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技术分析(创新性、先进性、独占性) 为了充分利用先进的人工智能的新技术，提高医疗影像辅助诊断的水平，使得智能医疗诊断技术提高临床诊断的质量和效率，使其尽快走入家挺、社区，满足人们的医疗健康的需要。研究临床医学影像的2D病灶精细分割和三维跨模态的影像三维重建技术。首先，通过建立多层感知的神经网路，对医学影像的特征进行充分学习，得到影像的几何映射的关系，从而实现对医学影像的三维重建，克服了现有的三维重建技术中度量关键问题，关键技术对于医学影像的精准度量，具有现实意义:其次，在2D病灶分割中，利用半监督学习技术，实现少标签情况下的分割技术，半监督学习技术可以有效解决医学影像中标签难以获取的问题。技术的研究成果的特点是医学影像跨模态辅助诊断技术，对于超声、CT以及核磁共振等影像都有效，并且攻克的神经网络过于复杂的关键问题，所研究技术适用于临床快速便捷辅助诊断。此外，在医学度量方面的关键技术中，突破了人体腹腔及皮下脂肪的精细分割技术的关键技术，可以用于临床辅助诊断中，在关键技术探索中，实现对腔内脂肪特征的精细学习，该技术仅需要少量的影像标准数据，就可以实现皮下脂肪的准确分割，并证明了关键技术的有效性。

“自来水生产过程控制关键技术研究与自动化、信息化示范工程建设”项目通过对制水生产流程的关键性工艺流程的研究，针对整个工艺流程大时滞、大惯性和非线性的特点，在原有检测和控制设备的基础上，通过建立与实际工艺和设施相应吻合的系统数学模型，改进控制算法，开发臭氧投加，加矾和加氯系统的智能化自动控制系统，并进行大系统整合、优化，实现对自来水厂整个工艺流程的自动控制，进而提高和稳定出厂自来水的水质，并实现节能降耗。该成果已经在南京城北水厂、北河口水厂、苏州相城水厂得到广泛应用。

简介内容文字控制在150-300字，主要说明成果的特点和技术创新点，应用领域（可以包括：主要技术、经济性能指标，成熟程度，应用前景，投资规模，希望的合作方式、获得的荣誉或专利情况等内容）“自来水生产过程控制关键技术研究与自动化、信息化示范工程建设”项目通过对制水生产流程的关键性工艺流程的研究，针对整个工艺流程大时滞、大惯性和非线性的特点，在原有检测和控制设备的基础上，通过建立与实际工艺和设施相应吻合的系统数学模型，改进控制算法，开发臭氧投加，加矾和加氯系统的智能化自动控制系统，并进行大系统整合、优化，实现对自来水厂整个工艺流程的自动控制，进而提高和稳定出厂自来水的水质，并实现节能降耗。该成果已经在南京城北水厂、北河口水厂、苏州相城水厂得到广泛应用。  ①平流池出水实际浊度值与设定浊度值的偏差在95%以上时间内应小于等于±1NTU（目前南京市自来水公司浊度内控标准允差±2NTU ）； ②出厂自来水余氯在95%以上时间内控制在0.6mg/L～0.8mg/L （目前南京市自来水公司出厂自来水余氯内控范围为0.6mg/L～1.0mg/L）； ③（相比目前）年均节约矾耗≥8%； ④（相比目前）年均节省氯气投加量≥10%； ⑤（相比目前）年均节省电耗≥5%； ⑥（相比目前）年均节约反冲洗水量≥10%； ⑦从自来水总公司调度控制中心，可实现对城北水厂一泵房（取原水）、二泵房（输出自来水）远程监视和远程调度。获得4项发明专利授权，5项软件著作权授权 1.基于废水排放比例采样时刻低比例系数的确定方法 专利号：ZL201110280585.3 2.在线采集水质数据有效性的诊断方法             专利号：ZL200910185421.5 3.一种水厂臭氧接触池进水流量的在线测量方法     专利号：ZL200910233689.14.基于RFID 的记忆式废水留样装置                专利号：ZL201120354013.0   ① 平流池出水实际浊度值与设定浊度值的偏差 在 95% 以上时间内应小于等于± 1NTU （目前南京市自来水公司浊度内控标准允差± 2NTU ）； ②出厂自来水余氯在95%以上时间内控制在0.6mg/L～0.8mg/L （目前南京市自来水公司出厂自来水余氯内控范围为0.6mg/L～1.0mg/L）； ③（相比目前）年均节约矾耗≥8%； ④（相比目前）年均节省氯气投加量≥10%； ⑤（相比目前）年均节省电耗≥5%； ⑥（相比目前）年均节约反冲洗水量≥10%； ⑦从自来水总公司调度控制中心，可实现对城北水厂一泵房（取原水）、二泵房（输出自来水）远程监视和远程调度。获得4项发明专利授权，5项软件著作权授权 1.基于废水排放比例采样时刻低比例系数的确定方法 专利号：ZL201110280585.3 2.在线采集水质数据有效性的诊断方法             专利号：ZL200910185421.5 3.一种水厂臭氧接触池进水流量的在线测量方法     专利号：ZL200910233689.14.基于RFID 的记忆式废水留样装置                专利号：ZL201120354013.0