XM-SZY01中医望诊信息采集管理系统（舌诊、面诊、问诊）   XM-SZY01中医望诊信息采集管理系统采用一体化设计，将舌诊仪、面诊仪及问诊模块三种功能巧妙的融于一体，可进行舌像采集分析与处理、面像采集分析处理以及问诊等辅助诊断教学。   一、舌像采集分析处理： 1、主要功能： ■ 计算机控制内部相机进行自动对焦拍摄，操作简单，图像清晰，完全实现舌象采集自动化。 ■ 采用数字化舌象采集平台与标准化方法还原，使舌象真实再现。 ■ 内部摄像采用模拟自然光源并能进行光线调节，使采集环境保持稳定。 ■ 在特定的光源环境下，采用摄像头获得舌像信息，对舌体图像的颜色、纹理、轮廓进行特征提取，由计算机将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对判断，给出舌象分析结果。 ■ 可以随时查询病例报告。 ■ 可以分析舌质颜色、舌苔颜色、舌形状、舌态。 ■ 内置消毒灭菌装置，操作前使用，避免交叉感染。 ■ 软件可以根据实际舌象的瘀斑、点刺、齿痕、裂纹等症状用文字显示舌象特征、临床病症以及饮食及用药建议。   2、主要特点： ■ 系统具有自主学习功能，通过不断学习，有效提高系统自主诊断准确性。 ■ 支持自动分析，且允许人工修正，提高诊断的准确性。 ■ 准确分析舌质、舌苔等，并直观显示结果。 ■ 支持初诊、复诊分离，实现便捷就诊。 ■ 支持多关键字的查询统计。 ■ 支持诊断分析报告打印。 ■ 用户权限管理，提高安全性。 ■ 自动对焦（即自动舌体捕获）。 ■ 灯光控制功能。   3、软件功能： ■ 用户权限管理，提高系统安全性。 ■ 病理、临床库可以持续更新，具备学习能力，且具备自动提取舌体，自动分析舌体、自动分析后手动调整等功能，大大提高了学习的准确度。 ■ 快捷的初诊、复诊入口，操作方便、快捷。 ■ 图像采集分析能力，既可实时诊断，又可能根据需要进行人工调整。 ■ 灵活多变的查询统计能力，数据分析功能。 ■ 病例学习：单击主界面中的“病例学习”选项，进入学习界面，包括读取、保存、舌体轮廓提取、特征提取、自动提取控制、量化数据显示、舌象特征录入、临床意思录入、饮食指导及用药建议录入等选项，学习与分析过程，采用人机交互的方式。 ■ 自动获取：单击自动获取按钮，如果参数正确，舌体提取成功，若存在不足，可通过自动提取控制中的进度条及取反控制框选择来进行控制。 ■ 特征提取：为了便于分步处理，此处特征提取分步骤完成，分别舌质特征、舌苔特征、齿痕特征、裂纹特征、瘀斑特征以及点刺特征。点击某功能按钮后，相关特征将被量化，以舌质为例加以说明。比如，单击舌质特征、舌苔特征按钮后，数据结果自动分析结果。 ■ 人工绘制：对于某些来自于其他途径的图片，会存在自动获取舌头错误的情况，此时可以通过人工绘制来完成。单击“人工绘制”后，在图像显示区域，单击右键将出现菜单，包括选中舌体、勾画轮廓和撤销。其中选中舌体仅需在舌头四周点选四个点，单击“绘制完成”后再自动识别完成；勾画轮廓则是按住鼠标左键后通过拖动完成绘制，绘制完成后单击“绘制完成”便实现舌体提取。撤销可以对绘制过程觉得不满意的地方进行撤销，支持5步撤消。   二、面像采集分析处理： ■ 通过对病人面部图像进行分割、人机病症问诊作答，结合医生专业诊断，给出专业诊断结果并打印成报告，该系统能达到辅助中医临床诊断的作用，从数据库中读取面诊以及问诊信息数据，建立和编辑病例，建立中医诊断报告。中医面诊检测分析系统采用形状模型实现对眼睛、鼻子等器官进行定位，提取出额头、下颏和两颧区等人脸区域。通过采用K-means算法对面部图像的颜色进行提取，计算不同的颜色聚类中心的距离而进行面部颜色的分析；通过采用改进的2DPCA对面部图像进行特征抽取，通过计算测试样本特征与训练样本特征之间的余弦距离，实现对面部图像的光泽分析。 ■ 面象采集主要是在特定的光源环境下，采用高清晰摄像头 获得患者面部的图像信息，将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对，给出面色分析结果。可分析12种面色：青色、赤色、黄色、白色、黑色、正常、淡白、淡红、红、 深红、暗红、紫黑。 ■ 测试结果用表格显示，简洁易懂，并可以生成PDF文件保存以便查询，也可以打印报告。   三、问诊分析处理： ■ 问诊采集主要是病人对照数据库中的各种症状进行挑选，通过回答 88 道试题（病人起病和转变的情形，寒热、汗、头身感、大小便、饮食、胸腹、耳、口等各种状况）， 最后进行提交并由系统自动判断。 ■ 档案管理功能：可录入被测评人的姓名、年龄、性别等基本信息，方便准确的查询。 ■ 软件界面简洁，操作简单。 ■ 测试结果用表格显示，简洁易懂，并可以生成 pdf 文件保存以便查询，也可以打印辩证报告。

产品详细介绍    1 路 VGA 信号，可转接 1 路 YPbPr 信号，4 路标清视频信号，2 路模拟双声道音频信号。    

产品详细介绍  1 路 1080P/60HZ 高清（DVI,HDMI,VGA,YPbPr），2路标清视频信号，1路LPCM音频信号，1路模拟音频信号。        

MCU1000A-8是一款多通道相位分析仪，实现对多路信号的相位一致性测量，具有稳定的测试精度和测试速度。 功能特点 频率范围：10 MHz~4 GHz 分辨率：10 Hz 输入功率：0 dBm~-50 dBm 相位测量误差不大于2 ° （输入功率不小于－20 dBm) 相位测量误差不大于3 ° （输入功率：－50 dBm~-20 dBm) 应用领域 电缆测试 相控阵和雷达系统测试

该成果是可取代制冷空调系统中热力膨胀阀的较先进技术。

西安科技大学机械工程学院自 2004 年开始对冶金系统无功补偿技术和控制方法进行研究，目前此项技术已经成熟并在全国开始推广应用。该项目授权发明专利 1 项，实用新型专利 1 项，软件著作权 1 项。成果及开发装备在辽宁省本溪县大兴电石厂的 12500kVA 电石炉、湖南长乐铁合金有限公司的 16500kVA 硅锰炉、石家庄三环锰硅科技有限公司的 12500kVA 铬铁炉上应用并取得良好效果。

本发明公开了一种 INS 控制 GNSS 基带的开环跟踪误差分析及控制方法，本发明基于 GNSS/INS 深 组合接收机的闭环跟踪环结构构建 INS 误差与开环跟踪误差间的拉氏域数学模型；采用拉氏域数学模型 分析基于不同精度等级惯导的开环跟踪误差发散规律；基于开环跟踪误差发散规律提出合理的 INS 控制 GNSS 基带的跟踪机制。本发明方法可用于短时间卫星信号不可用的情况，能有效提高 GNSS 接收机信 号跟踪环路的连续性，从而获取较高精度的连

       1000KN/100吨微机控制电液伺服万能材料试验机机械结构原理 本设备主体部分由高度可调的支撑架[由机座、丝杆及移动横梁（下钳口座）组成]和工作框架[由工作油缸、活塞、台板、支架及上横梁（上钳口座）组成]。其工作原理为：由高压油泵向工作油缸供油，通过活塞运动，推动台板和上横梁（上钳口座）向上运动，进行试样的拉伸或压缩试验。拉伸试验在主机的上横梁与移动横梁之间进行，压缩试验在主机的台板与移动横梁之间进行。试验空间的调整通过驱动机构（升降电机、链轮、链条等）驱动双丝杆同步旋转使移动横梁升降达到。 1000KN/100吨微机控制电液伺服万能材料试验机电气原理 本设备采用三相380V、两相220V 50Hz交流供电。主回路包括油泵电机和升降电机，在主回路和控制回路中分别接有熔断器以防止过大的电流，在油泵电机和升降电机前还串联了热继电器以防止电机过载。   1000KN/100吨微机控制电液伺服万能材料试验机开箱验收 当您开箱后，请根据定货合同和装箱单对设备及附件的数量进行核对并检查是否完整，如发现短缺或损坏请尽快通知本公司以便及时处理。

本系统针对络筒机车间的特点，提供一个运行在局域网的数字通信网络软硬件系统，将各分散的络筒机设备有机结合在一起，并从络筒机生产过程与全车间等不同层面进行实时的数据采集、统计、处理分析、故障检测与状态估计及预测。系统功能： 对络筒机进行实时故障检测；采集络筒机的生产数据：纱织、批号、长度、班产量速度等；质量监控：清纱器切除次数、机械效率＼锭、最低效率；提供报表自动生成系统，显示供纱管情况：供应管数、失误数；结合外部市场和本地运行状态实现动态成本监控；根据生产情况进行资源状态计量管理；络筒机的性能分析。将实际制造过程测定的结果与过去的历史记录和企业制定的目标以及客户要求进行比较。

项目背景：2021 年国务院政府工作报告中指出，扎实做 好碳达峰、碳中和各项工作，加大新能源技术研发。据研究 公司 Frost＆Sullivan 发布的一项新报告指出，预计到 2030 年，全球电池储能市场的复合年增长率将达到 23％。由此可 见，未来十年储能电池数量将大幅增加。另一方面，储能电 池安全性引起广泛关注，2019 年 4 月 19 日，美国亚利桑那 州 McMicken 电池储能项目发生火灾爆炸事故；2021 年 4 月 16 日，北京集美家居大红门的储能电站起火。因此储能电池 安全性显得尤为重要。通过人工智能和机器学习等手段预测 电储能电池的安全性已经成为研究热点，英国剑桥大学和美 国斯坦福大学等顶尖高校和科研院所都有相关的实验室。在 国内，中科院、比亚迪、宁德时代、国家电网等企业院所已 经开展了各种类型储能电池和技术的研发。然而，目前国内 外还没有成熟的电储能电池远程管控系统，储能电池数据传 输协议没有公认的标准。由于不同类型的电储能数据指标差 异较大，需要采集的数据缺乏规范标准。另外，何种指标的 变化会引起潜在的储能电池安全问题尚未明确，目前基本是 通过人工经验判断，效率不高，并且准确率较低。如果能够 通过机器学习，深度学习等人工智能手段，结合储能电池实 际工作过程中的电流、电压的变化数据，学习并分析其运行 规律，挖掘出数据变化导致的潜在安全风险，电储能电池的 安全性能将大幅提高。 所需技术需求简要描述：1.研发储能电池故障预测模 型，利用人工智能等手段，通过机器学习的方法对采集的电 池运行状态及参数数据进行分析，实时监控电池运行状态， 对可能出现的潜在储能电池安全问题进行评估，实现对即将 出现的电池故障和安全问题的预判。2.建立储能电池的远程 安全传输协议，对电池运行状态及参数数据进行周期性采 集，并实现多终端异构网络环境下的储能电池数据实时传 输。建立安全传输机制，有效防止数据伪造和恶意攻击。3. 开发电储能电池数据远程管理系统，对不同种类的储能电池 安全问题采取相应的措施，通过网络实现对储能电池的远程 管理，从而延缓或避免由于电池故障产生的安全问题。数据 通信应建立在安全可靠的传输机制上。  对技术提供方的要求:1、建立电储能电池的远程数据采 集和安全传输协议。2、开发研究电储能电池数据远程智能 分析和管理系统。3、在相关领域经验丰富的技术团队的院 校或科研单位。