本成果基于高效微流体芯片、“电子掩膜”（PLC，FPGA和LabVIEW构建）与光掩模相结合及高性能手性miniPEG-γPNA探针搭建诊断型肽核酸芯片制备平台。 设计并应用了高效单体活化装置；“电子掩膜”可降低芯片制备成本，光掩模技术实现对芯片密度的调整；自行制备了miniPEG-γPNA单体，并应用到微流体芯片上；手性探针通过miniPEG修饰提高水溶性，可预组织成右手螺旋结构，与DNA杂交结合特异性更好，稳定性更高，能识别入侵混合序列双链DNA(dsDNA)，实现对靶标的直接检测。 基于微流体混合器的光导向原位合成系统设计示意图和实物图

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

煤矿大型设备（如提升绞车、主扇风机、空压机等）承担着矿井的提升运输、通风、压风等任务，是保证矿井安全生产最重要的装备和环节。由于它们分布在点多面广的不同区域，又由于企业对这些设备的运行监控还是停留在简单的人工看表，定时记录的方式上，技术手段非常落后，难以进行科学有效的管理，虽然有的企业有了一些先进的监控系统，但是数据传不上来、数据不准确、数据错误采集等人为原因在更大程度上减弱了监控系统对煤矿企业起到的安全、高效的管理作用，无法有效的预防和遏制煤矿的安全事故。该成果通过实时采集煤矿大型机电设备的实时运行数据，进行数据处理，达到对煤矿大型设备故障安全隐患的提前判识与诊断，并给出预警，杜绝安全事故的发生。 针对煤矿企业的主提升、运输系统、压风系统、抽风系统以及给排水等系统的大型机电 设备，利用与设备对应特定的采集器获取不同的实时数据，通过有线或无线网络技术将这些 数据传输到数据中心服务器汇总、处理分析，将设备实时状态、劣化趋势、数据分析、各种 统计报表等实时地展现在智能终端上（在调度中心），并对设备的运行健康状态进行判识和 诊断，能有效提高机电设备的运行效能，减少煤矿安全事故的发生。

项目是国家科技攻关计划“先进控制与优化软件及综合自动化软件平台产业化关键技术”子课题，项目在PCS层（过程控制层）与实时信息集成系统的基础上，实时智能监测与故障诊断专家系统充分利用网络技术、计算机技术、控制技术、通讯技术以及人工智能技术将分散的PCS层信息进行集成，实现信息管理的智能化。系统实现从已有的PCS层通讯网络获得数据，进行高一层次的综合和处理，进行安全监督、故障诊断和预报，而不改变使用人员已经熟悉的操作程序和规则，因而可达到更好的安全监控与管理的效果。

成功研制出国内首台超快扫描隧道显微镜，实现飞秒级时间分辨和原子级空间分辨，并捕捉到金属氧化物表面单个极化子的非平衡动力学行为。扫描隧道显微镜（Scanning Tunneling Microscope，STM）由于其隧穿电流具有高度的局域性，空间分辨率可以达到原子量级。然而受电流放大器带宽的局限，其时间分辨一般只能达到微秒量级（10-6 s），而很多微观动力学过程往往发生在皮秒（10-12 s）和飞秒（10-15 s）量级。为了提高STM的时间分辨率，其中一种比较可行的办法是将超快激光的泵浦-探测（pump-probe）技术和STM相结合，利用超快光与电子隧穿过程的耦合来实现“飞秒-埃”尺度的极限探测。尽管超快激光技术和STM相耦合的概念在上世纪90年代就被提出，但是相关研究进展非常缓慢，主要受限于一系列技术难点，例如：激光的热效应对STM隧道电流的干扰、激光诱导电流的低信噪比、超快激光脉冲在STM中的展宽、激光与隧穿电子间的耦合机制等。

1.依据海河实际土质条件，提出了基槽水下开挖下部和上部坡率建议值；2.提出了适合滨海软土地层特性的水下开挖法及合理的超挖值；3.提出了适合海河沉管隧道的水下边坡检测要求和减少基底回淤的施工措施；4.通过应力路径试验方法，进行模拟基坑开挖时主动区侧向卸荷试验（DEP）和固结试验，得到主动区卸荷状态下土的强度参数；5.编制了天津市地方标准《内河沉管法隧道设计、施工及验收规范》DB/T29-219-2013。  在海河下游软土地层环境下，针对内河沉管沉放过程中存在的技术难题，形成了对沉

清华大学彩色多普勒超声诊断仪购置项目 招标项目的潜在投标人应在北京市海淀区学院路30号科大天工大厦A座608室（北四环学院桥东北角）获取招标文件，并于2022年06月30日 13点30分（北京时间）前递交投标文件。

心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。 基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级 的关键技术。近年来，众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入，所研发可穿戴设备可 实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测，弥补了医院测量心电图的短时性。本课题中， 基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统，将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所 实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来，实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心 电智能检测平台的建立，利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查， 可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。 北京清华长庚医院心内科张萍教授团队在正常和疾病心电数据库有长期的积累，曾负责十二五国家科技支撑计划《基层心电监护产品应用评价研究》，在心电监护产品评价和推广 应用方面积累了丰富的经验，在本项目中提供了医疗级心电测试数据库，与清华大学王贵锦 副教授一起搭建了医生在环并不断反馈的心电智能检测平台，同时，北京清华长庚医院作为 北京市昌平区远程诊断管理中心，为未来心电产品的推广应用和心电智能诊断的评测提供了 良好的平台。清华大学电子工程系王贵锦老师团队在低功耗硬件设计、生理大数据分析、心 电智能算法研究领域有着长期的积累。团队在国内外顶级期刊会议上发表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，发明专利授权近 20 项。团队基于人工智能算法开展心血管疾病智能诊断 研究，在多种心电疾病诊断中达到世界先进水平。 团队所研发临床长时程心电智能检测平台特点如下： l 实现长时程心电数据的展示、查询、关键指标计算等功能； l 基于医疗大数据和人工智能技术，实现室性早搏、房性早搏、T 波改变、ST 段改 变、早复极图形改变、心房颤动等 10 余种常见心电术语的智能诊断，准确度高； l 建立心电诊断术语工程化分级体系，实现医学和工程科学高效结合； l 建立心电图规范化数据库，为医学研究创造基础。 团队所研发的手持式可穿戴心电智能检测平台特点如下： l 实现了院外心电数据的测量和采集 l 基于手持式单导联设备和人工智能技术，实现了心房颤动的院外筛查和诊断

本发明公开了一种起重机在线监测与故障诊断系统，包括：信号拾取子系统，用于获取起重机运行过程中的多种状态信息；数据采集子系统，用于采集信号拾取子系统获取的信息并进行预处理后输出；现场监测与报警子系统，用于对数据采集子系统输出的信息进行分析处理，进行在线监测和故障报警；无线通信子系统，实现起重机的定位，并传输输入到现场监测与报警子系统中的数据；远程监测与诊断子系统，用于接收无线通信子系统传输的数据并进行分析处理，以在远程进行在线监测、故障报警、故障诊断和趋势分析。本发明具有在线监测、提前预警和报警、分析和诊断、无线通信远程监测等功能，可以为起重机的安全运行提供可靠的依据，避免或减少出现安全事故。