该成果突破了作物生长监测、诊断、调控一体化精确化技术，实现了传统农业向现代农业的技术升级；并且促进了农学与遥感、信息、工程、物联网等多学科的交叉融合，开创了作物精确栽培与智慧农业的新领域；形成了一系列农业信息化自主知识产权成果，提升了农业产业化水平和核心竞争力。同时，培养了一批高素质人才，带动了现代农业相关领域的创新研究与开发应用。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 高产、优质、高效、生态、安全作物生产是我国农业产业发展的主要目标，快速无损地监测作物生长状况，并根据实时监测结果对肥水管理方案进行定量调控，是实现这一目标的关键技术环节。南京农业大学曹卫星教授团队将定量光谱分析方法与作物生理生态原理相结合，通过实施不同生态点、不同品种、不同管理措施下多年的田间试验，构建了作物冠层和叶片水平的反射光谱库，着重解析了不同条件下的作物高光谱响应模式和时空变化规律，提取了作物主要生长指标的特征光谱波段和敏感光谱参数，构建了叶片、冠层、区域等多尺度的作物生长指标光谱监测模型；同时，定量研究了不同产量水平下作物生长指标的动态变化模式，构建了基于产量目标的生长指标适宜时序动态模型，进一步耦合实时苗情信息，综合利用养分平衡原理、氮营养指数法、指标差异度法等，集成建立了多路径的作物生长实时诊断与定量调控技术；将上述监测诊断技术与软硬件工程相结合，研制开发了面向多平台的作物生长监测诊断装置和基于遥感的作物生长监测诊断系统等简便适用的软硬件产品，进而形成了基于反射光谱的作物生长指标快速监测与定量诊断技术体系，实现了作物生长的实时监测、精确诊断和智慧管理。 该成果突破了作物生长监测、诊断、调控一体化精确化技术，实现了传统农业向现代农业的技术升级；并且促进了农学与遥感、信息、工程、物联网等多学科的交叉融合，开创了作物精确栽培与智慧农业的新领域；形成了一系列农业信息化自主知识产权成果，提升了农业产业化水平和核心竞争力。同时，培养了一批高素质人才，带动了现代农业相关领域的创新研究与开发应用。 已授权国家发明专利25项、实用新型专利5项，登记国家计算机软件著作权20多项；发表学术论文160多篇，其中SCI/EI论文60多篇；出版专著1部。成果先后得到国内外专家同行的充分肯定，2011年的成果鉴定认为（罗锡文院士主鉴），该研究整体居国际先进水平。同时作为稻麦精确管理关键技术，入选江苏省主要农作物2014~2015年“四主推”推介名录，团队起草的《稻麦生长指标无损监测诊断技术规程》入选2014年江苏省地方标准项目。技术成果已在江苏、河南、江西、安徽、河北、浙江等水稻和小麦主产区进行了大面积示范应用，表现为明显的节氮和增产作用，取得了显著的社会经济效益，对于推进精确农业和智慧农业的发展具有重大意义和良好的应用前景。

本发明公开了一种工业过程故障诊断方法，包括如下步骤：采集工业过程的历史正常数据；利用工业过程的历史正常数据计算检测统计量；采集待检测的工业过程数据；当检测到工业过程故障时，利用相对重构贡献方法提取特征量；根据特征量计算故障模式下的条件概率密度函数和正常模式下的条件概率密度函数；根据先验概率和条件概率密度函数计算后验概率；采用最小风险贝叶斯决策理论对当前时刻样本进行故障变量识别；根据诊断后的结果更新下一时刻样本的

按照《新型冠状病毒肺炎诊疗方案（试行第五版修正版）》，湖北省增加了“临床诊断病例”分类，对疑似病例具有肺炎影像学特征者，确定为临床诊断病例，以便患者能及早按照确诊病例相关要求接受规范治疗，进一步提高救治成功率。因此，对患者的影像学分析在确定“临床诊断病例”上就具有极为重要的意义。 根据国家指南这一重要变化，西安交通大学第一附属医院影像学郭佑民团队，在前期承担国家卫健委重大行业专项《基于“数字肺”的呼吸系统疾病评价体系与诊断标准研究》基础上，针对新冠肺炎肺部影像学特点与医学成像技术公司合作，第一时间研发了新冠肺炎肺部感染辅助诊断系统，实现了对新冠肺炎感染者肺内病变部位快速检出、定量评价病变范围和病变演变过程评估 CT扫描是新冠肺炎诊断的重要环节，已成为确定“临床诊断病例”的重要标准。但是在影像诊断过程中，每位患者的CT检查多达几百幅甚至上千幅图像，单靠影像诊断医师从庞杂的图像特征中筛选出新冠肺炎所具有的特征，不仅要求医师具备肺炎诊断与鉴别诊断的经验，还需要相当的观察时间，严重影响病例筛查的效率。   同一患者3次检查结果对比，红色区域为病变，相比较病变体积逐渐缩小，提示病情好转。   同一患者3次检查结果对比，红色区域范围增大，数目增多，提示病变进展，同时还能观测到病变密度的变化。   图为同一患者4次检查结果对比，图中红色区域体积逐渐增大，提示病情进展。 郭佑民教授团队利用AI技术为新冠肺炎的影像诊断“赋能”。依托专家训练，人工智能结合传统的计算机视觉技术，对新冠肺炎患者肺部病变区域进行分割、计算，可以同时获取病变区域的体积、密度、磨玻璃成分等定量参数，尤其是对于患者随访的数据，可以实时进行图相配准，精准定位病灶位置、大小，方便比较病变的消长。   通过临床试验发现，该系统能够辅助临床医生对新冠肺炎进行快速诊断，并能提供智能诊断报告，适应阻断疫情扩散蔓延的公共卫生紧急应对要求，具有很好的临床应用效果。该系统已在包括华中科技大学协和医院等多家医院部署，为了鼎力支持抗“疫”一线，新冠肺炎辅助诊断系统将开放全国同行免费使用。

产品概述 斯科信息RFID智能工具柜是基于物联网射频识别技术的专业化资产管理系统，集成了先进的RFID读写设备、智能控制终端和多层安全验证模块。该解决方案实现了对工具、仪器设备的无人化自助借还、实时库存盘点和全生命周期管理，大幅提升企业资产利用效率和管理精细化水平。 核心技术特点 1. 智能识别管理系统 采用高性能RFID读写器与定制化天线阵列，确保99.9%的识别准确率 支持高频(HF)与超高频(UHF)RFID标签，兼容ISO15693、ISO18000-6C等多协议标准 专利抗金属标签技术，有效解决金属环境下的信号干扰问题 2. 多重安全验证机制 支持IC卡、指纹识别、人脸识别、密码验证等多种身份认证方式 可配置权限管理体系，实现人员-工具-权限三级对应 开门超时报警、非法取用报警、异常操作实时记录 3. 智能化管理平台 云端SaaS管理平台，支持多网点、多柜体统一管理 实时库存可视化看板，工具状态一目了然（在库、借出、待维修、报废） 自动生成工具使用报表、人员借还统计、工具利用率分析 工作流程 身份认证：用户通过IC卡/生物识别验证身份 智能借出：系统自动识别取出工具并记录关联信息 自动归还：关门自动盘点，更新库存状态 异常处理：未授权操作实时报警，支持工具追溯查找 数据同步：所有操作数据实时上传至管理平台 性能指标 盘点速度：整柜盘点≤3秒（200件工具） 识别准确率：≥99.9% 系统响应：＜1秒 数据存储：本地存储≥10万条记录，云端无限扩展 环境适应性：工作温度-20℃~60℃，湿度10%~90% 行业应用解决方案 电力行业 安全工器具定期检测管理 绝缘工具有效期智能提醒 工器具使用培训记录关联 航空维修 专用工具校准周期管理 航材设备使用记录追溯 适航要求符合性管理 智能制造 生产线工具智能调度 使用时长统计与寿命预警 工具维护保养自动提醒 客户价值 管理效率提升：工具盘点效率提升10倍以上，人力成本降低60% 资产利用率优化：工具共享率提高40%，减少重复采购 安全管理强化：实现100%操作可追溯，安全事故降低80% 决策支持：数据驱动管理优化，提供精准的采购和报废决策依据 技术服务支持 斯科信息提供全生命周期服务： 需求调研与方案定制 系统部署与集成服务 操作培训与技术支持 系统升级与维护服务 📞 联系我们：19925314483获取行业解决方案详情与演示体验斯科信息技术团队为您提供专业的RFID工具管理咨询与定制化服务

YR/H3100高智能数字化ICU（综合）护理技能训练系统是工程技术和仿生学技术的完美结合，将有现在的医学模拟技术赋予一身，其可自主表现生命体征，并可对所给予的治疗措施自主进行生理体征变化。该系统根据新护理大纲设计，针对临床护理培训，系统由全身男性模拟病人、生命体征模拟器、多参数模拟监控仪、计算机等组成，具有基础护理与高级护理功能。本系统同时适用于医院、医学院、卫校等医疗单位。并面向乡村医师技能培训，提供心肺复苏术、体外除颤等急救操作技能。通过虚拟安全的模拟及护理技能的培训、图文、声像、视频相结合，有操作日志、存贮、考核评估、成绩打印、网络交互式功能。标志着公司的护理教学系统开始与国外发达国家接轨。适用学科：ICU护理、急救医学护理、呼吸内科护理、心内科护理、泌尿内科护理、外科护理、急救医学、危重症医学、战地医学等。系统主要功能★ 标志表示需要与选配件配套使用才能实现的功能■ ICU技能：· 气道管理技术：标准口、鼻插管，气管切开术，支持仰头举颏法、推举下颌法开放气道。模拟牙关紧闭、舌水肿、咽部水肿、喉痉挛、单双侧肺阻塞、主气道堵塞等体征。· CPR操作训练：可进行口对口、口对鼻、简易呼吸器对口等多种通气方式；电子监控气道开放、吹气次数、吹气频率、吹气量、按压次数、按压频率、按压位置和按压法深度；自动判断人工呼吸及胸外按压的比例；实时数据显示，全程中文语音提示；抢救成功后，模拟人瞳孔由散大变为正常，动脉恢复搏动，出现自主呼吸。★ 真实除颤、起搏：可与不同厂家、不同型号的除颤起搏器配套使用，实现真实除颤起搏。★ 模拟除颤起搏：多媒体动画展示医用除颤起搏器的使用，与YR/J880模拟除颤起搏器配套使用，可实现除颤起搏。可选择除颤能量，最大除颤能量达到360J。★ 真实AED：可与不同厂家、不同型号的AED配套使用，实现真实AED训练。★ 模拟AED：多媒体动画展示AED操作过程，与YR/AED自动体外模拟除颤仪配套使用，可实现AED训练。全程中文语音提示，提供贴片电极和纽扣电极，自动检测心率并分析是否需要除颤。★ 真实心电监护：可与不同厂家、不同型号的心电监护仪配套使用，实现真实心电监护。★ 模拟心电监护：与YR/J115多参数模拟心电监护仪配套使用，可实现模拟心电监护。使用指夹式血氧探头检测血氧，内部储存上千种种心电图。多参数模拟监护仪（LCD）屏幕提供12导联心电图、血氧饱和度、呼吸、二氧化碳、血压（动脉血压、中心静脉压、肺动脉压、无创血压）、心输出量等。 ■ 生命体征模拟：· 瞳孔观察：瞳孔液晶显示为CSTN伪彩、65K色、RGB；能在1-9mm之间，随意模拟瞳孔的正常、散大、缩小等状态。· 颈动脉、股动脉、桡动脉搏动，生动再现病人呻吟、咳嗽、呕吐声音。· 呼吸模式：模拟正常呼吸、叹气样呼吸、陈-施氏呼吸、库什摩尔呼吸、毕奥呼吸。· 真实的自主呼吸，呼吸时胸廓有起伏，可调节呼吸频率及呼吸深度。· 听诊：可听诊几十种声音，包括正常心音、异常心音、正常呼吸音、异常呼吸音、正常肠鸣音、异常肠鸣音。■ 临床护理训练：· 穿刺术：胸腔穿刺、骨髓穿刺。· 血压测量训练、三角肌皮下注射、股外侧肌内注射、手臂静脉穿刺、注射、输血、臀部肌内注射。· 清洗梳理头发、洗脸、耳清洗滴药、口腔护理、假牙护理、吸痰法、氧气吸入法、口鼻饲法、洗胃法、胃肠减压、灌肠法、造瘘引流术、男/女性导尿术、男/女性膀胱冲洗术。· 整体护理：四肢关节左右弯曲、旋转、上下活动、擦浴、穿换衣服、冷热疗法。■ 软件系统应用：· 提供单机版（一点一套）、网络版(一点多套）软件，用户可根据自己的实际需要进行选择。· 脚本/病例编辑：支持用户自编辑模拟护理病例，软件自动记录病情的变化和学员操作过程。· 模拟注射泵/输液泵的使用：多媒体动画展示注射泵/输液泵的操作流程，可选择药物进行操作。· 训练与考核：软件内存有几百道考题。支持心电图、急救知识理论、护理场景、病例、CPR训练与考核。· 心电图监护：使用指夹式血氧探头，实现模拟心电监护和真实心电监护，内部储存上千种心电图。· 护理场景脚本训练/考核：系统自带数十个场景，涵盖内科、外科、急诊、ICU等科室病人的护理，并通过交互性多媒体课件检验护理操作关键知识点的掌握程度。软件提供多种药物治疗和典型的辅助检查，如胸片、超声心动图，12导联心电图等。· 局域网络教学：可选配摄像头，具有彩色视屏监控功能，可对每个在线的学生的操作手法和过程进行实时视屏监控。综合计算机同步统计数据，便于教学掌握每个学生的训练考核情况。

由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面，因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量，同时在修复层面提高叶片使用寿命，开展叶片高效高精测量研究至关重要。 本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置，并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统，可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复，研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统，可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准，为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据，有效提升修复精度与效率，并降低成本。 本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景，市场规模大。 图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台

杭州冠力智能科技有限公司是建筑增材智能制造全方案提供商和建材智能智慧型试验检测设备研发生产的科技型企业，总部位于杭州，在山西设有机加工基地，山东设有建筑3D打印基地。拥有发明专利3项、实用新型专利17项、外观专利9项、软著8项，专著3部，主参编行业内标准31部。   组建了一支由具有多年土工工程行业背景、全球知名高校硕博毕业高级知识分子构成的研发团队，涵盖建筑结构、建筑材料、算法开发、软件开发、机械设计、电控设计等多专业、多学科融合，主要研发人员包括清华大学、浙江大学、澳大利亚斯威本科技大学等知名高校的6名博士、6名硕士，其中6人具有高级职称，6人具有中国建筑科学研究院、中国建筑技术中心等国内建筑领域知名央企高管从业背景。

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。

在长期为电力行业解决设备重大疑难故障的实践过程中，提出了轴系载荷分配测试、分析和优化调整技术，发展了动平衡和振动故障诊断技术，提高了动平衡效率和振动故障诊断准确率。先后解决了田湾和秦山核电、平圩、宣城、姚孟、福州等40多家电厂100多台、次大型机组重大疑难振动问题。该项成果先后获得江苏省科技进步一等奖和国家技术发明二等奖。