本发明公开了一种监测锂离子电池荷电状态和健康状态的方法 以及装置，涉及电池技术领域。首先，以声波穿过不同充放电电流条 件下的各种荷电状态的锂离子电池，以获得声学参数，进而建立声学 参数分别与锂离子电池荷电状态和健康状态的对应关系，接着，通过 监测锂离子电池的声学参数，再根据所述的声学参数分别与锂离子电 池荷电状态和健康状态的对应关系，判断锂离子电池的荷电状态和健 康状态。本发明还提供实现如上方法的装置。本发明方法和装

中试阶段/n该项目公开了一种猪洁净饮水槽，包括长条形的饮水槽，所述饮水槽上端开口处设有隔离护栏，所述隔离护栏由两条支撑杆和均匀地设在两条支撑杆上的若干个半圆弧形隔离杆组成，所述两条支撑杆分别与饮水槽上端开口处的两条长边连接。本实用新型保证了饮水槽内水质的洁净，同时也减少了溅出造成的浪费，可供多头猪同时饮水，具有结构简单，使用方便等特点。

本成果来自国家科技计划项目，现已结题，知识产权归属西南交通大学。该成果研制了接触网状态在线检测设备，包括接触网自动巡查（成像检测）关键技术及装置、非接触式紫外弓网燃弧检测技术及装置、接触网参数激光测量仪等多项检测设备。解决了不同速度下接触网硬点标准制定问题。通过图像处理技术和识别方法，在线检测接触网主要零部件的缺陷，形成了涵盖接触网导高、拉出值、定位器坡度、锚段关节、线岔、超高、燃弧电压、燃弧电流、弓网燃弧光谱特性曲线的接触网综合在线检测技术体系。

成果简介：随着国内外对公共安全问题的重视，安全监控在预防和制止危险 行为和事件的发生上起着越来越重要的作用。然而传统的视频监控发展到今 天，主要采用回溯性模式，即在危险发生后进行分析和追查，这是因为仅靠 人力去分析难以得到及时有效的处理。而智能化视觉监控的应用，使监控从 回溯性转变成预防性，利用计算机视觉技术分析理解人的运动，并提供记录和报警，有助于改善公共场所的安全监控水平。本技术的研究致力于从最本质的图像运动信息出发，直接获取高层人体行为信息，避免了中

本发明公开了一种实时监测细胞行为和状态的装置和方法，该装置包括：第一微量注射泵、第二微量注射泵、第一注射器、第二注射器、塑料Y型接头管、加热片、传感器检测单元和检测仪器；本发明的装置和方法可以确定细胞和离子在样品溶液中的存在、行为、数量和变化情况；可用于实时监测细胞贴附、增殖和伸展形成致密连接的行为过程。亦可用于实时监测此过程中氢离子的代谢情况；还可用于实时监测调节物作用下的细胞行为和状态，从而鉴别分析调节物。

本发明提供了一种有源配电网状态估计方法及系统，所述方法包括：S1，根据高斯混合模型模拟所述有源配电网内分布式电源的不确定性出力，并确定所述有源配电网内每一节点的量测函数；S2，基于高斯置信传播算法，对所述有源配电网内每一节点的状态变量和每一节点的量测函数进行传递分析，以实现对所述有源配电网内所有节点的状态估计。本发明提供的有源配电网状态估计方法及系统，通过高斯混合模型和置信传播算法来解决有源配电网状态估计的问题，并采用高斯混合模型模拟分布式电源的不确定性出力，以保证估计精度，该方法无需进行可观性分析，也不需要保证整个有源配电网量测的冗余度，可以提高估计的速度和效率

本发明公开了一种安全状态监测预警式有源电子标签，包括控 制器、存储器、射频模块、安全预警模块、信号处理模块和安全感知 模块，控制器分别连接所述存储器、射频模块、信号转换模块和安全 预警模块；安全感知模块与所述信号处理模块连接；信号处理模块用于接收安全感知模块发送的检测数据，并对该数据进入信号放大处理 和 A/D 转换处理后传送给控制器；控制器用于接收信号处理模块发送 的数据，其一方面控制存储器存储此数据，另一方面分析评估该数据； 射频模块用于所述控制器与外部读写器进行通信。本发明能方便现场 管理人员

其他成果/n一种猪腹膜间皮细胞的培养方法，涉及细胞培养技术领域。所述猪腹膜间皮细胞的培养方法包括以下步骤：将清理后的腹膜平铺于培养皿中进行酶解消化，得原代细胞悬液；将所述原代细胞悬液离心，保留沉淀物，并将所述沉淀物用原代培养液重悬，筛选得原代细胞；其中，所述原代培养液包含15％～20％(v/v)胎牛血清、79％～85％(v/v)DMEM/F‑12基础培养基、0.8％～1.1％(v/v)青链霉素混合液、0.03～0.05％(v/v)EGF以及0.05％～0.12％(v/v)ITS。本发明旨在提供一种适

研发阶段/n可用于猪胴体性状的遗传改良，在猪的遗传改良中胴体性状的测定需要进行屠宰测定，只有背膘厚度性状可在达到目标体重时进行活体测定，利用这3项专利，可以进行胴体性状的改良（不需要进行屠宰测定），降低背膘厚度，降低板油率和内脂率，提高瘦肉率和腿臀肉骨率。

阿尔茨海默病（AD）是一种不可逆的神经退行性疾病。大量基于功能磁共振影像的研究提示AD可能是一种失连接综合征。但是由于缺乏大样本、多站点的数据集交互验证，迄今为止与AD脑功能活动、脑连接的异常模式还没有得到一个清晰一致的结论，脑功能活动是否可以作为AD的早期影像学标记也有待进一步验证。为准确刻画AD的脑活动、脑连接和脑网络异常模式，并探索功能磁共振影像指标作为AD早期识别标记的可行性，中国科学院自动化研究所脑网络组研究中心联合中国人民解放军总医院、首都医科大学宣武医院、天津环湖医院和山东大学齐鲁医院等国内外多家单位的研究人员组成的研究团队，共同利用多中心、大样本的功能磁共振影像数据(N=688)，使用荟萃分析的方法找到了AD中稳定的、可重复的功能异常模式，并从标记的泛化性、个体化精准诊断可行性与生物机制解析等方面进行了系统的研究。该研究成果近日在《Human Brain Mapping》在线发表。本研究首次使用多中心、大样本的静息态功能磁共振数据集对AD患者的功能异常进行了全面系统的研究，并评估了与AD有关的功能异常作为AD诊断的生物标记物的有效性和泛化性。更具体地说，研究发现脑内默认网络(DMN)、扣带回、基底神经节以及海马的异常功能连接和局部活动可能是AD认知能力、脑内信息交流受损的基础。脑网络异常的严重程度的个体间差异与认知损害程度、β淀粉样蛋白累积程度显著相关，这进一步加深了我们对AD的神经生物基础和脑功能活动异常之间关系的理解。跨中心独立验证的个体识别准确率和临床评分预测的结果表明脑功能活动异常可能作为AD发生发展可能的影像学标记物。后续独立验证数据集和一系列的对比实验证实了结果的可重复性和泛化性，夯实了本文的结论。这也是该团队继基于多中心的功能磁共振阿尔茨海默病脑活动改变研究和基于海马影像组学的AD早期识别的研究之后，在AD的脑影像异常表征上取得的又一重要进展。团队后续的工作将集中在更多独立中心、纵向跟踪的高危人群的验证工作，并希望和更多的团队建立进一步的合作。该研究受到国家重点研发计划课题、国家自然科学基金委面上项目、中国科学院先导项目和模式识别国家重点实验室开放课题等项目的支持。相关论文信息：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/hbm.25023