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基于AI多診合參與運氣理論的智能健康檢測儀
【核心專利】一種智能化中醫體質檢測系統 智能面象舌象采集終端系統及面象舌象采集方法 【發明人】祁興華 【技術領域】人工智能、生物醫藥 【摘要】 本項目是基于AI多診合參與運氣理論的智能健康檢測儀，依托于南京中醫藥大學的名老中醫、教授、博士團隊，依據“體質可分、體病相關、體質可調”理論，依據《中醫體質分類與判定》標準，通過舌診、面診及問診信息采集，建立用戶健康檔案，人工智能分析舌象、面象及問診數據，依據黃帝內經五運六氣、望診等中醫基礎理論多診合參得出體質及健康評估，并可根據時令節氣及亞健康大數據預測用戶健康狀況，智能推薦個性化養生方案。 作為一款以中醫望診理論為設計理念的健康測評設備，可隨時隨地為用戶提供中醫舌面測評、氣色及皮膚狀態觀察等服務。首創五運六氣結合九種體質分型理論的健康模型，以中醫“治未病”為核心理念，融合中醫學、現代醫學、人工智能等學科，中西醫結合健康評估指數模型及健康干預體系，進行測評技術與健康管理服務模式的創新，提供個性化的健康評估與涵蓋衣、食、住、行、用、樂、養七個方面的健康指導，形成全方位、立體化的健康管理模式。 本產品改變了現有望診設備體積大、安裝使用困難等問題，使得望聞問切走入尋常百姓家。智能健康檢測終端的誕生，為中醫數字化技術走入家庭和社區帶來了福音。
南京中醫藥大學
2021-04-13
基于雙截面電容層析成像的多相流多參數檢測系統
電容層析成像（Electrical Capacitance Tomography, 簡稱ECT）是80年代中期開始發展起來的一種多相流參數檢測技術。當相分布發生變化時會引起多相流混合體等價介電常數的變化，而引起傳感器測量電容值的變化。通過傳感器獲得管道截面上各電極對電容，重建出截面介電常數分布，該技術具有成本低廉、響應速度快、非侵入性、適用范圍廣、安全性好等優點，在石油管道的氣/油（油/水）流、氣體輸送的氣/固流、內燃機燃燒以及流化床顆粒流動等工業過程的檢測中具有廣闊的應用前景。在管道上布置上下游兩個ECT傳感器則構成了雙截面ECT系統。流體流過ECT的兩個成像截面，會得到具有時間差（渡越時間）的兩組圖像。利用互相關算法從兩組圖像中提取成像截面不同位置的渡越時間可以得到成像截面的速度分布。進一步，可以從速度分布和圖像灰度中提取體積流量，實現多相流的流動過程在線監測和多參數測量。● 應用前景： 電容層析成像技術具有成本低廉、響應速度快、非侵入性、適用范圍廣、安全性好等優點，在石油管道的氣/油（油/水）流、氣體輸送的氣/固流、內燃機燃燒以及流化床顆粒流動等工業過程的檢測中具有廣闊的應用前景。
南京工業大學
2021-04-13
基于雙截面電容層析成像的多相流多參數檢測系統
電容層析成像（Electrical Capacitance Tomography, 簡稱ECT）通過傳感器獲得管道截面上各電極對電容，重建出截面介電常數分布。在管道上布置上下游兩個ECT傳感器則構成了雙截面ECT系統。流體流過ECT的兩個成像截面，會得到具有時間差（渡越時間）的兩組圖像。利用互相關算法從兩組圖像中提取成像截面不同位置的渡越時間可以得到成像截面的速度分布。進一步，可以從速度分布和圖像灰度中提取體積流量，實現多相流的流動過程在線監測和多參數測量。
南京工業大學
2021-01-12
基于時空多尺度聯合學習模型的能源需求預測技術
本項目提出了將時間維度與空間維度相結合的多尺度綜合能源 需求分析與預測模型，設計并實現了一種面向智慧城市的綜合能源需 求分析與預測的方法，提升能源供應規劃和營銷策略的優化與決策支 持。 項目特色： ? 面向綜合能源時空數據的需求分析和預測可以根據歷史數據， 結合地理區域的相互關系來預測給定時間范圍和空間位置的 能源需求。 ? 針對綜合能源的特性，項目提出了聯合學習和遷移學習的思想 對模型進行訓練。同時優化不同區域中多種類型能源的聯合預 測模型，將已有模型的結果遷移到訓練集數據不足的模型中， 提高能源用量預測的準確率。 ? 面向智慧城市的綜合能源信息應用服務場景，并利用 GIS 技術 實現配電網分析和用戶用電特性分析的可視化。
南開大學
2021-04-13
納米隱身功能復合材料的制備及其多頻段隱身性能研究
利用具有自主知識產權的專利氧化鋅晶須（簡寫為ZnOw）技術，進行軍民納米隱身功能復合材料的開發，研制一種吸收頻帶寬、重量輕、厚度薄、吸收率高、物理和化學性能好、室外施工、常溫固化、使用維修簡便、采購和維修費用低等實用性較強的陷身材料，并在適當裝備上實測驗證其隱身效果。根據國防部門要求，參照國防標準本項目的主要技術經濟術指標為：1）隱身值：3mm波段，優于—10dB(隱身值90%以上 8mm波段，優于—5dB(隱身值75%)以上8cm波段，優于—5dB(隱身值75%)以上2）附著力： ≥ 7Mpa3)沖出強度≥50kg.cm4)面密度：≤1.7kg/m2
西南交通大學
2021-04-13
一種基于深度信息提取的多聚焦圖像融合方法
本發明屬于圖像處理技術領域，涉及一種基于深度信息提取的多聚焦圖像融合方法，廣泛應用于目 標識別，顯微成像，軍事作戰，機器視覺等領域。本發明首先利用各向異性熱擴散理論建模多聚焦圖像 的成像過程，獲取原始的多聚焦圖像的深度信息，根據圖像信息確定聚焦區域，得到多聚焦圖像融合模 板，最后根據平滑的多層次融合模板圖進行多聚焦圖像的融合。本方法不僅能夠有效的提高融合圖像的 質量，并且具有良好的實用性和廣泛的適用性。
武漢大學
2021-04-13
多壁納米碳管表面化學鍍鎳鋅的方法
研發階段/n一種多壁納米碳管表面化學鍍鎳鋅的方法，其特征在于：ａ．首先在鍍鎳鋅之前對碳納米管進行預處理，通過純化、氧化處理獲得較純凈納米碳管，再通過活化、敏化處理在納米碳管表面形成催化金屬核；ｂ．將預處理后的納米碳管加入鎳鋅鍍液中，反應過程用超聲波振蕩器充分散，Ｎｉ－Ｚｎ－Ｐ在納米碳管表面的催化金屬核上沉積并長大，繼而形成連續結合鍍層，鎳的自催化活性使沉積持續進行，從而得到較厚的鍍層。將經過以上處理的納米碳管用作金屬基復合材料增強體時，可以和金屬基體緊密結合，充分發揮其優良特性。
湖北工業大學
2021-01-12
火電機組深度調峰多模型智能預測控制系統
火電機組深度調峰改造是消納可再生能源的有效途徑，深度調峰就是在自動控制的情況下將機組的負荷調節下限從原來的50%Pe下調至30%Pe，甚至更低。控制難點在于：當機組處在低負荷工況時，機組被控過程的動態特性具有快速變化的特征，常規控制策略難于有效控制。 本項成果采用多模型智能預測控制技術，分別提出了適合于亞臨界和超（超）臨界機組深度調峰的多模型智能預測控制系統，實現了在低負荷或超低負荷工況下的平穩控制。 本項成果已成功應用于華能丹東、華能大連、華能營口、華能井岡山、華能大壩、國投欽州、大唐當途、中鋁銀星、國信射陽港、國華籌光等電廠近30臺300MW亞臨界、600MW和1000MW超（超）臨界機組的深度調峰中。特別是，已成功將華能營口電廠#4 600MW超超臨界機組的負荷深調到15%Pe，并實現了機組”干態/濕態”的一鍵轉換控制，達到了國內外最先進的深調水平。目前，在國內已完成的機組深度調峰改造中，大部分均采用了本深調優化控制技術，得到了廣大用戶的一致好評。
東南大學
2021-04-13
基于機器學習的多模態醫學影像信息處理與分析
多模態醫學影像信息處理與分析，具有重大的應用背景，是國家和社會當 前高度重視的研究領域之一。 本項目擬基于機器學習方法，主要研究醫學影像的特征描述、設備無關性 的特征評價與特征選擇、基于內容的多模態醫學影像檢索、醫學影像信息挖掘、 參考庫建設與算法輔助研究平臺的設計與開發等內容。研究目標為： （1）建立統一的特征描述模型，實現跨模態醫學影像的統一特征描述； （2）提出有效解決特征提取層面上醫學影像信息處理與分析算法的設備無 關性問題的通用框架； （3）在醫學影像標注數據有限、數據庫為海量等條件下，實現高效率單模 50 態影像檢索，有效提高多模態、跨模態醫學影像檢索的精度，實現用戶友好的 檢索結果展示； （4）從結構復雜的多模態醫學影像數據中，挖掘有用的知識，構建有效的 輔助診斷模型、實現個人疾病風險預警； （5）完成首期參考庫建設與算法輔助研發平臺的開發，為項目研究內容的 開展提供有效數據和環境支撐。本項目獲得國家自然科學基金重點項目資助，項目執行期 2013.1-2017.12。
山東大學
2021-04-13
基于多光譜成像的肉糜摻雜快速檢測設備及檢測方法
本發明公開了一種基于多光譜成像的肉糜摻雜快速檢測設備及檢測方法，基于多光譜成像的肉糜摻雜快速檢測設備包括計算機、載物臺、電機、轉盤、CCD黑白攝像機、白光源和多個窄帶濾光片，多個窄帶濾光片的可見光光譜波段不同，所述轉盤上繞軸線設置有多個通孔，每個所述通孔中設置有所述窄帶濾光片，所述轉盤設置在所述電機的轉軸上，所述載物臺位于所述CCD黑白攝像機的下方，所述轉盤位于所述載物臺和所述CCD黑白攝像機之間，所述白光源的照射方向朝向所述載物臺；所述電機和所述CCD黑白攝像機與所述計算機連接。實現提高基于多光譜成像的肉糜摻雜快速檢測設備的檢測準確性和檢測效率。
青島農業大學
2021-04-13