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基于大数据分析技术的眼病筛查与辅助诊断研究
北京工业大学
2021-04-14
二进制递归网络的随机多故障条件诊断性分析
项目简介： 随着并行计算系统中处理器数目的快速 增加， 系统
西华大学
2021-04-14
大型电力设备状态分级监测诊断管理网络 及分析处理中心
我国的电力工业在近十年内有了很大的发展，并将有更大的发展。作为电站的大型设备，其运行的安全性、可靠性和经济性是至关重要的，不仅关系到电厂的安全与生产效益，而且对国民经济有直接影响。 但是多年以来，汽轮发电机组损失均在千万元以上，直接经济损失则在数百亿元以上。据统计，1988年至1991年四年来全国发电机事故总台达219台次，占装机总台数（462台
西安交通大学
2021-01-12
大型机械设备变工况非平稳动态分析监测诊断关键技术
西安交通大学采用当代最先进的传感器、信号处理、模式识别、计算机网络、远程通讯等技术，研制出大型机械设备状态监测与故障诊断网络系统及其关键技术，为电力、冶金、石化、炼油、矿山、建材、机械、交通等工矿企业的机械设备安全、高效和平稳运行及设备管理提供保障，具有数据采集存储、异常报警、黑匣子监测、时域分析、频域分析、时频分析、趋势分析、智能自动诊断等功能，是设备离
西安交通大学
2021-01-12
基于红外图象的热设备运行状况、故障分析与诊断系统
任何具有温度的物体表面都会产生红外线，利用红外线感应装置和计算机信息处理与成象技术，可以将物体表面的温度场以可视画面形式显示出来——红外图象。采用现代的图象分析与处理技术，结合被检测设备的结果参数和现场可方便采集的一些其它数据，如电信号、压力、流量等参数，利用先进的模糊聚类、神经网络、人工智能等理论可以对热设备的运行状况进行有效的在线检测、故障分析与趋势预测。 设备运行状况的在线评估与故障分析和诊断一直是生产实际中有待解决的问题。本项目的主要特点是：红外图象可以实现非接触的、在线（或离线）检测，也可以做离线普查。基于红外图象的热设备运行状况、故障分析与诊断系统除红外图象以外的其它信息可根据现场实际情况适当提供，并不强行要求。当然信息越多越准则判断的结果越客观，因此具有智能性。目前已有针对催化裂化、加热炉、常用电器设备等多套专用的设备运行状况评价和故障诊断系统通过鉴定，并在多处投入实际使用，受到普遍好评。
北京科技大学
2021-04-11
纳米生物诊断技术
成果简介：
量子点免疫试纸条是一种快速、灵敏、可进行定量检测的现场检测装置。该装置适用于家庭、社区、医院等场所，可对肿瘤标志物进行早期筛查、诊断、判断预告和转归，评价治疗效果，以及对高危人群跟踪观察。胶体金免疫层析试纸条具有操作简单、检测快速、反应结果直观、可现场检测的优点。将纳米金粒子与一种称为菠萝蜜凝集素的物质结合，并加入荧光染料，制成纳米生物复合材料传感器，以此为基础研制出新的检测设备。
技术原理与工艺流程简介：
量子点具有激发光谱宽、发射光谱窄、单色性好且颜色可调、荧光强度高、光化学稳定性好。荧光强度的大小确定待测物的含量。
检测方法：首先制备量子点纳米粒子及对其进行亲水性改性, 然后再通过偶联作用将量子点纳米粒子和乳腺癌肿瘤标志物抗体结合起来制得探针最后将量子点抗体探针铺展在试纸条的结合垫上样品垫滴加抗原或病人血清检测。通过制的量子点免疫荧光检测仪检测 T 线和 C 线的荧光强度，T/C 即为检测结果。
检测原理：
具体检测过程是，将适量的待测液滴加到样品垫上，在试纸条另一端吸收垫的作用下，待测液会迅速向吸收垫方向运动，流经固定量子点探针处时，会将探针溶解，一起流向吸收垫方向。在流动过程中，样本中的目标分子会与量子点探针发生特异性免疫反应，形成量子点探针-目标分子结合物，其在流经 T 线时，会被包埋在此的特异性单克隆抗体捕捉，而空白的量子点探针则会被 C 线的二抗捕捉。通过检测每条 T 线上的荧光信号（发射波长和荧光强度），确定对应目标分子的有无。
应用前景分析及效益预测：
量子点免疫荧光试纸条可以对乳腺癌肿瘤标志物进行定性定量检测， 检测快速， 操作简单，成本较低且检测的灵敏度高检测结果准确为临床上乳腺癌的早期诊断奠定了基础。胶体金免疫层析试纸条具有操作简单、检测快速、反应结果直观、可现场检测的优点，
应用领域：
适合高危人群的社区肿瘤筛选,以及一二级医院的筛查。方便快捷。目前可应用该技术进行定量定性检测的肿瘤标志物有 CEA，SA，A199，CA153，CA159，HCG 等。
合作方式及条件：
投资资金 2000 万，配间，厂房设备，人员配套
天津大学
2021-04-11
教学评价与诊断
麦可思教学质量管理平台将专业数据挖掘技术与先进信息化手段结合，为管理部门提高效能，充分发挥教评数据价值，为高校诊断教师教学问题，支撑教师教学考核，指导教师教学进步，让教评数据既能作为学校内部管理抓手，又能支撑外部评估考核。
麦可思数据（北京）有限公司
2021-12-20
诊断与改进平台
安徽卓智教育科技有限责任公司
2022-09-13
基于小波分析和有限高斯混合模型EM方法的模拟电路故障诊断方法
近年来已经建立了基于故障字典，模糊理论，专家系统，神经网络，支持向量机，信息融合，小波分析，粒子群等各种技术的不同故障诊断方法，并在模拟电路的实际检验中取得了良好的效果。然而，电路从正常到故障之间存在中间过渡状态，怎样定义这个中间状态以及其对电路有怎样的影响，如何准确描述这种影响，通过查阅文献，到目前为止还没有一种合理的方法能够解决这个问题。
辽宁大学
2021-04-11
AI多模态情绪分析系统
AI多模态情绪分析系统，是人工智能与心理学、计算机视觉、听觉感知等学科深度融合的前沿方向。它不再局限于传统的问卷答题，而是像一位敏锐的观察者，通过分析你的面部微表情、语音语调、肢体语言，甚至生理信号，来实时、客观地"读懂"你的情绪状态。这种技术正在心理健康、教育、人机交互等领域开启全新的可能性。
这套系统的核心在于"多模态"和"融合"。它模拟了人类如何综合视觉、听觉信息来理解对方情绪的过程。
多源数据采集：系统通过摄像头、麦克风等设备，同步采集个体的面部视频、语音音频，甚至可接入可穿戴设备获取心率等生理信号。
单模态特征提取：针对每种数据，用不同的AI模型提取情感特征。
视觉：分析面部肌肉运动（如嘴角上扬、眉毛紧蹙）、头部姿势、眼神等。先进的技术甚至能捕捉难以伪装的微表情（持续仅1/25至1/5秒），或通过分析面部血流图谱（rPPG）来感知生理唤醒水平。
听觉：提取语调、语速、音高、能量（MFCC梅尔频率倒谱系数）等声学特征，判断声音中的情绪色彩。
文本/语义：如果涉及对话，系统还会分析说话内容的语义，理解话语背后的真实意图和情感倾向。
多模态融合与情感解码：这是最关键的一步。系统通过复杂的深度学习算法（如Transformer、自监督多任务学习框架等），将来自不同模态的特征信息进行时空对齐和深度融合。例如，一句愤怒的"我没事"，配上闪躲的眼神和紧绷的嘴角，才会被准确识别为"掩饰性的愤怒"，而非字面意思的"没事"。
湖南可心教育科技有限公司
2026-03-20