蜂海绵骨针（Sponge Haliclona sp.Spicules,SHS）是一种呈游离的双尖针状结构，其末端尖锐，尺寸稳定，机械强度高，可刺入角质层打开皮肤屏障，并长时间滞留于皮肤角质层形成大量持续存在的微通道，从而提高生物大分子药物的经皮吸收。蜂海绵骨针作用与皮肤后，皮肤角质层屏障可逐渐自愈，不会对皮肤造成严重的创伤。蜂海绵骨针使用的剂量非常灵活，促渗强度也可以通过使用方式进行灵活调整，还可以应用于不同面积的病灶部位。此外，通过联合脂质体、表面修饰等方式，蜂海绵骨针皮肤促渗效果及范围显著提高与扩大，因此蜂海绵骨针非常有潜力成为一种新型的药用辅料，作为一种新型微针用于皮肤给药的物理促渗，应用于经皮给药系统、经皮疫苗制剂及医学美容等领域。

煤矿大型设备（如提升绞车、主扇风机、空压机等）承担着矿井的提升运输、通风、压风等任务，是保证矿井安全生产最重要的装备和环节。由于它们分布在点多面广的不同区域，又由于企业对这些设备的运行监控还是停留在简单的人工看表，定时记录的方式上，技术手段非常落后，难以进行科学有效的管理，虽然有的企业有了一些先进的监控系统，但是数据传不上来、数据不准确、数据错误采集等人为原因在更大程度上减弱了监控系统对煤矿企业起到的安全、高效的管理作用，无法有效的预防和遏制煤矿的安全事故。该成果通过实时采集煤矿大型机电设备的实时运行数据，进行数据处理，达到对煤矿大型设备故障安全隐患的提前判识与诊断，并给出预警，杜绝安全事故的发生。 针对煤矿企业的主提升、运输系统、压风系统、抽风系统以及给排水等系统的大型机电 设备，利用与设备对应特定的采集器获取不同的实时数据，通过有线或无线网络技术将这些 数据传输到数据中心服务器汇总、处理分析，将设备实时状态、劣化趋势、数据分析、各种 统计报表等实时地展现在智能终端上（在调度中心），并对设备的运行健康状态进行判识和 诊断，能有效提高机电设备的运行效能，减少煤矿安全事故的发生。

项目是国家科技攻关计划“先进控制与优化软件及综合自动化软件平台产业化关键技术”子课题，项目在PCS层（过程控制层）与实时信息集成系统的基础上，实时智能监测与故障诊断专家系统充分利用网络技术、计算机技术、控制技术、通讯技术以及人工智能技术将分散的PCS层信息进行集成，实现信息管理的智能化。系统实现从已有的PCS层通讯网络获得数据，进行高一层次的综合和处理，进行安全监督、故障诊断和预报，而不改变使用人员已经熟悉的操作程序和规则，因而可达到更好的安全监控与管理的效果。

XM-ZY开放式中医学多媒体辅助教学系统   功能特点： ■ XM-ZY开放式中医学多媒体辅助教学系统为医学院校学生提供了一种能够自主学习、加强感官认识、强化护理学相关知识、易于操作的全方面的学习条件，丰富医学院校护理教学内容，弥补书面教学过于抽象的不足，方便学生自主学习。 ■ 系统具有开放性、交互性，能够让学生课后随时地进行自主学习，可对学员24小时开放使用，系统操作简单、界面漂亮，具有动态效果，能够从视觉上、听觉上吸引学生注意力，避免了枯燥无味的介绍，弥补课堂不足。 ■ 素材量大，容量超过20G，以视频、动画、图片为主，涵盖了中医诊断教学的诊法与辨证，中医四诊的望闻问切，模拟试题100套，技能训练中模拟实习环境的诊断过程的方法，将数百个病症临床成功病例制成技能训练科目。 ■ 内容包括：针灸学常用取穴方法，进针行针手法，艾灸方法，耳针、腕踝针、头针疗法的原理及临床应用，推拿、按摩、拔罐疗法、刮痧疗法、中医埋线、火针疗法、中医点穴疗法及中医美容的原理及临床应用，各种中草药，如全草类、果实类、根类、根茎类、皮类、叶类、花类、中草药原植物等讲解中草药的来源、形态、产地、用药部位及主要功效。 ■ 配置：19寸触摸一体机，双核处理器，内存2G，硬盘500G。

2020年1月23日起，应中国医学科学院基础医学研究所要求，北航计算机学院刘禹老师团队紧急研发了中国医学科学院主动健康监控系统。系统包括移动端与管理端。移动端功能主要包括：（1）分上下午两个时段采集教工/学生体温、症状与接触史信息；（2）获取用户地理填报位置，为外地返京用户提供“14日隔离期监控”问卷；（3）为导师/辅导员提供学生监控记录。管理端功能包括：（1）支持橙色预警与红色预警，向管理者发送出现发热与相关症状的师生预警短信；（2）支持多类型人群查询、统计与可视化。系统于2020年1月25日正式上线运行，截止2020年3月3日，已经服务中国医学科学院党政机关和直属研究所、医院等30家单位，总计涵盖约1.2万人，累计采集健康监控记录31万人次。

清华大学彩色多普勒超声诊断仪购置项目 招标项目的潜在投标人应在北京市海淀区学院路30号科大天工大厦A座608室（北四环学院桥东北角）获取招标文件，并于2022年06月30日 13点30分（北京时间）前递交投标文件。

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

本发明公开了一种起重机在线监测与故障诊断系统，包括：信号拾取子系统，用于获取起重机运行过程中的多种状态信息；数据采集子系统，用于采集信号拾取子系统获取的信息并进行预处理后输出；现场监测与报警子系统，用于对数据采集子系统输出的信息进行分析处理，进行在线监测和故障报警；无线通信子系统，实现起重机的定位，并传输输入到现场监测与报警子系统中的数据；远程监测与诊断子系统，用于接收无线通信子系统传输的数据并进行分析处理，以在远程进行在线监测、故障报警、故障诊断和趋势分析。本发明具有在线监测、提前预警和报警、分析和诊断、无线通信远程监测等功能，可以为起重机的安全运行提供可靠的依据，避免或减少出现安全事故。