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多模态医学数据智能分析系统研发
1.痛点问题 在临床医学实践过程中,会产生医学图像、电子病历、生命组学等多种类型的医学数据,这些数据能够从不同角度对患者的病情进行刻画。因此实现多模态临床医学数据的自动化和智能化分析,有利于推动国家健康医疗大数据产业的发展,助力“健康中国”战略的实施。 我国不同地区医疗水平差异较大,医疗资源在空间上分配不均。某些科室如影像科、病理科有较大的医师缺口,供需矛盾突出。这种供需不匹配的问题也造成了医生工作负担加重,患者等待检查结果周期变长等诸多问题。在当前情况下,短期内无法通过培养更多的新医生来缓解医疗资源供需紧张的问题。 为缓解上述问题,目前已有企业推出了基于人工智能的辅助诊疗产品,但这些产品大都针对单一模态的医学数据,无法从整体的视角进行辅助诊断和决策,辅助诊断的准确性仍有较大的提升空间。 基于以上痛点问题和产业机遇,我们希望通过技术创新,研发出一套有效的多模态医学数据智能分析系统,应用“多模态医学数据+人工智能”的技术模式,缓解当前医疗资源供需紧张的社会问题。 2.解决方案 本项目旨在研发对多模态医学数据进行有效整合分析的人工智能方法。处理的数据类型包括:患者的医学图像、电子病历、生命组学等多种模态的医学数据。针对医学图像数据,构建目标检测与分割、特征提取、相似图片检索等智能化算法;针对电子病历数据,构建分词、医学实体识别和标准化算法;针对生命组学数据,研究基因突变致病性预测的深度学习算法。上述多模态医学数据智能分析技术为基础,研发多模态医学数据智能分析的系列软件产品,为医院提供人工智能辅助诊断等应用产品。 3.合作需求 寻求与医疗机构、医疗设备耗材企业、远程病理运营企业开展相应的合作。
清华大学 2022-10-09
热电厂水分析数据采集系统
本系统在国内属首家研制,可推广到所有热电厂,以提高工作质量、工作效率、提高科学管理水平
西安交通大学 2021-01-12
“栖航”校园数据分析平台
从决策管理、信息中心、教师教学、学生学习等层面进行多维度分析,为校领导提供全校的可视化数据分析。
成都华栖云科技有限公司 2021-02-01
Tempo Talents大数据分析科研平台
平台以拖拽式、低代码方式进行数据处理、可视化分析,为教师科研、学生自助数据分析探索应用提供工具支撑。在大数据分析平台中,用户能够随时更改观察数据的维度、指标,让数据能够以丰富的图表方式进行迅速、直观的表达,同时借助联动、钻取、链接等交互操作,发现数据内部的细节规律,在操作交互过程中与数据进行直接、实时的对话。1、数据准备可视化分析平台能够快速完成数据的添加,并支持对于数据表的数据分析与洞察。根据分析需求,系统提供数据关联、数据过滤、数值替换、重命名、数据分组、分段、去除空格、数据列合并、拆分、自定义列、地理分析等数据预处理功能,满足基础的数据清洗、转化、集成需求。2、可视化设计支持学生通过拖拽的方式更改观察数据的维度、指标,并将数据以丰富的图表方式,进行迅速、直观的表达。整体分析过程无需编码,为学生提供极简易用的操作体验。平台提供图形的智能匹配与图形切换功能,支持学生随时更改图形类型,寻找更贴切的图形表达方式来诠释业务含义。支持多数据表的分析模式,学生在分析时,可选择多个表的字段直接制图,无需提前建立数据集(宽表)。系统会自动检索表关系,在后台自动生成数据关系,学生也可手工指定多表之间的多种关联关系,关联关系支持常见的雪花、星型等模式。关联关系一旦设定后,可被其他图形复用,极大的增强了数据模型的灵活度,满足了更为复杂的业务分析场景。3、图形组件开发作为“计算机”、“大数据”专业技术学科的学生,除了掌握图形基础用法和分析方法外,可以利用每一个图形的“编码”功能实现图形深层次的开发和自定义。还可以利用R\JS编码的方式,进行全新的可视化图表开发,图表可以与当前页面融为一体,形成完整的分析场景。4、成果管理监控总览提供对可视化发布后成果的全局监控与管理。教师可以了解到发布的成果数量,成果收藏情况,成果访问情况等信息。帮助教师更好的进行全局可视化成果的管理。5、数据门户主要是针对科研人员已经发布的可视化场景、报告、Word报告进行分类管理,支持针对研发成果进行统一权限管理。
美林数据技术股份有限公司 2022-07-15
轴间限滑差速器简介及可行性分析
 本发明的目的在于提供一种限滑能力与差速器的输入扭矩成正比,并且在不考虑差速器内摩擦的情况下,其两输出端的输出扭矩之比与所要求的输出扭矩之比能基本匹配,并具有结构紧凑,维护方便的特点的轴间差速器。     本差速器的基本结构是一种特殊的行星机构,它的特点在于内齿圈和太阳轮在轴线方向上是错开的,行星轮不是利用轴承支承在行星架上,而是直接将行星轮放入行星架上与行星轮的齿顶圆配合的内孔中,利用行星轮的齿顶圆与行星架的内孔构成若干个滑动轴承。由于行星轮的齿顶圆直径较大,该滑动轴承的传动效率是很低的,即行星齿轮的齿顶圆与行星架的内孔内壁相配合构成了若干个摩擦副。     为了进一步提高轴间差速器的锁紧能力,太阳轮、行星齿轮和内齿圈均为具有大螺旋角的斜齿圆柱齿轮,在分度圆上的螺旋角相等,其中太阳轮与行星齿轮的旋向相反,行星齿轮与内齿圈的旋向相同。由于采用了大螺旋角的齿轮副,齿轮间在啮合过程中会产生与切向力相当的轴向力。行星轮一端的内侧与太阳轮啮合,另一端的外侧与内齿圈啮合,切向力相同,所产生的轴向力正好相互抵消。而对于内齿圈和太阳轮,各行星轮产生的轴向力是相互叠加的,使其端面在行星架或端盖上产生很大的轴向力,分别构成两个滑动摩擦副。改变齿轮副的螺旋角,可以很容易地改变差速器的锁紧系数。     本差速器的结构比较简单,不需要特别复杂的加工工艺和特殊的材料,具有自主知识产权。差速器上的零部件多数机械厂利用已有的设备都可以制造,不需要过多专用设备的投入,达到经济规模的批量也不大,便于在中高档越野车辆上推广。
北京交通大学 2021-04-13
工业大数据分析平台与应用
研制背景:企业数据处理与数据分析需求在扩大,数据投入在持续增加;数据种类多,数据量大,潜在价值高;使用者难以有效地操作使用;业务复杂,调参静态组合参数过程繁琐; 平台技术: 微服务的构建方式,微服务、前后端完全分离。 分布式开发框架——SpringCloud Web开发框架——SpringBoot 、VUE(ELE) 机器学习算法框架——R、Spark集群计算 数据存储工具——Mysql、JPA、Hadoop(集群) 中间件: RabbitMQ
山东大学 2021-05-11
南开深海行业领域大数据智能分析平台
南开深海大数据智能分析平台,是面向公共安全、电子政务、医 疗卫生、金融保险等行业领域的大数据智能分析平台。在处理多源异 构大数据问题上,平台具有先进的信息融合与深度分析技术,其中包 括异质多源行业领域大数据的融合处理、异构行业领域大数据的存储 管理、面向行业领域大数据的深度分析等关键共性技术;此外,平台 为行业领域大数据的智能分析提供支持,有效辅助管理部门感知、响 应、追踪与处理各类事件。已申请相关软件著作权两项:《南开深海行 业领域大数据智能辅助决策平台》、《大数据多任务调度计算平台》。以及相关专利一项:《一种多源异构行业领域大数据处理全链路解决 方案》。 项目特色:  平台提供了多源异构行业领域大数据处理的全链路解决方案, 覆盖了数据的全部生命周期,包括数据抽取、数据转换、数据 加载、数据挖掘、数据存储、数据可视化等步骤。  平台提供了高性能的多源异构行业领域大数据的清洗集成方 法以及特有的三层存储模型,实现了对行业领域信息的实时清 洗、高度融合以及高效存储管理。  平台提供了适用于海量异构行业领域大数据的多层次多维度 数据分析与知识发现方法,此外平台还支持自定义方法,具有 很强的扩展性。  平台提供了集群管理及多任务调度管理的功能,适用于不同级 别的用户群体的使用需求。 
南开大学 2021-04-11
智能物联大数据分析决策系统
“智能物联大数据分析决策系统”是以复杂装备及过程在工程现场的指挥决 策为需求、以对大规模运行工况进行智能化分析与决策作为切入点、以对使用先 进物联手段获取到的装备过程运行监测数据进行采集、处理、分析、呈现、交互 等为途径,完成了 “大规模的系统装备运行监测数据的完整实时存储与检索”“大 数据环境下运行监测数据的智能分布式交互处理”“利用运行监测数据深度解析 直观呈现系统装备运行状况”“具有多层级特征的系统装备运行监测数据的云架 构服务平台”等系统性研究,研发了一系列具有自主知识产权的智能物联大数据 分析决策关键技术,以此为基础申请了 53项发明专利(其中授权21项),发展 成为了相应的方法体系,并在航天测试发射任务、智能消防综合服务、热轧无人 化行车生产、机电设备安装调试及运维等多类对象及场景中进行了指挥控制、在 线监测、诊断评估、决策支持等方面的系统级应用。成果针对系统装备运行提供了智能化的决策和监控手段,为系统装备运行工 况监测和运行机理认识和发现形成了完备的数据基础和先进的技术支撑。
重庆大学 2021-04-11
轨道交通大数据分析服务平台
重庆轨道交通从单线运营向线网运营转型,其规模和复杂性提升的同时,也 对轨道交通的网络化管理和运营提出挑战。两路口、牛角沱、大坪等轨道交通站 点经常出现客流过度饱和状态,尤其是工作日早、晩高峰时段、大客流事件和突 发事件情况下。由于缺乏轨道交通路网内详实的客流分布特征和精准的客流预测 手段,运力配置方案、客运组织方案、地铁站内紧急突发事件的预警及疏散方案 也难以有效制定,致使乘客滞留、造成安全隐患。无论是从轨道交通运营安全角度,还是社会经济效益角度,以轨道交通客流 大数据为基础,依托公共交通大数据平台,分析客流分布特征,实现短期客流精 准预测,为运力配置、客运组织、突发事件预警及疏散提供有效保障,指导运营 优化,提高运输效率,控制运营成本,已成为全面提升重庆市轨道交通运营水平 亟待解决的重点、难点问题。
重庆大学 2021-04-11
轨道交通大数据分析服务平台
重庆轨道交通从单线运营向线网运营转型,其规模和复杂性提升的同时,也 对轨道交通的网络化管理和运营提出挑战。两路口、牛角沱、大坪等轨道交通站 点经常出现客流过度饱和状态,尤其是工作日早、晩高峰时段、大客流事件和突 发事件情况下。由于缺乏轨道交通路网内详实的客流分布特征和精准的客流预测 手段,运力配置方案、客运组织方案、地铁站内紧急突发事件的预警及疏散方案 也难以有效制定,致使乘客滞留、造成安全隐患。 无论是从轨道交通运营安全角度,还是社会经济效益角度,以轨道交通客流大数据为基础,依托公共交通大数据平台,分析客流分布特征,实现短期客流精 准预测,为运力配置、客运组织、突发事件预警及疏散提供有效保障,指导运营 优化,提高运输效率,控制运营成本,已成为全面提升重庆市轨道交通运营水平 亟待解决的重点、难点问题。 本成果以历史客流数据分析研究为起点,通过轨道交通客流预测,为轨道交通运营优化提供科学依据,以提高轨道交通服务质量,方便市民出行,为重庆市新发展需要创造更大经济效益和社会效益。
重庆大学 2021-04-11
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