机泵产品每年耗电量占全国总发电量的20％左右，是耗能大户。风机／泵在运行时，实际工况多变，如果在非设计工况下运行，会导致效率、可靠性、寿命降低。此外，噪声严重影响泵的使用效果和使用场景。 效率与振动是泵与风机等流体输送设备的主要技术指标，与此同时振动也直接影响着阀门作为流动控制部件的调节精度。现有通流部件设计更多从提高效率的角度出发的，对其振动指标缺乏足够的关注，尚未形成系统的低振动通过流部件设计方法。本技术在过流部件设计上突破现有模型库和设计理念，通过研究流体机械内部流动机理、液力过程及能量转换机理，利用CFD分析和三元流设计工具来开发高效、低振动过流部件模型。 轨道交通风机主要应用于隧道通风排烟系统、车站通风空调系统和车辆段通风空调系统。本项目成果基于对地铁站点的典型关键风机组群进行健康状态预测性维护。能够实时、远程监测和诊断典型故障类型，适用于关键风机组群，例如隧道通风排烟系统和车站通风空调系统的风机设备，包括区间隧道风机、车站排热风机、车站通风空调系统的大系统和小系统风机。本项目通过对上述轨道交通通风关键风机设备运行安全的监测和节能优化的研究，积累大量数据，并经过在试点车站的实践基础上，总结风机设备的安全导则，开发风机安全监测平台，建立风机设备的安全评价体系，最终进一步提升风机设备系统运行的安全性、可靠性和经济性，实现轨道交通安全、绿色运营。

2015年全球糖尿病患者约有4.15亿人，预计到2030年将达到3.5亿人。我国糖尿病发病率为4.6%，2007年我国糖尿病患病人数为3980万，预计到2025年将达到5930万。糖尿病肾病是糖尿病的主要并发症，糖尿病患者中约有40%～50%的人会进展成为糖尿病肾病，导致慢性肾衰竭，最终死亡。糖尿病肾病早期诊断试纸在未来可能成为类似血糖测试试纸/血糖仪一样的糖尿病患者日常必需产品。面对越来越庞大的糖尿病患者人群，单就国内市场对糖尿病肾病早期诊断的产品在糖尿病患者日常监测中就能达到10

HPV (Human Papilloma Virus) 是人乳头瘤病毒的缩写，能引起人体皮肤黏膜的鳞状上皮增殖。表现为寻常疣、生殖器疣等症状。 随着

目前全世界糖尿病患者4.25亿，我国糖尿病患者占全球的25%，约1.09亿，其中超过1/3的糖尿病患者会罹患糖尿病肾病。糖尿病患者一旦发生肾脏损害，出现持续性蛋白尿则病情常不可逆转，往往发展至终末期肾衰竭。申请人团队发现一种特异性的引起肾脏早期损伤的AGEs自身抗体，自身抗体可以介导补体系统和T细胞对表达抗原的分子和细胞进行攻击，针对AGEs的自身抗体在疾病发生不同阶段识别肾脏足细胞、基底膜和系膜细胞表面的特异AGEs，从而引起肾损伤，导致糖尿病肾病。基于此，申请人团队推测这类自身抗

作为高新技术产业的磁性生物分离技术，在蛋白纯化、核酸提取与分离、病毒及特定细胞检测、生物传感器等方面均得到了广泛的应用。利用磁性生物分离技术制备的用于蛋白质、细胞、核酸、病毒等分离检测的试剂盒，能够实现快速、特异性和高效的生物检测。因此，磁性生物分离技术具有广泛的应用前景，并已成为高新技术产品研发的一个热点，对于细胞/基因治疗、生物制品研发、疾病预防与早期快速诊断治疗、检验检疫等高技术行业的发展具有极大的推动作用。本项目在已有自主知识产权的磁性纳米粒子（SPIO）的绿色环保低成本的先进制备技术基础上，建立对SPIO表面进行不同类型功能化的构建技术和方法，一步实现不同聚合物对超顺磁性四氧化三铁纳米粒的可控包裹，并可获得粒径均一、形状和尺寸可控的磁性复合微球，利用具有优异抗蛋白质吸附能力的聚合物，如聚乙二醇等对磁性复合微球表面可控功能化，以及多种抗体或特异性识别基团联用机制，降低对生物分子的非特异性吸附，实现对目标物的高特异性吸附与分离，以获得具有我国自主知识产权的新型高效环保的磁性纳米生物分离材料及系统。

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

失眠障碍是一种普遍存在的睡眠障碍疾病，我国成年人中的患病比例高达30%，其主要表现为难以入睡、难以维持睡眠或睡眠质量不佳，导致出现疲倦、注意力不集中、记忆力减退、情绪波动等负面影响，并且与多种疾病（如心血管疾病、糖尿病等）的发生和发展密切相关。我国庞大的患者群体增加了对医疗资源的需求和社会负担，对个人和社会经济造成重大影响。失眠障碍需要引起足够的重视和关注，早期诊断是减少其对个人和社会危害性的有效方法。 目前临床睡眠诊断主要依靠睡眠专家人工判读多导睡眠图（polysomnography，PSG），PSG技术同时记录多个生理参数，如心电图、脑电图、肌电图、眼电图等，从而准确评估睡眠的各个阶段和睡眠中的生理变化。然而，现代临床睡眠诊断方法存在一些弊端。首先，依靠睡眠专家人工进行诊断成本很高。例如，临床诊断中标记一位患者的PSG数据并完成诊断，往往需要一位训练有素的睡眠专家数个小时的集中工作才能完成，无法应对大规模睡眠障碍群体需求。此外，睡眠诊断存在个体差异，同一种睡眠障碍在不同人群中的表现可能不同，诊断结果需要根据患者的具体情况进行综合评估和判断。这些方法需要专业人员进行操作和解读，费用昂贵，操作复杂，很难普及应用。 人工智能技术可以帮助解决以上问题。人工智能技术可以在不需要专业人员干预的情况下，对失眠障碍进行自动化分析和诊断，具有高效性、低成本和易普及的优点。此外，还可以在大数据层面上进行分析，深入探究失眠障碍的病理生理机制，从而更好地指导治疗和预防措施的制定。 睡眠诊断是最为适合采用云平台技术进行自动化诊断的领域，患者潜在群体数量庞大。本项目涉及基于人工智能睡眠医学诊断技术的全系统的各个环节，系统的诊断准确率目前为世界范围内第一。前期已经服务于制药企业睡眠类药物评价、可穿戴消费级电子设备睡眠监测等领域。目前市场上的类似产品均不具备临床医疗级的诊断能力，本技术填补了市场空白。 图1.本项目研发的原理样机部件

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。

项目概况 国内电站煤粉锅炉燃烧的优化调整一直是许多科研单位、设计部门以及锅炉运行人员长期关注的课题，其关注焦点主要集中在进入锅炉的风和煤，而关注内容为风对煤的合理调配和适应。 锅炉风速风量在线监测系统的研究与实践，解决了这个领域的多个关键技术。该系统以其经济实用、结构简单、安装方便、维护量小、运行可靠和可监测全部配风指标并测量准确等优势，受到电厂广大技术人员的欢迎。大量的运行实践表明，锅炉的一、二次风匹配合理，一、二次风同层管内风速调整均匀，锅炉燃烧工况就会明显改善，锅炉效率就会显著提高。增设了锅炉配风在线监测系统，等于给锅炉运行人员增加了燃烧调整的“眼睛”，司炉能随时观察到各风管喷口风速、风量的大小，可随时根据负荷升降、煤质状况调整风速，使锅炉的燃烧始终在较经济的工况下运行。主要特点   锅炉风速风量在线监测系统在风速的调整有如下几方面作用： 1. 使锅炉配风合理，燃烧比较稳定，可有效地降低排烟热损失、降低飞灰含碳量，降低煤粉的机械及化学不完全燃烧热损失，提高锅炉效率。 2. 能合理地调整风粉比例。将一次风管道系统中的阻力调平后，各一次风管内的流速大小能间接地反映出管内煤粉浓度的大小。若某一管内煤粉浓度增加，由于输送煤粉的阻力增加则管内风速就会降低，反之就会升高。因此，锅炉运行人员能依据一次风管内风速的大小来确定风管内煤粉浓度的相对大小。 3. 当风速出现异常时系统应发出警示，提醒锅炉运行人员采取相应措施。能有效地防止堵管断粉现象的发生。当某个一次风管内煤粉浓度过大流速降低出现堵管迹象，或管内煤粉浓度过稀，流速过大出现断粉迹象时，系统将发出警示，提醒司炉采取相应的措施。 4. 为调整炉内同层火焰中心位置提供依据，防止锅炉局部结焦，同时也能有效地防止火焰偏斜，降低炉膛出口两侧烟温的偏差，防止水冷壁及过热器爆管。 5. 为调整炉内纵向火焰中心位置提供依据，有效控制主蒸汽温度，减少减温水量，降低不可逆作功能力损失，提高整个循环热效率。 6. 对直流燃烧器，能合理地确定一、二次风匹配比率以及一、二次风上、中、下各层的配风比率，是正塔型、倒塔型、或是束腰型等配风方式，锅炉运行人员能够一目了然。技术指标显示精度：0.5%             输出信号：4--20mA环境温度：-20--70℃         环境湿度：0—90%电源电压：220V AC +15%    电源电流：10A电源频率：50Hz +10%市场前景    锅炉风速风量在线监测系统是电站锅炉运行的有力助手，该项目适用于多种送风方式的燃烧系统锅炉。

（1）该项工作的意义 随着农村生活水平的提升，农业生产中的秸秆已经不被人们作为燃料所使用，而且由于农民环保意识欠缺、缺少劳动力、管理体制不健全、综合利用技术条件差等因素的影响，很多农民选择在收获农作物的时候直接就地焚烧秸秆，而秸秆露天焚烧会造成大量烟雾的现象，一方面影响到公路和航空运输，降低运输效率；另一方面，秸秆露天焚烧过程中释放的大量氮氧化物、二氧化碳和颗粒等污染物，是我国大气污染的来源之一，威胁着居民的身体健康。每年在作物收割季节，是秸秆焚烧最严重的时节，此时对秸秆焚烧现象的监管尤其重要。但禁烧令的执行存在一定的难度，究其原因，一是由于焚烧火点具有分散性，实地人工逐点排查需要耗费大量的人力物力；二是由于焚烧火点具有随时性，如果没有掌握一定的证据很难查处进行过秸秆焚烧的农民，使得农民往往存在侥幸心理；三是由于暂时没有研究出有效的措施进行秸秆转化，而且随着农村家庭劳动力的减少，农民迫于下季作物种植的压力，常常会选择秸秆直接焚烧。因此，本文提出利用多源遥感影像预测火点监测的重点区域，提高火点监测的准确性和自动化，同时进行监测区域秸秆量的估算，提高秸秆转化的效率，利用多种手段提高禁烧令的实施效果，减少秸秆焚烧对环境的污染。 （2）算法介绍 卫星遥感具有实时、动态、高分辨率、大范围覆盖等特点，将卫星遥感技术应用到秸秆焚烧监测上使重点区域作物信息提取和火点快速监测成为可能。卫星火点监测一般采用波长范围在3~5μm的中红外波段遥感影像，中红外波段对火灾、火点、活火山等高温目标的识别十分敏感，常用于捕捉高温信息，特别是对森林火灾，能够清楚显示火点、火线形状、大小和位置，而且对很小的隐火、残火也有很强的识别能力。在红外影像上，火点区与背景地物的亮度值具有明显差异，火点区温度高，图像灰度值高，呈现亮白色，背景地物则相对偏暗。利用背景辐射和森林燃烧时的辐射差异在红外图像上灰度值的不同，就可以从卫星遥感信息中及时发现火情，并监测它们的燃烧状态和蔓延趋势。火点监测的方法主要有固定阈值法、临近像元分析法、亮温与植被指数结合法等。固定阈值法是利用红外通道计算亮温，根据火点区域背景区的差异，对亮温设置一定的阈值提取火点区；临近像元分析法是对火点像元与临近像元的亮温差异设置一定的判别阈值，差异大于阈值的判为火点区；亮温与植被指数结合法是在亮温固定阈值的基础上，加上植被指数阈值作为判别条件。 （3）应用系统开发 秸秆焚烧监测系统由一个中心、两个子系统及两个终端系统组成，即：监测控制中心、火点提取子系统、数据管理子系统、监测服务平台以及野外调查app。监测控制中心主要负责对遥感数据的采集、预处理，并提供秸秆焚烧的火点信息与数据管理功能。火点提取子系统主要负责对预处理后的数据进行秸秆焚烧信息的提取工作，并反馈给控制中心。数据管理子系统基于底层数据库提供对遥感数据、火点信息数据、野外调查数据的管理功能以及为服务平台提供基础数据服务。监测服务平台主要是提供火点信息的展示与发布工作。野外调查app主要负责火点信息的接收、野外核实以及核实结果反馈工作，以确保秸秆焚烧的火点信息准确无误。