故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)是利用先进的传感器技术集成，借助各种算法和智能模型来诊断、预测和监测系统/子系统/设备的健康状态，并根据诊断或预测信息、可用维修资源和使用要求对装备维修活动做出适当决策，从而以最小的投入获得最佳的健康状态。 PHM是一种实施以健康为核心的装备综合管理的技术方法和系统。实现了两个转变：由传统的基于传感器的故障诊断转向基于智能系统的健康状态预测与评估；由事后维修和定期维修转向基于状态的视情维修。主要研究内容包括：飞机液压/环控/供电/蓄电池/作动器等典型机电系统的地面故障诊断与健康预测评估，机载状态监测与诊断推理，飞机机电PHM原型系统，小卫星电源系统在轨寿命预测与运行管理，船舶机电系统综合状态评估与维护维修辅助决策，测试性设计分析与试验验证等。 已在SCI/EI/ISTP检索的国际国内学术刊物和会议上发表论文100多篇，获得国家发明专利10余项。

研制的智能织物基于导电纱线传感技术,导电纱线传感器可以编织在衣服的 任意一个地方，实现人体心率、脉搏波、呼吸和肌肉活动等多个生理参数的贴身 监测；织物可不间断的连续运行，并持续对获得的生理信号进行分析处理，一旦 健康受到威胁，主动向穿戴者或理疗师发出警告。导电纱线可以缝制在各类衣物 中，可以是衬衫、儿童服或袜子等，也可通过带子或者小块缝在特定位置，穿着 者不会有任何异样感，具有柔软、质量轻、可穿戴、成本效益好、可规模生产特 点。

云计算是由网格计算、虚拟化技术、普适计算、平台级服务、软件级服务等概念的混合演进而来的新兴计算机科学概念。它将计算任务分布在大量计算机、存储设备等构成的资源池上，使云用户能够根据需要获取计算能力、存储空间和各种软件服务等，是一种通过互联网将各种资源通过一定的方法整合在一起，以服务的形式向外提供的商业模式，有着良好的发展前景。 本课题针对云计算的调度和评估进行了研究，结合现有的协商调度算法和多Agent等技术，研究和设计一个高效可靠的面向服务的调度和评估模型。本调度和评估模型具有以下特点： 1、 完全采用分布式调度，不存在中央调度器，任务的调度由各个节点的调度器通过协作共同完成，有效避免了单点失效问题，提高了系统的安全性和可靠性。 2、 根据不同的服务质量需求，提供灵活的多目标调度机制和多指标评价策略。模型综合衡量了完成时间、费用、负载均衡、可信度等指标，根据服务的特性以及系统的运行状态特征动态地制定评价指标的优先权。 3、 采用多Agent技术，通过自主的Agent的协作完成任务。每个节点都有自己的资源管理Agent、服务调度Agent等，不受其他节点加入和退出的影响，具有良好的系统扩展性，满足了大规模的应用请求。本模型通过对云计算环境中各类虚拟资源的合理调度和评价，提高资源的利用率，并满足用户的QoS需求。因此，并为云计算产业的发展提供了很好的技术支撑。

★软件具有国家版权局颁发的软件著作权登记证书。 ★软件具有省级或国家级检测机构出具的软件产品登记测试报告。 认知评估与训练系统针对中小学生认知发展特点，对学生的感知觉、注意力、记忆力、空间能力、推理能力、认知灵活性和问题解决等认知能力进行综合评估，同时提供针对各项认知能力的专业训练游戏，来帮助学生发展他们各方面的认知能力。 认知评估与训练系统共分为管理端和学生端两个用户端口。 管理端包括档案管理、评估管理、训练管理、数据中心、学习乐园管理、个性化方案管理、系统管理等功能模块。 管理端支持如下功能： 1.档案管理：批量导入学生信息，为学生建立完整档案，包括基本信息、评估报告、训练报告。 2.评估管理：2.1量表筛查包括克氏孤独症、蒙特利尔认知评估量表、瑞文标准推理测验、斯诺佩评估量表以及学习障碍评估量表对自闭症、认知发展迟缓、智力低下、注意力缺陷以及学习障碍问题的特殊儿童的筛查。2.2认知能力评估包括对普通学生从感知能力、注意力、记忆力、空间能力、推理能力、认知灵活性以及问题解决7大认知能力方面的评估（提供功能截图），7大认知能力又细分为视知觉、听知觉、感觉记忆、位置记忆、联想记忆等20多个个子维度的具体评估内容。 3.训练管理：训练模块针对认知的不同维度设计了大量针对性的训练游戏，包括：慧眼识图、小猴回家、快数方块、并驾齐驱、联想大挑战、记忆闪存、寻宝专家、快乐七巧板、珠玑妙算、精确量水、小熊推箱子等等。可以有针对性的提高各方面的认知能力 4.数据中心：评估训练的所有数据都会储存到数据库，教师可以进行数据筛查、生成群体综合报告、还可以进行描述统计、均值差异性比较和方差分析。 5.学习乐园管理：在系统内置的学习内容之外，教师还可以随时往系统里添加学生所需要学习内容。 6.个性化方案管理：系统针对筛查量表内置不同的训练方案，在学生完成筛查后，如果符合要求，将自动绑定给该学生。教师也可以根据学生评估结果。制定更具针对性的训练方案，绑定给指定学生，进行训练。 7.系统管理：管理系统使用用户、角色等相关信息，进行系统数据备份。 用户端支持如下功能： 1.学习乐园：从事物辨识、概念训练、社会认知和生活技能四个方面提供学习内容，提高学生基础认知能力 事物辨识包括食物、植物、动物、人、生活物品、地标与交通、自然基础7个方面共300多张图片以供学生学习，并提供双语朗读。 概念训练包括分类、概念、关系、联想4个方面共300多张图片以供学生学习。 社会认知包括动作认知、感受认知、情绪认知、人物关系、身体医疗、生活化和职业7个方面共300多张图片以供学生学习。 生活技能包括个人卫生、日常生活、生活小常识、学校生活和游戏休闲5个方面共100多张图片以供学生学习。 2.评估中心：包括感知能力、注意力、记忆力、空间能力、推理能力、认知灵活性以及问题解决7大认知能力方面的综合评估，又包括视知觉、听知觉、感觉记忆、位置记忆、联想记忆等20多个子维度的能力评估。 3.训练中心：训练中心包块提高感知能力、注意力、记忆力、空间能力、推理能力、认知灵活性以及问题解决能力的训练游戏。 4.个性化方案：学生可以在此模块进行个性化训练，更有针对性的提高认知能力。 5.统计报告：学生在完成评估和训练后，都可以查看自己的评估和训练报告，了解自己的认知能力水平，自主的参与训练。 6.放松减压：包含数十首旋律动听的音乐、数十个画面唯美的视频、及多个专业的心理放松技术内容。 7.个人中心：支持用户个人信息管理，包括基本信息修改和密码修改。系统包括评估与训练成就墙，通过成就激励吸引学生不断完成一项项评估和训练。 22寸嵌入式流线型一体化操作台，配有无线键鼠。

智能化下肢康复评估训练系统为下肢运动功能障碍患者提供由被动到主动循序渐进的训练与评定。首创背部支撑减重技术，实现运动与趣味虚拟训练相结合；采用足底驱动方式，精确模仿人体同步屈伸、交替屈伸；建立参数模型，实现静态姿势图、动态姿势图评估，为制定康复治疗方案提供科学依据。 该仪器依托上海市科委创新计划项目，获 9 项国家发明专利、3 项实用新型、3 项软件著作权，2013 年获国家中医药管理局首推下肢康复医疗设备；2014 年获中国机械工业科学技术三等奖，由上海西贝电子

了解更多产品详情，请与我们联系 180 6798 3675 公司官网：https://www.lierda.com

XM-JK开放式健康评估多媒体辅助教学系统   功能特点： ■ XM-JK开放式健康评估多媒体辅助教学系统为医学院校学生提供了一种能够自主学习、加强感官认识、强化护理学相关知识、易于操作的全方面的学习条件，丰富医学院校护理教学内容，弥补书面教学过于抽象的不足，方便学生自主学习。 ■ 系统具有开放性、交互性，能够让学生课后随时地进行自主学习，可对学员24小时开放使用，系统操作简单、界面漂亮，具有动态效果，能够从视觉上、听觉上吸引学生注意力，避免了枯燥无味的介绍，弥补课堂不足。 ■ 内容丰富，素材量大，以视频、动画、图片为主，模拟试题300套以上。 ■ 内容包括：问诊、体格检查、心理评估、社会评估、实验室检查、心电图检查、影像学检查、护理诊断、护理病例书写。 ■ 每个项目下包括：文字讲解、图片解析、视频教学、模拟测试。 ■ 其中理论教学运用形象直观图表深度解析教材内容，归纳整理繁杂的知识，便于记忆理解掌握，内容丰富涉及各科临床疾病，便于形象直观教学和临床实际运用，视频教学详细完整讲解健康评估学，习题是复习巩固之必要。 ■ 配置：19寸触摸一体机，双核处理器，内存2G，硬盘500G。

团队联合中美研究成员，应用三维激光成像技术，研发了具有世界先进水平的三维激光道路路面智能检测车，可在最高采集时速100km/h的情况下，对约4m宽的路面范围实现毫米级三维扫描。 一、项目分类 重大科学前沿创新 二、成果简介 团队联合中美研究成员，应用三维激光成像技术，研发了具有世界先进水平的三维激光道路路面智能检测车，可在最高采集时速100km/h的情况下，对约4m宽的路面范围实现毫米级三维扫描。同时，创新应用先进的深度学习技术，开发了路面病害及路面特殊构造物智能识别算法，可精准识别路面裂缝、坑槽、灌缝、修补、错台、标线、伸缩缝、板缝、伸缩缝、井盖等多种路面病害及路直特殊构造物。相关研究成果在中国、美国、巴西、南非、日本、印度等多个国家的道路检测工程实践中已得到大量应用。

项目背景：样品制备及检验过程中样品的交叉污染、样 品均匀性以及样品代表性问题，是影响产品品质的关键环节 及因素。尤其是稀有元素、微量元素对样品特性有较大影响 时，问题尤现突出。此类问题是国际、国内行业中公认的技 术难点，长期困扰企业的技术发展。为较好的解决此类问题， 在样品制备及检验过程中需要使设备及系统具有自动化、智 能化功能，依靠人工智能技术对上述环节给予把控及处理， 可以在样品需要处理和判断的过程中介入，实现自动判断、 自动识别并及时处理的智能化系统，始终保持样品处理环节 的准确性、正确性和及时性，保持样品的纯净度是本项目的 研发、研制的主要目的。 所需技术需求简要描述：1.能对煤、焦、矿石、熔剂、 贵金属、有色金属、稀有金属、合金、地质勘探类样品进行 全自动制样，自动检测并清除料斗残留物质，使得物料的交 叉污染度达到 0.02%，样品均匀度达到 99.8%，样品代表性 为 99.8%；2.在制样过程中能够全程检测、准确判断物料类 别，获取物料数据信息，并将数据进行分析和比对，给出有 效的生产优化方案；3.需要对制样过程中涉及的缩分机构、 研磨机构、水分测量装置以及成分分析等装置进行残留物质 清除。  对技术提供方的要求:熟悉行业动态，了解行业相关战略规划与发展方向，以实用、先进及具有较高的前瞻性技术 储备为基础，制定行业技术标准及研发相应装备。