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牽引變電所故障錄波裝置按原電力部部標《220-500kv電力系統(tǒng)故障動態(tài)記錄技術(shù)準則》（DL/T553-94）設(shè)計。采用32位微處理器，能在lms內(nèi)完成模擬量和開關(guān)量的采集，所有通道同步采樣，采樣頻率不低于原電力部部標規(guī)定的30KHZ。由便攜式上位機（或由變電所綜合自動化系統(tǒng)、運動系統(tǒng)）通過接口與本系統(tǒng)通信，對故障數(shù)據(jù)、波形進行分析。本系統(tǒng)能準確、及時地記錄故障狀態(tài)下變電所各支部電流、電壓波形，相關(guān)繼電器信號，以及開關(guān)設(shè)備的動作時序，并形成相應(yīng)的波形圖和開關(guān)信號時序圖。系統(tǒng)能在故障后完整地再現(xiàn)事故發(fā)生的全過程以及繼電器信號、開關(guān)動作的全部細節(jié)，以便技術(shù)人員或?qū)＜蚁到y(tǒng)對故障進行辨識。在運行中本系統(tǒng)處于不斷的高速巡檢和動態(tài)記錄狀態(tài)。為了不丟失短路電流起始波形，準確捕捉短路瞬間，系統(tǒng)具有一定的提前量（500ms）及時啟動記錄信號。 牽引變電所故障錄波裝置具有體積小、接線簡單、操作方便、應(yīng)用軟件豐富等特點，牽引變電所故障錄波裝置為鐵道電氣化牽引供電系統(tǒng)提供了一套極好的在線監(jiān)視設(shè)備，必將進一步提高牽引供電系統(tǒng)運行的可靠性和安全性。

項目成果/簡介:高速細胞檢測一直是生物、醫(yī)學(xué)領(lǐng)域非常有挑戰(zhàn)性的工作，而流式細胞檢測以其較大的 檢測通量成為高速細胞檢測的首選方案。本成果超高速流式成像分析儀靈活運用了高速光纖通信、微波光子技術(shù)及光信號處理技術(shù)，結(jié)合高速數(shù)據(jù)處理和生物醫(yī)學(xué)技術(shù)，實現(xiàn)了對傳統(tǒng) 細胞成像速度的巨大突破。與此同時，在獲取了海量的細胞圖像之后，根據(jù)具體應(yīng)用的需求 進行快速數(shù)據(jù)壓縮、人工智能圖像分類處理、細胞特征提取等操作。通過細胞

成果簡介：隨著國內(nèi)外對公共安全問題的重視，安全監(jiān)控在預(yù)防和制止危險 行為和事件的發(fā)生上起著越來越重要的作用。然而傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控發(fā)展到今 天，主要采用回溯性模式，即在危險發(fā)生后進行分析和追查，這是因為僅靠 人力去分析難以得到及時有效的處理。而智能化視覺監(jiān)控的應(yīng)用，使監(jiān)控從 回溯性轉(zhuǎn)變成預(yù)防性，利用計算機視覺技術(shù)分析理解人的運動，并提供記錄和報警，有助于改善公共場所的安全監(jiān)控水平。本技術(shù)的研究致力于從最本質(zhì)的圖像運動信息出發(fā)，直接獲取高層人體行為信息，避免了中

微電子芯片結(jié)構(gòu)關(guān)鍵尺寸（CD）的測試，是保證以集成電路為代表的微電子芯片研制、加工等工藝實現(xiàn)能否滿足設(shè)計要求的關(guān)鍵測試/分析技術(shù)。該技術(shù)（OCD）的產(chǎn)業(yè)化在國內(nèi)還是空白，目前我們的系統(tǒng)研究可PK國際先進水平，并已具備產(chǎn)業(yè)化轉(zhuǎn)移的能力。 

南京大學(xué)開發(fā)了基于新型納米材料的系列專利技術(shù)。通過利用含納米材料的檢測分析試劑，檢測的靈敏度，分析準確度等指標大大提高。應(yīng)用領(lǐng)域包括生物醫(yī)學(xué)檢測，環(huán)境保護檢測，食品安全檢測，法醫(yī)檢測等。該系列技術(shù)的知識產(chǎn)權(quán)涵蓋納米材料的組成，應(yīng)用方法，規(guī)?；a(chǎn)等各方面。 開發(fā)本系列技術(shù)的團隊領(lǐng)導(dǎo)人阮剛教授（現(xiàn)代工學(xué)院）是中組部國家青年千人專家，在美國的科技產(chǎn)業(yè)化工作已獲俄亥俄州立大學(xué)創(chuàng)業(yè)計劃大賽冠軍，俄亥俄州政府科技創(chuàng)業(yè)基金獎勵，美國家自然科學(xué)基金委Innovation Corps pro

課題組基于計算電磁學(xué)技術(shù)，開發(fā)了具有自主知識產(chǎn)權(quán)的電大復(fù)雜目標回波特性仿真分析平臺，可以實現(xiàn)運動或靜止目標的雷達回波特性仿真，并具備群體目標仿真分析能力，可實現(xiàn)復(fù)雜局域網(wǎng)環(huán)境下的信道確定性建模。 主要技術(shù)指標 動態(tài)雷達回波在 1 度窗口均值與實測誤差 <3dB 靜態(tài)雷達回波峰值誤差 <2dB，均值誤差 <3dB 相關(guān)成果 電磁信號傳輸及反射特性分析軟件

一、肺部MRI圖像分析與處理項目背景肺癌是一種常見的惡性腫瘤，在全球范圍內(nèi)發(fā)病率、死亡率極高。磁共振成像（MRI）對人體沒有輻射，且具有多模態(tài)信息，其在肺癌早期檢測與診斷中應(yīng)用逐漸受到關(guān)注。研究成果：基于顯著性檢測網(wǎng)絡(luò)的肺腫塊檢測、基于多尺度標記點約束的圖像配準、基于深度殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)肺腫塊分割二、乳腺X線圖像分析與處理項目背景乳腺癌是女性最常見的惡性腫瘤，基于乳腺X線圖像的乳腺癌檢測可獲取定量的分析結(jié)果，減少醫(yī)生自身和相互間的差異，提高閱片的一致性，有助于乳腺癌早期檢測。項目成果：基于Anchor-Free YOLOv3的乳腺腫塊檢測方法、基于雙邊分析的乳腺腫塊檢測方法三、腦電信號分析與處理項目背景癲癇是世界第二大神經(jīng)系統(tǒng)疾病，基于腦電的癲癇診斷、治療與健康管理是科學(xué)界研究的焦點。研究成果：（1）基于人工智能的癇樣腦電在線檢測/預(yù)測方法（2）用于癇樣腦電在線檢測的超低功耗小波變換芯片——癲癇診斷（3）面向癲癇發(fā)作檢測的可穿戴人工智能芯片——癲癇治療

項目簡介運用有限元方法開展汽車及零部件的結(jié)構(gòu)靜動態(tài)特性研究，可進行的研究有：（ 1）結(jié)構(gòu)靜態(tài)分析；（ 2）結(jié)構(gòu)動態(tài)分析，包括模態(tài)分析、頻響分析、譜分析、疲勞分析等；性能指標仿真分析的精度能夠滿足工程需要所處階段成熟

本發(fā)明公開了一種直線感應(yīng)電機穩(wěn)態(tài)特性分析方法，包括如下 步驟：（1）建立直線感應(yīng)電機的一維磁密分布模型；（2）根據(jù)一維 磁密分布模型，計算 y 軸磁通密度；（3）利用磁障面特性，由 y 軸磁 通密度得到電場強度；（4）計算正常磁密行波、入端磁密反射波和出 端磁密反射波的幅值的復(fù)數(shù)形式；（5）計算正常磁密行波阻抗、入端 磁密反射波阻抗和出端磁密反射波阻抗；（6）計算直線感應(yīng)電機單相 電路的總阻抗；（7）對直線感應(yīng)電機在不同穩(wěn)定狀態(tài)下的性能參數(shù)進 行分析。本方法明顯降低了直線感應(yīng)電機電磁特性的分析難度和

1.痛點問題 在臨床醫(yī)學(xué)實踐過程中，會產(chǎn)生醫(yī)學(xué)圖像、電子病歷、生命組學(xué)等多種類型的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能夠從不同角度對患者的病情進行刻畫。因此實現(xiàn)多模態(tài)臨床醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的自動化和智能化分析，有利于推動國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，助力“健康中國”戰(zhàn)略的實施。 我國不同地區(qū)醫(yī)療水平差異較大，醫(yī)療資源在空間上分配不均。某些科室如影像科、病理科有較大的醫(yī)師缺口，供需矛盾突出。這種供需不匹配的問題也造成了醫(yī)生工作負擔(dān)加重，患者等待檢查結(jié)果周期變長等諸多問題。在當(dāng)前情況下，短期內(nèi)無法通過培養(yǎng)更多的新醫(yī)生來緩解醫(yī)療資源供需緊張的問題。 為緩解上述問題，目前已有企業(yè)推出了基于人工智能的輔助診療產(chǎn)品，但這些產(chǎn)品大都針對單一模態(tài)的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，無法從整體的視角進行輔助診斷和決策，輔助診斷的準確性仍有較大的提升空間。 基于以上痛點問題和產(chǎn)業(yè)機遇，我們希望通過技術(shù)創(chuàng)新，研發(fā)出一套有效的多模態(tài)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)，應(yīng)用“多模態(tài)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)+人工智能”的技術(shù)模式，緩解當(dāng)前醫(yī)療資源供需緊張的社會問題。 2.解決方案 本項目旨在研發(fā)對多模態(tài)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進行有效整合分析的人工智能方法。處理的數(shù)據(jù)類型包括：患者的醫(yī)學(xué)圖像、電子病歷、生命組學(xué)等多種模態(tài)的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)。針對醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)，構(gòu)建目標檢測與分割、特征提取、相似圖片檢索等智能化算法；針對電子病歷數(shù)據(jù)，構(gòu)建分詞、醫(yī)學(xué)實體識別和標準化算法；針對生命組學(xué)數(shù)據(jù)，研究基因突變致病性預(yù)測的深度學(xué)習(xí)算法。上述多模態(tài)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)為基礎(chǔ)，研發(fā)多模態(tài)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)智能分析的系列軟件產(chǎn)品，為醫(yī)院提供人工智能輔助診斷等應(yīng)用產(chǎn)品。 3.合作需求 尋求與醫(yī)療機構(gòu)、醫(yī)療設(shè)備耗材企業(yè)、遠程病理運營企業(yè)開展相應(yīng)的合作。