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XM-QD高級多功能氣道管理模型 ? XM-QD高級多功能氣道管理模型以頭頸部解剖結(jié)構(gòu)原理為指導(dǎo)，參考《急診護理學(xué)》、《耳鼻咽喉－頭頸外科學(xué)》、《麻醉學(xué)》等臨床教材內(nèi)容設(shè)計而成，具有皮膚、皮下組織、氣管和食管等頭頸部解剖結(jié)構(gòu)特點，可進行氣管插管、人工呼吸面罩通氣、口腔氣管液體異物吸引等操作訓(xùn)練。 ? 一、功能特點： ■ 具有精確的頭頸部解剖特征，可以更加有效地講解Sellick手法和氣道痙攣。 ■ 模擬氣道可以插入喉罩和復(fù)合插管。 ■ 提供清除氣道阻塞和吸引液體異物的操作練習(xí)。 ■ 可經(jīng)氣道管理模型口或鼻進行氣管、咽、食管插管。 ■ 可進行口腔、口咽、鼻咽吸引，通過支氣管鏡進行經(jīng)口或鼻支氣管吸引。 ■ 可以進行打開氣道練習(xí)和復(fù)蘇球-面罩、復(fù)蘇球-插管之間通氣練習(xí)。 ? 二、標準配置： ■ 高級多功能氣道管理模型：1臺 ■ 手提鋁塑箱：1個 ■ 氣管插管：1根 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張

教室智能運維管理平臺結(jié)合先進的AI、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，與先進管理體制與先進管理模式相融合，建立現(xiàn)代化的智能運維體系，讓教室管理更高效、更科學(xué) 產(chǎn)品特性： AI智能巡檢，智能識別設(shè)備故障，主動防范教學(xué)事故 支持教學(xué)管理人員遠程巡課 多維度可視化數(shù)據(jù)分析，助力科學(xué)決策 信息化建設(shè)成果展示 為滿足多樣化的大屏展示需求，智能運維管理平臺能夠充分呈現(xiàn)信息化建設(shè)的關(guān)鍵成果，如信息化系統(tǒng)建設(shè)情況、信息化設(shè)備日常使用情況，以及智能化系統(tǒng)的實時運行態(tài)勢。  AI運維系統(tǒng) 當(dāng)前許多的運維工作還是靠人工完成，例如教室設(shè)備巡檢、設(shè)備關(guān)機檢查、調(diào)換教室等。特別是巡檢工作主要靠運維老師定期完成，平時只能根據(jù)報修電話被動開展檢查維護。運維管理平臺依靠AI技術(shù)，可按需（每天/隔天）對教室設(shè)備進行自動檢查，實現(xiàn)課前發(fā)現(xiàn)問題，輔助分析解決問題，達成課中無故障的目標。同時智能機器人24小時值守，自動完成管理員設(shè)定的各類智能策略，幫助管理員實現(xiàn)簡單而高效的運維工作。 教學(xué)設(shè)備統(tǒng)一管控 教室綜合運維管控平臺可以實現(xiàn)對教室內(nèi)所有的教學(xué)設(shè)備設(shè)施進行統(tǒng)一集中的自動化管理。包含對傳統(tǒng)多媒體教學(xué)設(shè)備（如：電腦、投影機、投影幕、功放等）、在新型教學(xué)理念支撐下所出現(xiàn)的新型教學(xué)設(shè)備，如：交互大屏等，以及環(huán)境控制設(shè)備（如：燈光、窗簾、空調(diào)等）進行自動化、智能化的控制。 教室巡課 平臺專門為教學(xué)管理人員設(shè)計了的巡課功能。在辦公室即可遠程巡視教師的上課過程，通過教室的實際畫面，也可通過勾選只看上課教室查看正在上課的教室，點擊某一教室畫面會進入巡課三畫面頁面，包括教師畫面，學(xué)生畫面，電腦畫面。 移動運維系統(tǒng) 教室智能運維管理平臺為更好的服務(wù)于教室管理老師，提升工作效率，提供了移動運維客戶端，即使不在辦公室，也能完成大部分教室遠程管控工作。實現(xiàn)教室設(shè)備移動管控、設(shè)備故障移動處理，提升整體服務(wù)的效率和體驗。。 統(tǒng)計分析 教室智能運維管理平臺通過多維度分析教室運維管理的各項工作指標，形成量化數(shù)據(jù)并以圖形化的方式呈現(xiàn)，為相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)提供決策支撐。統(tǒng)計分析包括教室設(shè)備使用情況分析、故障統(tǒng)計與分析、燈時統(tǒng)計、能耗統(tǒng)計等模塊。  

呼吸慢病患者物聯(lián)網(wǎng)管理平臺，主要是對患者的個人身體檢測數(shù)據(jù)進行采集、主要是手環(huán)、聽診器、體溫計的數(shù)據(jù)采集，醫(yī)生對患者的聽診音頻進行審核分析，并給出診斷報告；以及心肺音數(shù)據(jù)的切片標記。和呼吸慢病患者可視化分析，利用可視化工具提供豐富的圖表展示，提高結(jié)果的可讀性。

呼吸慢病患者物聯(lián)網(wǎng)管理平臺，主要是對患者的個人身體檢測數(shù)據(jù)進行采集、主要是手環(huán)、聽診器、體溫計的數(shù)據(jù)采集，醫(yī)生對患者的聽診音頻進行審核分析，并給出診斷報告；以及心肺音數(shù)據(jù)的切片標記。和呼吸慢病患者可視化分析，利用可視化工具提供豐富的圖表展示，提高結(jié)果的可讀性。

本項目研發(fā)了一套完整的現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集服務(wù)支撐技術(shù)，提供了數(shù)據(jù)采集集成服務(wù)的商業(yè)運營新模式。針對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)過程中普遍存在的現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網(wǎng)絡(luò)安全傳輸、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和標準化輸出等多個環(huán)節(jié)，把經(jīng)過質(zhì)量分析和標準化處理后的實時數(shù)據(jù)，作為產(chǎn)品對接到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺的數(shù)據(jù)池，供后續(xù)數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用分析。整套技術(shù)包括4大模塊：1）智能網(wǎng)關(guān)：基于具有AI能力CPU的智能網(wǎng)關(guān)，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數(shù)據(jù)前置云服務(wù)器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統(tǒng)：實現(xiàn)對智能網(wǎng)關(guān)中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統(tǒng)可以統(tǒng)一部署也可以部署的用戶指定的內(nèi)網(wǎng)服務(wù)器中。3）數(shù)據(jù)管理和標準化處理：數(shù)據(jù)有效性管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、數(shù)據(jù)標準化和數(shù)據(jù)安全機制。4）智能運維：開發(fā)一套基于移動APP的智能運維系統(tǒng)，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統(tǒng)運行質(zhì)量和數(shù)據(jù)的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現(xiàn)場數(shù)據(jù)的傳感、傳輸、管理、輸出和設(shè)備運維等一系列工程實現(xiàn)。應(yīng)用范圍: 1、智能網(wǎng)關(guān)： 開發(fā)基于具有AI能力CPU的智能網(wǎng)關(guān)，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數(shù)據(jù)前置服務(wù)器。 綜合接入能力： 包括有線傳感器和特定的無線傳感器、與現(xiàn)有系統(tǒng)的對接 有效感知能力： 實現(xiàn)基于圖像的AI視覺感知能力，重點研究基于小目標的圖像分類算法 安全傳輸能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行傳輸模塊化替換 提供安全的加密手段，保證數(shù)據(jù)安全 現(xiàn)場調(diào)試配置能力： 具有現(xiàn)場WiFi調(diào)試功能，方便安裝和運維人員現(xiàn)場配置和檢測 軟件和通信標準版本現(xiàn)場升級 2、AI模型管理系統(tǒng) 需要實現(xiàn)對智能網(wǎng)關(guān)中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統(tǒng)可以統(tǒng)一部署也可以部署的用戶指定的內(nèi)網(wǎng)服務(wù)器中。 樣本管理能力 原始樣本管理、樣本實例庫分類和管理、檢測樣本管理等 模型計算和管理 算力管理：對算力的統(tǒng)籌，外部算力的對接等 算法管理：自主開發(fā)算法的管理和調(diào)動，外部算法的調(diào)用和對接 模型管理：包括模型的功能屬性和已經(jīng)應(yīng)用的情況的統(tǒng)計分析 設(shè)備管理 設(shè)備的AI模型配置能力、AI推演過程的監(jiān)控、AI推演結(jié)果的跟蹤采集和分析 3、數(shù)據(jù)管理和標準化處理 數(shù)據(jù)有效性管理 監(jiān)測數(shù)據(jù)是否按時上傳、上傳數(shù)據(jù)是否符合要求、是否為非法數(shù)據(jù) 告警輸出：把告警信息進行分類，并推送給相關(guān)的運維系統(tǒng) 數(shù)據(jù)質(zhì)量評估 按照標準對現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)進行多維度的質(zhì)量分析，為后續(xù)數(shù)據(jù)應(yīng)用提供參考依據(jù) 數(shù)據(jù)標準化 格式標準化：完善采集時間、地點、單位等屬性， 輸出標準化：按照標準協(xié)議與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺數(shù)據(jù)池進行對接 數(shù)據(jù)安全 區(qū)域性部署：可以應(yīng)用戶要求部署在其內(nèi)網(wǎng) 并行部署：可以通過并行部署，網(wǎng)關(guān)上聯(lián)多個服務(wù)器，確保用戶的可靠性需求 數(shù)據(jù)回滾能力：可以應(yīng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺要求對數(shù)據(jù)進行一定期限內(nèi)的回滾，保證數(shù)據(jù)在一定時間段內(nèi)不丟失 4、智能運維 開發(fā)一套基于移動APP的智能運維系統(tǒng)，為運維人員提供有效幫助，提供效率、降低人員成本、保證系統(tǒng)運行質(zhì)量和數(shù)據(jù)的有效性。 運維人員管理 對運維人員的信息、定位、工作狀況管理 巡檢任務(wù)管理 對部署的硬件和相關(guān)工作環(huán)境定期巡查的任務(wù)制定、下發(fā)、執(zhí)行過程和結(jié)果的記錄和管理 臨時故障處理 對系統(tǒng)自動告警和現(xiàn)場突發(fā)狀況的應(yīng)急處理能力，包括人員調(diào)配、處理流程提示和建議、相關(guān)情況處置參考案例、后續(xù)統(tǒng)計追蹤等。網(wǎng)關(guān)核心板實物照片

項目簡介：《選礦廠生產(chǎn)統(tǒng)計計算機管理系統(tǒng)研究》通過湖北省科技廳組織的鑒定，其科研成果處于國內(nèi)領(lǐng)先水平。 技術(shù)特點：本課題以大冶鐵礦廠為實例，利用當(dāng)前流行的Microsoft Visual Basic6.0開發(fā)選礦廠生產(chǎn)統(tǒng)計計算機管理系統(tǒng)軟件，該系統(tǒng)解決了多金屬選廠報表金屬量不易平衡的問題，具有創(chuàng)新性。用戶只需一次性輸入原始數(shù)據(jù)，相互關(guān)聯(lián)的生產(chǎn)日報表、周報表、月報表和年報表將自動生成，生產(chǎn)日報表可當(dāng)天上報。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)、工程技術(shù)人員、管理工作者和統(tǒng)計分析人員可根據(jù)工作需要任意瀏覽、調(diào)用、打印各種報表，有利于正確指導(dǎo)現(xiàn)場操作、生產(chǎn)調(diào)度、組織管理和領(lǐng)導(dǎo)決策。應(yīng)用領(lǐng)域：該系統(tǒng)既針對性，又有通用性，便于計算機管理網(wǎng)絡(luò)化。可在全國同類礦山企業(yè)中推廣使用，具有廣闊的應(yīng)用前景和良好的社會、經(jīng)濟效益。

隨著電網(wǎng)數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大，所蘊含的價值也越來越多。清華大學(xué)信研院研發(fā)了基于機器學(xué)習(xí)方法的能源互聯(lián)網(wǎng)能量管理系統(tǒng)，主要功能為對電網(wǎng)的穩(wěn)定性進行預(yù)測和可視化。系 統(tǒng)分為訓(xùn)練部分和預(yù)測部分。訓(xùn)練部分通過歷史數(shù)據(jù)進行機器學(xué)習(xí)，建立一個電壓穩(wěn)定性的 分類器。分類器訓(xùn)練完成后，再對新增的未知數(shù)據(jù)進行預(yù)測。訓(xùn)練部分主要分為特征提取、 類別標記、特征壓縮、分類器類型選擇。預(yù)測部分主要分為分類器數(shù)據(jù)啟動階段和預(yù)測輸出 階段。本系統(tǒng)提出利用機器學(xué)習(xí)方法對電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性進行預(yù)測，進一步綜合多個節(jié)點給出 電網(wǎng)態(tài)勢感知的評估結(jié)果。在訓(xùn)練每一個節(jié)點分類器的時候，本系統(tǒng)將特征選取的時段和預(yù) 測時間節(jié)點拉開，形成一種延時的預(yù)測方法，本發(fā)明對復(fù)雜系統(tǒng)有著更好的還原效果。2 應(yīng)用說明本系統(tǒng)實施電壓穩(wěn)定性預(yù)測的具體步驟為:步驟 1:通過部署在關(guān)鍵測點的同步相角測量單元 PMU 采集電網(wǎng)實時數(shù)據(jù)，所述 實時數(shù)據(jù)包含電網(wǎng)中每個關(guān)鍵測點的電壓 U、 有功 P、無功 Q、電流 I;分別計算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，電壓的變化 量比上無功的變化量的衍生量 dU/dQ，用這 些衍生量作為特征，來表征量的時間變化速 率;步驟 2:對步驟 1 中提取的特征進行數(shù) 據(jù)降維與壓縮;根據(jù)特定時刻電壓 U 是否恢 復(fù)到標準值的 0.8 倍來區(qū)分每組樣本組是否 穩(wěn)定，用 0 標記穩(wěn)定，用 1 標記不穩(wěn)定;步驟 3:選擇分類器，建立一個電壓穩(wěn) 定性的分類器;步驟 4:訓(xùn)練分類器;當(dāng)分類器訓(xùn)練完 成后，將訓(xùn)練好的參數(shù)儲存起來;步驟 5:進入預(yù)測部分的數(shù)據(jù)啟動階段， 填充特征矩陣，沒有輸出;步驟 6:把多個節(jié)點的特征按照順序排列，形成特征矩陣;特征矩陣填充完成后， 根據(jù)分類器給出的預(yù)測結(jié)果;特征時段向前滑動，最初的特征被拋棄，新特征補充在隊尾， 分類器持續(xù)給出預(yù)測結(jié)果;步驟 7:每隔一定時間間隔 ，要把新收集來的數(shù)據(jù)與以前的數(shù)據(jù)一起，重新回到步驟 4 訓(xùn)練分類器，更新參數(shù)。在具體系統(tǒng)搭建過程中，我們充分利用現(xiàn)有機器學(xué)習(xí)平臺。其中 Hadoop 的文件管理系統(tǒng) HDFS 負責(zé)數(shù)據(jù)存儲;Spark 負責(zé)模型訓(xùn)練;Storm 負責(zé)在線預(yù)測;Kafka 負責(zé)在 Storm 和Hadoop 之間傳遞更新后的模型參數(shù)。

本項目研發(fā)了一套完整的現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集服務(wù)支撐技術(shù)，提供了數(shù)據(jù)采集集成服務(wù)的商業(yè)運營新模式。針對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)過程中普遍存在的現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網(wǎng)絡(luò)安全傳輸、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和標準化輸出等多個環(huán)節(jié)，把經(jīng)過質(zhì)量分析和標準化處理后的實時數(shù)據(jù)，作為產(chǎn)品對接到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺的數(shù)據(jù)池，供后續(xù)數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用分析。整套技術(shù)包括4大模塊：1）智能網(wǎng)關(guān)：基于具有AI能力CPU的智能網(wǎng)關(guān)，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數(shù)據(jù)前置云服務(wù)器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統(tǒng)：實現(xiàn)對智能網(wǎng)關(guān)中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統(tǒng)可以統(tǒng)一部署也可以部署的用戶指定的內(nèi)網(wǎng)服務(wù)器中。3）數(shù)據(jù)管理和標準化處理：數(shù)據(jù)有效性管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、數(shù)據(jù)標準化和數(shù)據(jù)安全機制。4）智能運維：開發(fā)一套基于移動APP的智能運維系統(tǒng)，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統(tǒng)運行質(zhì)量和數(shù)據(jù)的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現(xiàn)場數(shù)據(jù)的傳感、傳輸、管理、輸出和設(shè)備運維等一系列工程實現(xiàn)。