PACS（Picture Archiving and Communication Systems）是医学影像计算机存档与传输系统的简称，是近年来随着数字成像技术、计算机技术和网络技术的进步而迅速发展起来的、旨在全面解决医学影像的获取、显示、存贮、传送和管理的综合系统。本设计方案完全遵循DICOM3.0国际标准（Digital Imaging and Communications in Medicine），符合医院的工作流程习惯，并可根据医院的实际需求提供整套的PACS解决方案，以满足医院实用、具有良好的扩展性和柔软性。 以读片诊断中心（PACS Station）为中心可组建PACS系统的各个模块，如下图所示。具体的PACS项目可根据医院的规模和投资的大小构成，组建不同级别的PACS系统。   1、放射与核医学影像中心 该模块将医院的CT、MR、DSA、CR、DR、RF等数字影像设备获得的标准DICOM影像传输到PACS系统，进行存储、管理，并通过读片中心显示和诊断。它遵循DICOM3.0国际标准，可以将所有满足该标准的数字影像设备轻松地接入PACS系统，具有无限的可扩展性。 2、视频设备 该模块将超声、内窥镜、病理等视频设备获得的非DICOM影像通过DICOM网关转换成DICOM影像，接入PACS系统。 3、登记与管理 该模块完成病人及其检查项目的登记、预约、病历管理、科室管理和系统维护等功能。包括放射科登记、核医学登记、超声登记、内窥镜登记、病理登记、急诊登记等。 4、DICOM照相输出 该模块将PACS系统中病人的DICOM影像和诊断结果进行编辑，通过激光相机打印，输出胶片。还可以将病人的胶片通过高精度扫描仪转换成DICOM数字影像，输入到PACS系统中。 5、诊断读片报告中心 该模块是PACS系统的核心部分，可以完成调阅病历和查询病人检查状态、阅读各种检查的影像资料、编辑诊断结论和审核等功能。诊断读片工作站具有强大的影像处理功能，可以对图像进行多模式调入、锁定、调节窗位窗宽、放大/缩小、移动、旋转、图像测量、标注、动态播放、伪彩、滤波、均衡、反相、拷贝、导出等操作，支持双屏浏览，内含放射影像描述专家系统，帮助医生快速生成诊断报告。 6、PACS影像存储中心 该模块由PACS服务器和RAID磁盘阵列构成，实现PACS影像的海量存储和自动备份管理。RAID磁盘阵列实现TB级的在线影像存储，可管理医院3－5年的影像资料。可外接CD－R、DVD－RW或磁带机，实现历史影像资料的离线存储。所有在线和离线影像均由数据库统一管理。     7、WEB发布与远程诊断 该模块通过WEB服务器实现B/S方式的影像资料的共享，医生工作台只需IE网络浏览器而不需要安装其他软件，即可浏览影像资料和诊断结论，方便临床和门诊医生。 8、HIS互连 该模块可根据医院现有HIS系统结构，实现PACS系统和HIS系统的互连。 本次开发包括上述的1至6模块，7和8模块作为本系统未来的可扩充功能。 读片诊断工作站（PACS Station）是PACS系统中的核心模块，其他的模块都是为它服务的。它接受和管理所有数字影像设备送来的DICOM影像，从数据库中获取病人的信息，在高精度影像显示器上显示检查的图片资料，对病灶部位的重要影像进行一系列操作，并帮助医生做出最后的诊断。系统结构如图所示。 “管理工作站”负责将病人的基本信息、检查申请和医嘱输入PACS数据库。病人在CT（或者MR、DSA、RF、CR、DR等）做完检查后，检查的影像资料通过DICOM网关PACS Station的DICOM服务器。DICOM服务器将资料存入工作站的影像文件库的同时，通知数据库影像的位置和修改工作流（Workflow）的状态。最后，医生通过读片诊断工作站（PACS Station）主程序，从数据库读取病人信息，从影像文件库读取检查影像并显示，使用该工作站提供的工具对影像资料进行调入、调窗、放大、缩小、移动、旋转、测量（长度/角度/面积）、标注等一系列的操作，键入诊断结论并输出。 适合于中小型医院、县级医院、医学院和大学的附属医院等。 主要技术指标：  PACS Station的主要技术指标如下： 1、PACS Station支持的医学影像的分辨率和灰阶值 医学影像模式 分辨率 灰阶值 X射线 2048x2048 12 CT 512x512 12-16 DA或DF 512x512 8-12 1024x0124 2048x2048 MRI 256x256 12 NMI 64x64 8-16 128x128 256x256 US 64x64 16-32 128x128 2、影像分割模式：有1x1，1x2，2x2，2x3等四种模式（用户可自定义）。 3、调窗：支持鼠标快速调窗；精细调窗；窗宽调节等。 4、影像大小调节：支持 l  无级缩放：缩放倍数无限可调； l  放大镜：在鼠标所在处出现一个方框，方框可自由移动，框内图像被放大一倍； l  图像满幅显示：恢复到图像被载入时的初始状态； l  原始大小显示：被选中的图像以实际物理大小显示。 5、图像移动与翻转：支持 l  图像移动：用鼠标按住图像，直接拖动； l  图像翻转：可水平镜像和垂直镜像翻转； l  图像旋转：可按顺时针或逆时针方向0－360度任意旋转。 6、图像测量：支持以下方式 l  点测量：显示鼠标所在点的CT值（或灰度值）以及坐标； l  长度测量：显示鼠标给定的两点间的长度； l  面积测量：可按矩形、椭圆形和任意多边形显示和测量面积，并显示测量区域CT值的最大、最小、均值等统计参数。 7、图像标注：可用一条标注斜线和矩形方框指向一图像区域，在方框中可输入标注文字。 8、图像动态播放：可按键：“播放”、“暂停”、“首帧”、“前一帧”、“后一帧”等连续显示一个序列的图像。 9、图像处理：支持 l  图像伪彩：对原始黑白灰度的图像，按一定的映射关系转成彩色，增强显示效 果； l  图像增强：通过对比度的线性展宽，提升高灰阶值像素的灰度，抑制低灰阶值 像素的灰度，达到增加对比度的效果； l  中指滤波：显示中指滤波后的图像； l  直方图均衡：显示直方图均衡后的图像，增强原图像中较暗的部分，增强细节； l  反相：显示负片效果的图像。 与国内外技术水平及价格比较： 成果鉴定认为，该PACS系统的各项技术指标已经达到了国际同类产品的先进水平。而系统造价只有进口产品的五分之一到十分之一。 市场应用前景： 根据市场权威部门统计，我国县级以上医院每年用于PACS系统的投资都在50亿人民币以上，并且平均每年以20％的速度递增。市场前景非常客观。

本发明提供一种基于区域变化率的遥感影像接缝线优化方法，包括步骤：计算待优化接缝线涉及的 左、右数字正射影像间重叠区域像素的差值矩阵；分别对待优化接缝线涉及的左、右数字正射影像的重 叠区域进行影像分割，并获得各分割区域的变化率；根据各分割区域的变化率确定待优化接缝线的优选 区域，并根据确定的待优化接缝线的优选区域优化重叠区域像素的差值矩阵；根据优化后的重叠区域像 素的差值矩阵以及待优化接缝线的起点和终点，对待优化接缝线进行优化。本发明适用于数字正

一种基于路径追踪的遥感影像 Bowtie 效应纠正方法，包括进行插值，使经纬度数据与原始影像具 有相同的分辨率；根据卫星的升降轨方向和扫描方向确定第一个纠正像元的搜索起点，设定对纠正影像 进行重采样的顺序，依次采用路径追踪的方式定位纠正影像的每个像元在原始影像中的位置，即搜索其 在插值后的经纬度格网中的位置，获得与纠正影像像元最邻近的若干个采样点用于灰度重采样来去除影 像的重叠现象。本方法计算效率好，充分利用原始影像信息，是一种严格的高精度中低

揭示了沸石分子筛中硼中心的配位环境与催化丙烷脱氢性能的构效关系，率先提出双羟基硼物种作为丙烷脱氢的活性中心 一、项目分类 重大科学前沿创新 二、成果简介 开展沸石分子筛催化材料研究，阐明了惰性碳-氢键低温活化转化的机理，国际上率先提出分子围栏催化剂设计的新方法，克服了甲烷低温氧化中高甲烷转化率和高甲醇选择性不可兼得的领域难题，在70℃下突破性实现17.2%的甲烷转化率和92%的甲醇选择性；揭示了沸石分子筛中硼中心的配位环境与催化丙烷脱氢性能的构效关系，率先提出双羟基硼物种作为丙烷脱氢的活性中心，并在纯硅分子筛骨架中构筑具有此类硼中心开发出硼硅分子筛新材料，催化丙烷有氧脱氢中丙烷转化率达到41.6%，烯烃产物选择性超过80%（效率达到传统分子筛负载多聚硼材料的近十倍），为天然气和页岩气的高效利用提供了理论基础和技术支撑。 上述相关技术完成了实验室的小试研究，指标达到国际先进水平。准备进一步推进中。

DR、CT、MRI 和 MRS 系列仿真实验仪软件可用于低成本批量化规范化仿真实验教学，同时还可以在模型设计，系统问题（伪影）分析和解决，放疗模拟定位，提高磁共振扫描效率，人工智能影像诊断领域样本增广方面有应用。

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视频剪辑是一项简单却繁琐的工作，需要投入大量的人力。而且人力完成的视频剪辑，剪辑结果有着很强的主观色彩。通过采集大量各类体育赛事数据进行模型训练，利用深度神经网络良好的自主学习能力，采用Centernet作为多目标检测能力的实现框架，同时利用Transformer重构目标检测进行连锁，二次捕捉目标检测的准确性。CenterNet和Transformer的融合，实现了端到端的目标检测，在准确性提升的基础上满足实时处理视频的要求。综合应用多目标检测跟踪以及多模式识别技术，实现短视频的智能化剪辑，极大程度减少了人工工作量，同时也增加了短视频剪辑的客观性，在大数据时代背景下有着重要的现实意义。

中国电子学会发布“电子信息领域优秀科技论文（2020）遴选活动”入选论文。东南大学尤肖虎、张川、谈晓思、金石、邬贺铨联合署名的论文《AI for 5G: research

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 赵玉蓉 外国语学院/英语 2016/2020 201631131102 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 阮先玉 外国语学院/英语 教研室主任/副教授 语言学、翻译 四、项目简介 随着互联网的发展，机器翻译成为翻译活动中的重要的辅助工具。而机器翻译错译、死译频出，给翻译工作带来诸多不便。近年来，“大数据”的出现为机器翻译带来了新希望，其独特的“4V”特点将对机器翻译产生革命性的影响。尤其最近出现的AI同传给翻译行业带来了不小的冲击，本项目希望通过探究大数据在AI同传中的应用，分析AI同传翻译的优点和局限性，推动机器翻译的发展。

1.痛点问题 新材料的设计与研发往往面临挑战：急需的新材料难以快速筛选设计，而设计出的新材料又难以找到高效且低成本的合成配方，拥有合成配方的新材料又会面临规模化的长周期探索。根据国家工业和信息化部对30余家大型骨干企业调查结果显示，130种关键材料中，有32%国内完全空白、54%虽能生产，但性能稳定性较差、只有14%左右可以完全自给，亟需新思路来解决我国新材料研发难题。本项目着眼于新材料研发，希望通过创建目前业内空白的智能化新材料研发范式，引领行业智能材料开发自动化服务与工艺的开发。 在数字化、智能化浪潮中，国家和各行业的产业界都非常看重科研的智能化升级。通过持续的交流与调研，我们发现许多企业和研发团队目前对智能研发存在大量潜在需求，而智能研究服务与工艺的同类竞品极少。因此，清华智研将作为一家高新科技企业，以AI赋能研发（AIEmpoweringResearch&Development）为使命，组建国际顶尖水平团队，向国内引进并自主开发世界前沿的AIforScience技术，打造世界级的AI未来实验室（World-ClassAIFutureLab）。 2.解决方案 本技术为新材料研发数字化智能服务平台，可在材料研发过程中对各个尺度以及不同研发阶段下进行智能化的加速及分析服务。以各种人工智能算法为核心，如主动学习算法，图神经网络，卷积神经网络等，我们根据不同材料体系的尺度包括三大方面：1.针对分子及晶体等微观尺度的功能材料研发，设计智能化的深度学习系统。2.针对二维功能材料及其功能性器件、催化剂、膜材料等宏观尺度，设计智能化的深度学习系统。3.针对功能材料研发的表征仪器等平台尺度，设计智能化的系统解决方案。这些智能化解决方案能极大地加速新材料尤其是碳中和相关材料的研发速度，从而大大地降低研发成本与时间，为企业获得有竞争优势的科研壁垒。 自动化和人工智能助力未来智能实验室的方方面面，从样品制备（称量固体、添加液体、超声处理.等)，到合成（分配液体，控制温度，混合，测量pH值，干燥等)、表征（气相色谱，高效液相色谱，分光光度法等)，通过自动化/机器人的辅助，可以有效提高可重复性，提高信噪比，加快实验速度。通过人工智能技术，将实验数据转换为可操作的智能指导，快速浏览并利用复杂的数据，提升认知能力。 智能化研发平台 3.合作需求 拟成立公司推动该项成果的产业化进程，希望对接 1）工程化、产品化所需的资源； 2）新能源、新材料领域合作企业。