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智能化隔离系统与高通量非接触式病患筛查系
深圳国际研究生院王兴军教授团队研发出一套穿戴式智能化隔离监测系统和一套高通量非接触式大规模疑似病患筛查系统。 “自动隔离监测系统”采用可贴身佩戴的体温传感器，轻巧方便，可以佩戴于额头或腋下等部位，可实时对体温进行采集。采集的数据通过网关或手机传至云服务平台进行数据整合和数据可视化，当出现数据不正常或出现被隔离者离开监测区域时，系统都会进行报警。对于在隔离期内生理数据正常的人员，可以在一定时间之内不用重复测量，避免重复检查。 “高通量非接触式大规模筛查设备”可以放置于火车站、地铁站、海关等人流密度较高的区域，利用红外热成像设备和可见光采集设备，搭配智能算法，可以实现在高人流密度区域同时对多人非接触式地、即时地采集体温和血氧数据，及时筛查出疑似患者，预防输入性病例。采集的数据将上传至云平台，用于进行公共卫生数据统计和数据交互。相关数据还能直接对接到卫生部门，方便进行后续的跟踪观测、诊断治疗。上述两套系统可以为疫情隔离监测和大规模排查筛查提供全覆盖的服务，犹如“防疫天眼”，产品正在加紧研发。
清华大学
2021-04-10
一种大规模MIMO系统多用户上行鲁棒检测方法
本发明公开了一种大规模MIMO系统多用户上行鲁棒检测方法，包括：第一步，在上行信道训练中，用户发送导频信号，基站依据接收的导频信号获取信道估计值和相应的信道估计误差第二步，建立信道矩阵G的统计模型；第三步，考虑用户等概率发送QAM符号x，获取x的初始估计均值和初始估计方差第四步，利用信道矩阵的统计模型及采用鲁棒的检测算法获取发送信号的均值和方差第五步，判断是否满足迭代终止条件：如果是，则跳转执行第六步；否则，则更新并跳转至第四步；第六步，对进行硬判决，得到用户发送信号检测值本发明能以较低实现复杂度实现，且在不增加计算复杂度的同时，显著提高大规模MIMO系统上行链路中的信号检测的鲁棒性。
东南大学
2021-04-11
一种规模化农田无线物联网智能滴灌系统及方法
本发明涉及一种规模化农田无线物联网智能滴灌系统及方法，属于高效节水灌溉技术领域。本发明所述的规模化农田无线物联网智能滴灌系统包括远程控制中心、若干测控模块、田间滴灌系统和终端，实现全无线化的控制传输，提出了针对滴灌田间测控模块的降耗休眠措施，同时测控模块标识有专用信息，通过便携式终端读取即可完成测控模块定位、读取、设置等管理操作，解决规模化农田智能化滴灌系统功耗高、布置困难、管理复杂的问题；同时降低了规模化农田的智能滴灌系统的搭建投入，提高管理效率。
中国农业大学
2021-04-11
一种基于低压压缩溶液再生的无霜空气源热泵系统
本发明公开了一种基于低压压缩溶液再生的无霜空气源热泵系统，包括制冷剂回路、溶液回路及蒸汽压缩冷凝回路，本发明利用溶液调湿干燥蒸发器进口空气，实现空气源热泵无霜运行。利用低压压缩再生器进行溶液再生，蒸发的水蒸气经压缩机压缩后变为高温高压蒸汽在再生器中冷凝，将全部的冷凝热回收用于稀释溶液的再生，使大部分热泵系统的热量用于供热。该方法可降低溶液的再生温度，提高再生效率，在保证供暖效果的基础上大大提高了系统的能效。
东南大学
2021-04-11
国产化智能温室及其环境控制系统配套设施的研制
本项目以教育部设施农业网上合作研究中心为依托，结合科技部、教育部和上海市 科技兴农重点攻关项目，进行了新型智能温室结构设计及其配套设施的综合设计与开发、 建模与控制新方法的应用基础理论研究和 "温室环境计算机控制系统"开发、基于图像 处理技术的叶片面积估算技术的温室水肥精准灌溉控制系统、作物栽培管理辅助决策支 持系统等一系列研究，实现了对温室的远程自动控制。
同济大学
2021-04-11
网络化服务与工程支持系统集成平台开发及其应用
网络化服务集成平台是设计、实施网络化服务系统的基础。本成果建立了通用的网 络化服务与工程支持信息集成平台，集成企业相关的服务资源，为企业实现网络化服务 系统提供技术的支持。本项目涉及信息技术、自动化技术、制造技术和管理技术等多个科学研究领域，成 果来自于多个相关的理论研究和工业实施项目。成果已经应用于上海大众汽车有限公司、 沈阳机床集团、无锡机床集团等企业，相关成果正在机床、电气等行业推广。 同时，本项目通过中德合作，探索了一条高校、企业和外国高校以及外国企业之间 合作研究开发项目的新模式，打开了中德交流合作模式的另一扇窗口。
同济大学
2021-04-11
基于新型∑－Δ调制的多频带 UWB-OFDM 系统及关键 技术研究
针对多频带 OFDM-UWB 无线通信系统中的关键技术问题，研究 一种全新的高性能量化噪声整形技术，设计完成无过采样结构的新型 Σ-△调制器，并将其用于多频带 OFDM-UWB 系统的 A/D 和 D/A 转 换；这种调制器可以满足超宽带系统通信速率不断提高的要求，同时 还可以解决 OFDM 信号峰均比较高的问题，并可以使系统的差错性 能得到明显改善，而且具有低功耗、低成本、易实现及便于集成为芯 片等特点。此外，研究适合多频带 OFDM-UWB 系统的快速同步捕获 与跟踪技术，设计帧同步、符号定时同步、载波同步、采样频率同步 及信道估计和均衡等技术方案，以减小运算量，简化软硬件实现，并 提高系统的频带利用率。该项目给出了一套完整的 UWB-OFDM 基带 系统技术方案，并进行了仿真与硬件验证。该项研究不仅可为多频带 OFDM-UWB 无线通信技术提供新的解决方案，也能为其它超宽带无线通信技术提供一种有效方法，产业化后必将产生较大的经济效益和 社会效益
南开大学
2021-04-11
嵌入式高精度万能材料试验机控制系统
国家工业化水平正在迅速提高，生产加工企业的数量迅速增加。但是在发展的同时要加大质量的监督，所以需要配套相关的检测试验设备。一方面用于国家监督体系的检测和检验，另一方面也可以给企业自检的试验设备。材料拉力试验机就是满足这一需求的检测设备之一。在材料试验机领域，基于PC机或工控机材料试验机测控系统目前大多采用基于PCI总线，ISA总线或者是RS-232串行总线作为数据采集的模式。但这些方式都存在着插拔麻烦，传输速度较慢，可扩展性差等问题。通用串行总线（Universal Serial Bus，简称USB）具有安装方便，高宽带，易扩展等优点，已逐渐成为现代数据传输的发展趋势。本系统充分利用USB的上述优点，有效地解决了传统数据采集系统额缺陷。同时嵌入式高精度万能材料试验机控制系统采用了多种实时操作系统（如μC/OS-II、uClinux、Linux、Wince等，可根据用户要求进行配置）。嵌入式实时操作系统是一种可移植的，可植入ROM的，可裁剪的，抢占式的，实时多任务操作系统内核。它被广泛应用于微处理器、微控制器和数字信号处理器。通过采用嵌入式实时操作系统，本系统实现了执行效率高、占用空间小、实时性能优良和可扩展性强等优点。本产品具有完全的自主知识产权，并已申请多项发明专利（公开号：101441154，101441152，101441153），相关成果获上海市科技进步二等奖?项。
华东理工大学
2021-04-11
宽带钢热连轧自动化控制系统的研究与应用
热连轧自动化控制系统是一种大型复杂控制系统，它很大程度上决定了生产线最终的市场竞争力。目前国内在宽带钢热连轧自动化控制系统新建或改造上多采用以下两种形式：一是硬件和软件系统全部由国外供货并调试；二是采用进口硬件系统，部分软件由国内完成，但其中的核心软件如L2数学模型系统、板形系统、质量控制系统（AGC、AWC、AJC等）从国外引进并由国外人员完成现场调试。两种形式都存在着核心技术掌握在外方手中，不利于系统的后期升级和维护，不能满足钢厂再发展的需要。因此有必要开发全套具有自主知识产权的宽带钢热连轧自动化控制系统，硬件系统可以采用当前国际上流行的最新控制器，而系统集成、控制模型和软件的开发和现场调试全部由国内自主完成，并承担全部的考核指标。如此可以不受国外公司的制约，同时节约大量外汇，减少工程投资。在此背景下，本项目以山东日照钢铁有限公司新建的1580mm热连轧生产线为依托，设计并完成全部软件和调试，取得了本科技成果。本科技成果的应用领域为轧钢领域的宽带钢热连轧生产线，实现热连轧带钢的全自动化生产。自动化控制系统由三级组成，其中L0设备控制级包括交直流主辅传动系统、现场机械液压设备、控制执行机构、各种检测仪表；L1基础自动化级由HMI监控系统和多台高性能控制器构成；L2过程控制级由三台高性能PC服务器和多台工业控制计算机构成；L3生产管理级（MES）由数据库服务器、应用服务器和客户端组成。该控制系统的基本原理就是通过三级系统之间互相配合，把整个生产线的多达数千个的控制点和数百个控制对象，分别按照不同的区域划分到数百个控制功能当中在控制系统中完成，满足工艺、设备、液压及电气要求，实现全线的自动化生产，达到设计的产品精度（厚度、凸度、板形、温度等）指标，同时，整个系统具有高效性、可靠性、先进性、安全性和低维护性，以及很强的报警、诊断、故障分析能力。
北京科技大学
2021-04-11
一种人工智能扫描内窥影像样本库管理系统
医疗内窥镜是目前常用的一种临床诊断工具，尤其对于消化科的医生而言，他们通过内窥镜能直接观察到人体消化器官内部的病变情况，如溃疡、肿瘤等，甚至还可以利用内窥镜进行微创的外科手术，在医学界应用广泛。与放射科的阅片相比，消化内镜是消化道病变筛查和诊断的金标准，也是微创和无创治疗的主要手段。
由一款围棋人工智能程序AlphaGo(阿尔法围棋)开始，人工智能开始走进大众的视野。世界范围内对其的广泛讨论预示着人工智能时代已经到来。随着深度学习算法不断发展、日益成熟，人工智能已逐步用于医疗影像分析领域。近年来，关于内窥镜影像在AI领域的发明成果如潮水般涌现。
在内镜检查中，操作医师将抓取的图像和视频保存到内镜报告系统中，再由诊断医生根据这些抓取的影像出具诊断报告。由目前公开的内窥镜影像收集归纳系统中，尚未利用深度学习的方法来进行胃、肠的内窥镜影像学习，进而构建一个较为全面的内窥镜影像的样本库。目前的方法不利于简化医生的操作且不具有数据归一化处理和转换能力，无法根据数据适用范围的不同对数据进行管理和提供智能的数据分析功能。
一种人工智能扫描内窥影像样本库管理系统包括以下模块：图像输入模块，用于收集内窥镜图片；按官方标准，将胃部或者肠部内镜视野分成多个部位，通过人工智能系统对从医院内窥镜系统采集的图像进行预分类，并将影像数据上传至系统指定文件目录；登陆模块，用于在注册医生登录系统进入当前功能菜单后，对图片进行评图，确认该图片类别是否正确；系统主控界面，用于进行人机交互，并对图像进行显示；业务功能模块，包括：图像分类单元、视频库单元、病灶标记单元、我的任务单元、用户信息单元；系统设置模块，用于管理用户与权限。本发明界面美观友好、信息查询灵活方便；对上传影像数据智能分类，减少医生操作，只需最终确定。
本系统产生的价值在于：
一、界面美观友好、信息查询灵活方便；
二、对上传影像数据智能分类，减少医生操作，只需最终确定；
三、数据库管理模块，具有数据归一化处理和转换能力，根据数据适用范围的不同对数据进行管理，提供智能的数据分析功能；
四、集成第三方标记工具，标记过程简单清晰，结果数据稳定可靠；
五、用户权限设置合理，系统安全级别高；
六、防错退出模式，保证系统安全稳定运行。
武汉大学
2021-05-12