简述：“十一五”国家科技支撑计划重点项目“ 100% 低地板轻轨车研制 ” 最新科技成果，由北京交通大学联合长春轨道客车股份有限公司、北京千驷驭电气有限公司等单位研制生产，拥有完全自主知识产权，采用矢量控制、防滑 / 防空转、零速停车、网络监测及故障诊断、数字高频控制等先进技术，具有结构紧凑、模块化、轻量化、低噪声、人性化等特点。装备该系统的我国首列 100% 低地板车已在长春轻轨进入试运营阶段。

Ø 针对大型活动中人群运行的实际需求，利用数字表演和计算机仿真等技术手段完成游行的队形队容设计、集结疏散部署及队伍行进表演的智能辅助策划，并紧密围绕方阵训练及现场指挥调度等任务建立有效的训练辅助系统和指挥保障系统，通过视频采集设备、传感器、GPS、激光定位仪等多方位、多传感设备获取活动运行过程中实时数据，确保指挥员在训练中和活动现场能看到、能听到、能指挥到。大型活动训练辅助与指挥保障系统包括队列队容仿真设计子系统、队列方阵定位辅助子系统、现场视频监控辅助指挥系统、数字化方阵辅助排练子系统、

本发明公开了一种温控型智能辅助供液系统，包括设有入口管和出口管的装置主体，包括：设置在装置主体内的弹性输液管以及挤压在弹性输液管外壁的挤压杆，该弹性输液管两端分别与入口管和出口管对应导通；驱动挤压杆转动的驱动机构，所述挤压杆转动时能够驱使弹性输液管内液体从入口管向出口管流动；用于检测待输送液体温度的温度传感器；接收的所述温度传感器的温度信号，根据温度信号大小对所述驱动机构进行控制，实现对挤压杆转速的控制。本发明具有结构简单，工作可靠，能够智能控制血液流动，流量稳定，流量调节范围大，产生血压高，外形尺寸小，能植入到动物体内，具有良好的生物兼容性等特点。

成果与项目的背景及主要用途：工业造型计算机辅助设计系统（IMDS1.0）是在天津市应用基础重点基金的资助下，根据工业设计领域的需求，将虚拟现实技术、虚拟人技术、IBMR 技术和全局光照技术、协同工作等多项计算机图形新技术应用于工业造型设计领域。在对这些新技术进行创新性研究的基础上，开发了支持工业造型设计的新型工具软件系统。作为支持工业造型设计的计算机辅助软件和工具，目前在国际上尚无专门的用于工业造型设计的软件产品，大多借助于机械、建筑、影视动画等 CAD 软件来完成设计。因此该项成果具有一定的创新性和先进性，该项目所研究的技术不仅对提升我国的工业设计水平具有积极的意义，并且在动画、虚拟现实等其他领域有着广泛的应用前景。技术原理与工艺流程简介：本项目面向工业造型设计领域的需求，对多项计算机图形学新技术进行了创新性研究。提出了适应工业设计特点的分布式虚拟现实协同设计环境；通过对基于图像的造型和绘制技术（IBMR）的关键环节研究，实现了基于图像的新型建模方法及全景图拼接功能，并消除了纹理变形；提出了逆向运动学和关键帧相结合的虚拟人底层运动控制手段，以及基于包容式结构和专家系统技术的虚拟人高层运动控制手段，为人机工程仿真测试提供有效的人体运动模拟手段。并利用整体光照算法，以实现几何形体的真实显示效果。 技术水平及专利与获奖情况：目前正在申请软件著作权。 应用前景分析及效益预测：目前，在国内外尚无专门为工业造型设计开发的工具软件系统,用户多采用建筑、机械等 CAD 软件作为支持工具，如 Pro/Engineer、EDS Unigraphics、EUCLID、AutoCAD、SolidWorks 或直接应用它们的造型和绘制功能或使用在这些软件系统中含有的支持工业造型设计的模块。这类软件一般均具有很强的造型能力，尤其是复杂曲面的造型。但在图形生成的质量上，很难满足工业造型设计的要求。一些影视制作、动画生成或图象处理软件系统也常被用来进行工业造型设计，如 Alice Wavefront、MAYA、3DS Max、Photoshop 等。它们虽在图象效果和动画生成上各有独到之处，但在模型表示和数据结构上均未考虑与造型设计相关的结构和功能设计以及之后的人机工程测试环节。随着改革开放的日益深入，尤其是面临着加入 WTO，人们已开始逐步认识到工业造型设计对产品的市场竞争力、企业形象的重要性，都将会把产品造型设计放在非常重要的位置上来，相应的对工业造型设计工具的需求就会升高，将会有很大的用户群，因而将会有非常好的市场前景。 应用领域：工业产品造型设计、人机工程仿真测试、计算机动画等领域。 

发电设备维修是一项复杂的系统工程，然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下： 　　（1）基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序：确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式，制订了状态维修的工作程序及其具体内容。 　　（2）生产实时数据接口技术及数据库管理系统：开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统，实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。 　　（3）发电设备状态维修理论与技术体系：确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案；建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则；给出了状态划分规则和状态阈值确定方法，建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型；建立了主设备定期维修的间隔优化模型，以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型；建立了基于RCM定量分析的维修优化模型；建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。 　　（4）发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统：建立了SRCM分析平台和维修知识库，可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析；建立了状态评价及预测平台，可实现综合状态实时评价和预测；建立了维修决策及评价平台，可实现维修的智能决策及优化；建立了缺陷管理平台，可实现缺陷处理自动化；建立了备件存储优化及管理平台，可节省备件的购买和存储费用；建立了维修过程管理平台，可实现维修计划的全程管理。 　　本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系，可促进发电设备维修技术的进步；为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台，可以优化定期维修间隔，减少维修时间，降低维修费用和维修风险；提高设备的可靠性和可用率，改善机组的运行性能，增强发电能力。

发电设备维修是一项复杂的系统工程，然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下： （1）基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序：确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式，制订了状态维修的工作程序及其具体内容。 （2）生产实时数据接口技术及数据库管理系统：开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统，实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。 （3）发电设备状态维修理论与技术体系：确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案；建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则；给出了状态划分规则和状态阈值确定方法，建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型；建立了主设备定期维修的间隔优化模型，以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型；建立了基于RCM定量分析的维修优化模型；建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。 （4）发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统：建立了SRCM分析平台和维修知识库，可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析；建立了状态评价及预测平台，可实现综合状态实时评价和预测；建立了维修决策及评价平台，可实现维修的智能决策及优化；建立了缺陷管理平台，可实现缺陷处理自动化；建立了备件存储优化及管理平台，可节省备件的购买和存储费用；建立了维修过程管理平台，可实现维修计划的全程管理。 本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系，可促进发电设备维修技术的进步；为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台，可以优化定期维修间隔，减少维修时间，降低维修费用和维修风险；提高设备的可靠性和可用率，改善机组的运行性能，增强发电能力。

一、利用分子遗传技术预测作物杂种优势：利用分子遗传距离确定亲本间亲源关系，预测杂种优势强的可能亲本组合，加速育种进程、减少育种中的盲目性、多出优良新品种。/line二、作物优良基因标记及分子辅助育种：利用特殊的分子标记，对作物的优良基因进行标记，并通过分子聚合育种技术，将重要的优良基因组合到新组合中，选育出优良品种。

陪护服务 护工服务 运送服务 导医服务 独具特色的医疗辅助服务

影像学检查在新冠肺炎的诊疗中具有非常重要的参考价值，《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（试行第五版）》将“疑似病例具有肺炎影像学特征者”作为临床诊断标准，但在临床实践中存在一定局限，疫情爆发导致待阅片数量激增，医生阅片压力巨大；新冠肺炎属于新发疾病，各地医疗机构特别是基层机构缺乏阅片经验，且由于“异病同影”，容易造成漏诊或误诊；该病病程发展快，患者需要接受多次胸部CT检查以监测病情发展、评估治疗效果等，单凭阅片医生肉眼很难快速对比并识别病灶变化。 在接诊量高峰期，亟待建立更精准高效的人工智能影像辅助诊断方法。孙逸仙纪念医院林天歆教授组织医院呼吸内科、急诊科、放射科、大数据与人工智能团队开展科研攻关，在广州再生医学与健康广东省实验室、广东省科技厅的支持下，联合清华大学、澳门科技大学以及广州康睿智能科技有限公司，使用50万份临床影像学大数据，开发了基于胸部CT的新型冠状病毒肺炎AI筛查和辅助诊断系统。 该系统能对新冠肺炎进行快速诊断，判定新冠肺炎的分级和严重程度，协助医疗机构加速辨别感染者，为快速隔离、诊断、治疗争取时间。其优势主要体现在：快速、准确地诊断新冠肺炎。有经验的影像科医生看完1个患者的胸部CT图像约15-30分钟。该AI系统可在20秒内完成1个患者CT图像的检测及诊断过程，诊断准确率达90%以上。进行病情严重程度分级和重症危重症预测功能。该系统可对胸部CT图像每一切面的小结节、磨玻璃影和实变进行自动分割、标注及定量分析，可预测患者的吸氧频率、血氧饱和度、全身代谢情况、其他器官损伤程度，预测病人发展为重症、危重症的概率和时间，以便医生及时干预，降低患者死亡率。协助医务人员进行药物效果评估，指导用药。系统可对同一位患者用药前后的CT图像进行对比分析，通过定量计算病灶在用药前后的变化，判别药物是否有效，指导临床用药。