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本發(fā)明公開了一種分布式智能化藥品安全管理系統(tǒng),包括上位機(jī) 終端和智能柜體終端，上位機(jī)終端中安裝有實(shí)驗(yàn)室信息管理系統(tǒng)，所 述上位機(jī)終端與指紋閱讀器、POS 微型打印機(jī)相連并進(jìn)行通訊；所述 智能柜體終端包括柜體和智能控制終端，智能控制終端與液晶顯示屏 液晶顯示器相連，用于顯示藥品清單信息、藥品使用信息、柜子使用 情況；柜體安裝有多個小柜體并成陣列式分布；所述上位機(jī)終端與智 能控制終端通過 TCP/IP 協(xié)議相連，相互認(rèn)證

一、項(xiàng)目分類 顯著效益成果轉(zhuǎn)化 二、成果簡介 在茶園管控方面，取得以下成果： （1）探明了太陽天頂角、高度角以及太陽光譜中夫瑯和費(fèi)線對于田間光譜采集的影響規(guī)律，提出了融合高光譜和深度圖像技術(shù)的茶樹生理信息定量檢測方法。其中，茶樹氮肥吸收利用檢測方法處于國際領(lǐng)先水平； （2）將共聚焦顯微拉曼光譜技術(shù)應(yīng)用于茶炭疽病早期診斷中，可在顯癥前24h診斷出病害； （3）研制出茶葉信息的快速高通量遠(yuǎn)程測量系統(tǒng)及裝備，開發(fā)了茶園實(shí)時監(jiān)測與精細(xì)化管理物聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)平臺，實(shí)現(xiàn)了茶園水肥精準(zhǔn)管理和病害防控。 在茶葉加工方面，取得以下成果： （1）探明了流水線上堆積狀茶葉幾何形態(tài)差異、緊實(shí)度對于光譜測量的影響機(jī)制，提出了融合圖像灰度共生矩陣和指紋光譜特征的品質(zhì)在線檢測新方法； （2）研制了鮮葉含水率、色素、老嫩度等品質(zhì)指標(biāo)的無損快速檢測裝備，實(shí)現(xiàn)了堆積狀茶葉品質(zhì)指標(biāo)的動態(tài)檢測； （3）發(fā)明了基于生產(chǎn)線上茶葉原料實(shí)時品質(zhì)信息的加工工藝自適應(yīng)系統(tǒng)，為茶葉加工智能化奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。 在茶葉生產(chǎn)加工信息管理方法，取得以下成果： （1）提煉設(shè)計(jì)出名優(yōu)綠茶機(jī)械炒制的核心作業(yè)機(jī)構(gòu)，把扁形名優(yōu)綠茶加工過程拆分成數(shù)道機(jī)械炒制流水工序； （2）探明了扁形名優(yōu)綠茶機(jī)械炒制的關(guān)鍵工藝參數(shù)，建立了扁形名優(yōu)綠茶機(jī)械制茶工藝指標(biāo)數(shù)據(jù)庫和標(biāo)準(zhǔn)； （3）發(fā)明了融合傳統(tǒng)工藝與現(xiàn)代化信息集成控制的綠茶數(shù)字化連續(xù)加工智能控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)從“憑經(jīng)驗(yàn)做茶”到“看數(shù)字制茶”。

該成果運(yùn)用 5S 技術(shù)和數(shù)學(xué)建模技術(shù)，構(gòu)建作物產(chǎn)量及長勢預(yù)測模型，同時構(gòu)建了土壤有機(jī)質(zhì)及冠層主要營養(yǎng)元素的監(jiān)測模型。并基于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)開發(fā)了新農(nóng)村信息化平臺。

本發(fā)明公開了一種具有抗誤碼機(jī)制的幀間無損編碼與智能解碼方法，包括：星上編碼步驟：獲取序列圖像 f；把圖像 fk,k＝1,2,...劃分成互不重疊的子塊；令第 3j+1,j＝0,1,...幀圖像為參考幀圖像，進(jìn)行分塊 JPEG-LS 編碼；而第 3j+2 和 3j+3 幀圖像參考第 3j+1 幀圖像進(jìn)行幀間無損編碼；每 K 個子塊后插入一組 EDC 信息形成檢錯碼流；進(jìn)行RS(m,n)糾錯編碼；在壓縮碼流中加入每幀的壓縮幀頭和幀尾。

目前第一代完整的呼吸音采集設(shè)備已研發(fā)完畢，完全實(shí)現(xiàn)呼吸活動的柔性無感持續(xù)智能監(jiān)測評價(jià)和適應(yīng)多場景下交互設(shè)計(jì)需求，提高醫(yī)療救護(hù)能力和應(yīng)急救援能力，減輕醫(yī)療及養(yǎng)老行業(yè)人力與經(jīng)濟(jì)運(yùn)營成本，創(chuàng)新引領(lǐng)社會與經(jīng)濟(jì)發(fā)展。 圖1 技術(shù)路線 【技術(shù)優(yōu)勢】 (1) 基于駐極體薄膜的高靈敏度接觸式壓力傳感器 目前用于呼吸音及心音監(jiān)測的傳感器大多采用較硬的基底，難以適應(yīng)人體胸部曲線，不適合長期可穿戴使用。因此，本成果基于駐極體的自驅(qū)動壓力傳感器的自供能、響應(yīng)速度快和靈敏度高等優(yōu)勢，設(shè)計(jì)了一種用于可穿戴式聲音監(jiān)測的高靈敏度柔性駐極體壓力傳感器，以實(shí)現(xiàn)對人體呼吸音與心音地長期、實(shí)時監(jiān)測。 圖2 部分成果展示 (2) 智能呼吸音監(jiān)測分析預(yù)警平臺 通過深入臨床大規(guī)模收集心音和呼吸音樣本、對病理性樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，對信號的模式識別進(jìn)行研究匹配，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)兩種識別模式，對病理性聲音特征進(jìn)行分析得出智能化參考病癥分析。由于呼吸音信號的復(fù)雜性，同一種類型的呼吸音有不同人或是同一人在不同時間發(fā)出時，樣本數(shù)據(jù)不完全相同，傳統(tǒng)方法容錯率與識別率極低。本成果將呼吸衰竭患者的呼吸音數(shù)據(jù)進(jìn)行分類識別和特征標(biāo)定，采用人工智能算法進(jìn)行測試和集訓(xùn)，實(shí)現(xiàn)為大數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)參考。 (3) 呼吸音智能監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的人機(jī)交互設(shè)計(jì) 通過分析多個智能呼吸音監(jiān)測預(yù)警操作系統(tǒng)的使用場景、認(rèn)知特點(diǎn)、輸入和輸出方式，歸納出它們在交互設(shè)計(jì)上的一般性的設(shè)計(jì)原則和設(shè)計(jì)缺陷。通過多學(xué)科的交叉，如人因功效學(xué)、設(shè)計(jì)語義學(xué)、設(shè)計(jì)美學(xué)、設(shè)計(jì)心理學(xué)等學(xué)科，進(jìn)行了全面整體的交互設(shè)計(jì)研究。 圖3 智能呼吸音診斷軟件界面 圖4 臨床人員操作軟件試用 【性能指標(biāo)】

本發(fā)明提供一種HVDC系統(tǒng)換流母線外部故障的人工智能識別方法。其特點(diǎn)是該方法利用小波變換多尺度分解算法，把系統(tǒng)故障信號分解到不同頻段，以不同頻段信號小波能量偏度作為故障診斷特征向量，再結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)交流系統(tǒng)故障類型的準(zhǔn)確識別。該方法與以往交流系統(tǒng)故障類型識別方法相比較，從能量分布的角度，只需對一個故障信號進(jìn)行特征提取，不受系統(tǒng)運(yùn)行方式的影響，操作簡單，準(zhǔn)確性好，可性度高。

本發(fā)明提出一種基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的運(yùn)輸車路徑優(yōu)化方法，該方法涉及智能優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，  我國AGV每年新增裝機(jī)量自2010年起迅速增長，自2013年起年同比增速維持在50%以上。目前AGV產(chǎn)品主要集中于中低端市場，產(chǎn)品功能比較單一。而一些大型汽車、家電企業(yè)希望通過獲得AGV系統(tǒng)和整機(jī)產(chǎn)品的相關(guān)技術(shù)，自己實(shí)現(xiàn)AGV產(chǎn)品的定制化生產(chǎn)。在此背景下，從AGV制造商的角度來說，要從國內(nèi)嚴(yán)重同質(zhì)化的中低端AGV產(chǎn)品中脫穎而出，從軟件系統(tǒng)上提供先進(jìn)的路徑規(guī)劃方法，并且在未來不斷升級，未嘗不是一種提升產(chǎn)品服務(wù)質(zhì)量、贏得客戶青睞的做法。隨著硬件性能的提高和計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，系統(tǒng)仿真得以在越來越短的時間之內(nèi)完成，以每輛AGV為單位進(jìn)行微觀系統(tǒng)仿真可以更好地反映AGV之間的相互影響。而強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法作為一種利用交互和反饋進(jìn)行策略優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，正好可以利用AGV交互的數(shù)據(jù)為每輛AGV規(guī)劃路徑，使總的生產(chǎn)效率或搬運(yùn)效率最高,從而降低物料搬運(yùn)的成本。

四川大學(xué)抗擊新冠肺炎疫情應(yīng)急科研攻關(guān)相關(guān)項(xiàng)目組聯(lián)合中國移動，發(fā)揮文、理、工、醫(yī)多學(xué)科交叉融合優(yōu)勢，充分利用華西醫(yī)學(xué)科研資源，在“5G醫(yī)學(xué)轉(zhuǎn)化服務(wù)平臺”和“醫(yī)學(xué)+信息”基礎(chǔ)上，研發(fā)成功的基于5G云計(jì)算的新冠肺炎免疫檢測與智能分析系統(tǒng)是全球首個運(yùn)用新冠肺炎生物芯片，融合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等信息技術(shù)的高科技產(chǎn)品，能在不同場景（機(jī)場/車站安檢、大型活動安檢、社區(qū)及個人自檢等）對目標(biāo)人群開展免疫檢測，并通過人工智能技術(shù)進(jìn)行分析，為新冠疫情的最終解決提供必要技術(shù)支撐。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了檢測點(diǎn)的分散式布局與檢測資源下沉，能避免集中檢測的交叉感染，檢測方便快捷，準(zhǔn)確率高，數(shù)據(jù)自動上傳國家指定平臺。

本發(fā)明公開了一種面向中高壓智能配電網(wǎng)的橋臂復(fù)用電力電子變壓器，包括模塊化多電平變流器、輸入串聯(lián)輸出并聯(lián)隔離型DC，DC變換器和變流器；模塊化多電平變流器輸出的正極連接第一個隔離型DC，DC變換器模塊的輸入側(cè)逆變橋前一橋臂的中間點(diǎn)，負(fù)極連接最后一個隔離型DC，DC變換器模塊的輸入電容負(fù)端；相鄰兩個隔離型DC，DC變換器模塊的連接方式為前一模塊的輸入電容負(fù)端連接后一模塊的逆變橋前一橋臂的中間點(diǎn)；隔離型DC?DC變換器的輸入電容串聯(lián)而成的橋臂作為上一級模塊化多電平變流器的電容橋臂，前后兩級共用一個電容橋臂。本發(fā)明中MMC跟隔離型DC，DC變換器共用一組電容橋臂，降低了系統(tǒng)成本；可以避免在MMC模塊輸出電壓短路的情況下，ISOP輸入電容短路的問題。

本發(fā)明提供了一種風(fēng)光耦合電解制氫系統(tǒng)的儲氫罐智能濾波控制方法，包括：設(shè)計(jì)濾波器并根據(jù)儲氫罐的時間常數(shù)動態(tài)調(diào)整濾波器的截止頻率，通過尋優(yōu)機(jī)制找到最佳的濾波器階數(shù)；通過儲氫罐的充放氫狀態(tài)，判斷當(dāng)前的工況，根據(jù)不同的工況，從FIR濾波器、IIR濾波器以及自適應(yīng)混合濾波器中選擇合適的類型；對制氫過程進(jìn)行濾波，根據(jù)目標(biāo)制氫速率和實(shí)際制氫速率的差異調(diào)整儲氫罐的充放氫量，從而獲取平滑的氫氣輸出；根據(jù)輸出氫氣過程中的波動率評估制氫系統(tǒng)的性能，并根據(jù)評估結(jié)果重新調(diào)整濾波器參數(shù)。本發(fā)明根據(jù)不同工況動態(tài)選擇合適的濾波器類型，實(shí)現(xiàn)了較平滑的氫氣輸出速率，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性，滿足后續(xù)大規(guī)模工業(yè)生產(chǎn)的需要。