成果简介：电参数采集电表是针对电力系统、工矿企业、油井电机、抽油泵房设备的电力智能监控需求而设计，能够高精度测量三相电网中的所有电力参数，包括三相电压、三相电流、有功功率、无功功率、视在功率、功率因数、信号频率、有功电能、无功电能等信息。电参数采集电表配有ZigBee无线通讯模块，可无线通讯连接转速表、载荷表、温度表、压力表、振动表等仪表设备，适合油田自动化采集监控系统、泵房一体化监控系统的使用。电参数采集电表具有多种扩展功能的输入、输出方式可供选择，2路通讯接口、本地或远程开关信号检测、本地或远

研发的电外科器械适应于腔镜微创手术，具有主体直径小、多自由度、防粘连、绝缘绝热封装的优点，基于输出功率精确可调技术实现对组织的精确切割，使周围健康组织的损伤降到最低限度，达到切割速度快、止血效果好的目的，并实现闭环能量反馈控制新技术，可用于血管结扎和组织缝合。所研制的电外科管腔组织闭合器，能够实现功率自适应输出、闭合血管、淋巴管等管腔组织。

肌电假手的主要特点是手指灵活、手腕可动、稳定识别、 电刺激反馈感觉、 成本低廉、自主知识产权。肌电假手技术的应用•     肌电信号识别技术Ø 与三维动作分析仪相结合分析人体运动技能Ø 与机械相结合研制助力装置：如外骨骼机器人、老年人助力机器人Ø 与虚拟现实相结合开发肌肉控制装置：如游戏控制器•&nbs

本项目通过研发神经疾病异常脑状态智能检测方法，并建立基于医联体的脑电分布式智能处理平台，提供适应临床需求的癫痫脑电智能处理和远程协作诊疗方案，提高临床癫痫诊疗效率，并助力于癫分级诊疗体系建设。

技术特点 ：本设备突破了传统的电渣熔设备只能在结晶器轴线上一点 点进给的模式，实现了自耗电极在结晶器型腔内任意关进给，如此多关进 给的电渣熔铸设备可生产在熔铸过程中的某些偏离中心轴线的复杂铸件 和空心铸件。 应用范围 ：本成果属机电工业产品， 在现机械加工工厂均可生产制造； 已经形成批量生产。 

本发明公开了一种液体除湿联合涡流管的低温气流输出装置，包括进气单元、干燥器、压缩机、还原器、储气罐和涡流管，所述进气单元输送待干燥气体进入干燥器，所述压缩机压缩来自干燥器的干燥气体，所述还原器接收来自压缩机的高温高压气体和涡流管热端气体作为热源，所述储液罐储存还原器输出的干燥高压气体，所述涡流管旋流分离来自储液罐的高压气体，所述涡流管的冷端输出低温气流；所述还原器蒸发浓缩来自干燥器的稀除湿剂；本发明还公开了一种液体除湿联合涡流管的低温气流粉碎系统；本发明利用系统自产的低品位热能作为除湿剂的浓缩还原的热源，不消耗额外的能量，得到干燥度高的干燥气体，采用涡流管的制冷效应输出低温气流，使得能量利用更加经济合理。

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

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。