产品概述： 中医脉诊实训教学系统采用仿生手臂来模拟真实的手臂结构，模型包含桡骨、尺骨、肘关节等骨性结构和标志。根据真实的成人上肢高仿真建模，采用硅胶外皮，手感逼真。内部含有智能控制电路，采用独有传感器模拟脉搏跳动，配合专业的三维虚拟仿真软件，为脉诊的实训提供了一种全新的实训方法。 一、软件功能： 1.1、认脉识脉：系统内置7大类模拟脉象，包含沉脉、迟脉、促脉、大脉、代脉、动脉、短脉、伏脉、浮脉、革脉、洪脉、滑脉、缓脉、疾脉、结脉、紧脉、芤脉、牢脉、平脉、平脉Ⅱ、濡脉、弱脉、散脉、涩脉、实脉、数脉等30余种单脉，还包含了浮脉相兼、沉脉相兼、迟脉相兼、实脉相兼等70余种复合脉象。 *1.2、脉诊认知：详细介绍了各个脉象的定义、鉴别、主病、脉机、应用举例、歌诀等知识。 1.3、脉象模式图：每种脉象都配备对应的脉象模式图和脉图以及脉象搏动周期、形态、浮中沉位置等，直观、形象展示脉象搏动情况。 1.4、一键返回：系统架构简洁明了，点击可返回主界面。 1.5、语音功能：针对详细注解内容，可以选取语音播报方式。 二、脉诊实训 2.1、开机检测：开机后系统可自动检测脉象设备的连接与故障情况。 2.2、脉诊原理的展示：通过模拟尺骨桡动脉的血液流动产生波动，在仿真手臂上动态形象的模拟脉搏形态。 2.3、脉诊部位：仿真手臂具有明显的桡骨茎突、肌腱等标志，可直接定位寸、关、尺的具体位置。 *2.4、正确脉诊部位的感知：手指放到正确的寸、关、尺的位置，系统可实时进行反馈感知，便于正确识别脉诊的位置。 *2.5、取脉力度：通过柱状图动态展示仿真手臂寸、关、尺三个部位取脉力度的大小，并可通过浮、中、沉、重沉四个取脉力度进行区分。 *2.6、系统可自动采集并获取用户当前取脉力度的大小。 *2.7、色块堆积：系统检测寸关尺三个部位的取脉力度，通过色块堆积的方式精准反应瞬间力度的变化。 *2.8、可对不同取脉力度的参数进行调节，可调范围为0-255。 *2.9、可自定义脉象的脉压、脉幅、频率，并配合仿真手臂来实现脉象的变化。 2.10、切脉周期：通过计算机控制脉搏的周期，详细模拟整个脉诊切脉时的时间和周期，同时脉象模式图与脉象保持同步、同频。 2.11、手臂解剖结构：可隐藏、显示三维手臂的皮肤、肌肉、神经、血管系统，以便了解手臂的解剖结构。 *2.12、三维透明功能：可调节三维手臂皮肤不同层次的透明度。 2.13、单臂硬件模型可实现左臂、右臂模式，可在系统中一键切换。 *2.14、系统内置理论试题与脉象实训试题，实训试题结合脉象模拟进行实训考核。 2.15、系统包含学生端、教师端、后台管理端。 三、考试管理功能参数 *3.1、教师端 考试管理：可以组织任意时间段的考试，设置考试时间并发布。 试卷管理：可以调用内置试题库系统自动组织生成试卷，也可以手动编辑试题组成试卷。 试题管理：可添加、删除试题，设置试题形式与分数。 学生管理：学生信息的导入和编辑管理。 考试结果：可实时记录每位考生的考试记录与信息。 智能分析：通过对考试结果的分析，方便教师掌握医学生实际学习状况。 *3.2、学生端 考试模式设置：可以接收考试提醒，实时进行考试。 实时提交：分主动提交和自动提交两种形式，实时显示考核结果并记录进个人中心，方便查看。 实训考核：基于计算机互联技术配合仿真手臂模拟脉象进行脉诊考核。 3.3、个人中心 个人考试记录：可查看脉诊理论考核与脉象考核记录详情，方便进行针对性的练习。 个人注册登录：登录个人账号可通过日历进行个人相关信息查询或学习。 个人设置：可以针对性的进行个性化设置。 四、硬件参数 4.1、多功能一体台车：符合人体工程学设计的一体台车，台车尺寸（长宽高）:110CM*60CM*77CM。 4.2、电脑一键进行开机，启动带有灯光提示，可旋转屏幕支架。 4.3、电脑配置：intel i5处理器、 8G 内存、 SSD高速固态硬盘、支持高清输出、双频WiFi网卡、24寸高清显示器。 4.4、高仿真脉诊模型一个。采用高仿真材质一体成型，手感真实，有尺骨、桡骨、肌腱、腕横纹、掌纹等骨性和体表标志。 4.5、脉枕一个。 4.6、仿真皮肤护理粉一盒。

（专利号：ZL 201510552708.2） 简介：本发明提供一种起重机箱形主梁三自由度移动焊接机器人，属于机器人焊接技术领域。该焊接机器人包括底座、纵向移动机构、焊枪升降机构、焊枪旋转机构、焊接设备及电缆卷筒等，焊接设备包括送丝机、焊机、气瓶座、二氧化碳气瓶，焊枪旋转机构通过升降台安装在焊枪升降机构上，齿轮齿条传动与直线导轨副相配合实现长位移移动的精确定位，通过三台伺服电机联合控制焊枪位姿实现长距离平面曲线连续光滑平角焊缝的自动焊接。本发明所提供的焊接机器人具有结构简单、传动链短、位置准确、工作可靠、焊接质量稳定等技术特点。

本发明公布了一种移动机器人的多脉冲神经网络控制器导航控制方法，属于移动机器人目标点趋近自主导航控制器所属领域，用于移动机器人的导航控制。其技术方案是：本发明包括目标点趋近控制器、沿墙行走控制器、避障行为控制器，控制器中采用了脉冲神经网络，在神经网络中同时融入时空信息。本方法在不同条件下设定各控制器权值，并根据不同控制器的权值顺序作为控制器激活与否的判别顺序，通过控制器激活及转换条件的使用,实现各控制器之间的相互转换。本发明通过神经网络的在线训练，实现机器人的在线自主学习，与先前的基于模块化的控制器相比，控制策略简便易行，通过各控制器之间的转换，更加有效、高精度地控制移动机器人实现目标点趋近导航控制任务。

本发明公开了一种径向移动床再生单元中催化剂上积炭烧除的方法，该方法包括如下步骤：在420 ℃‑570 ℃的温度条件下，通过气体输送单元将氧体积浓度在0.01%‑21.00%的含氧气体送入装填有来自反应单元的积炭催化剂的移动床烧焦器，含氧气体以周期性的流向变换的方式进入烧焦器。催化剂在烧焦器内的停留时间为0.5‑20 h，是含氧气体流向变换的周期的1‑20倍。本发明可以有效解决积炭烧除过程中催化剂床层由于燃烧热过大而飞温的问题，延长催化剂总寿命，实现了积炭催化剂的定点烧炭，大大提高目标产物收率，可用于甲醇制丙烯的工业生产中。

研发阶段/n由于信息基础设施建设环境复杂，以卫星移动通信为代表的空天地一体化网络 建设成为首选。中科院计算所无线中心在已有成果的基础上，重点提升卫星终端芯 片的产品化量产能力，实现终端芯片量产，并设计多类型卫星移动通信终端设备及 行业应用解决方案，填补我国卫星移动通信“产业空洞”。截止2017年底，项目成 功实现卫星移动通信终端基带芯片Full Mask量产并推广应用，占领产业链高端核 心器件供给；推出面向行业应用的手持、便携、车载等多型终端解决方案，项目相 关成果目前依托产业化主体中科晶上实现产业

本发明公开了一种基于云服务器的大规模移动通信网络的构建方法，本发明首先由云服务器来管理 所有移动节点的永久地址和外部地址，然后在整个网络中采用集中索引的方式由云服务器向需要与移动 节点通信的实体提供该节点的选路服务，最后网络中的各个移动节点可以自由的选择加入和离开网络， 或者通过变换位置来改变自己的外部地址。本发明为无线通信网络的规划、铺设和网络优化提供了一种 新的思考方式。 

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 简凯纳 机电工程学院/机械工程 2018.9/2022.6 201831031312 张星 电气信息学院/电子信息工程 2018.9/2022.6 201831072307 陈浩彬 机电工程学院/机械设计及其自动化 2020.9/ 202031030285 邓青蓝 机电工程学院/机械设计及其自动化 2018.9/2022.6 201831053229 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 杨林君 工程训练中心/机械工程 实验师 机械工程 陈建勇 理学院/凝聚态物理 讲师 凝聚态物理 四、项目简介 目前，在移动机器人领域，轮式移动机器人因具有结构相对简单、驱动和控制方便、工作效率高等优点被广泛用在需要越过障碍物的工作中。但是，一般常用的移动装置为四轮驱动结构，动力相对不足，越障能力差；各种零部件之间拆装特别繁琐，不同模块之间管理混乱，更换属于一个模块的坏掉的零部件往往需要拆卸掉其它模块的零部件，电气元器件之间走线杂乱无序，电池等器件暴露在外部空气中，容易造成短路等安全问题。因此，增大驱动动力，提高越障能力，加强模块之间的管理，方便模块之间的拆装，提高电子元器件的安全性显得尤为重要。 我们项目本次设计和研究的是一种六轮结构的全地形机器人，使用模块化安装，使结构更为紧凑稳定，适用于多场景，提高轮式全地形机器人的应用度。我们采用基于探索者的PLA材料高提纯外分子重结晶化密致处理，极大增强了摩擦系数，底盘采用西南石油大学自主研发探索者二代原理高致合度准刚性攀岩越障地盘，越野能力增强，其底盘后侧主要为空体重心靠前，便于越障。

本发明公开了一种使用移动床技术将含氧化合物转化为丙烯的方法，包括以下步骤：含氧化合物在第一反应区与催化剂接触生成第一股物流；第一股物流分离得到产物丙烯、C5+组分以及其余组分；部分C5+组分通入第二反应区使得催化剂预积碳，使得其表面积碳量/孔内积碳量的比例至少为10，得到第二股物流并合并到第一股物流；将预积碳催化剂通入第一反应区与含氧化合物接触反应，反应后通入再生器；催化剂再生后又分配到第一反应区和第二反应区。本发明方法单独将部分C5+组分通入第二反应区与催化剂接触反应，得到高表面积碳量/孔内积碳量比例的催化剂，可以提高第一反应区内催化剂对丙烯的选择性，从而提高丙烯的得率。

科威达智能交通大数据综合管控平台，运用云计算、大数据、移动互联网、RFID、GPS、GIS等先进技术，实现交通流数据采集、交通信号智能调控、路况分析预测与交通诱导、指挥调度疏导、大数据分析研判及运维管理等功能。平台主要包括以下主要功能：海量交通大数据采集与存储，采用云计算和大数据技术，数据存储采用Hbase分布式数据库，数据处理基于Hadoop分布式离线批处理，应用层采用SOA（面向服务）架构。

Turtle Bot 4 是一款低成本、完全可扩展、支持ROS 的移动机器人，旨在为机器人研究人员、开发人员和教育工作者提供研究参考平台。TurtleBot 4 有两种型号--TurtleBot 4 标准版和TurtleBot 4 Lite。 两者均基于 iRoboto Create3 教育机器人构建，TurtleBot 4 提供一个 OLED屏幕、 OAK-pro相机以及带有可访问用户电源和USB端口的安装板。