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车用柴油机氮氧化物和颗粒物后处理莉技术及应用
项目主要科技创新内容包括：柴油车后处理系统电控单元智能化集成技术、喷射系统关键技术、载体及催化剂、构建后处理系统多场耦合模型及工程优化分析方法、后处理系统与整机匹配的标定与工程化应用技术等。
项目产品的NO,和PM排放值均低于国外同类先进产品，满足国五及以上排放标准，“总体性能达到国外同业先进水平"，部分关键性能指标领先国外同类产品水平。
南京工程学院
2021-01-12
线控制动 EHB 线控液压刹车 无人车线控底盘 自动驾驶 i-booster
浙江天尚元科技有限公司
2022-06-20
郑元世教授团队在多智能体网络化系统的鲁棒性和可扩展性上取得新进展
西安电子科技大学机电工程学院多智能体研究中心郑元世教授团队通过引入了智能体及邻居的历史状态，提出了一种基于记忆信息的一致性协议并建立了该协议下显式的一致域。
西安电子科技大学
2025-02-26
【高教前沿】东北师范大学副校长邬志辉：人工智能赋能教师教育，实现教师教育范式的全面变革
在人工智能的加持下，教师准入不再是死板的应试，而是通过虚拟实践考核实际教学能力和教育智慧。
中国教育在线
2025-07-10
基于自适应权重与多传感器融合的双车协同避障及路径规划方法
本发明公开了基于自适应权重与多传感器融合的双车协同避障及路径规划方法，涉及路径规划避障领域，该方法包括：建立包含障碍和地面摩擦力标记的地图；基于考虑依赖关系的遗传算法对运输任务进行排序，得到最佳运输顺序；对当前道路安全进行风险判断，计算出道路安全性评价系数；基于考虑自适应权重的路径规划算法，计算车辆的最佳路径；按照最佳运输顺序和最佳路径执行当前运输任务；确定路径上的受影响障碍物，根据后车跟随避障与自适应引导车策略进行自适应避障；计算安全间距阈值；根据车辆之间有效距离与安全间距阈值的比较结果，控制后车的速度。本发明确保任务分配和路径规划智能化，提升了双车控制系统的效率和可靠性。
南京工业大学
2021-01-12
无人车线控转向 线控底盘 无人驾驶 P-EPS 阿克曼转向 冗余转向
浙江天尚元科技有限公司
2022-06-20
机器视觉智能检测与定位技术
机器视觉智能检测与定位技术用机器视觉取代人类视觉，为传统装备增加视觉判断与智能定位功能，可实现“无人车间”的智能检测与机械手的准确定位，实现装备智能化，解放劳动力。
该技术由太原科技大学数字媒体与通信研究所独立研发、具有独立知识产权，硬件成本低于国内外同类产品。
该技术从准确性、精度、速度、硬件成本等指标上处于国际先进水平，可实现生产线装备的实时在线智能检测与定位，检测准确度97%以上，精度0.3mm以下，定位精度可达0.01mm以下。
该技术拥有中国发明专利18项，软件知识产权5项。
2015年以来，先后应用在上海地铁隧道灾害监测、沈阳公路隧道检测、西安铁路高铁桥墩裂缝检测、爱旭太阳能义乌生产线的硅片崩边缺角及隐裂检测、通威太阳能成都、合肥生产线的硅片碎检及隐裂检测，河北电力的绝缘子检测。
太原科技大学
2021-05-04
疫情防控智能识别系统
2020年2月15日，同济大学牵头建设的上海自主智能无人系统科学中心新冠肺炎疫情防控科研攻关团队研发的第一套疫情防控智能识别系统（Tongji NCP-AIS），在同济大学四平路校区大门口开始试运行，可快速识别人流中个体感染者的风险。 科研团队利用人工智能、大数据、人脸识别、温度识别、动作识别等技术，可实现人脸识别、心率监测、呼吸监检测、门禁联动、门禁数据智能更新、咳嗽检测和语音播报，让人工智能技术在疫情防控期间发挥更大的作用，减轻学校相关管理人员的工作，实现疫情期间高效的校园安全管理。系统针对大规模人群，可以自动发现体温不正常个体，实现拍照和跟踪，以及提醒功能。
同济大学
2021-04-10
智能疫情防控机器人
上海交通大学电子信息与电气工程学院俞凯教授联合苏州思必驰信息科技有限公司开发了“疫情防控机器人”。依托语音识别、合成、理解和对话管理等人工智能（AI）技术，结合新研发的疫情排查对话逻辑和话术，机器人根据设定向社区居民主动宣教疫情防控知识，遇不适居民还会提醒就医。 2020年1月27日起，“疫情防控机器人”供社区和有关部门免费使用，已为江苏、山东、重庆、湖北、北京、浙江、四川、湖南、上海等多地提供服务，对话机器人自动接通10余万户，访问结果直接生成数据报表供社区。
上海交通大学
2021-04-10
中医医案管理与智能分析系统
中医理论和临证经验是通过传承、实践以及创新而形成的具有特色的知识体系，包含在中医辨证施治过程之和医案之中。中医医案蕴含着丰富的临证经验、诊疗技能、技巧和诀窍，医案包含的结构与关系非常复杂很难用计算机来分析处理。在多年工作积累的基础上，经过“十五”国家科技攻关计划 “基于信息挖掘技术的名老中医临床诊疗经验及传承方法研究”课题的深化，我们提出了基于语义网络的中医知识获取技术，并开发了中医医案管理与智能分析系统。系统以中医理论知识为基础，利用人工智能、中医自然语言理解技术，提供多种方法与工具对临床医案进行多层次解析和挖掘，以获取医案中隐含的诊疗知识和临证经验。系统以中医基础理论为知识源，通过对中医专家的医案进行实例化，提取医案中的诊疗规律和临证经验，医案分析结果可以用语义网络、表格以及可视化的形式展现出来。 系统包括领域知识建模、Ontology的形式化与存储、信息资源语义描述与存储、语义分析等多个组件。通过这些组件的有机结合，知识工程师可以利用领域本体中的词汇来描述WORD文档、文本文档等多种形式的信息资源；用户可以浏览领域知识树查找相关医案，查看领域本体中的概念描述，并通过语义查询接口进行语义查询。将相关技术集成开发完成了中医智能信息处理系统，系统主要实现了以下功能：①医案管理：对医案进行存储、检索、删除、修改。②文本预处理：对文本进行分词、标注、抽取特征词和特征词的标准化。③知识管理：对本体知识库进行标准化存储、更新和检索。④知识获取：对医案进行实例化映射，建立语义网络，获取中医知识。⑤数据挖掘：对医案进行常规的数据挖掘。⑥数据可视化：把知识模型以可视化的形式展现出来。本系统可用于国家中医药管理局、医疗机构等行业。
北京科技大学
2021-04-11