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一种工业过程故障诊断方法
本发明公开了一种工业过程故障诊断方法，包括如下步骤：采集工业过程的历史正常数据；利用工业过程的历史正常数据计算检测统计量；采集待检测的工业过程数据；当检测到工业过程故障时，利用相对重构贡献方法提取特征量；根据特征量计算故障模式下的条件概率密度函数和正常模式下的条件概率密度函数；根据先验概率和条件概率密度函数计算后验概率；采用最小风险贝叶斯决策理论对当前时刻样本进行故障变量识别；根据诊断后的结果更新下一时刻样本的
华中科技大学
2021-04-14
基于人工智能的睡眠医学诊断技术
失眠障碍是一种普遍存在的睡眠障碍疾病，我国成年人中的患病比例高达30%，其主要表现为难以入睡、难以维持睡眠或睡眠质量不佳，导致出现疲倦、注意力不集中、记忆力减退、情绪波动等负面影响，并且与多种疾病（如心血管疾病、糖尿病等）的发生和发展密切相关。我国庞大的患者群体增加了对医疗资源的需求和社会负担，对个人和社会经济造成重大影响。失眠障碍需要引起足够的重视和关注，早期诊断是减少其对个人和社会危害性的有效方法。
目前临床睡眠诊断主要依靠睡眠专家人工判读多导睡眠图（polysomnography，PSG），PSG技术同时记录多个生理参数，如心电图、脑电图、肌电图、眼电图等，从而准确评估睡眠的各个阶段和睡眠中的生理变化。然而，现代临床睡眠诊断方法存在一些弊端。首先，依靠睡眠专家人工进行诊断成本很高。例如，临床诊断中标记一位患者的PSG数据并完成诊断，往往需要一位训练有素的睡眠专家数个小时的集中工作才能完成，无法应对大规模睡眠障碍群体需求。此外，睡眠诊断存在个体差异，同一种睡眠障碍在不同人群中的表现可能不同，诊断结果需要根据患者的具体情况进行综合评估和判断。这些方法需要专业人员进行操作和解读，费用昂贵，操作复杂，很难普及应用。
人工智能技术可以帮助解决以上问题。人工智能技术可以在不需要专业人员干预的情况下，对失眠障碍进行自动化分析和诊断，具有高效性、低成本和易普及的优点。此外，还可以在大数据层面上进行分析，深入探究失眠障碍的病理生理机制，从而更好地指导治疗和预防措施的制定。
睡眠诊断是最为适合采用云平台技术进行自动化诊断的领域，患者潜在群体数量庞大。本项目涉及基于人工智能睡眠医学诊断技术的全系统的各个环节，系统的诊断准确率目前为世界范围内第一。前期已经服务于制药企业睡眠类药物评价、可穿戴消费级电子设备睡眠监测等领域。目前市场上的类似产品均不具备临床医疗级的诊断能力，本技术填补了市场空白。
图1.本项目研发的原理样机部件
北京理工大学
2023-06-05
解酒的蛋白肽复合营养液微球及其制备方法
解酒的蛋白肽复合营养液微球及其制备方法是根据现有的解酒产品主要来自中药成分，加工制备过程易氧化，失去生物活性，中药成分易分解，解酒效果差等弊端而研制的一种解酒的蛋白肽复合营养液微球及其制备方法。它采用绿色食品作解酒原料，对人体无害，且采用微胶囊技术，不仅可将药物浓集于靶区，提高疗效，而且可消除解酒辅料的不良气味及口味，使液态辅料固态化的同时，提高溶解和吸收效率，使解酒效果更为显著。 解酒的蛋白肽复合营养液微球及其制备方法采用植物蛋白肽，配以山楂、萝卜、甘草、橘皮的水溶提取物，按比例调配成蛋白肽复合营养液，然后采用微胶囊成型技术，制成蛋白肽复合营养液液芯微球，微球的粒径范围为5—500μm；微球制备时所选用的壁材可以为单一壁材或复合型壁材。 采用绿色食品作解酒原料，环保对人体无害，使用微胶囊包装技术，可以使蛋白肽在人体中缓慢释放，有效地解决大量饮酒所造成的血液中酒精浓度突升的问题；还可解决蛋白肽稳定性差，易变性，易被消化酶降解难题，微胶囊技术保护了有效成分，使蛋白肽在肠道中能够发挥更好的效用。不仅可将药物浓集于靶区，提高疗效，而且可掩盖解酒辅料的不良气味及口味，使液态辅料固态化的同时，提高溶解和吸收效率，具有良好的解酒、醒酒功效，并可适当改善人体机能，增强免疫力
上海理工大学
2021-04-11
一种具有植物营养作用的复合材料及其工艺
本发明涉及一种具有植物营养作用与结构强度的复合材料及工艺。由泥炭 40-60%; 固化剂 10-30%;吸附剂 10-30%;营养添加剂 5-10%;附加剂 0-1%组成。泥炭除水破碎后， 按上述重量百分比称量好。在泥炭中加入吸附剂、营养添加剂、附加剂和固化剂拌匀， 制成本发明的复合材料。最后，或运到使用现场或预制库存。前者为运到现场压制成型， 填入种籽，铺设使用。后者为在生产地压制成型，固化后填入种籽，入库贮存。也可制 成涂敷的浆料，直接涂敷在各种造型表层，填埋种籽立体绿化。本发明工艺简单成本低， 具有植物营养作用和一定结构强度及与建筑物表面有亲和兼容性，可广泛应用于退化草 原、林地、沙漠和盐碱地等的改造，也可用于立体农业、无土栽培、人工造型绿化等。
同济大学
2021-04-13
胭脂鱼营养与饲料配方及其养殖模式与技术研究
研发阶段/n本项目研究了胭脂鱼饲料适宜蛋白质需求量,并筛选出胭脂鱼适宜饲料配方（华胭3号）。进行了池塘主养、池塘混养、网箱养殖和网箱套养等4种养殖模式与养殖技术研究。池塘主养投放75g大规格鱼种，池塘混养投放50g大规格鱼种，网箱养殖和网箱套养投放100g大规格鱼种。经7-8个月生长，平均体重为598-635g，均可达到上市规格。技术水平：鉴定成果（鉴定证书号：鄂科鉴字2009第93262号）应用前景：胭脂鱼在武汉的价格约为70元/kg，在上海的价格约为90-110元/kg。已解决了从苗种到成鱼养殖
华中农业大学
2021-01-12
微弱扰动改善富营养化水体品质技术及智能化装备
项目简介 面向水环境保护领域，产品主要用于湖泊、水库、城市景观水面富营养化治理。利 用水体动力学原理，给与水体微弱扰动，可打破气膜和液膜间的阻隔，将溶氧输送到水 体深处，促进微生物对水体中氮磷等富营养物质和有机物质的消耗，实现微生物、浮游 生物、鱼虾等动物的自然平衡，达到水质稳定或改善的目的。本项目产品的最大特点是124 能耗低，约为 3w/亩，可以使用太阳能、风能等新型能源，很方便的安装到电力无法供 应的水面中。通过基于 FCS 的嵌入式控制系统技术，对包括水体溶氧、pH、温度、气压
江苏大学
2021-04-14
新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统
新冠肺炎疑似病例基数庞大，给临床一线诊疗带来巨大压力，疫情波及地域广泛，基层医院缺乏经验，面临严峻挑战。由清华大学精密仪器系尤政院士、临床医学院董家鸿院士领导研发的新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统成功通过应用测试，进入临床试用阶段，有望为上述难题提供解决方案。新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统董家鸿介绍，新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统可同步实现智能化影像诊断、临床诊断及临床分型三大功能。该系统包括三大模块，其中影像诊断模块主要基于对新型冠状病毒肺炎初诊病例的珍贵临床资料的大数据分析，使用人工智能算法深度学习该疾病的CT影像特征，实现对新型冠状病毒肺炎影像的智能识别。临床诊断模块则依据卫健委发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》，结合影像与流行病学、症状及关键检验数据等临床信息，实现智能诊断。临床分型模块通过智能判读呼吸功能参数，“自适应”判断新型冠状病毒肺炎的严重程度。董家鸿谈到，该系统可在短时间内完成大量疑似病例的胸部CT筛查、依据指南进行临床与影像相结合的综合分析，显著提升新型冠状病毒肺炎诊断效能，有望大幅降低临床医师及影像医师的工作负荷。
清华大学
2021-04-10
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学
2021-04-10
旋转机械振动故障分析和诊断技术
在长期为电力行业解决设备重大疑难故障的实践过程中，提出了轴系载荷分配测试、分析和优化调整技术，发展了动平衡和振动故障诊断技术，提高了动平衡效率和振动故障诊断准确率。先后解决了田湾和秦山核电、平圩、宣城、姚孟、福州等40多家电厂100多台、次大型机组重大疑难振动问题。该项成果先后获得江苏省科技进步一等奖和国家技术发明二等奖。
东南大学
2021-04-11
用于肿瘤病理临床诊断的双光子荧光探针
该成果创造性地利用高阶非线性光学材料获取医学临床诊断的关键信息。利用自主发明的双光子荧光探针与双光子光学CT成像的特性，首次获取了可用于癌症病理组织快速临床诊断的荧光图像。该技术是山东大学晶体材料国家重点实验室于晓强教授团队的原创，国际、国内均没有同类工作。
全新的观测技术：基于荧光探针与光学切片成像的肿瘤病理临床诊断技术。
该成果将直接带动三个高附加值的高技术产业：
新材料产业：双光子荧光探针
新设备产业：临床专用双光子荧光显微镜产业
新技术产业：技术人员培训、临床服务产业
符合临床要求的检测流程：
山东大学
2021-05-11