目前，自平衡试桩法已被写入多部的行业标准和检测技术规范，住建部在2017年发布的行业标准《建筑基桩自平衡静载试验技术规程》（JGJ/T 403-2017）。自平衡试桩法作为一种新兴的桩基检测技术依靠其自身优越性，在许多重大工程中得到应用。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 广西岩土新技术有限公司 企业法人 郑华庭 注册时间 2017年6月 注册所在省市 广西壮族自治区来宾市 组织机构代码 91451300MA5L6C0G1D 经营范围 一般项目：机械设备研发；建筑工程用机械制造；建筑工程用机械销售；专用设备制造（不含许可类专业设备制造）；非居住房地产租赁；机械设备销售；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；液压动力机械及元件制造；电子元器件制造；机械零件、零部件加工；通用设备修理；建筑材料销售；机械设备租赁；工程和技术研究和试验发展；工程管理服务；土壤及场地修复装备制造（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）许可项目：建设工程施工（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以相关部门批准文件或许可证件为准） 企业地址 来宾市高新区金峰路99号 获投资情况 未获投资 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 郑华庭 公共管理学院行政管理 2017年6月毕业 桑润辉 土木工程学院土木工程 2021年9月入学 牙政锐 土木工程学院土木工程 2016年6月毕业 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 江杰 土木工程学院土木工程 研究员 基坑工程 桩基工程 隧道工程 欧孝夺 土木工程学院土木工程 教授 环境岩土工程、地下结构及尾矿库安全性研究 五、项目简介 工程上，静荷载试验方法是确定单桩极限承载力最可靠的方法。然而长期以来，静载试验的装置一直停留在压重平台或锚桩反力架（堆载法、锚桩法）两种形式，试验工作费时、费力、费钱，因此人们常力图回避做静载试验，且堆载法在堆载和检测过程中存在堆载物易倾覆的安全隐患；锚桩法则存在锚桩施工繁琐，工期长和费用高等问题。传统试桩法已不能适应桩基础承载力检测需要，亟需一种新的桩基承载力检测方法。 在20世纪80年代中期，美国西北大学教授J.Oterberg发明了桩底加载测试单桩承载力的方法，称之为桩端加载试桩法，也用其名将该方法命名为Oterberg试桩法、O-cell试验，并在1984年第一次将该测试方法应用于单桩承载力检测。我国最早由史佩栋教授自1995年在许多地方做了推广介绍。东南大学土木工程学院于1996年率先在国内开始实用性应用，并于1999年编制了江苏省地方标准《桩承载力自平衡测试技术规程》（DB32/T291-1999），将其命名为“自平衡试桩法”。 目前，自平衡试桩法已被写入多部的行业标准和检测技术规范，住建部在2017年发布的行业标准《建筑基桩自平衡静载试验技术规程》（JGJ/T 403-2017）。自平衡试桩法作为一种新兴的桩基检测技术依靠其自身优越性，在许多重大工程中得到应用。

我们瞄准临床治疗、野外急救等场景下的手术伤口，烧创伤和长期不愈性溃疡等创面治疗，本团队推出了面向创面修复的原位生物打印器械和支架型敷料。 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 刘华振 医学院/智能医学诊疗 2021.9/2024.6 高闯 机自学院/机械电子工程 2020.9/2023.6 陆春祥 机自学院/机械电子工程 2020.9/2023.6 简志安 机自学院/机械电子工程 2020.9/2023.6 郭子龙 机自学院/机械电子工程 2018.9/2022.12 孙文彬 机自学院/机械电子工程 2021.9/2024.6 杨智强 机自学院/机械电子工程 2021.9/2024.6 乔浩 机自学院/机械电子工程 2021.9/2024.6 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 刘媛媛 机自学院/机械工程 教授 增材制造，细胞/药物控释技术 四、项目简介 全球每年因烧创伤、溃疡和皮肤病等引起的皮肤损伤超过1.6亿人/年，严重威胁人类的健康和生命安全。如何对创面进行有效治疗，一直是困扰临床医生的难题。研发具有生物活性的高端敷料产品具有良好的市场前景。我们瞄准临床治疗、野外急救等场景下的手术伤口，烧创伤和长期不愈性溃疡等创面治疗，本团队推出了面向创面修复的原位生物打印器械和支架型敷料。该产品介于敷料和人工皮肤之间，具备覆盖、隔离细菌和组织修复功能。该支架型敷料可通过配套的便携式生物打印器械在创面进行原位打印，覆盖创面。该产品优势如下：支架型敷料突破现有敷料的功能定位和应用方式，可以实现免包扎-巧覆盖-促修复集成功能的一步式操作；基于便携式器械将生物材料原位打印成型，有效实现药物的装载释放；物理隔离隔离，实现创面覆盖的材料轻盈无感；多结构多材料梯度的有效复合实现促进创面修复；可以依据创面表面地貌成型，实现个性化治疗；该器械也可与手机端实时共享信息，实现伤情信息快速传递发布，实现创面高效救治。目前国内尚无同类上市产品，可借助提供系列化的敷料打印墨水以及设计个性化打印方案，从而满足不同类型客户的特定需求。

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 高春林 克劳斯塔尔大学 2019 / 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 李茜 电信院/电气工程 副教授 能源系统智能感知 四、项目简介 深海生命线卫士—复合能源管道健康管理系统是集能源管道实时监测、状态评估、故障预警、三维立体显示、创新健康管理、用户检修策略等多功能为一体的能源管道在线监测系统。该系统代替了传统的人工巡检和巡逻船巡检的故障监测模式，将大幅度减少综合成本。该系统改进了市面上监测系统功能单一、显示界面陈旧等问题，率先提出创新性健康管理功能，使用户全面了解能源管道的生命周期及整体健康情况，为用户提供高效状态检修策略。该系统定位是做能源管道健康管理系统先驱，守卫深海生命线安全。

结果发现，对视频材料的偏爱与学生-示范者之间的左侧颞叶脑间同步有关；相比前期，这种相关性在观看后期更强；脑同步可区别，甚至预测学生对视频材料的偏好程度。这些实验结果表明：一个视频材料之所以受学生喜欢，是因为这个材料更容易导致学生-示范者的大脑同步；学生较早感兴趣于视频材料所呈现的内容，则可预测接下来的视频内容；一旦预期得到验证，就给人带来一种愉悦感。也就是说，好听、好看的视频材料，其原因是众多观众与示范者的“不谋而合”与“大脑共鸣”。此外，研究团队还原了具有高生态效度的师生互动教学场景，教师面对面地向学生教授知识（心理学领域）；设计了两类教学方式：一类是教师逐步提供难度渐进的问题，引导学生自己解决问题，这称为支架式教学；另一类是教师提供一些信息，诠释重要的术语、概念和原理，这被称为解释性教学。在两类教学活动中，研究者也采用近红外脑成像技术，全程同步采集师生两个人的大脑活动。 结果发现，师生间大脑活动在教学过程中趋向同步；这种师生脑同步依赖于教师使用的教学策略；这就是，当教师采用支架式教学时，其与学生的脑同步，比解释性教学时更强；这种增强的师生脑同步，可预测学生的学习表现。 为了厘清师生脑同步和具体教学行为之间的关系，研究者用视频编码技术，发现了师生脑同步的增强与教师采用的支架行为有关（如询问引导性问题，提供暗示等）；但是，当教师执行解释行为（如提供定义或澄清概念等）时，师生脑同步则比较弱。基于这些结果，研究建议：教师在教学活动中，除了要进行必要的概念解释外，可以提出一些由易到难的问题，帮助学生思考所学内容及其关系；这些问题因人而异时，效果最好。

天津大学医学工程与转化医学研究院与中国电子信息产业集团中电云脑（天津）科技有限公司合作，充分发挥国家健康医疗大数据试点工程天津“云脑”中心自身的大数据平台及计算技术优势，连日来针对疫情发现、分析和预警技术，以及远程诊疗方案取得多项重要成果。据悉，作为健康医疗大数据国家研究院、智能医学工程教育部工程研究中心的依托建设单位，天津大学与中国电子信息产业集团于2017年联手组建国家健康医疗大数据试点工程天津“云脑”中心，中心现已搭建起医疗大数据服务云脑平台，开展医疗数据的远程收集、处理工作，并研发了面向医疗大数据的优化处理和利用技术。在疫情预测预警方面，基于国家相关部门发布的经济行为、人口分布及迁徙等统计数据，集合当前的疫情病例数据，应用人工智能和科学计算技术，“云脑”重点实现了：城市人口流动输入性疫情预警：以日为周期监测城市流入人口的数量、来源分布以及来源城市疫情状况，对各市的输入性疫情进行预测和预警；城市疫情预警：融合经济数据、疫情状况、人口流动分布以及病毒感染特点对未来一周的疫情进行预警；疫情状况与经济行为指数相关度追踪：基于政府部门发布的经济相关数据，分析经济行为与疫情的相关程度，为政府相关部门开展疫情防控工作提供科学参考数据。天津“云脑”在面向新冠肺炎的远程诊疗方面已准备就绪，即将进入临床测试阶段。“云上诊室”基于物联网、远程通信、大数据等技术手段，实时将来自医疗科室、影像科的新冠肺炎患者的诊疗数据经由高速网络同步传输到会诊中心，并可向医疗系统共享疫情医疗数据，集合呼吸科、感染科、内科、重症医学科、反射科等专家进行网络会诊，进而实现专家与病患、专家与医务人员之间异地“面对面”的互动，减少院内聚集性感染，缓解疫情下紧张的医疗资源，为疑似病患提供就诊空间，为确诊患者争取救治时间。“云上诊室”相关成果将用于：远程影像诊断：构建实用高效、稳定可靠的远程医疗影像服务平台，存储区域内的影像资料索引信息，并能够直接调用新冠肺炎的患者信息与CT等影像诊断报告；远程重症监护：实时在线监护新冠肺炎病患信息、影像、视频资料，并通过线上会诊室，对病患出具诊断治疗指导意见；新冠肺炎智能辅助诊断：实时采集病患的生理数据，构建针对新冠肺炎的数据病例库，利用机器学习等技术，辅助临床诊断；提供第三方对接标准接口：为多媒体设备、应用、网络平台等提供第三方的对接标准接口，实现可扩展、模块化。

本研究根据90％脑神经功能正常的人在短时间闭眼后脑电（EEG）中alpha（α）波幅均可明显增强这一普适特征，设计了一套简便易行的基于脑电α波的脑-机接口系统。该系统仅需在操作者头后部放两个脑电检测电极，短暂训练就可以快速而可靠地控制外接机电装置运行开关，还可以扩展为多选项实时控制系统。搭建了闭眼alpha波控制系统，引入开关抑制模块减少误控制，实现了对单个开关的快速可靠控制，经10名操作者试验，激活开关平均时间为2.4秒、平均错误率3％，进一步开发设计了基于计算机LabVIEW平台显示的循环灯选择系统，利用α波控制单个开关的功能，通过四灯循环作为指示菜单，实现了四个目标的α波控制选择。经5名操作者试验，证实每个受试者均只需少数训练时程即可达到10%或更低的错误率。设计了α波机器人控制系统以实现α波对服务机器人的实时控制。经5名操作者参加连续25次随机方向控制实验，平均正确率达到91.2％，再次证实本研究设计的α波的脑-机接口系统进行多选项控制的可实现性和潜在应用价值。如实现系统集成化和便携化，配置适当的控制显示面板，可望进一步开发出专供那些患有全身性重症瘫痪但头脑功能正常的残疾人使用的新型助残轮椅等产品。

基于SSVEP与OSP的混合脑-机接口方法，受试者穿戴好电极帽，将SSVEP-OSP混合范式通过计算机屏幕在受试者面前播放，受试者注视刺激单元中的任意一个，通过采集系统将受试者盯视刺激目标时产生的脑电信号，经脑电采集仪放大、滤波及模数转换后，将数字化的脑电数据输入计算机，然后采用基于典型相关分析的脑电信号特征提取方法对SSVEP特征实现提取及分类识别

开放环境下的网络化复杂系统具有规模大、不确定性高、状态空间不规则的特点。针对此类广泛存在的复杂系统的决策问题，传统方法难以进行统一建模实现智能推理和决策。本项目研究基于开放域知识图谱的类脑决策方法，并推进其在实际场景中的应用。

成果简介：本脑电采集系统利用专用的集成化生物电势测量芯片实现前端模拟信号的调理，具有低噪声、多采样率和高精度的特点，其内置高共模抑制 比且增益可调的放大电路，降低了设备的尺寸和硬件成本。同时，开放式的 CPCI总线提高了系统的可拓展性和灵活性，支持单个或多个板卡同时采集。 每个板卡最多可采集 16 导联的脑电信号，设备支持 4 个板卡共 64 导联脑电 信号同时采集，也可根据需要进一步升级为 

XM-615大脑皮质分区模型   XM-615大脑皮质分区模型可拆分为2部件，大脑作正中矢状切面，左侧大脑半球作水平切面，并剖开颞叶显示间脑，小脑作矢状剖面，按不同皮质层进行分区，并用颜色加以区别。 尺寸：自然大，21.5×17×14cm 材质：PVC材料