一、全身模拟人 *1、全身针灸模拟人设有≥300个穴位传感器（穴位应包括常见病针灸处方中的十四经穴和奇穴）。穴位点以LED灯光的形式呈现，软件端可控制穴位灯光的开启与关闭。 *2、全身模拟人：点穴模拟人模拟一成年男性，身高170CM，模拟人为整体结构（非四肢拼接而成），四肢均可自由活动。 3、针灸模拟人全身均为真实柔软的仿真皮肤、仿真实皮下与肌肉组织、手感真实触有弹性仿真皮肤有非常好的柔韧性。同一位置针刺多次不会出现明显孔位，表面形状、触摸手感均与人体无异，非常的真实。 *4、仿真模拟人体内有完整的全身骨骼仿真结构、四肢骨骼可活动，有良好的弯曲的功能。体内有完整的骨骼仿真结构,真实的展示各部位骨性标志。全身各部位关节为金属构件连接，灵活、牢固可任意摆放各种点穴取穴体位。 5、体表解剖标志明显，有明确的脊柱骨凸点、肋骨凸点、乳头、肚脐等定位特征点，并可进行点穴定位。 6、具有逼真的口腔(牙齿、舌、悬雍垂等)及气道(会厌、声门、气管等)。 7、模型材料采用了无毒、无害的环保级材料。 8、模拟人与软件之间支持有线与无线两种连接方式。 二、实训功能 *1、软件系统中打开经络或穴位，全身针灸模型人可亮起相应穴位灯。 2、每个穴位都是独立传感器，单个传感器故障不影响整个系统的使用，每个穴位传感器支持单独拆卸更换。 *3、在全身模拟人上针刺某一穴位，软件系统自动播报该穴位点名称，并跳转到相应位置，并以高亮显示，在软件中点亮某一穴位，模拟人上对应的穴位亮起。 4、可在全身模拟人上根据骨性标志、体表标志等不同取穴方式进行真实人体取穴。 *5、实时实训：针对全身的穴位可以分经络进行单独展示，配合全身模拟人进行针刺练习，触发穴位后软件进行实时响应，系统可实时显示该穴位的名称、国际代码、点位、解剖位置、主治、操作等信息，同时播报其穴位名称。 6、穴位提示：可以单独控制单一穴位的灯光提示，方便认穴练习。 7、经络练习：可以点亮一条或多条经络穴位进行相关经络学习。 8、多穴练习：可针对性的点亮多个穴位进行练习，系统给出实时反馈。 9、模型穴位灯光可实现经络的循行走向。 10、支持分层感知功能，在人体模型穴位上进行按压时，软件同步显示按压力度、按压时长及按压感知层次，并实时以视图形式呈现按压力度变化。 11、具备压力反馈功能，可根据穴位，设置不同耐受阈值，在进行按压时以视图形式呈现按压力度变化和按压时长信息。 12、系统具备压力反馈功能，穴位按压时，可调控反馈按压力度大小。 三、软件功能 1、系统包含经络腧穴解剖、点穴训练、综合病例训练、发布点穴考试等功能。 2、穴位认知包含包括十二正经、十二经别、奇经八脉共32条经脉，包含362个经穴，50余个经外奇穴。点击该穴位可直观了解穴位所在位置。针对每条经络及穴位的点位、解剖位置、主治病症、针刺手法均有详细释义，并可以利用虚拟数字人体模型交互操作使用。 3、解剖系统：包含骨骼系统，关节系统，肌肉系统，消化系统，神经系统，动脉系统，静脉系统，淋巴系统，皮肤系统，呼吸系统，泌尿生殖系统，内分泌系统等人体数字虚拟系统，方便理解中医穴位在人体结构中的毗邻关系。在系统中可对数字人体进行拆分、隐藏等多种解剖功能的操作。 4、经络循行：通过三维动效形式展示，可直观了解人体经络循行。 *5、可对数字模型进行放大、缩小、平移、一键初始状态、一键返回主页面，可前、后、左、右、上、下六视图切换三维模型视角，对任意界面进行截图保存等多种操作。 6、系统设有多种背景颜色适配多种场景。 7、语音功能：针对详细注解内容，进行对应的语音讲解。 8、透明功能：可一键透明皮肤、肌肉、骨骼，也可以调节不同层级的透明度，利于学习针灸腧穴对应的内部解剖结构。 *9、身体层级：可以对皮肤、肌肉、骨骼、动脉、静脉、内脏、神经进行隐藏和显示。 10、文字介绍：点击任意腧穴都可以显示其名称、介绍等信息。 11、即触即显：任意点击某个腧穴/某个解剖结构，可以立即显示其名称及对应结构注释。 12、搜索：输入穴位名称、拼音或代码，可在三维人体模型上快速定位到该穴位。 13、歌诀背诵：包含井荥输原经合歌、八会穴歌、络穴歌、郄穴歌、八脉交会穴歌、背腧穴歌等针灸歌诀。 14、腧穴定位体表解剖标志具备20余个重要人体解剖标志位置，可一键显示全部体表解剖标志定位点。 15、骨度分寸：以《灵枢·骨度》里的人体各部的分寸为基础，用于腧穴定位的方法。根据当前学习的穴位，一键获得根据骨度折量定位法得出的位置信息，更方便腧穴认知。 16、对称穴位：不仅可以学习单侧的经络穴位，更方便进行对侧穴位的认知学习。 17、重置或复位：一键恢复三维模型至初始状态。 *18、常见的危险穴位具有特殊标记，详细信息包含针刺异常情况表现及情况处理。 19、支持按部位显示/隐藏虚拟人体模型，可分为全身、头部、躯干部、上肢（左）、上肢（右）、下肢（左）、下肢（右）等多种模型状态。 四、取穴模块 1、取穴训练 1.1、可在模拟人身上进行全部穴位的取穴模拟。支持不少于400（单穴）个穴位的取穴练习。 1.2、系统可随机挑选10个穴位进行训练，操作结束后，系统实时给出评分，成绩单可查看每个穴位的操作过程和分值记录。 1.3、在软件虚拟人体上进行穴位的寻找与确认，实时反馈取穴位置的对错，亦可随时查询所练习腧穴的正确定位，以便即时纠正及再次练习巩固，结束训练后可自动生成训练记录。 1.4、支持以全国针灸推拿临床操作技能大赛的腧穴定位比赛规则随机出题。 2、专项取穴训练 2.1、具备教师指定和自主选择功能。 2.2、教师可以设置题组数目、组题形式，支持系统随机组题和自定义组题。 2.3、教师可自行设置取穴形式，支持一键发布训练穴位。 3、综合病例训练 3.1、包含头面躯体痛、内科、妇儿科、皮外伤科、五官科、急症等多科室的病例针灸治疗内容。 3.2、包含头痛、面痛、腰痛、面肌痉挛、落枕、颈椎病、漏肩风、坐骨神经痛、晕厥、眩晕、中风、高血压病、痹证、胁痛、痴呆、不寐、心悸、水肿等病案诊断、治疗方法。 3.3、每个针灸病例考题作答后系统自动给予正确答案对比。 4、发布取穴考试 4.1、试题类型支持智能针灸全身人身上针刺取穴和系统虚拟人身上取穴，教师可分别设置每个穴位的考核形式。 4.2、考试穴位支持按照设置的常用穴位和非常用穴位自动随机生成，支持按经络、部位等自主选择穴位生成。 五、配置清单 1、全身针灸仿真模拟人一具。 2、65寸落地式触控交互系统一套，配备可移动式支架。 3、可升降按摩床一台。 六、中医针灸数字人系统V1.0 一套

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。

本发明公开了一种加速基于 XOR 的 RAID-6 编解码过程的方程 并行计算方法：将基于 XOR 的 RAID-6 编码的校验规则用校验方程组 表示，把每个校验方程在编解码过程中的求解分解为两个阶段——“预 计算阶段”以及“递归求解阶段”；每个校验方程由一个独立的线程 实施求解，多个校验方程的预计算阶段被并行执行；使用一个全局共 享的数据块状态表记录数据块的状态以协调所有线程的执行。本发明 方法利用编码的潜在并行能

本发明提供了用于提高三维音频空间感距离感的参数编解码方法及系统，编码时输入三维音频的音 频信号和三维音频的空间边信息，将有向性音频信号下混并提取相应的下混边信息，对无向性散射音频 信号、下混后的有向性音频信号、提取的下混边信息、及输入的空间边信息分别进行编码;解码时提取 空间边信息的码流等分别进行相应解码并还原。本发明采用音频信号的强度参数和距离参数来共同表达 声像距离，提高三维音频的空间感和距离感，可以得到更好的三维音频重放效果。

睿行智能是速羽动力旗下的低速智能车品牌，专注于多种场景的无人驾驶车辆、智能车的研发生产制造。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 南京速羽动力科技有限责任公司 企业法人 史昀珂 注册时间 2016.06.29 注册所在省市 江苏省南京市 组织机构代码 91320115MA1MNUC45H 经营范围 经营范围包括汽车、电动车、汽车模型、赛车、机动车及相关零配件的研发、生产、销售、技术服务和售后服务；工业产品造型设计开发；自营和代理各类商品和技术的进出口业务（国家限定公司经营或禁止进出口的商品和技术除外）；钢管、铝材、金属材料销售；碳纤维制品、锂电池组、电池管理系统、高压箱的研发和销售；体育赛事策划；赛车场地维护；自有设备租赁（不得从事金融租赁）；新能源汽车技术领域额内的技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让；机械加工；游乐设备设计、生产、加工、销售及技术服务。 企业地址 南京江宁区东南大学路33号东南大学国家科技园1号楼3楼 获投资情况 东大科技园-紫金创投学生创业基金 15万元 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 史昀珂 机械工程 2021年9月 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 殷国栋 机械工程 教授 汽车工程 五、项目简介 睿行智能（RUIMOVE）是速羽动力旗下的低速智能车品牌，专注于多种场景的无人驾驶车辆、智能车的研发生产制造。 团队在多个领域的综合经验，使得我们在智能车领域拥有全方位的综合实力，不同的技术积累构成不同的解决方案，应用于无人驾驶的多个场景，包括无人驾驶科研平台、无人货运、无人巡逻、无人物流、无人清扫、无人摆渡、无人军事等。睿行智能（RUIMOVE）整合优势资源，立足低速智能车领域，致力于技术创新和产品创新，为低速无人车提供智能底盘整体解决方案，包括：车规级、全线控化的核心零部件，多场景电驱动系统方案，底盘轻量化、高性能解决方案。以强大的供应链、生产制造管理实现智能车的大批量生产及成本控制。睿行智能决心成为无人驾驶解决方案提供商，并积极布局软件算法、高精度地图、云服务、数据服务等领域，通过提供高性能的低速智能车和用户体验，为用户创造简便的生活方式，在全球范围内打造用户企业，致力于未来低速智能车的全面普及工作。

安瑞斯智能化一体机主要功能：智能称重及标签打印、扫码；出入库信息化管理，安全合规；自动盘点及报表生成；保质期、最低库存、异常情况等提醒。 智能化一体机配备19寸高清电容触摸屏 人员身份验证及分级权限 智能称重二维码标签打印及扫码 入库、出库及回库信息化管理 化学品MSDS实时查询 自动统计及报表生成 保质期、最低库存、异常情况等提醒 远程登陆访问    

导读东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法，以对运动想象(MI)任务进行分类。ESI技术采用边界元法(BEM)和加权最小范数估计(WMNE)分别解决EEG的正向和逆向问题。然后在运动皮层中创建十个scout来选择感兴趣的区域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法从scout的时间序列中提取特征。最后，使用CNN对MI任务进行分类。实验结果:在Physionet数据库上的整体平均准确率达到94.5%，分别对左拳头、右拳头、双拳和双脚的单个准确率达到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉验证进行验证。研究人员表示，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者为验证方法的有效性，加入了4个新的受试者进行验证，发现总体平均准确率为92.5%。此外，全局分类器适应单一对象，整体平均准确率提高到94.54%。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。系统框架图1 系统框架图系统框架如图1所示。原始数据来自国际10-10系统的64个电极(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10电极)，并以每秒160个样本的速度采集。根据国际10-10系统从64个通道采集原始脑电图，并使用BCI2000系统进行记录。记录的数据被分为四个独立MI任务包括左拳MI,右拳MI,双拳MI和双脚MI。首先，由于ERD在执行运动想象时在alpha和beta中不同，因此使用FIR滤波器对EEG进行了8 Hz至30 Hz的带通滤波。然后，通过计算包含正问题和逆问题的源，将传感器空间的活动转化为源空间的活动。接下来，创建scout并提取特征。研究者在运动皮层中创建了10个scout，因为我们只关心与运动相关的活动。十个scout中的每一个都代表了可用源空间中的一个感兴趣的区域(ROI)，并且是定义在皮层表面或头部体积上的偶极子的子集。左脑的scout称为L1、L2、L3、L4、L5，右脑的scout称为R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA从10个scout的源时间序列中提取特征。最后，利用CNN对时频图进行分离并进行分类。实验在实验中，研究人员仅使用了随机选择的十个受试者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。这里用于分析的数据集包含每个受试者84次试验，每一类包含21次试验。在记录64通道脑电图时，受试者执行了不同的运动想象任务。每个受试者针对以下四个任务中的每一个执行了3轮21试验：当目标出现在屏幕左侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕的右侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕顶部时，受试者想象打开和合上双手的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕底部时，目标会想象双脚张开和合拢，直到目标消失。然后受试者放松。为了统一数据维数，研究者选择了4s的数据，因为每次想象任务的执行时间都在4s左右。此外，脑电图任务是分开的，研究人员在实验中将左拳，右拳，双拳和双脚MI任务分别称为T1，T2，T3和T4。图2 scout命名左右运动想象的scout分别命名为L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如图2所示。10个scout每一个都被扩展到40个顶点，每个顶点只有一个源。L1区域对应40个信号，其他scout也一样。在计算了来源后，研究者在运动皮层中创建了十个scout，如图3所示。图3 创建10个scout使用ESI计算十个受试者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次试验的四个任务(T1、T2、T3、T4)的源。对于这四项任务中的每一项，每个受试者每次都要进行7次测试(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一个步的10个被试的10个scout的4项任务的来源。然后提取10个scout的时间序列进行进一步分析。特征提取在计算源之后，研究人员在运动皮层中创建了包含40个源的10个scout，并提取了scout的时间序列。如图4所示为提取R5 scout时间序列作为示例。图的右边显示了R5 scout的时间序列。本文利用小波变换从scout时间序列中提取特征。图4 提取R5 scout时间序列作为示例在这项研究中，研究者提出利用CNN来解决运动想象任务分类的问题。该模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架构，该网络模型由一个六层卷积网络组成，其中两个最大池层和三个全连接层，如图5所示。图5对于Physionet数据库，研究者首先采用Deep ConvNet架构，包括四个卷积层、四个最大池层和一个全连接层。在实验中，研究者依据经验使用两个最大池化层。并尝试了不同数量的卷积层和完全连接层。时频图利用Morlet小波方法得到了scout的特征。对于每个任务，R5 scout的时频图如图6所示。包含时间和频率互补的时频分析方法提供了时域和频域的联合分布信息，清晰地描述了信号频率与时间的关系。图6 R5 scout的时频图显然，只有部分时频映射是红色的，表明每个任务只对特定的频率和时间敏感。由于图的数量比较大，研究者使用CNN来选择和学习这些图中最基本的特征。研究人员随机选择了几个样本，并将一些特征图可视化，作为MI任务的学习表示，如图7所示。图7为了获得有效的结果，将数据集分为90％作为训练集，其余10％作为测试集。首先，将十个受试者的数据集（总共19320个样本）分为17388个样本以训练所提出的CNN模型，以及1932个样本以验证模型的有效性。在实验中，研究者还选择了另外四个受试者的数据集以增加数据集的规模(27048个样本)，其中24343个样本是训练集，其他样本是测试集。在选定的scout上对所提出的CNN架构进行了十次训练和测试，以验证所提出模型的鲁棒性。图8(a)显示了10个scout中每个的全局平均精度。图8 统计结果R5的全局平均精度最高，达到94.5%，而L2的全局平均精度最低，为91.3%。对应L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整体准确率分别为92.4%、92.5%、93.6%、91.9%、93.0%、91.8%、92.1%、92.6%。所有scout的总体精度均在91%以上，标准差均在0.20%以下。图8(b)显示了十个scout中每个scout四个MI任务的组级统计结果及其标准差。一般来说，R5表现的要比其他的好，而L2在迭代2000中表现最差。标准差较小，说明这些精度更接近平均值且稳定。图9 统计结果图9(a)显示了带有标准差的混淆矩阵，说明了group level分类结果。T1、T2、T3和T4的全局平均精度峰值分别为95.3%、93.3%、93.6%和96.0%。R5 scout的四个MI任务中的每一个都如图9(b)所示。通过改变训练集和测试集顺序的10次试验，确定了scoutR5的性能，结果如图10(a)和(b)所示。在10次试验中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均准确率分别为93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。换句话说，四个任务中每一个的平均准确率都超过了93%。全局平均准确率为93.7%。10次试验结果表明，该方法对scout R5的分类效果较好。从以上结果可以清楚地看出，R5 scout在四种MI任务的分类中扮演着最重要的角色。因此，选择R5对四个MI任务进行分类。图 10图11. (a)是不同模型的全局平均准确性的比较。可以发现，该研究提出的模型可以达到最大的精度。从图11. (b)不同模型的ROC曲线可以看出提出的模型比其他模型表现更好。©不同模型T1上的精度比较。(d)不同模型T2的精度比较。(e)不同模型T3的精度比较。(f)不同型号T4的精度比较。图11 不同模型的精度比较结论东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法。该方法可以对运动想象(MI)任务进行分类。实验结果表明，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者加入了4个新的受试者进行验证来验证方法的有效性。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。论文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN