通用X-射线DR成像系统Digital Radiography数字射线成像DR发展趋势国外:几乎全部数字化(发达国家)国内:大医院3甲级 多数市级医院进行了装备,广大基层医院尚待装备,目前仍是胶片为主DR的优点（与胶片成像相比）:数字化图像，易存档。可远距离数据传输，交换。用于边远地区，远距离会诊。无环境污染，无废水排放。可即时查看结果，利于诊断治疗。每张图片的成本低。降低医疗成本。DR使用CMOS/CCD图像传感器的技术特点：高灵敏度：至少比胶片的剂量低一半到1/4高分辨率：14”x17”分辨率可达5Lp/mm高集成度：一幅图片目前已可达14兆像素动态范围：12bit低成本：通常是CCD的1/3-1/5 平板DR的1/10低功耗：约是CCD的1/10低噪声：约650uV本方案介绍：特别设计的高效组合转换屏具有高效率高分辨率适用于不同的人体部位。透镜组为专门设计加工的高收集效率的透镜组。光电转换器为高灵敏度的CMOS图像器件。本系统的特点：通用DR成像系统,适用于各种类型X光机.而且价格便宜,质量不抵于目前市场所销售的DR系统.克服目前流行的DR的不足,改进了光学系统,提高了分辨率,发光效率和耐射线辐射能力.达到了全幅图像600-1400万像素的高精度和3-5线对/毫米的分辨率.技术指标不低于任何世界现有技术。技术投资成本低。不涉及X-射线机工作状态,任何原有X-射线机都可匹配本项目技术使用。（X-射线强度太低有困难）随着技术的发展,本项目技术可发展为:车载、移动、连续检测等,同样也可用于其它有关技术

本成果设计了通用工业无线通信模组，能灵活自适应不同地形环境、不同接入负荷的工厂无线数据采集需求。仅在单网关部署下，该通用工业无线通信模组即可自行完成接入负荷感知、自动组网、接入网关、网络自动优化等，真正实现即插即连的智能组网模式，大大降低工厂无线化时的专业技术人员需求和施工需求。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 工业互联网的强劲需求下，工厂无线数据采集依然因地形复杂、多点网关部署负担大、高并发量接入等挑战而存在不小痛点。人们在工厂建网中总是在低速率的Lora、大量盲区的WiFi、以及无谓流量的5G之间纠结和无奈。 本成果设计了通用工业无线通信模组，能灵活自适应不同地形环境、不同接入负荷的工厂无线数据采集需求。仅在单网关部署下，该通用工业无线通信模组即可自行完成接入负荷感知、自动组网、接入网关、网络自动优化等，真正实现即插即连的智能组网模式，大大降低工厂无线化时的专业技术人员需求和施工需求。

基于复杂流动网络计算理论，将电站锅炉蒸发受热面抽象为以节点、受热回路和连接管等元件组成的流动网络系统，根据遵循的质量守恒方程、动量守恒方程、能量守恒方程及流动传热试验关联式，建立流量分配的非线性计算数学模型，采用Fortran和Visual Basic混合编程技术，开发出具有自主知识产权的通用电站锅炉水动力计算软件HYDROSYS。 软件根据系统部件以及实际功能划分为不同的设备和功能模块，各个模块间相互结合，可以对各种容量等级、各种蒸汽参数、各种炉型（П型、塔式、T型）、各种管圈型式（螺旋管圈水冷壁、垂直水冷壁）和燃烧技术（切向燃烧方式、墙式燃烧方式、W火焰方式、循环流化床燃烧方式）的亚临界汽包锅炉、超（超）临界直流锅炉水动力和壁温特性进行计算分析。

产品详细介绍

成果简介：随着高新技术的发展和产品复杂程度的增加，尤其是航天、航空等复杂产品向小型化、轻量化、精密化和光、机、电一体化方向的发展，产品的填充密度和装配质量要求越来越高，装配工艺的发展成为保证产品质量和生产效率的决定性因素。虚拟装配工艺规划及其信息管理系统主要是通过构建一个基于VR平台的人机交互装配工艺规划环境，使用户能在可视化的环境下交互地对产品三维模型进行拟实的装配操作，以建立和分析零部件的装配顺序、装配路径、装配过程中的动态干涉，验证和分析装配工、夹具的空间可操作性和装夹定位关系，并以此为基础

车载微型计算机运用 Linux 嵌入式操作系统，具备 CANBUS 网络多种信号控制与数据 采集接入功能；通过 GPS、GPRS、Internet（Intranet）、移动数字电视“四网合一”以 及与 CANBUS 网络集成，充分利用网络资源，集成融合本地与远程数据，实现数据、消 息、文件、流媒体双向互动。 功能特性： 具备丰富的功能扩展接口，支持行车记录、实时信息接收与发送以及显示、语音合 成、移动媒体播放、考勤与调度、车辆跟踪定位、防劫报警及地图查询、车辆导航、监 控指挥、紧急救援以及自动报站等功能，为公共交通、剧毒品特种物流以及国防移动作 战指挥等行业领域提供成套设备和解决方案。 

医学院、教学医院里的临床技能实训中心用于整个中心信息化管理、人员管理、财产管理、教学活动管理、考核管理等。对整个中心数据进行采集、分析、处理等。

1.痛点问题 多年来，工业大数据领域大数据分析算法和模型都是基于大量代码实现，效率低，难以实现快速开发。同时，工业大数据处理分析模型处理过程多由多个算法通过一定的计算流程构成，计算流程复杂多变，迫切需要一款支持灵活定制和快速开发的处理分析技术来支持工业大数据处理分析。 2.解决方案 清华数为交互式大数据处理与分析技术针对工业大数据处理与分析任务的交互式探索、建模、调试和应用而设计。根据CRISP-DM设计原则，一般大数据处理与分析分为业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署等阶段，各阶段相辅相成，形成一个大数据处理分析生命周期。 图1.交互式大数据处理与分析技术设计思想 本成果技术基于上述CRISP-DM的设计思想而设计，完全支持大数据处理与分析生命周期。该技术的特点包括： （1）内置数百种通用和专用的大数据分析算法和模型，并提供了按需扩展机制，用户可以按照自己的需要随时添加和扩充，以支持客户特定的大数据应用需求； （2）支持拖拽方式构建处理与分析流程，完全图形化设计大数据处理分析计算流程，并能在设计过程中进行单步/多步运行调试，查看中间结果，实时调整运行结果，以获得用户期望的处理分析结果； （3）支持机器学习模型训练及使用，内置了机器学习模型训练框架，一般机器学习模型在该技术的支持下，可以实现快速训练，训练结果可支持进一步的大数据处理与分析； （4）支持数据处理与分析流程参数化，在其提供的内部数据处理与分析算法模板中，用户通过算法模板可以开发面向Java、Python的算法，并集成和扩展到该技术的算法集合，实现按需定制处理分析； （5）支持数据画像和学习模型可视化，以图形化的方式定制数据画像的方法模型，并以二维和三维图表的形式展示给用户； （6）支持批处理、流处理和流转批处理三种处理方式； （7）按需定制运行计划与资源有效利用，用户可设置任务执行计划，任务执行计划定期运行，以实现周期性处理分析，方便获得持续的运行结果。 清华数为交互式大数据处理与分析技术面向多种用户角色，包括数据工程师、数据分析师、数据科学家、算法工程师、运维工程师、代码工程师等。采用分层设计，分为客户层、服务层、计算层。 客户层包括流程建模调试工具，用户可用工具图形化拖拽式设计处理与分析计算模型，并可进行调试和查看中间结果；管理工具，针对服务层所调用和访问的计算框架或者外部系统进行管理，包括对于数据源、计算环境、存储环境等的管理工具。 服务层主要包括流程调度服务，即负责按照用户所设定的工作计划来定时调度执行计算模型；执行服务，是负责执行处理分析计算的模型和算法的服务；计算资源管理服务负责管理执行服务中所能集成的所有的服务，如计算框架和存储设施等。 计算层是执行服务在执行处理分析算法和模型中所访问的外部服务，包括计算组件或框架，以及持久化存储组件或者系统等。 图2.交互式大数据处理与分析技术架构 本成果的交互式处理与分析技术较好地解决了工业大数据处理分析工作中所遇到的问题和痛点，并且能够广泛应用于多个行业和领域中，如能源、矿山、医疗器械、装备制造业、消费品制造业、工程机械行业等。 合作需求 期待与工业、医疗等领域企业紧密合作，获得各领域的实际需求，促使该技术不断完善和升级迭代，走向成熟。 未来将在工程机械行业、医疗机械行业、矿山行业、装备制造行业、互联网电商行业等寻求更多的成果转化、深度合作机会，在合作基础上，推动上述行业领域实现数字化转型和智能化升级，为国家实现“双碳”目标做出清华贡献。

美林数据技术股份有限公司（简称：美林数据，NEEQ：831546）是国内知名的数据治理和数据分析服务提供商，重点面向企业客户提供数据资产管理、数据分析与挖掘、数据开发应用为主的大数据产品及增值解决方案。成立至今，在能源、制造、金融、政务等领域积累了丰富的项目经验，自主研发的 Tempodata 系列大数据产品广泛应用于上千家大型企业，为用户提供从数据采集、数据资产管理、数据挖掘、数据分析应用等综合解决方案。 当前，以信息技术和数据作为关键要素的数字经济蓬勃发展，并成为推动我国经济增长的重要力量。数字人才是数字经济发展的核心要素，实践出真知，美林数据基于数十年数据领域实践经验，结合产业发展的人才需求，为高校提供从教学、实践、科研一体化的大数据应用能力解决方案——Tempo Talents 大数据人才应用能力成长平台。  

北京体育大学主导研发的全球首款基于AI图像识别技术的三维运动解析系统可以自动识别人体关键点，将不同摄像机拍摄到的同一运动画面进行三维合成和运动技术分析，获得运动生物力学的详尽参数。该系统利用AI 技术大大降低了人工解析时间，提高了三维解析效率，有效提高运动表现。