本实用新型公开了一种用于荧光检测器的成像辅助调节焦距和位置系统，包括校准平台、聚焦于荧光收集物镜、激发光源、透镜、 二向色镜、长通滤光片、光电检测器、摄像装置和电脑，摄像装置通过铁架和光电检测器固装在一起，使该摄像装置成像的中心位置和光电检测器前方的小孔重合，所述长通滤光片位于光电检测器上方，在 长通滤光片上方设置二向色镜，其上方设置聚焦与荧光收集物镜，在聚焦与荧光收集物上方设置校准平台，校准平台上设置辅助光源，所述辅助光源的光线通过聚焦与荧光收集物镜、二向色镜、长通滤光片， 将微通道的像投射在光电

四川大学华西医院2020年3月13日对“肺部多病变CT影像AI筛查与辅助诊断系统”进行测试，该系统能迅速高效地对患者胸部CT影像做出分析，发现具有“肺结节、肺癌、结核、病毒性肺炎、细菌性肺炎”等病症的影像特征。 该技术依托于“疾病流行病学大数据研究平台”，在华西生物医学大数据中心的牵头下，汇聚近20家医疗机构的医学研究支持，基于人工智能深度学习技术，数据来自临床确诊病例，数据的遴选、标注由华西医院放射科影像专家完成。技术研发到测试用时不到30天。CT影像是临床诊断包括新冠肺炎在内的肺部病变的重要依据，但一名患者的肺部CT影像数量在500张左右，导致医生诊断过程中工作量很大。 查看原文

一、 项目简介笔迹鉴别是根据手写笔迹来判断书写人身份的一门科学和技术，利用计算机辅助笔迹鉴别，不仅可以提高鉴定速度与准确性，而且为更为客观的人工鉴定提供了有利的帮助。本系统设计了一套计算机笔迹鉴别系统，能够将大部分非作弊的考生排除，只留下少部分有可能作弊的考生，然后再由专家评审，从而能够减轻专家的工作压力，同时能够提高工作的效率。二、 项目技术成熟程度该项目和天津教育招生考试院联合开发，历经5年，笔迹鉴别算法不断成熟。课题研究应用现有的笔迹鉴别算法，经过试验能够有效的进行笔迹鉴别，并有较高的准确率。在此基础上，实现了一个集成考生管理，课程管理，笔迹鉴别，报表打印等多项功能的自学考试毕业审核系统。三、 技术指标（包括鉴定、知识产权专利、获奖等情况）该项目列入全国教育考试考试“十一五”科研规划重点课题“基于计算机笔迹辅助鉴别的高自考防作弊研究”，并于2012年鉴定通过。申请一项软件著作权“基于模式识别技术的高等教育自学考试毕业审核系统V1.0”。四、 市场前景（应用领域、市场分析等）该系统适用于高自考的毕业审核，可以大大减轻工作人员强度，提高工作效率，维护高自考的严肃性。五、 规模与投资需求（资金需求、场地规模、人员等需求）本系统售价5万（包括培训），加上服务器及数据库系统软件，总投资预计10万元。六、 效益分析使用该系统可以降低高自考毕业审核工作人员的劳动强度，提高毕业审核的工作效率和准确性，可以有效的维护高自考的严肃性和权威性，防止考试作弊，具有良好的经济效益和社会效益。七、 合作方式软件使用权转让，包括软件的安装和培训。八、 项目具体联系人及联系方式（包括电子邮箱）于明 yuming@hebut.edu.cn九、 高清成果图片

技术特点：采用通用微机为控制核心，采用应变式测力原理对液压油压力和手力扭矩进行监测，实现转向器手力特性的自动测量、状态和图形的动态显示，指示调整余量及调整方向，数据及特性曲线的自动记录输出，有储存和再处理功能，并可对多台CAT系统实现网络化集中管理。 主要指标：为消除环境温度及油温对测量结果的影响，系统具有温度自动检测及补偿修正功能，提高了测量精度。针对工厂现场干扰源多、环境条件十分恶劣的现状，研究出了专用的高抗干扰专用接口和电源供电系统。整个系统采用汉字菜单，中文人机对话，调整指示显示。采用数字滤波和样条曲线拟合的方法，编制了数据处理软件。

  本发明提供一种数字轨道地图辅助GPS实现精确列车定位方法及系统。该列车定位方法主要包括GPS完好性监测算法和列车定位解算算法两个子算法。GPS完好性监测算法通过建立一种基于轨道的本地坐标系，并把WGS-84坐标转换为基于轨道的本地新坐标系，用数字轨道地图提供的地理信息来构建余度方程和约束条件，从而监测GPS伪距观测量；列车定位解算算法负责建立列车位置解算模型和速度解算模型，并综合这两种模型实现列车定位解算功能。本发明所提出的列车定位方法不仅能在GPS完备条件下有效地提高列车定位的精度和稳定性，而且还能在GPS不完备条件下提供较高精度的列车定位结果。

本发明公开了一种高频超视距雷达选站辅助系统与方法，辅助系统包括天线、收发开关、发射模块、 接收模块、信号处理及传输模块、显控模块，本方法利用所述的高频超视距雷达选站辅助系统模拟雷达 的工作方式，来全面的测试雷达站选址的环境状况，通过检测回波来分析环境因素对雷达工作的影响， 最终根据该测量结果选择合适的站址位置;本发明提供了一种轻巧、便携、低功耗的高频雷达选站辅助 系统，通过模拟实际的雷达工作方式并结合现场电磁环境来进行评估，使选站选址更加科学有效，提高 选站的成功率。

基于视觉问答的电力安全辅助系统的解决方案，利用无人机、智能机器人等多种巡检方式采集的巡检影像数据，建立电力设备缺陷视觉问答数据集，融合视频处理分析、图像识别、电力自然语言处理、电力知识图谱等人工智能技术应用，挖掘分析巡检影像缺陷特征，构造缺陷识别算法模型，实现输电线路本体缺陷和环境风险自动识别诊断，最终形成缺陷识别、诊断、检修一体化智能安全辅助服务系统。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 合肥合工安驰智能科技有限公司 企业法人 段章领 注册时间 2017年 注册所在省市 安徽省合肥市 组织机构代码 91340111MA2R01W28C 经营范围 智能科技、网络科技、电子科技、信息科技、软件科技领域内的技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让；广告发布；软件开发；电子产品、家用电器、床上用品、家具、家居用品、计算机、软件及辅助设备、二类医疗器械的销售。 企业地址 合肥市包河经济开发区花园大道369号F426-2 获投资情况 曾获股东投资200万 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 沈奥 计算机与信息学院/计算机科学与技术创新实验班 2019/2023 韩知渊 计算机与信息学院/计算机科学与技术专业 2019/2023 帅竞贤 计算机与信息学院/电子信息工程专业 2019/2023 何煦 计算机与信息学院/计算机科学与技术专业 2020/2024 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 卫星 计算机与信息学院/计算机科学与技术 副教授 人工智能、深度学习 赵冲 本科生院/工程素质教育中心 讲师 计算机网络、深度学习 五、项目简介 针对现阶段各类电力巡检手段的不足以及保障电力设备安全的重要性，本团队提出基于视觉问答的电力安全辅助系统的解决方案，利用无人机、智能机器人等多种巡检方式采集的巡检影像数据，建立电力设备缺陷视觉问答数据集，融合视频处理分析、图像识别、电力自然语言处理、电力知识图谱等人工智能技术应用，挖掘分析巡检影像缺陷特征，构造缺陷识别算法模型，实现输电线路本体缺陷和环境风险自动识别诊断，最终形成缺陷识别、诊断、检修一体化智能安全辅助服务系统。 2021以来共申请发明专利11项（其中学生排序第一2项，排序第二4项），软件著作权1项（学生排序第一），取得国家级科技竞赛奖励2项，省部级科技竞赛奖励4项；团队依托于计算机与信息学院分布式智能与物联网研究所，与力源电力设备股份有限公司、国网安徽省电力公司检修公司、安徽南瑞继远电网技术有限公司等达成合作意向。

1.本外观设计产品的名称：上肢运动功能恢复装置。2.本外观设计产品的用途：用于人体上肢运动功能的训练恢复。3.本外观设计的设计要点：在于产品的形状。4.最能表明设计要点的图片或者照片：立体图。

研究团队从数值和实验上观测了宏观的旋转瑞利-伯纳德自然对流系统中的泰勒涡运动（图1），发现系统中的泰勒涡会先进行一段弹道运动（ballistic motion），而后直接进入扩散运动（diffusive motion）。因而获得了包括方均位移和速度相关函数等一系列完整的数据，证明了泰勒涡的运动确实符合郎之万模型描述的惯性粒子布朗运动。 郎之万的模型指出，惯性粒子的布朗运动在短时间尺度内

项目背景：解决双足大仿人在行走过程中的不平衡问 题。双足大仿人机器人只有双足作为支撑点，在行走过程中 一条腿还需要抬起来，在控制过程中具有极高的难度。目前 平衡问题成为限制双足大仿人机器人大规模应用的关键性 技术问题。与此同时，机器人还需要动态感知周围环境，把 视觉和控制结合起来，让机器人智能地完成任务，实现底层 运动控制、局部控制策略和顶层决策相结合，让机器人可以 适应不同的地形。 所需技术需求简要描述：1.机器人运动脑系统总体可以 支持力/触觉、独立运动和操作等功能，包括：（1）机器人 运动脑系统可以支持识别和接住抛扔的物体的能力；（2）可 以控制机械臂协作完成取放物体、关闭阀门等操作；（3）可 以和人进行交互协作传递工具物品等；（4）控制手部可以灵 活拾取抓握不同形状和材质的物体；（5）末端可以固定在有 相应机械接口的平台上，实现对系统整体的移动。（6）可将 新开发的感知和控制相关软件算法进行快速部署，进行三维 运动仿真和物理试验验证。（7）机器人运动脑系统具备软硬 件多层次的安全性设计，故障状态下的管理功能。（8）可用 于智能学习和训练，能加载虚拟数字环境下训练好的感知和 运动控制相关智能模型，完成特定的任务，能够把任务过程 中的状态数据通过智能扩展接口实时反馈。2.系统性能指标 （1）CPU 运算性能：核数不少于 4，主频达到 2265MHz；（2）AI 运算性能：大于 20TOPS；（3）内置运动传感器，外部接 入设备数量大于等于 4 路；（4）底层控制驱动响应时间： ＜1ms；（5）伺服接口需求可提供≥8 路实时 CAN（波特率 不低于 2Mbps）；（6）传感器处理响应时间小于 1ms；（7） 大小：≤30cm×30cm。  对技术提供方的要求:具有机器人研发基础，拥有相关 国家专利或软件著作权，具有相关领域实施案例。