深圳大学与中兴网信长期保持深入合作，积极探索产学研新模式，通过在健康大数据领域的持续研究与实践应用，为国家健康医疗战略、医学实践及全民健康管理提供大数据驱动的决策支持。在《基于物联网的多维健康数据智能平台关键技术及应用》项目，中兴网信将深圳大学科研成果进行转换，构建了基于物联网的多维健康数据平台，通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台，紧密联结患者与医生、医院，有效地缓解医疗资源紧张等问题，通过多维健康数据分析，有效地保障了高危人群健康。项目构建了基于物联网的多维健康数据平台，通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台，紧密联结患者与医生、医院，有效缓解医疗资源紧张等问题，通过多维健康数据分析，有效保障高危人群健康。相关技术内容包括基于协同感知技术的智能移动医疗终端及协同滤波研究、基于移动网络切分优化理论的网络优化及安全研究、基于多维异构医疗大数据的分析诊断云平台构建、应用系统开发及成果产业化。

深圳大学与中兴网信长期保持深入合作，积极探索产学研新模式，通过在健康大数据领域的持续研究与实践应用，为国家健康医疗战略、医学实践及全民健康管理提供大数据驱动的决策支持。在《基于物联网的多维健康数据智能平台关键技术及应用》项目，中兴网信将深圳大学科研成果进行转换，构建了基于物联网的多维健康数据平台，通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台，紧密联结患者与医生、医院，有效地缓解医疗资源紧张等问题，通过多维健康数据分析，有效地保障了高危人群健康。项目构建了基于物联网的多维健康数据平台，通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台，紧密联结患者与医生、医院，有效缓解医疗资源紧张等问题，通过多维健康数据分析，有效保障高危人群健康。相关技术内容包括基于协同感知技术的智能移动医疗终端及协同滤波研究、基于移动网络切分优化理论的网络优化及安全研究、基于多维异构医疗大数据的分析诊断云平台构建、应用系统开发及成果产业化。项目共发表高水平论文56篇，其中中科院一区论文13篇，ESI高被引论文5篇，获广东省创新创业金博奖、全国创客大赛冠军等奖项。目前项目理论成果与专利技术已应用转化，2016-2018年项目收入6.95亿元，间接经济效益16.31亿元。授权中兴的产品在广东、山西等全国13个省市应用推广，同时在东南亚、非盟等“一带一路”国家与地区推广使用；研发的云伴妇幼平台，2014年起在广东、江西等100多家省市各级医院使用。疫情期间，项目保障慢性病、妇幼等众多高危人群的健康，获得了很好的社会声誉。

本实用新型公开了一种基于软体智能材料的姿态可调整沉浮平台，包括支撑架及支撑架的周向上的至少三个沉浮装置；所述的沉浮装置包括：沉浮腔，所述沉浮腔的开口密封有驱动薄膜，沉浮腔内充有气体使驱动薄膜膨出形成可变形空间；气压传感器，监测沉浮腔的气压值并传送至第一控制器；第一控制器，接收并处理气压传感器的监测信息，控制驱动薄膜的变形；所述的支撑架上还设有：加速度传感器，监测姿态可调整沉浮平台的运动状态并传送至第二控制器；第二控制器，接收并处理加速度传感器的监测信息，向第一控制器输出控制信息；电源，提供动力。该姿态可调整沉浮平台结构简单，控制精度高，并且所产生的噪音小。

智能制造（铣削）综合实训平台既可独立实训，也可以接通实物机电设备实现动作控制。本设备集成了智能制造执行系统（MES）、工业机器人控制系统、数控铣削控制系统、可编程控制器（PLC）、触摸屏（HMI）、场景系统、MES系统。通过机器人示教器、数控系统、PLC及电路控制虚拟场景中的设备。利用该设备可综合实训MES系统、工业机器人编程与操作、数控铣床编程与操作、触摸屏编程与控制、工业PLC的交互控制编程与调试。本设备还配备自定义I/O接线仿真功能模块，用户可自定义删除和连接I/O端口的接线设置，从而可以按自定义的I/O接线进行PLC程序编辑，拥有自主搭建场景功能。 该平台面向智能制造专业群可开展《工业机器人技术与应用》、《数控铣削加工实训》、《数控铣床系统参数调试》、《PLC基础应用》、《触摸屏组态控制》、《智能制造单元综合实训》等课程的教学、考核及相应的技能竞赛训练。

智能机器人创新实验平台是由海天雄研发的以Cortex-A15高性能ARM芯片为上位机来控制机器人行为动作的平台，由上位机系统(ARM芯片)与下位机(51芯片)两大部分组成。该平台可根据不同的实验需求进行独立工作。 上位机（三星公司Cortex-A15的5260 ARM芯片）主要是运行控制机器人的Android应用程序，并且此系统也拥有丰富的外设，可以用来学习Android应用程序的开发以及ARM芯片的学习，可以作为整个嵌入式系统的教学平台使用。 下位机（AT89C51系列的芯片）主要是根据上位机发送的命令控制机器人的动作行为，此系统可以拥有一般51单片机的外设（LED、数码管、蜂鸣器等），可以独立使用，并且拥有大量的传感器，例如：舵机、超声波、直流电机、摄像头等。 智能机器人创新实验平台采用的是上位机控制，通过WiFi路由通道，根据下位机探测的环境因素判断情况回传给上位机以此智能控制。另外，可以在非控制情况下循迹运行。主要由四大块组成：上位机5260平台运行Android程序、WiFi路由模块、单片机与驱动模块以及机器人的感知与控制系统。

本实用新型公开了一种基于PID算法控制的电磁直立车，包括车体，所述车体顶部设有蓝牙模块，所述蓝牙模块电性连接PCB控制电路板，所述PCB控制电路板设置在所述车体内部，且所述PCB控制电路板上设有PID控制器，所述PID控制器的一侧电性连接陀螺仪，所述陀螺仪一侧设有加速度传感器，所述加速度传感器电性连接所述PID控制器，所述PID控制器电性连接驱动电机，所述驱动电机设置在所述车体内腔的底部，且所述驱动电机设有两个，两个所述驱动电机的旋转轴分别朝向相反的方向，所述旋转轴上连接行驶轮，本实用新型简化直立车

本发明的涉及一种对图像中矩形进行检测的方法。本发明旨在 寻找图像中矩形的最佳四个顶点集合，首先对图像进行边缘检测，获 得由图像中所有边缘点组成的集合即边缘空间，然后用四个边缘点表 示一个矩形个体，简称为个体，通过计算四个边缘点之间连线的存在 性和夹角接近直角的程度来计算个体的适应度，选择适用度高的个体 进行交叉和变异操作来产生新一代的个体。通过多次选择、交叉和变 异操作最终找到组成矩形四个顶点的最佳集合。该方法基于遗

医影智能XR眼镜，这款集长续航、轻量化、易携带、AI识别等特性于一体的专业级教学设备，正以三大核心功能重塑医学影像教育生态。 1.医学影像设备可视化 无需实体拆解，医影智能XR眼镜即可实现医学影像设备从整机到内部结构动态呈现，DR平板探测器、CT扫描、MRI成像技术等内容，通过虚拟现实呈现成像流程，设备原理要点一目了然，重建教学内容可视化，实现“所见即所学”。 2.医学影像中心场景漫游  突破空间与场景壁垒，可沉浸式体验影像中心各科室的环境布局，深度感知科室文化；支持全流程模拟操作，可完整演练患者接待、体位摆放、设备参数调试、检查执行等核心环节，为影像中心科室规划优化、新人岗前标准化培训提供专业高效的实操支撑。 3.AI 智能识别 教材识别：精准识别医学影像教材中的图文内容，即时生成3D模型、流程动画及专业讲解。将静态文字转化为立体教学资源，大幅提升课程学习与知识传播效率。 部件识别：快速识别医学影像实体部件，同步生成部件参数、成像原理、维护注意事项等内容并实时讲解，解决现场学习时资料查询繁琐的痛点。

心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。 基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级 的关键技术。近年来，众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入，所研发可穿戴设备可 实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测，弥补了医院测量心电图的短时性。本课题中， 基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统，将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所 实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来，实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心 电智能检测平台的建立，利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查， 可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。 北京清华长庚医院心内科张萍教授团队在正常和疾病心电数据库有长期的积累，曾负责十二五国家科技支撑计划《基层心电监护产品应用评价研究》，在心电监护产品评价和推广 应用方面积累了丰富的经验，在本项目中提供了医疗级心电测试数据库，与清华大学王贵锦 副教授一起搭建了医生在环并不断反馈的心电智能检测平台，同时，北京清华长庚医院作为 北京市昌平区远程诊断管理中心，为未来心电产品的推广应用和心电智能诊断的评测提供了 良好的平台。清华大学电子工程系王贵锦老师团队在低功耗硬件设计、生理大数据分析、心 电智能算法研究领域有着长期的积累。团队在国内外顶级期刊会议上发表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，发明专利授权近 20 项。团队基于人工智能算法开展心血管疾病智能诊断 研究，在多种心电疾病诊断中达到世界先进水平。 团队所研发临床长时程心电智能检测平台特点如下： l 实现长时程心电数据的展示、查询、关键指标计算等功能； l 基于医疗大数据和人工智能技术，实现室性早搏、房性早搏、T 波改变、ST 段改 变、早复极图形改变、心房颤动等 10 余种常见心电术语的智能诊断，准确度高； l 建立心电诊断术语工程化分级体系，实现医学和工程科学高效结合； l 建立心电图规范化数据库，为医学研究创造基础。 团队所研发的手持式可穿戴心电智能检测平台特点如下： l 实现了院外心电数据的测量和采集 l 基于手持式单导联设备和人工智能技术，实现了心房颤动的院外筛查和诊断