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智能化可演进网络关键技术
由以人工预设为主的人治模式逐步转向数据与知识驱动的智能模式是未来网络发展的趋势。如何设计面向服务质量的智能化网络管控机制，是提升大规模网络效率和性能的关键。本项目从未来网络管控系统的高灵活配置、高动态适应、多元化可定制、多维度可扩展以及高性能高可用等实际需求出发，开展智能化可演进网络关键技术的研究，旨在解决传统网络资源管控所面临的网络体系结构限制、网络行为认知匮乏以及服务质量保障乏力等核心难题。项目以人工智能技术在面向未来网络体系结构的资源管控机制中的创新应用与实际部署为技术突破点重点，围绕软硬件协同网络管控原型系统开发、网络流量数据实时获取、网络状态轻量可测、管控决策按需可控等方面展开研究。
西安电子科技大学
2022-06-21
基于人工智能的睡眠医学诊断技术
失眠障碍是一种普遍存在的睡眠障碍疾病，我国成年人中的患病比例高达30%，其主要表现为难以入睡、难以维持睡眠或睡眠质量不佳，导致出现疲倦、注意力不集中、记忆力减退、情绪波动等负面影响，并且与多种疾病（如心血管疾病、糖尿病等）的发生和发展密切相关。我国庞大的患者群体增加了对医疗资源的需求和社会负担，对个人和社会经济造成重大影响。失眠障碍需要引起足够的重视和关注，早期诊断是减少其对个人和社会危害性的有效方法。
目前临床睡眠诊断主要依靠睡眠专家人工判读多导睡眠图（polysomnography，PSG），PSG技术同时记录多个生理参数，如心电图、脑电图、肌电图、眼电图等，从而准确评估睡眠的各个阶段和睡眠中的生理变化。然而，现代临床睡眠诊断方法存在一些弊端。首先，依靠睡眠专家人工进行诊断成本很高。例如，临床诊断中标记一位患者的PSG数据并完成诊断，往往需要一位训练有素的睡眠专家数个小时的集中工作才能完成，无法应对大规模睡眠障碍群体需求。此外，睡眠诊断存在个体差异，同一种睡眠障碍在不同人群中的表现可能不同，诊断结果需要根据患者的具体情况进行综合评估和判断。这些方法需要专业人员进行操作和解读，费用昂贵，操作复杂，很难普及应用。
人工智能技术可以帮助解决以上问题。人工智能技术可以在不需要专业人员干预的情况下，对失眠障碍进行自动化分析和诊断，具有高效性、低成本和易普及的优点。此外，还可以在大数据层面上进行分析，深入探究失眠障碍的病理生理机制，从而更好地指导治疗和预防措施的制定。
睡眠诊断是最为适合采用云平台技术进行自动化诊断的领域，患者潜在群体数量庞大。本项目涉及基于人工智能睡眠医学诊断技术的全系统的各个环节，系统的诊断准确率目前为世界范围内第一。前期已经服务于制药企业睡眠类药物评价、可穿戴消费级电子设备睡眠监测等领域。目前市场上的类似产品均不具备临床医疗级的诊断能力，本技术填补了市场空白。
图1.本项目研发的原理样机部件
北京理工大学
2023-06-05
智能矿用掘进机井下导航控制技术
针对矿井恶劣环境中绝对定位信息缺失，利用多源融合感知技术，构建可行驶区域两侧边缘，利用中心参考轨迹种子点生成拟合跟踪轨迹。建立势场态势图，实现智能矿用掘进机井下动态避障，并设计了自适应变参数的轨迹跟踪导航控制方法，突破了智能矿用掘进机矿井下自主导航规划的技术瓶颈。
提供了一种矿井下智能驾驶的局部路径规划方法及系统，自适应调整轨迹，实现路口前矿车的横向校正，保证矿车安全的通过路口，提高下无人矿车在分岔路口的安全性；提供了一种智能掘进机横向优化控制方法及系统，在粉尘碎石恶劣环境下，并缺乏绝对定位信息时，实现智能矿用掘进机井下精确横向轨迹跟踪控制技术；提供了一种智能驾驶的自底向上平滑轨迹生成方法及系统，保证在直线路线参考点处于道路中间，在弯道路段参考点处于弯道内侧，提高掘进机行驶过程中的安全性。
智能矿用掘进机井下导航控制技术
中南大学
2023-08-22
技术需求：智能焊接机器人
智能焊接机器人：带有视觉识别和激光扫描系统，能自动识别待焊接特征，通过视觉识别粗略判断零部件特征，在此基础上利用激光扫描精确确定焊接位置，对大型零部件进行自动特征识别和焊接，提高小批量产品的焊接速度和质量。
威海威力风机有限公司
2021-06-30
技术需求:复杂作业环境下多参数的智能感知技术
1、复杂作业环境下多参数的智能感知技术；2、人工智能中枢控制系统实现；3、智能电液控制技术；4、终端轨迹规划及精确控制技术；5、自动扫描、分析技术与系统协调作业；6、基于影像分析的地面监控系统和远程操作系统实现；7、井下多传感信息融合及检测技术；8、井下网络数据传输系统平台构建；9、无线与有线光缆通信异构融合与组网技术；10、地面井下信息互通，以及与矿井综合自动化平台的高效融合技术
山东金科星机电股份有限公司
2021-08-17
叶片光学智能检测装置及软件系统
由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面，因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量，同时在修复层面提高叶片使用寿命，开展叶片高效高精测量研究至关重要。
本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置，并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统，可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复，研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统，可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准，为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据，有效提升修复精度与效率，并降低成本。
本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景，市场规模大。
图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台
四川大学
2025-02-11
浙江航视智能科技有限公司
浙江航视智能科技有限公司
2024-07-30
杭州冠力智能科技有限公司
杭州冠力智能科技有限公司是建筑增材智能制造全方案提供商和建材智能智慧型试验检测设备研发生产的科技型企业，总部位于杭州，在山西设有机加工基地，山东设有建筑3D打印基地。拥有发明专利3项、实用新型专利17项、外观专利9项、软著8项，专著3部，主参编行业内标准31部。
组建了一支由具有多年土工工程行业背景、全球知名高校硕博毕业高级知识分子构成的研发团队，涵盖建筑结构、建筑材料、算法开发、软件开发、机械设计、电控设计等多专业、多学科融合，主要研发人员包括清华大学、浙江大学、澳大利亚斯威本科技大学等知名高校的6名博士、6名硕士，其中6人具有高级职称，6人具有中国建筑科学研究院、中国建筑技术中心等国内建筑领域知名央企高管从业背景。
杭州冠力智能科技有限公司
2024-10-31
高端装备制造自动化生产线系统关键技术及工程应用
高端装备制造是带动整个制造产业升级的重要引擎。我国高端装备制造存在的主要问题是装备可靠安全性差、智能化水平低、控制基础技术落后。多年来，本学科依靠重大技术创新，探索和开创高端工业制造装备自动化控制技术体系，突破复杂工业制造环境下的机器实时精密鲁棒视觉感知、高速高精度运动控制和高可靠分布式自主协同控制三大关键技术。研制出自主知识产权产业的大型工业制造机器人自动化生产线成套智能控制系统品牌，并产业化3120台套设备，技术成果获国家科技进步二等奖3项，省部级发明科技进步一等奖5项。研发了国内第一台安瓿、大输液医药异物视觉检测机器人，国内第一条大型塑料瓶输液自动化生产线成套装备，国内第一条非PVC模软袋输液自动化生产线成套装备，以及国内第一条塑料安瓿吹灌封三合一自动化成套装备。
湖南大学
2021-04-11
应用于高质量成像系统的光学微纳阵列制造技术
传统图像传感器模组制造(a)和晶圆级图像传感器模组制造(b)的比较; (c)为封装切割后的晶圆级图像传感器模组利用晶圆级技术，使得 图像传感器模组镜头的生产都采用半导体制备技术，平均每片晶圆上 都有成百上千个光学元件，经过大规模微纳集成后，可以大幅缩减图 像传感器模组的尺寸，同时将
复旦大学
2021-01-12