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

本项目成果是由北京科技大学与石家庄钢铁有限责任公司（以下简称石钢）于2005年9月合作开展“炼钢－轧钢过程重点合同物流优化研究”课题的基础上、在2007年教育部“新世纪优秀人才支持计划”项目—汽车用特殊钢制造流程的集成优化与协调控制研究（NCET-07-0067）项目的支持下，运用冶金流程工程学基础理论，结合炼钢厂运行优化控制技术从钢铁制造工艺、技术、管理、控制等多角度对石钢炼钢－连铸－轧钢复杂制造流程的运行、优化与控制开展系统性的研究工作，对实际生产排程过程进行抽象与描述，并生成排产规则库，优化特殊钢生产排程，形成特殊钢厂炼钢－连铸－轧钢系统运行控制与优化技术： 1）炼钢－轧钢过程系统的运行原则与调控策略；2）炼钢－轧钢过程系统的时间、温度解析与优化；3）工序生产能力的确定；4）生产模式的优化；5）流程温度制度的优化；6）生产过程组织与生产控制；7）钢包转运的解析与优化；8）中间包转运的解析与优化；9）生产排程与中间坯库的库存管控系统。 根据“炉机对应”、“铸轧对应”、“能耗最小”、“拉速决定流量”、“连铸连轧”等原则，在对特殊钢厂炼钢—轧钢工序作业时间、温度、工序间流量等环节的调控策略的基础上，从时间、温度及物质量3个基本参数出发，对特殊钢厂炼钢－连铸－轧钢流程的运行过程进行研究，掌握特殊钢厂炼钢－轧钢过程系统的物质流运行规律，通过进行炼钢－连铸－轧钢工序关系的协调优化，实现转炉、连铸机与轧机的协同运行。通过对钢包运行、铸坯运转进行解析，确定合理的钢包个数和连铸坯热送热装的管控策略。 针对特殊钢厂多品种、小批量的生产特点，对石钢现有生产流程进行规则抽象和描述，指出了现有生产计划中存在的问题，并提出了解决办法。建立了棒线材产线适用的炼钢炉次计划模型、连铸浇次计划（包括异钢种混浇）模型、轧制生产计划模型和半成品库的管控模型，对石钢生产排程系统进行了总体设计和总体业务流描述，对生产排程系统进行了技术架构并用Microsoft Visual Studio 2005 + SQL Server 2000进行了实现，为炼钢－连铸－轧钢的优化排程及库存优化管理提出系统解决方案。根据以上研究内容形成的教育部科技成果（鉴字[教 CW2009]第 022 号）具有我国完全自主知识产权，在棒线材产线钢、铸、轧生产优化排程方面达到国内领先水平，在冶金流程工程学理论、方法与生产计划优化技术结合领域具有国际先进水平。

项目成果/简介: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。

我国在太阳能电池领域内的整体技术水平与美国、德国、日本等发达国家相比还有相当大的差距。我国太阳能光伏技术的研究和开发工作绝大部分还处在跟踪或追赶发达国家的状态。真正属于我国光伏企业所自有的太阳能电池关键技术还不多。不少企业在国际光伏行业产品竞争中存在着由于生产技术水平低下而被淘汰的风险。 近几年来，我国第二代太阳能电池的理论和实验研究已经取得了长足性的进展，并处在一个由科研成果到产业化转变的关键阶段。但与此同时，我们也看到尽管薄膜电池在很大程度上解决了太阳能电池的成本问题，但是其效率却还相当低。本技术就是针对太阳电池的这一需求而发展的。   提高转换效率，最有效的办法是表面减反。表面减反包含两层意思，一是增透结构，即让光波从外界第一次遇到材料表面时光波从表面的反射尽可能少，二是陷波结构，即让光波在材料内部传输时光程尽可能大，从而被材料吸收的尽可能多。国际上近年对表面减反进行了诸多的探索，如L. L. Ma进行了变折射率多孔硅多层的减反表面研究，在3000-28000cm-1波段范围内实现了硅表面5%以下的反射。瑞士Paul Scherrer研究所的R.H. Morf设计了用于太阳能电池陷波的阶梯层叠的一维正弦衍射光栅结构。以上小组的研究都表明，合理设计和制备光伏材料表面的微纳周期结构，是一种非常有效地增加太阳能电池的太阳光能量利用率，大幅度提高太阳能电池的转换效率的技术方法。但以上的研究，都没有从同时考虑太阳光光波的自然光特性及宽角谱入射这两个特点入手在矢量衍射理论领域进行增透及陷波的设计。 本技术具体性能指标是： 1．硅表面自然光宽波段（300-2100nm）宽角谱（±30o）减反（R<2%） 2．陷波效率>1000%。