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醫博士醫教科技（深圳）有限公司于2011年成立于中國改革開放的前沿-深圳經濟特區，是一家專業從事醫學教學模型自主研發、生產、銷售和服務于一體的國家高新技術企業。 截止目前，醫博士已通過ISO9001質量管理體系認證、國際品牌CE認證，取得軟件著作權20余項、實用新型發明專利10余項。積極參與諸多國家級、省級臨床/護理技能大賽，在享受廣泛贊譽的同時，“醫博士”也被專家組甄選為大賽產品指定品牌。 2019年，醫博士斥資人民幣1.5億元，在位于廣東省汕尾市的深汕合作新區，打造了使用面積6萬余平米的“醫博士科技園”，形成了集新型材料研發、傳感器研發、微電子制造、模具制造、模型生產等為一體的醫教模型產業基地。以“鑄民族質量品牌，造全球醫教精品”為使命，為民族產業的振興和發展全力以赴！

北京圣醫智教科技有限公司【簡稱“圣醫智教”】是一家集研發、設計、生產、服務、銷售為一體的現代化企業，公司從創新、智造方面集合了從研發、設計、生產、服務、銷售等領域的核心人才，90%人才在醫學教學模型行業鉆研探索了十余年，在多位國內外專家的指導下，積累了大量貼近臨床的醫學產品知識，為推出符合臨床應用的產品奠定了堅實基礎。目前公司已擁有40多項專利技術。 公司產品覆蓋急救學、護理學、內科學、婦科學、產科學、兒科學等多個專業。我們的產品服務于：醫學生、醫學實習生、進修醫生、?？漆t師、急救中心醫生、全科醫生、護士、社區、消防、軍隊等。我們產品適用醫學基礎知識及急救知識的普及、臨床教學、執業醫師的培訓、?？漆t師住院醫師培訓考核、術前模擬等。 作為醫學教學模型行業的新秀，我們秉承“創新從心開始，智造以質求存”的使命，愿為醫學教育發展貢獻力量。

包含：2.1內空插座，DIP14IC插座，74LS04，74LS08，74LS32，直插式色環電阻，高亮¢5mm紅色發光二極管，高亮¢5mm綠色發光二極管，K2A46臺階插座等。教學功能：完成邏輯關系的概念的引入、三人表決器的原理講解和對數字電路的簡單設計。教學應用：1、利用此示教板在講解邏輯門時作案例，引入邏輯關系這個概念。2、利用此示教板對三人表決器的原理講解。3、通過對如何設計三人表決器的講解，來歸納利用集成電路對數字電路進行簡單的設計的方法。

南京大學電子智慧型服務機器人創新研究院融合AI+5G技術，研發出智慧服務機器人“小融”代替銀行大堂經理，實現客戶業務辦理流程自動化，與中國工商銀行合力開展智慧銀行建設，在避免人人接觸同時實現業務快速辦理，提高了服務效率。智慧服務機器人“小艾”代替醫院導醫人員完成導診、分診等工作，有效避免了原有醫護人員與患者直接接觸而發生交叉感染的可能，降低病毒傳播的風險。2020年2月18日，智慧服務機器人“小艾”首先進入南京市鼓樓醫院門診大廳，它不怕病毒，不需穿戴防護服及口罩，是新冠肺炎疫情防治期間鼓樓醫院的智慧導醫，也是醫護人員的最佳助手。在鼓樓醫院導醫臺，患者進入病區時，南大電子機器人首先會通過人臉識別對未佩戴口罩人員進行搜索，并向前溫馨提示；通過機器人視覺及語音交互，她還可以對病區內發熱、咳嗽等癥狀患者進行識別梳理，主動向前詢問及排查篩選，并引導至發熱門診；在判斷患者情況后，機器人可通過臉部大屏推送醫院科室導視圖，以語音加圖片的形式引導患者去相關科室就診，有效進行分流，減少人流聚集；對于醫院概況、在班醫生、樓層分布及基礎設施等問題查詢，機器人也可以通過語音交互幫助患者答疑解難，并精準引導推送；除完成導診、分診等日常工作外，機器人更可以對當天就診情況及患者情況進行大數據分析統計。除智慧導醫場景外，在防控期間，機器人還可以協助醫護人員進行病情診斷、隔離區查房、遠程會診，更可以陪患者聊天進行心理疏導，服務場景及功能可進一步延伸。南大電子智慧型服務機器人創新研究院已迅速參與到科技抗疫的大軍中，除馳援醫療行業外，南大電子智慧服務機器人還在政府單位、銀行網點、街道社區等窗口單位上崗服務，用智慧力量共筑AI安全防線；同時，南大電子也將更好發揮人工智能賦能效應，用最好的產品及最優的技術支援抗疫，攜手各行各業打贏這場疫情防控的攻堅戰。

技術優勢 智慧水利大數據平臺項目成果包括- -套軟件產品“水文與水庫大壩安全監測大數據平臺”和兩類算法，即“水庫入庫流量預測算法”和“智能水庫防洪調度算法”。 1)水文與水庫大壩安全監測大數據平臺:該平臺基于傳感器網絡采集水庫水文信息和大壩的各個核心區域的壓力、位移、沉降等信息，基于大數據分析技術和可視化方法，設計實現了一種面向水庫大壩安全監測的可視分析軟件平臺。 2)水庫入庫流量預測算法:水庫入庫流量預測是精細化水庫調度的基礎，現有的基于水文模型的庫流量預測方法對流域的適應能力較弱，預測精度難以滿足精細化調度的應用需求。該項目基于歷史水文數據，采用深度學習技術，對水庫的入庫流量進行滾動預測。結合智能化的時間序列決策方法，能夠實現對水庫的智能化管理調度。 3)智能水庫防洪調度算法:汛期的水庫防洪調度是水庫管理中面臨的重要問題。該項目針對水庫防洪調度中的上下游安全問題建立多目標優化模型，采用計算智能方法對模型求解獲得精細化的水庫防洪調度方案。與現有工程實踐中基于規則的水庫防洪調度不同，該方法不依賴于水利專家的經驗，能夠提供更加精細化的水庫防洪調度方案。 智慧水利大數據平臺——功能模塊圖 大壩安全檢測指揮中心數據大屏——水庫大壩一張圖 系統主要功能模塊

南京大學電子智慧型服務機器人創新研究院融合AI+5G技術，研發出智慧服務機器人“小融”代替銀行大堂經理，實現客戶業務辦理流程自動化，與中國工商銀行合力開展智慧銀行建設，在避免人人接觸同時實現業務快速辦理，提高了服務效率。智慧服務機器人“小艾”代替醫院導醫人員完成導診、分診等工作，有效避免了原有醫護人員與患者直接接觸而發生交叉感染的可能，降低病毒傳播的風險。

技術優勢智慧水利大數據平臺項目成果包括- -套軟件產品“水文與水庫大壩安全監測大數據平臺”和兩類算法，即“水庫入庫流量預測算法”和“智能水庫防洪調度算法”。1)水文與水庫大壩安全監測大數據平臺:該平臺基于傳感器網絡采集水庫水文信息和大壩的各個核心區域的壓力、位移、沉降等信息，基于大數據分析技術和可視化方法，設計實現了一種面向水庫大壩安全監測的可視分析軟件平臺。2)水庫入庫流量預測算法:水庫入庫流量預測是精細化水庫調度的基礎，現有的基于水文模型的庫流量預測方法對流域的適應能力較弱，預測精度難以滿足精細化調度的應用需求。該項目基于歷史水文數據，采用深度學習技術，對水庫的入庫流量進行滾動預測。結合智能化的時間序列決策方法，能夠實現對水庫的智能化管理調度。3)智能水庫防洪調度算法:汛期的水庫防洪調度是水庫管理中面臨的重要問題。該項目針對水庫防洪調度中的上下游安全問題建立多目標優化模型，采用計算智能方法對模型求解獲得精細化的水庫防洪調度方案。與現有工程實踐中基于規則的水庫防洪調度不同，該方法不依賴于水利專家的經驗，能夠提供更加精細化的水庫防洪調度方案。智慧水利大數據平臺——功能模塊圖大壩安全檢測指揮中心數據大屏——水庫大壩一張圖系統主要功能模塊應用前景隨著水利信息化的發展，物聯網技術、人工智能技術和大數據技術的廣泛應用，智慧水利逐漸成為可能，智慧水利大數據平臺的建設正處于蓬勃發展的歷史時期。該研究成果面向水庫管理中的信息化和智能化問題展開研究，提供了基于物聯網的大壩數據采集，基于大數據處理和可視分析技術的大壩安全監測和基于計算智能技術的水庫入庫流量預測與智能水庫防洪調度解決方案。項目研究成果包括科研成果論文和軟件產品，研究成果成熟度較高,具備良好的市場轉化潛力。

智慧燈桿是未來智慧城市建設的重要組成部分，可為智慧城市提供必備的供電資源、發達的通信網絡及無線網絡等，節省供電線路建設、支撐桿建設等。系統集成攝像頭、充電樁、語音播報、應急呼叫、LED顯示屏、PM2.5/溫濕度/噪音檢測儀等設備。 智慧燈桿是基于互聯網、物聯網、云平臺、智能控制、傳感及視頻流分析等技術，為城市綜合管理提供規范、高效的智能化解決方案。 當前主流智慧燈桿多采用添加各類傳感器的方式，實現功能的擴展，該方法造成工程成本、維護工作量增加及自身防盜難以保障等問題。因

智慧公路物聯網系統通過在公路廣泛部署低成本的集成多種傳感器的具有通信功能的智慧無線信標產品實時獲取路況信息，實現車流量、車速、車型的實時精準時空統計，通過設備的廣泛部署實現高精度、大范圍的精準監測，為智能交通系統高效管理與養護提供交通與環境態勢的精準監測、識別和態勢預測，為交通決策提供科學依據與數據支持。其次針對公路場景下定位誤差較大等問題，采用 GPS 定位、慣性導航與物聯網感知設備結合的新型多重組合定位方法，通過車路協同實現車道級的高精定位，優化車輛偏離預警等功能，為車輛提供準確的位置信息及導航與綜合服務功能。最后通過車路協同環境下車載終端、路側多源異構傳感器協作環境數據采集、多維度感知融合與超視距全局環境態勢構建，實現智能交通系統全息實時交通、路況環境感知及智能網聯汽車超視距精準環境感知與精準定位。智慧公路物聯網系統旨在突破制約高速公路智能車路協同系統集成應用的重大共性關鍵技術，開展典型示范應用，提升高速公路的智能化水平和服務品質，促進全國范圍大規模推廣。 目前，如圖 1 所示，技術成果已經研發出第三版樣機。樣機已經小批量生成并在齊魯高速、長安大學測試場進行了實際部署測試。此外，項目組正在對第三版樣機進行改造升級，全力打造穩定性更強功能更加豐富的第四版樣機。 圖 1 第一版樣機；第二版樣機；第三版樣機 主要技術指標 1. 節能增收 20% 通過對城市邊緣交通環境及流量等數據的智能分析，優化燈光使用場景。該系統在滿足車輛日夜間安全行車條件下，工程綜合節能可達 20%。 2. 交通流量增加 20% 通過對交通運行安全風險預警及控制策略處理模塊將路段監測數據匯總后，根據車流密度、速度、流量、各級風險事件結合其它傳感器數據，包括上游主線流量、匝道流量、公路氣候數據、環境數據、消防系統數據等，進行大數據綜合分析研判。 構建算法模型，自動制定和優化的控制策略，通過智能預警發布及綜合自動管控系統進行預警發布和綜合自動管控。為管理者實時預警的同時，將預警、誘導信息和控制指令自動發布于上游路段、匝道區段的可變信息標志、可變限速標志、車道線主動發光標志等，對交通流速及交通流量進行有效調控及誘導。綜合評估能增加 20% 交通流量。 3. 減少交通事故 30% 任何異常事件報警被觸發時，系統同時依據預案自動將異常事件聯動燈光預警、可變信息標志、可變限速標志、車道指示標志等自動發布預警給司乘人員，實現對車流車速的動態調控和誘導，增加公路通容量，減少交通擁堵，防止二次事故和連環事故的發生。 實踐證明，采用該系統，至少可以降低公路安全事故 30%，同時提高交通流量，進而降低交通污染，均衡交通流平順性，信息的及時推送，降低駕駛員駕駛緊張感，提高了駕駛員的舒適性，可以整體有效提高交通運輸設施安全水平及服務水平。 4. 100% 信息覆蓋 全自動監測傳感器都可以實現對整條公路的全面信息覆蓋。 5. 對接智能網聯駕駛 a. 提供智能網聯車實時交通圖，推薦進場事件和速遞協調； b. 告知智能網聯車輛風險，實時定位公路中的駕駛風險，將這些風險傳達給下游智能網聯車輛； c. 為智能網聯車提供車道級交通數據，警告即將來到的交通擁堵； d. 識別相關車道的駕駛風險，促使智慧駕駛車輛提前做出反應； e. 為智能網聯駕駛提供超視距感知、惡劣天氣環境下的精準感知，促進智能網聯車早日實現大規模商用。