块主要基于对新型冠状病毒肺炎初诊病例的珍贵临床资料的大数据分析，使用人工智能算法深度学习该疾病的CT影像特征，实现对新型冠状病毒肺炎影像的智能识别。临床诊断模块则依据卫健委发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》，结合影像与流行病学、症状及关键检验数据等临床信息，实现智能诊断。临床分型模块通过智能判读呼吸功能参数，“自适应”判断新型冠状病毒肺炎的严重程度。董家鸿谈到，该系统可在短时间内完成大量疑似病例的胸部CT筛查、依据指南进行临床与影像相结合的综合分析，显著提升新型冠状病毒肺炎诊断效能，有望大幅降低临床医师及影像医师的工作负荷。

“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。