成果创新点 深海油气勘探装备、科学考察、工程地质勘探、国防 军事等领域。 主要技术创新路径：该套装备面向深水油气勘探，采 取发泡式固体电缆成形及组装工艺，配合先进的电子学测 量方法和技术，具备超大覆盖水声信号精密采集作业能力。 关键核心技术包括：柔性数据传输、精准故障定位、 超低功耗、大范围精密授时及同步技术、发泡式固体电缆、 高密度小道距勘探等。 核心优势是：拥有完备的知识

深海油气勘探装备、科学考察、工程地质勘探、国防军事等领域。主要技术创新路径：该套装备面向深水油气勘探，采 取发泡式固体电缆成形及组装工艺，配合先进的电子学测量方法和技术，具备超大覆盖水声信号精密采集作业能力。关键核心技术包括：柔性数据传输、精准故障定位、超低功耗、大范围精密授时及同步技术、发泡式固体电缆、高密度小道距勘探等。核心优势是：拥有完备的知识产权、完整的系统级研制、加工生产和海试能力；电缆长度突破国内极限，达到15km，为国际最先进行列，可供深水油气勘探使用；电缆道间距可提供 3.125m/6.25m/12.5m 多种型号，突破了国际封锁，可供高精度油气勘探及科学考察使用。

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。

成果简介： 主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。

成果与项目的背景及主要用途 污泥或家禽粪便大量堆积影响环境，造成污染，利用快速好氧堆肥方式使污泥或家禽粪便达到除臭、稳定的作用。通过向堆垛中加入N、P元素的适合配比，合成具有较高肥效的土壤改良剂和有机肥料。产品能用于农业、林业和园林花圃等。 技术原理与工艺流程简介 通过向污泥或家禽粪便加入适当的调理剂和N、P、K元素，再经过静态反应仓强制通风的好氧堆肥工艺，然后经过二次发酵稳定和粉碎装袋等

本发明公开了一种网络舆情观点收集方法。

本发明公开了一种从空气中收集水的热管集水器，所述的集水盘为内部带有空腔的倒锥形金属体，集水盘安装固定在底座支架上，底座支架安装固定在地面上，在集水盘上方通过固定支架固定安装有非金属材料的圆锥形遮阳顶棚，所述的遮阳顶棚的俯视半径大于集水盘的俯视半径，所述的热管包括有多个蒸发器和U型冷凝管，所述的多个蒸发器呈放射状均匀分布在集水盘的内表面，在蒸发器内部设有毛细管，在集水盘的外部边缘固定有圆形蒸汽连通管，蒸发器的末端与蒸汽连通管连通，在集水盘的外表面设有蒸汽回路管。本发明可以达到日夜两用，从而大大的提高了

本实用新型涉及医疗器械技术领域，尤其涉及一种卫生痰液收集器，它包括透明罐体、挤压囊、注水管、负压管、收集管和排痰管，还包括清洗装置、密封盒和连接套，所述清洗装置包括电机、传动轴Ⅰ、圆锥齿轮Ⅰ、圆锥齿轮Ⅱ、传动轴Ⅱ和喷头，电机连接传动轴Ⅰ，传动轴Ⅰ与圆锥齿轮Ⅰ连接，圆锥齿轮Ⅰ与圆锥齿轮Ⅱ垂直配合，圆锥齿轮Ⅱ与传动轴Ⅱ连接，传动轴Ⅱ连接喷头，连接套设置在收集管接头与负压管接头；本实用新型有效的对收集器进行全面彻底的清洗消毒，防止因清洗不彻底造成错误的检测结果，使用安装方便。

本项目针对国内高端光电子器件严重依赖进口的现状问题，自主研制Tb/s级以上 PDM-16QAM的硅基大规模阵列集成相干光接收芯片。根据本研究组在硅基集成光电子器件、偏振控制器件、光混频器等方面的建模仿真、制备测试基础，依托“先进电子材料与器件”校级平台的先进半导体加工能力，制备了高偏振消光比的偏振分束器、偏振旋转器，高相位精度的90度混频器，大带宽高响应度的探测器阵列，高效硅基芯片-光纤耦合，以及可调光功率衰减器。 通过本项目的实施，在硅基光接收集成芯片、高端光电子器件及其大规模集成的关键技术领域有所突破，建立关键工艺技术与器件标准库，形成硅基光电子器件标准加工工艺流程，实现高端光电子器件的自主制备,改变了我国硅基光电子器件技术无偿地向国外转移的历史，缩短我国光子集成技术与国际先进水平的差距，提升我国光通信产业的竞争力。部分成果获得2014年度上海市发明二等奖。