项目的背景及目的 利用计算机网络的应用环境，通过移动机器人/固定机械手上安装的摄像装置对工作现场采集图像，并实时地进行图像压缩和传输。在异地利用相同的设备从网络上得到图像，实时地进行解压缩与播放，并能够根据要求对图像流进行处理与存储。 技术原理与工艺流程 采用具有高速计算能力的32位图像处理DSP芯片，开发具有多路图像输入/输出标准接口，具有TCP/IP协议的网络接口的图像处理器。实现对工

主要功能：1. 无感体征监测通过UWB雷达及多光谱相机即可实现较为准确的体温心率呼吸血压等参数，患者无需任何穿戴传感器。多终端数据集成显示，提高患者就诊体验。2. 辅助手环条件允许的情况下还可佩戴手环辅助其他模块测量体征，内置定位芯片，第一时间掌握病人位置，可通过手环与AI语音助理进行交互。3. 意外预判多光谱相机和其他部件通过综合参数检测到用户姿态异常、体征异常时，预警可能出现的意外与急症4. 智能辅助诊断全病症知识图谱科学辅助诊断、指导用药

本发明公开了一种滑坡监测系统，包括竖直设置的动桩和基桩，动桩上固定有第一安装平台，第一安装平台上设有第一反射镜；基桩上固定有第二安装平台，第二安装平台上设有分光镜、激光器、第二反射镜以及光检测器，所述分光镜、激光器、第二反射镜以及光检测器和第一反射镜构成迈克尔逊干涉仪。本发明所提供的滑坡监测系统，通过迈克尔孙干涉法来检测滑坡位移，达到预防滑坡灾害的目的；与现有产品相比较，具有测量精度高，自动化程度高，操作简便等优点，并且能够做到实时测量。

本研究成果基于数字图像处理和智能识别原理，依据CCD工业摄象机获得的黑白彩色图像，进行滤波、校正、灰度化、白平衡、差分等数字图像状态等信息。 适合于监测对象动态多变，常规监测技术失灵，需要人工守卫看护的对象场合。正在继续深入研究基于明识别的控制系统，计划开发多幅图像重构三信外形曲面系统，开发铁路纲物防盗和铅封状态检测系统，开发基于图像的检索认证系统。市场前景和潜在价值看好，寻求客户合用开发推广。

成果与项目的背景及主要用途： 采用视频对交通违章及其车牌进行自动判断、 记录和发送处罚信息。 技术原理与工艺流程简介： 采用视频和图像处理技术自动识别测量违章并自动记录存档、自动识别车牌和发送短信、传真通知司机和有关人员、单位进行处理。 技术水平及专利与获奖情况：专有技术。 应用前景分析及效益预测：可以显著提高交通管理效益和水平。 应用领域：交通。 技术转化条件（包括：原料、设备、厂房面积的要求及投资规模）：不需特殊设备和条件。 合作方式及条件：技术入门费＋产值提成：20 万＋5％。 

XM-602A脑模型   XM-602A脑模型由脑矢状切面、大脑半球、小脑和脑干等8个部件组成，显示大脑半球、间脑、小脑和脑干中脑、脑桥、延髓各个部分以及脑神经等结构。 尺寸：自然大，13.5×12.5×16cm 材质：PVC材料

针对柴油机气态排气污染物遥感检测难题，提出了基于柴油机燃烧过程过量空气系数修正的遥感测试数据反演计算方法，从而实现对柴油车NO等气态排放物浓度实时检测，满足了国家遥感标准中对柴油车NO排放浓度检测要求。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 针对柴油机气态排气污染物遥感检测难题，提出了基于柴油机燃烧过程过量空气系数修正的遥感测试数据反演计算方法，从而实现对柴油车NO等气态排放物浓度实时检测，满足了国家遥感标准中对柴油车NO排放浓度检测要求。并针对国内遥感大数据提出了遥感大数据处理方法，分工况区域动态确定排放阈值，从而达到动态高精度筛查高排放柴油车的目的。在汽车排放遥感监测领域具有良好市场前景。

复旦大学“基于类脑智能的舆情系统研究”项目组就疫情期间的网络热点展开了深入分析。其中由大数据学院魏忠钰副教授和新闻学院周葆华教授负责的用户画像团队，梳理了新浪微博中群体舆论演化总体态势及代表性群体的舆论特征，并对舆论引导方式提出了对策和建议。 01 大数据舆论分析：把握民意趋势、挖掘事件成因 团队分析了2020年1月15日至2月16日期间与疫情相关的3000万条微博，依托情感分析、话题聚类等文本挖掘手段准确感知网民的情感倾向转变和话题动态演化。 数据分析结果显示，疫情初期的舆论以负面情绪居多。随着中央全力部署、政府防控措施出台（实时数据的公布、武汉实行封城管控）、专家学者释疑解惑（钟南山院士、张文宏医生等对疫情的判断)，正向情感不断提高。随后虽然疫情增长率不断减缓，情感指数仍有变动，多与受疫情触发的热点议题相关。 02 群体画像：精准定位人群、感知个性化诉求 团队根据用户的职业、地域等属性将用户细分为不同群体，并进行参与度的动态比较，同时对代表性群体的网络言论进行定点分析，准确感知不同社会群体的心理诉求与价值预期。 对于不同职业的用户，在疫情爆发初期，自媒体、专业技术人员和学生较为活跃，在事件后期专业技术人员、 自媒体、 企业高管、新闻出版与文化专业人士较为活跃。聚焦于奋战一线的医护群体，大多向外界传递了一往无前的抗疫精神，也不乏个别事件令其承受巨大压力，需要更多的社会理解和关爱。另外，由疫情所带来的经济影响逐渐蔓延，私营企业主及工薪阶层群体面临巨大压力，大多显露出焦虑情绪，需要采取有力措施帮中小企业主纾困解难。 对于不同地域的用户，参与讨论的用户中广东、北京用户占比较高，其次是东南沿海各地，话题的地区“下沉”趋势明显。特别地，武汉患者群体作为地域分群角度的特殊主体，通过社交媒体向外界讲述自己的亲身遭遇，寻求社会救助，使个体诉求进入公共议程，激发了全网对于武汉患者群体命运的同情与共鸣。而随着国际疫情局势的不断紧张，华侨华人群体面临歧视压力，需要在下一阶段严防“输入”过程中予以妥善引导。 03 事件关联：警惕次生舆情、完善发声渠道 疫情期间，不少热点讨论相继引发了有关社会深层次问题的“次生舆情”，追踪事件关联将进一步协助制定危机应对预案。以近期学校实施网课为例，部分学校存在的网课工具攀比化、部分贫困群体的自卑自嘲心理引发讨论。而弱势群体缺少发声平台，若忽视其诉求将进一步激发矛盾。因此，各级政府要加强对复工复产复学过程中贫困人群的关心，新闻媒体要加强对弱势群体的报道抚慰，促进社会沟通与社会公平。 不同的群体聚集于不同的网络社区之中，舆论表达方式也不尽相同，对分群体舆论特征进行分析使得挖掘群体共鸣更为高效。团队将进一步推动分群体智能舆论分析和信息汇集平台建设，探索建立公共危机信息汇集平台。在中国疫情防控不断取得阶段性成果的同时，团队还将持续跟进对国际疫情的舆情分析，为网络空间现代化治理能力的提升赋能。