该系统是利用现代虚拟现实技术多形式阐述心电图的产生原理及操作过程，增加学习趣味性，极大调动了学生的学习兴趣，同时还有大量心电图图谱和具体的临床病例注重对学生的综合分析能力的培养。

执行标准：GB/T-50081-2002 北京耐尔得经过多年为客户多线程的配置试验环境，研究出一系列的养护室恒温控温方案，满足国标对混凝土试块的养护要求，也适应各种场所恶劣试验环境的要求，控制设备可以测量30路温度（可扩展），控制1～8通道温湿度的采集及控制，实现养护室网络控制。可以通过中央控制系统对应该控制的制冷机组、加热机组、热泵循环系统、空压机雾化系统、超声波雾化器等，综合评价后给出适合的解决方案，确保养护室内温度恒定在20℃±2℃，相对湿度95%RH以上。

执行标准：GB/T-50081-2002 北京耐尔得经过多年为客户多线程的配置试验环境，研究出一系列的养护室恒温控温方案，满足国标对恒湿恒温的要求，多功能恒湿恒温控制系统，可检测30路养护箱及其他温度（可扩展），能满足1～8通道模拟信号的温湿度采集及控制，同时满足1～8通道数字温湿度的采集及控制。可实现各通道的网络智能控制。 通过中央控制系统对应各部门的制冷机组、加热机组、加湿系统等分别监测与控制，任务前，我们将对用户的需求综合评价，并给出适合的解决方案，相对湿度值恒定在75±5%RH以内的任意值。本产品适用于徐变室、收缩室、有温湿度要求的工作室。

AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集：人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含：情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论，结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术，检测人心理情绪状态，提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术，可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术，结合心理学，通过对被测试人员 60秒的测试，能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况，并且引起人们重视心理健康，从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试，能够获取个体、准确的进行心理危机预警，显示被测人员心理危机测试报告，提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后，根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮，调整好站立位置，脸部朝向屏幕，人脸录入即可完成测试，测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析，测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”，其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据，包含正面情绪（平衡、自信心、活力、调节水平），负面情绪（攻击性、压力、紧张、可疑），生理参数（抑制、神经质、消沉、幸福指数），以及综合状态指标：专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析：系统自带数据中心的统计功能，可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告，检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等，以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能：管理员可通过多条件查询功能，只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息，以及该测试者的历史测试记录，并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比，综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端：以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告，以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能，可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能，通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示，同时具有人脸检测判别功能，比如面部不全、距离较远等识别功能

本项目成果在国家重大项目的支持下，面向具有战略意义的高效传动重大需求和国际前沿，针对国外的技术封锁，从掌握液力传动产品瞬态复杂流动机理着手，提出了大功率液力节能产品定子/转子多流域耦合的尺度解析模拟方法，创建了动态空间非定常多尺度漩涡流动可视化测量体系；首创了定子/转子耦合叶片边界层流动新型仿生主动控制技术，实现仿生耦合叶片减阻增效；构建以用户需求为导向封装的大功率液力产品优化集成设计体系，形成融合轴向力动态监控模型和运行热平衡反馈自动补偿系统，攻克了大功率液力产品设计与制造过程中“性能预测难、叶片优化难、动态匹配难、精确制造难、极限工况运维”等难题，最终形成了适应大型泵与风机等高耗能设备的自调节的大功率液力调速装置、满足首台最大吨位12吨装载机用的高效率液力变矩器、匹配大吨位和长距离制动的重型车用液力辅助系统等新型绿色节能液力传动产品。 研究团队 吉林大学机械与航空航天工程学院 刘春宝教授研发团队。 成果成熟度 批量

项目成果/简介:本项目成果在国家重大项目的支持下，面向具有战略意义的高效传动重大需求和国际前沿，针对国外的技术封锁，从掌握液力传动产品瞬态复杂流动机理着手，提出了大功率液力节能产品定子/转子多流域耦合的尺度解析模拟方法，创建了动态空间非定常多尺度漩涡流动可视化测量体系；首创了定子/转子耦合叶片边界层流动新型仿生主动控制技术，实现仿生耦合叶片减阻增效；构建以用户需求为导向封装的大功率液力产品优化集成设计体系，形成融合轴向力动态监控模型和运行热平衡反馈自动补偿系统，攻克了大功率液力产品设计与制造过程中“性能预测难、叶片优化难、动态匹配难、精确制造难、极限工况运维”等难题，最终形成了适应大型泵与风机等高耗能设备的自调节的大功率液力调速装置、满足首台最大吨位12吨装载机用的高效率液力变矩器、匹配大吨位和长距离制动的重型车用液力辅助系统等新型绿色节能液力传动产品。研究团队吉林大学机械与航空航天工程学院 刘春宝教授研发团队。成果成熟度批量应用范围:本项目成果通过突破“流动解析实现高精度预测性能”、“性能预测指导叶片设计”、“流动解析完善液力产品匹配建模”、“先进制造保证液力产品与设计一致”、“大功率液力调速装置自动补偿系统智能运维系统”等涉及设计、制造与运维等核心难题的、紧密相连的关键技术，实现了在工程机械、重型商用车、电力和化工等行业成功应节能降耗的目的。“大功率液力调速产品集成设计关键技术及其节能应用”、“工程机械液力变矩器绿色节能设计与制造关键技术及产业化应用”项目先后获得2020年吉林省技术进步一等奖和2019年中国机械工业科技进步二等奖。项目成果完全拥有自主知识产权，整体技术达到国际先进水平，标志着我国已完全掌握绿色节能液力传动产品设计、制造核心技术，提高了国产液力产品的国际竞争力，突破了传统设计方法的局限性，扭转了国外产品逆向开发的局面，打破了国内液力产品不成体系而难以推广应用的现状，极大地提升了自主品牌大功率液力产品的综合性能和生产效率，有效降低了开发成本，促进了绿色制造与应用产业的节能减排，带动了国内相关产业的发展，为我国培养了大批工程机械液力传动领域专业人才。本项目制造的液力变矩器、液力缓速器、液力偶合器等成果先后在国内首台最大吨位12吨柳工装载机、国内首台重型铁路养护车用的YH350多档变速器、一汽解放J6卡车、电力和化工等“大国重器”大功率调速设备中得到应用。

随着5G技术的发展，无线通信系统越来越需要同一平台中的高集成度和多频工作能力。小型化也是现代天线发展的重要趋势。为了满足这些要求，多天线辐射器需要安排在一个平台上，但由于尺寸太大，严重限制了其应用。为了缓和这个问题，多个馈电口共享一个辐射器的设计被提出，极大地减小了天线的物理尺寸并且可以在多个频段同时工作。 一种基于SIW的紧凑型高隔离度全平面馈电自三工贴片天线的优化设计。该天线由一个

2023年6月25-26日

基于智能终端控制、大数据集群分析、数字网关以及智能云平台等技术构建智慧用能数据服务系统。 项目系统框架图 项目整体思路框架图 项目研究工作分解 针对项目不同负荷类型和典型应用场景，匹配相应的通讯控制模块，通过电力载波或无线等多元传输方式，将用户用能需求等相关电力数据集中在云平台，结合用户行为模型、能耗模型及能源管理控制模型对电力数据进行聚类整合及分析。达到提升用户的用能体验和节省用电成本的双重目标，同时对于电网侧能够利用削峰填谷等策略，增加电网参与辅助服务的力度，有效利用电网资源。 智慧用能平台系统图 目前市场存在的用户用能监测设备及系统之间的数据信息交流往往是单向的，难以达到人们对测量精度和实效性的要求。而本系统基于新型通信和人工智能技术，集成电力信息的感知、采集、通信和控制技术，创建以智能电能表和智能终端为核心的双向互动体系，通过对电流、电压、功率、电量等用户用电信息及温度等环境数据的自动采集，实现对电能的使用情况及各类关键供能用能设备进行的实时监控及能耗监测，对异常值做出预警，通过分析处理采集的数据生成各种用电行为曲线指导用户进行经济合理用电。 技术特点 1、实时性指标 常规数据查询响应时间＜10s；90%界面切换响应时间≤3s，其余≤5s；计算机远程网络通信中实时数据传送时间＜5s。 2、并发指标 支持300用户同时在线，并发要求达到100用户以上，并同时满足以下指标：常规数据查询响应时间≤15秒；主要节点CPU负载≤80%。 3、可用性指标 年可用率≥99.5%。负载率指标：在任意30分钟内，各服务器CPU的平均负荷率≤80%；在任意30分钟内，人机工作站CPU的平均负荷率≤80%；在任意30分钟内，主站局域网的平均负荷率≤80%。 4、存储容量指标 数据在线存储容量满足12个月以上数据存储需求。