XM-TMA诊断性刮宫监测考核指导模型   功能特点： 1、诊断性刮宫监测考核指导模型采用优质材料制成，腹腔内有早期妊娠子宫，解剖位臵准确，皮肤柔软有弹性，手感逼真。 2、早期妊娠子宫内设有模拟病变，供操作者训练，可客观地评价操作者实施诊断性刮宫的质量是否达标。

该系统基于各级医疗系统的影像科研临床应用基础及各类院校影像教学大 纲而开发，贴合各级诊疗机构日常诊疗习惯和院校教学大纲需求，方便教师对各 类影像图片的展示和教学，能更好的让学生全面对各类影像进行阅片、报告书写 练习，以及熟悉临床应用及诊疗流程，有利于训练学生的影像技能操作能力及就业。

山东中科蔚蓝智能环保科技有限公司是专注于实验室及医疗场景污水处理解决方案的国家级科技型中小企业，致力于以智能化、定制化技术推动环保领域革新。公司立足山东，辐射全国，依托自主研发的智能环保设备与全流程服务体系，为医疗机构、科研实验室、疾控中心等场景提供高效、安全、合规的污水处理方案，助力客户实现绿色可持续发展。   公司具备卫生部颁发《消毒产品生产企业卫生许可证》，且产品在《全国消毒产品网上备案信息服务平台》备案，相关产品均经过了第三方正规检验机构检测，旗下所有产品均有PICC百万产品责任险，国家认证，官方可查。   【荣誉资质】   公司荣获了中国人民银行公示平台认定的：3A级信用企业、重合同守信用3A企业、诚信经营示范单位3A企业、重质量守信用3A企业、3.15消费者可信赖企业、中国绿色环保产品、政府采购优秀供应商等荣誉称号。   【合作案例】 公司已成功服务全国2000余家单位，包括北京信息科技大学实验室、山东农业科学院、国际供应链示范中心、呼和浩特第二人民医院、广东清远麻鸡国家原种场研发中心等标杆项目，设备稳定运行率超过8%，获评“中国实验室设备政府采购优秀供应商”、“中国医疗行业政府采购优秀供应商”。   【企业愿景】 未来，中科蔚蓝将持续聚焦智能化与绿色化双轮驱动，推动污水处理从“末端治理”向“全程防控”升级，为全球科研与医疗健康事业构筑安全屏障。

1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

XM-BL开放式病理学多媒体辅助教学系统   功能特点： ■ XM-BL开放式病理学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。 ■ 素材量大，容量超过20G，以视频、动画、图片为主，模拟试题50套，电脑快速阅卷，自动评分，方便学生自测。 ■ 内容包括：病理学总论、损伤与修复、血液循环障碍、炎症肿瘤、病理学各论、各系统疾病、传染病、烧伤与战伤等，基本病变、大体标本、切片标本、图片、血液病理学、骨科病理学、肿瘤、冰冻切片的制作，大批量的病理学教学国库临床床病理讨 论、尸检病理讨论、免疫荧光细胞化学技术法。 ■ 病理生理学包括：实验难点、水肿、水电解质代谢、酸碱平衡紊乱、缺氧、发热、休克、心功能衰竭、肾功能衰竭的实验，各系统常见病发机理。 ■ 配置：19寸触摸一体机，双核处理器，内存2G，硬盘500G。

XM-BL开放式病理学多媒体辅助教学系统   功能特点： ■ XM-BL开放式病理学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。 ■ 素材量大，容量超过20G，以视频、动画、图片为主，模拟试题50套，电脑快速阅卷，自动评分，方便学生自测。 ■ 内容包括：病理学总论、损伤与修复、血液循环障碍、炎症肿瘤、病理学各论、各系统疾病、传染病、烧伤与战伤等，基本病变、大体标本、切片标本、图片、血液病理学、骨科病理学、肿瘤、冰冻切片的制作，大批量的病理学教学国库临床床病理讨 论、尸检病理讨论、免疫荧光细胞化学技术法。 ■ 病理生理学包括：实验难点、水肿、水电解质代谢、酸碱平衡紊乱、缺氧、发热、休克、心功能衰竭、肾功能衰竭的实验，各系统常见病发机理。 ■ 配置：19寸触摸一体机，双核处理器，内存2G，硬盘500G。

随着国民经济的持续发展，我国的电力系统正在向超高压、大电网、大容量、自动化的方向发展，对输变电设备进行在线监测与故障诊断，可有效提高电气设备的运行可靠性，具有重要的意义。该系统能够联网实时监测和远程管理变压器、GIS、电容型设备等输变电一次设备，及时发现输变电设备内部的各种短路、局部放电、绝缘受潮和老化等故障，并实时诊断预警，为输变电设备正常运行提供必要的指导数据，大大提高了输变电设备的运行可靠性。该系统是总结十多年来高电压与绝缘技术研究所关于绝缘泄漏电流测量、介质损耗测量、局部放电测量、振动特征测量和故障诊断技术等领域的研究结果，结合现场实际检测和处理经验，采用最新的传感器技术、信号处理技术、计算机技术等手段和最新诊断理论、算法实现的新一代高性能智能化、综合化的在线监测系统。采用多元信息融合技术进行故障综合诊断，诊断效率和准确度大大提高，达到了国内领先水平。近年来基于该课题，我研究团队共获得省部级科技成果二等奖、三等奖各1项；申请发明专利20余项；承担“973” 、“863”子课题各1项、国家自然基金项目3项、省自然基金项目2项，其他横向项目10余项。有100余台套输变电设备在线监测与故障诊断系统在现场运行，经济效益和社会效益显著。

影像学检查在新冠肺炎的诊疗中具有非常重要的参考价值，《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（试行第五版）》将“疑似病例具有肺炎影像学特征者”作为临床诊断标准，但在临床实践中存在一定局限，疫情爆发导致待阅片数量激增，医生阅片压力巨大；新冠肺炎属于新发疾病，各地医疗机构特别是基层机构缺乏阅片经验，且由于“异病同影”，容易造成漏诊或误诊；该病病程发展快，患者需要接受多次胸部CT检查以监测病情发展、评估治疗效果等，单凭阅片医生肉眼很难快速对比并识别病灶变化。 在接诊量高峰期，亟待建立更精准高效的人工智能影像辅助诊断方法。孙逸仙纪念医院林天歆教授组织医院呼吸内科、急诊科、放射科、大数据与人工智能团队开展科研攻关，在广州再生医学与健康广东省实验室、广东省科技厅的支持下，联合清华大学、澳门科技大学以及广州康睿智能科技有限公司，使用50万份临床影像学大数据，开发了基于胸部CT的新型冠状病毒肺炎AI筛查和辅助诊断系统。 该系统能对新冠肺炎进行快速诊断，判定新冠肺炎的分级和严重程度，协助医疗机构加速辨别感染者，为快速隔离、诊断、治疗争取时间。其优势主要体现在：快速、准确地诊断新冠肺炎。有经验的影像科医生看完1个患者的胸部CT图像约15-30分钟。该AI系统可在20秒内完成1个患者CT图像的检测及诊断过程，诊断准确率达90%以上。进行病情严重程度分级和重症危重症预测功能。该系统可对胸部CT图像每一切面的小结节、磨玻璃影和实变进行自动分割、标注及定量分析，可预测患者的吸氧频率、血氧饱和度、全身代谢情况、其他器官损伤程度，预测病人发展为重症、危重症的概率和时间，以便医生及时干预，降低患者死亡率。协助医务人员进行药物效果评估，指导用药。系统可对同一位患者用药前后的CT图像进行对比分析，通过定量计算病灶在用药前后的变化，判别药物是否有效，指导临床用药。