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健康检测智能马桶
在用户入厕时自动对人体相关健康指标进行检测和AI分析,解决人体健康数据采集与管理的痛点和难点,突破通过智能马桶采集和管理人体健康指标的难题,在技术上的优势为:① 无需培养用户习惯,将检测过程融入日常生活;② 实现AI全自动检测,无需手动操作;③ 检测功能多元化,体脂、尿检、便检、尿流率、孕期指标等一体化集成。目前该成果已获得30多项知识产权,是国际上唯一实现量产的全自动健康检测智能马桶,是老年、孕妇、肥胖、慢病等人群的福音。
重庆交通大学 2025-02-21
可视智能试剂柜
    外形尺寸:1055*660*19950mm    容量:920L    显示屏:7寸电容触摸屏    层板承重:≥85kg/㎡    侧板及层板:防腐材质    门面板:无色透明    温度检测精度:±0.5℃    湿度检测精度:±3%RH(25℃)    过滤器尺寸:400*370*80mm    可视型智能试剂柜优势一智能、安全    1、嵌入式系统    嵌入式系统“试剂柜管理系统V2.0”,液晶显示,触摸屏操作,可监测柜内温湿度,空气质量等信息。    2、外接控制软件    双模式-可外接控制软件“试剂柜控制软件V2.0”,实现多柜连接管控,试剂出入库管理,查询试剂信息。    3、智能定位层板    产品需连接外接软件,通过射频技术精准定位到每层、每个孔位,主动识别试剂信息,无需扫码操作,多种孔位可选。    4、多柜并联、系统交互    嵌入式系统和控制软件可以通过WIFI功能进行远程交互、多柜并联,存储空间无限扩大,试剂信息统计更为便利、准确,导出、打印各式样报表,数据海量存储,长久保存。    5、空气过滤系统    内置活性炭空气过滤系统,有效解决化学品气味影响实验员身体健康的问题。可更换的过滤材料,大风量风扇、保证内部空气每分钟循环三次。    6、双人双锁    有效解决试剂的安全管理,符合《公安部第154号令》对于易制毒、易制爆危险化学品的管理要求。对于常规试剂也可方便的实现单人单锁控制。    可视型智能试剂柜优势二经济、方便    1、超大的存储容量    JPG-2000试剂柜的单柜存储容量达到了920L,并可多柜并联。    2、可调节层板    灵活存储,层高调节极为方便,每层可根据需求放置不同规格的试剂瓶。    3、RFID刷卡模块    通过刷卡及输入密码可方便的开关柜门,IC卡片具有多种样式供用户选择,在断电的情况下具有柜门自动锁止功能,可通过钥匙手动开关柜门。    4、全模具化设计    模具化设计降低了客户采购成本,并提高了产品一致性及制造精度,使工件的质量有所改善和提高,加强了标准结构互换性,现场组装方便快捷。    可视型智能试剂柜优势三灵活、扩展    1、智能摄像系统    无人值守,可实现24小时全天候视频监控,360°无死角,硬盘存储可达30天,并可无限扩充。    2、UPS电源    具有断电续航能力,符合公安部《易制爆危险化学品储存场所治安防范要求》,并可根据用户需求定制。
北京晶品赛思科技有限公司 2025-03-27
天津市级课程思政优秀案例-Python数据分析与应用 - 奥运奖牌数据分析
本思政案例值巴黎奥运会火热举办之际,以奥运会数据为载体,引导学生运用Python的Pandas库进行数据清洗、筛选与聚合分析,并通过Plotly工具实现数据可视化。案例巧妙融合数据分析技能培养与思政教育,通过剖析我国奥运奖牌数据变化,让学生直观感受国家体育事业的蓬勃发展,深切领悟体育强国战略背后蕴含的国家意志与民族精神。同时,鼓励学生从数据中探寻体育精神内核,内化于心、践之于行,涵养积极人生态度与爱国情怀。此外,案例数据可视化呈现国际竞技格局,助学生理解多元包容、拓宽国际化视野,增强民族自豪感与文化自信,实现知识传授与价值引领的有机统一。
天津市大学软件学院 2025-05-21
无需 POS 辅助的低空遥感影像快速自动拼接方法
本发明公开了一种无需 POS 辅助的低空遥感影像快速自动拼接方法,包括步骤:步骤 1,低空遥感 影像测区的全自动恢复;步骤 2,根据精匹配种子点对预处理后的影像进行精匹配获得精匹配结果;步 骤 3,对精匹配结果进行自由网平差迭代获得平差结果;步骤 4,根据差结果内插生成影像的数字地面 模型,根据平差结果获取影像在自由网坐标系下的相对外方位元素,基于数字地面模型和相对外方位元 素对各影像进行正射纠正,同时生成测区的正射影像拼接图。本发明无需 POS 数据辅助,可实现全自 动、快速生产正射影像拼图,能满足遥感影像准实时处理要求,适用于灾害应急响应、军事保障等领域。
武汉大学 2021-04-13
医学影像计算机存档与传输系统(PACS)
 PACS(Picture Archiving and Communication Systems)是医学影像计算机存档与传输系统的简称,是近年来随着数字成像技术、计算机技术和网络技术的进步而迅速发展起来的、旨在全面解决医学影像的获取、显示、存贮、传送和管理的综合系统。本设计方案完全遵循DICOM3.0国际标准(Digital Imaging and Communications in Medicine),符合医院的工作流程习惯,并可根据医院的实际需求提供整套的PACS解决方案,以满足医院实用、具有良好的扩展性和柔软性。 以读片诊断中心(PACS Station)为中心可组建PACS系统的各个模块,如下图所示。具体的PACS项目可根据医院的规模和投资的大小构成,组建不同级别的PACS系统。   1、放射与核医学影像中心 该模块将医院的CT、MR、DSA、CR、DR、RF等数字影像设备获得的标准DICOM影像传输到PACS系统,进行存储、管理,并通过读片中心显示和诊断。它遵循DICOM3.0国际标准,可以将所有满足该标准的数字影像设备轻松地接入PACS系统,具有无限的可扩展性。 2、视频设备 该模块将超声、内窥镜、病理等视频设备获得的非DICOM影像通过DICOM网关转换成DICOM影像,接入PACS系统。 3、登记与管理 该模块完成病人及其检查项目的登记、预约、病历管理、科室管理和系统维护等功能。包括放射科登记、核医学登记、超声登记、内窥镜登记、病理登记、急诊登记等。 4、DICOM照相输出 该模块将PACS系统中病人的DICOM影像和诊断结果进行编辑,通过激光相机打印,输出胶片。还可以将病人的胶片通过高精度扫描仪转换成DICOM数字影像,输入到PACS系统中。 5、诊断读片报告中心 该模块是PACS系统的核心部分,可以完成调阅病历和查询病人检查状态、阅读各种检查的影像资料、编辑诊断结论和审核等功能。诊断读片工作站具有强大的影像处理功能,可以对图像进行多模式调入、锁定、调节窗位窗宽、放大/缩小、移动、旋转、图像测量、标注、动态播放、伪彩、滤波、均衡、反相、拷贝、导出等操作,支持双屏浏览,内含放射影像描述专家系统,帮助医生快速生成诊断报告。 6、PACS影像存储中心 该模块由PACS服务器和RAID磁盘阵列构成,实现PACS影像的海量存储和自动备份管理。RAID磁盘阵列实现TB级的在线影像存储,可管理医院3-5年的影像资料。可外接CD-R、DVD-RW或磁带机,实现历史影像资料的离线存储。所有在线和离线影像均由数据库统一管理。     7、WEB发布与远程诊断 该模块通过WEB服务器实现B/S方式的影像资料的共享,医生工作台只需IE网络浏览器而不需要安装其他软件,即可浏览影像资料和诊断结论,方便临床和门诊医生。 8、HIS互连 该模块可根据医院现有HIS系统结构,实现PACS系统和HIS系统的互连。 本次开发包括上述的1至6模块,7和8模块作为本系统未来的可扩充功能。 读片诊断工作站(PACS Station)是PACS系统中的核心模块,其他的模块都是为它服务的。它接受和管理所有数字影像设备送来的DICOM影像,从数据库中获取病人的信息,在高精度影像显示器上显示检查的图片资料,对病灶部位的重要影像进行一系列操作,并帮助医生做出最后的诊断。系统结构如图所示。 “管理工作站”负责将病人的基本信息、检查申请和医嘱输入PACS数据库。病人在CT(或者MR、DSA、RF、CR、DR等)做完检查后,检查的影像资料通过DICOM网关PACS Station的DICOM服务器。DICOM服务器将资料存入工作站的影像文件库的同时,通知数据库影像的位置和修改工作流(Workflow)的状态。最后,医生通过读片诊断工作站(PACS Station)主程序,从数据库读取病人信息,从影像文件库读取检查影像并显示,使用该工作站提供的工具对影像资料进行调入、调窗、放大、缩小、移动、旋转、测量(长度/角度/面积)、标注等一系列的操作,键入诊断结论并输出。 适合于中小型医院、县级医院、医学院和大学的附属医院等。 主要技术指标:  PACS Station的主要技术指标如下: 1、PACS Station支持的医学影像的分辨率和灰阶值 医学影像模式 分辨率 灰阶值 X射线 2048x2048 12 CT 512x512 12-16 DA或DF 512x512 8-12 1024x0124 2048x2048 MRI 256x256 12 NMI 64x64 8-16 128x128 256x256 US 64x64 16-32 128x128 2、影像分割模式:有1x1,1x2,2x2,2x3等四种模式(用户可自定义)。 3、调窗:支持鼠标快速调窗;精细调窗;窗宽调节等。 4、影像大小调节:支持 l  无级缩放:缩放倍数无限可调; l  放大镜:在鼠标所在处出现一个方框,方框可自由移动,框内图像被放大一倍; l  图像满幅显示:恢复到图像被载入时的初始状态; l  原始大小显示:被选中的图像以实际物理大小显示。 5、图像移动与翻转:支持 l  图像移动:用鼠标按住图像,直接拖动; l  图像翻转:可水平镜像和垂直镜像翻转; l  图像旋转:可按顺时针或逆时针方向0-360度任意旋转。 6、图像测量:支持以下方式 l  点测量:显示鼠标所在点的CT值(或灰度值)以及坐标; l  长度测量:显示鼠标给定的两点间的长度; l  面积测量:可按矩形、椭圆形和任意多边形显示和测量面积,并显示测量区域CT值的最大、最小、均值等统计参数。 7、图像标注:可用一条标注斜线和矩形方框指向一图像区域,在方框中可输入标注文字。 8、图像动态播放:可按键:“播放”、“暂停”、“首帧”、“前一帧”、“后一帧”等连续显示一个序列的图像。 9、图像处理:支持 l  图像伪彩:对原始黑白灰度的图像,按一定的映射关系转成彩色,增强显示效 果; l  图像增强:通过对比度的线性展宽,提升高灰阶值像素的灰度,抑制低灰阶值 像素的灰度,达到增加对比度的效果; l  中指滤波:显示中指滤波后的图像; l  直方图均衡:显示直方图均衡后的图像,增强原图像中较暗的部分,增强细节; l  反相:显示负片效果的图像。 与国内外技术水平及价格比较: 成果鉴定认为,该PACS系统的各项技术指标已经达到了国际同类产品的先进水平。而系统造价只有进口产品的五分之一到十分之一。 市场应用前景: 根据市场权威部门统计,我国县级以上医院每年用于PACS系统的投资都在50亿人民币以上,并且平均每年以20%的速度递增。市场前景非常客观。
北京交通大学 2021-04-13
基于区域变化率的遥感影像接缝线优化方法
本发明提供一种基于区域变化率的遥感影像接缝线优化方法,包括步骤:计算待优化接缝线涉及的 左、右数字正射影像间重叠区域像素的差值矩阵;分别对待优化接缝线涉及的左、右数字正射影像的重 叠区域进行影像分割,并获得各分割区域的变化率;根据各分割区域的变化率确定待优化接缝线的优选 区域,并根据确定的待优化接缝线的优选区域优化重叠区域像素的差值矩阵;根据优化后的重叠区域像 素的差值矩阵以及待优化接缝线的起点和终点,对待优化接缝线进行优化。本发明适用于数字正
武汉大学 2021-04-14
基于路径追踪的遥感影像 Bowtie 效应纠正方法
一种基于路径追踪的遥感影像 Bowtie 效应纠正方法,包括进行插值,使经纬度数据与原始影像具 有相同的分辨率;根据卫星的升降轨方向和扫描方向确定第一个纠正像元的搜索起点,设定对纠正影像 进行重采样的顺序,依次采用路径追踪的方式定位纠正影像的每个像元在原始影像中的位置,即搜索其 在插值后的经纬度格网中的位置,获得与纠正影像像元最邻近的若干个采样点用于灰度重采样来去除影 像的重叠现象。本方法计算效率好,充分利用原始影像信息,是一种严格的高精度中低
武汉大学 2021-04-14
医学影像原理与技术仿真实验仪
DR、CT、MRI 和 MRS 系列仿真实验仪软件可用于低成本批量化规范化仿真实验教学,同时还可以在模型设计,系统问题(伪影)分析和解决,放疗模拟定位,提高磁共振扫描效率,人工智能影像诊断领域样本增广方面有应用。
北京中科通标技术有限公司 2021-02-01
Epson SureLab D880 干式影像输出设备
爱普生微压电打印头 新一代爱普生UltraChromeD6r-S墨水 更广泛的介质适用尺寸3.5"-A4 一键弹出卷纸单元,实现轻松上纸 17秒首张快速输出模式*1 输出速度360张/小时*1(4"x6"inch) 最高分辨率:1440x720dpi 最小墨滴:2.5pl 打印速度:标准模式:10s(4'x6') 喷头技术:Epson微压电打印头 颜色:青色,洋红色,黄色,淡青色,淡洋红色,黑色 墨水:爱普生“活的色彩D6r-S”染料墨水
爱普生(中国)有限公司 2022-09-27
脑电信号预测记忆能力研究
脑电信号作为人体重要的生理信息,已经被广泛应用于医学疾病诊断与治疗、人体潜能开发等方面。脑电图通过将电极接入被试对象的头皮,来测量大量神经元发放所形成的电场。脑电波作为能够体现大脑活动的信号中的一种,有方便检测、非侵入式且对被试对象友好等特点。一般认为,通过对大脑脑电波的检测并采取特定数据分析方法,有望将大脑的各项反应能力充分挖掘出来。近年来,脑电信号分析已成为认知神经科学领域的重要技术之一。大量研究表明,人类认知能力与脑电信号有关,其中工作记忆能力在认知中起关键作用。脑电信号具有数据量大、时间分辨率高、易受干扰等特点,给研究带来了不少挑战。杨立坚课题组使用样条函数,基于随机抽取的122名大学生志愿者训练集,以闭眼静息态下8个脑前区导联的脑电信号(图1),对20名志愿者测试集进行工作记忆能力的预测(图2),其确定系数R^2在多次随机试验下的中位数为68%,最低值大于50%,最高值72%(图3)。图1 :试验中脑电信号记录的导联名称和位置图2:对某测试集计算的认知能力预测值与真实值的对比图3:对多次重复随机抽取的测试集计算的确定系数R^2箱线图杨立坚课题组依托10年来自身在函数型数据领域的研究成果,课题组2017级博士生张园园和2018级博士生黄昆在学习神经科学专业知识的同时,与机械工程系教授吴方芳和硕士生王健凯高效合作,分析季林红课题组的大学生志愿者脑电与认知能力数据。他们秉承“面向应用,背靠理论,写好算法”的统计学理念,把样条回归估计脑电信号的光滑轨迹,张量样条回归估计协方差函数,样条估计函数型主成分与得分等深刻的统计学前沿理论,结合LASSO回归,转化为快速准确分析脑电数据的算法(图4),从2018年12月开始仅用6个多月的时间,就很好地解决了基于工作记忆能力预测的问题,完成了这篇跨学科应用方法论文。图4:算法流程图
清华大学 2021-04-10
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