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锂离子电池研究、固态电池、固态钠离子电池
陈立泉院士 1940 年生于四川南充，1964 年毕业于中国科学技术大学物理系，同年到中国科学院物理研究所工作至今。2001 年 11 月当选为中国工程院院士，是专注中国锂电池第一人。他在中国率先开展锂电池及相关材料研究。在国内首先研制成功锂离子电池。解决了锂离子电池规模化生产的科学技术与工程问题，实现了锂离子电池的产业化。他曾是物理所高温超导材料研究的负责人和主要研究者，首次发现 70K 超导迹象，研制出液氮温区超导体并首次公布了材料成分。近年来，开展了全固态锂电池、锂硫电池、锂空气电池、室温钠离子电池和固体氧化物燃料电池中的物理化学过程及相关材料的设计、合成、表征、物理和电化学性能及其应用研究。为开发下一代动力电池和储能电池奠定了基础。发表论文 250 余篇，申报发明专利15 余项。 2021 年 1 月 17 日，陈立泉院士在中国电动汽车百人会论坛（2021）上表示：“目前液态锂离子电池的能量密度到了 300 瓦时/公斤，已经达到了一个极限。下一步或者新一代电池要发展固态电池，逐渐要过渡到全固态锂电池。同时我们还应该发展钠离子电池，它的电解质目前是液态电解质，下一步也要发展固态钠离子电池。”
中国科学技术大学
2021-04-13
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学
2021-04-10
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。
东南大学
2021-04-10
多模态医学影像智能协诊系统TPAID
中试阶段/n该项目主要针对开源CT 医学影像数据和多中心合作单位提供的多模医学影像数据，采用人工智能技术和自主研制的深度学习算法对心脏左心室、肿瘤等CT 影像数据进行全自动分割，验证了所研制算法在该项目计算机辅助肿瘤智能诊断应用中的有效性，为项目产业化实施奠定了方法基础。成果的先进性或独特性：针对不同类型的医学影像感知设备，设计针对性强的机器学习智能算法；国内同类研究中首次采用“双盲评估+验证”的科研方法对影像数据进
武汉大学
2021-01-12
三维点云与光学影像融合装备
考虑三维点云缺少颜色信息和光学影像缺少空间信息的互补特性，三维点云与光学影像多光融合装备可以提升数据的信息量，基于三维点云和二维图像融合的可视化结果，能够增强三维场景真实感，相较于可见光图像，融合后的三维点云可以实现多角度观测，能够更好的表达的空间特征。
相较于原始和伪彩色点云数据，融合后的三维点云有了色彩纹理信息，目标的形态和边缘都更加明显，整个三维场景更加的真实，也为后续识别、定位、重建等过程提供更多细节信息；同时克服了单一传感器的局限性，充分发挥两者的互补优势，大幅提升了探测设备的环境适应性，适用于全天时复杂场景的下目标探测，具有很强的实用价值。在无人驾驶领域，譬如智能导航、环境感知、高精度地图的构建等，都依赖于可见光图像和点云的融合处理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自动驾驶系统均应用视觉相机和激光雷达作为主传感器进行定位和环境感知，目前已经实现 L4 级别的高度自动化驾驶。此外，在医学影像、高精度工程测量、工业生产、虚拟现实等领域，三维点云和可见光图像融合技术也有着广泛应用。
图1.三维点云与光学影像融合效果
北京理工大学
2022-12-12
医学影像云诊断思维训练与考核系统
该系统基于各级医疗系统的影像科研临床应用基础及各类院校影像教学大 纲而开发，贴合各级诊疗机构日常诊疗习惯和院校教学大纲需求，方便教师对各 类影像图片的展示和教学，能更好的让学生全面对各类影像进行阅片、报告书写 练习，以及熟悉临床应用及诊疗流程，有利于训练学生的影像技能操作能力及就业。
山东新华医疗器械股份有限公司
2022-11-08
等离子翻转器
产品详细介绍本系列设备采用先进、稳定、低噪音台湾电机。可接无线遥控。它采用长距离遥控技术，通过遥控器可以方便的控制其伸展同收缩。 该设备工作稳定、噪音低，体积小、应用广泛、安装方便、操作简单。 该设备外壳采用高硬度的高级碳钢，其可以防震、防潮、防腐、防锈，其外表光滑、外观大方。 参数： 外形尺寸：600＊550＊180 展开高度：680 翻转角度：90度 负重：100公斤 使用范围：37-63寸 电源：AC20 50HZ 功率：25W 环境温度：-40度到85度 工作温度：0度到40度
北京明建视讯科技发展有限公司
2021-08-23
氟离子复合电极
产品详细介绍PF-1C型复合氟离子电极，集氟离子选择电极与参比电极为一体，单独1只电极即可进行使用。用于测定水溶液中氟离子活度或间接测定能与氟离子形成稳定络合物的离子活度的电极。复合氟离子电极技术参数：测量范围：10-1~10-5MF（即1-5PF或1900-0.19PPM）溶液温度：15~35℃绝缘电阻：大于等于1乘10（11次方）欧姆电极内阻：小于等于10兆欧零电位：0-1PF液接界：陶瓷芯参比电极：Ag/Agcl电极接口：BNC外形尺寸:￠12×140mm
上海越磁电子科技有限公司
2021-08-23
离子交换柱
产品详细介绍离子交换柱含玻璃纤维和离子交换树脂
宁波舜盈机电科技有限公司
2021-08-23
一种电磁驱动式微加速度振动装置
一种电磁驱动式微加速度振动装置，包括驱动线圈，磁路系统和弹性支撑系统；内磁轭上固定支撑弹簧，支撑弹簧托持动质量块，动质量块与线圈骨架固定；内磁轭、外磁轭、磁钢、驱动线圈和动质量块设置于外壳内，外壳包含上端封闭、下端开口的筒体和和封闭筒体下端开口的底盖，磁钢与底盖固定，外壳的顶面作为放置被校准传感器的工作台面，底盖、磁钢、内磁轭和外磁轭形成闭合磁路；外壳通过吊装弹簧悬挂于吊装支架上，吊装弹簧的刚度远小于支撑弹簧的刚度，吊装支架固定于基础，工作台面与基础平行。本实用新型具有能够隔离外界振动，能够提供微加速度震源的优点。
浙江大学
2021-04-13