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南京大學開發(fā)了基于新型納米材料的系列專利技術。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。應用領域包括生物醫(yī)學檢測，環(huán)境保護檢測，食品安全檢測，法醫(yī)檢測等。該系列技術的知識產(chǎn)權涵蓋納米材料的組成，應用方法，規(guī)模化生產(chǎn)等各方面。 開發(fā)本系列技術的團隊領導人阮剛教授（現(xiàn)代工學院）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，美國家自然科學基金委Innovation Corps pro

課題組基于計算電磁學技術，開發(fā)了具有自主知識產(chǎn)權的電大復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)復雜局域網(wǎng)環(huán)境下的信道確定性建模。 主要技術指標 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用逐漸受到關注。研究成果：基于顯著性檢測網(wǎng)絡的肺腫塊檢測、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構靜動態(tài)特性研究，可進行的研究有：（ 1）結構靜態(tài)分析；（ 2）結構動態(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）計算直線感應電機單相 電路的總阻抗；（7）對直線感應電機在不同穩(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電機電磁特性的分析難度和

1.痛點問題 在臨床醫(yī)學實踐過程中，會產(chǎn)生醫(yī)學圖像、電子病歷、生命組學等多種類型的醫(yī)學數(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)生工作負擔加重，患者等待檢查結果周期變長等諸多問題。在當前情況下，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，我們希望通過技術創(chuàng)新，研發(fā)出一套有效的多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)，應用“多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)+人工智能”的技術模式，緩解當前醫(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)學圖像、電子病歷、生命組學等多種模態(tài)的醫(yī)學數(shù)據(jù)。針對醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)，構建目標檢測與分割、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)，構建分詞、醫(yī)學實體識別和標準化算法；針對生命組學數(shù)據(jù)，研究基因突變致病性預測的深度學習算法。上述多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)智能分析技術為基礎，研發(fā)多模態(tài)醫(yī)學數(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用產(chǎn)品。 3.合作需求 尋求與醫(yī)療機構、醫(yī)療設備耗材企業(yè)、遠程病理運營企業(yè)開展相應的合作。

成果概述：   基于人工智能技術，對來自全市公交車輛的車載視頻進行分析，實時計算出這些公交車量的實際承運人數(shù)目，提供給上海市公交中心數(shù)據(jù)分析平臺。基于現(xiàn)有公交車載一體機的攝像系統(tǒng)獲取的車內(nèi)運行的實時視頻信息，運用物聯(lián)網(wǎng)通信技術（4G、5G、LORA）匯集來自當前運行的公交車輛的當前視頻圖片，利用基于GPU云并行計算分析支撐技術，實現(xiàn)了基于人工智能技術的大規(guī)模公交車輛乘客數(shù)目狀態(tài)的實時分析方法，實現(xiàn)了支持上萬臺公交車輛乘客數(shù)目的實時評估的能力，構建了超大規(guī)模數(shù)據(jù)庫，對接上海交通數(shù)據(jù)中心，提供實時的全市公交車輛運行乘客狀態(tài)的大規(guī)模采集分析系統(tǒng)。目前已經(jīng)在上海逐步展開應用。“公交視頻智能分析系統(tǒng)”已經(jīng)率先在99路成功試點。支持整個上海市約有1萬3千余輛公交車，若想在整個大城市推廣這一系統(tǒng)，那么至少要實時處理2萬至3萬個車載攝像頭的“海量”信息，利用傳統(tǒng)的視頻分析技術根本無法實現(xiàn)。陳慶奎教授團隊的“視頻圖像實時分析技術”，該技術曾獲得過2項國家自然科學基金的支持、10余項國家發(fā)明專利授權、2項上海技術發(fā)明獎。目前，國內(nèi)包括新華社、文匯、上觀、新浪等各大媒體均報導此上海十大惠民應用。 知識產(chǎn)權情況：申請2項發(fā)明專利。 技術的成熟度:    陳慶奎教授團隊的“視頻圖像實時分析技術”，該技術曾獲得過2項國家自然科學基金的支持、10余項國家發(fā)明專利授權、2項上海技術發(fā)明獎。目前，國內(nèi)包括新華社、文匯、上觀、新浪等各大媒體均報導此上海十大惠民應用。 相關技術指標：   支持整個上海市約有1萬3千余輛公交車，若想在整個大城市推廣這一系統(tǒng)，那么至少要實時處理2萬至3萬個車載攝像頭的“海量”信息，利用傳統(tǒng)的視頻分析技術根本無法實現(xiàn)。精度達95%。 技術創(chuàng)新點： 1、大規(guī)模視頻信息匯集系統(tǒng)； 2、公交車輛視頻圖片預處理系統(tǒng)； 3、基于人工智能技術的公交車運行乘客數(shù)目計算模型； 4、基于多攝像源信息的車輛乘客數(shù)目評估系統(tǒng)； 5、基于物聯(lián)通信的大規(guī)模信息匯集系統(tǒng)； 7、基于GPU集群的大規(guī)模視頻特征計算技術； 8、基于GPU集群的深度神經(jīng)網(wǎng)絡大規(guī)模視頻特征識別系統(tǒng)； 9、超大規(guī)模數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)實現(xiàn)。 知識產(chǎn)權情況： 申請2項發(fā)明專利。 技術的成熟度:    陳慶奎教授團隊的“視頻圖像實時分析技術”，該技術曾獲得過2項國家自然科學基金的支持、10余項國家發(fā)明專利授權、2項上海技術發(fā)明獎。目前，國內(nèi)包括新華社、文匯、上觀、新浪等各大媒體均報導此上海十大惠民應用。

本系統(tǒng)在國內(nèi)屬首家研制，可推廣到所有熱電廠，以提高工作質(zhì)量、工作效率、提高科學管理水平

主要研究體外過敏源自動檢測分析儀等的關鍵技術與儀器。圍繞常見疾病的篩查、老年人與病人護理等的需求，提供無創(chuàng)、無輻射、快速的檢測與診斷技術，并研發(fā)高性價比的儀器和系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以用于無意識老年人、脊髓損傷病人和其他需要進行膀胱容積監(jiān)測的患者，以及需要通過尿量預測實現(xiàn)對患者尿失禁護理和治療的醫(yī)院。本體外過敏原自動檢測儀具有敏感度高、特異性強、操作簡便、分析時間短（<5s）、自動化程度高、定量分級（5-7級）、成本低等特點，既可以適用于社區(qū)和基層醫(yī)院，也適用于三甲醫(yī)院和大型實驗室。目前已完成工程樣機研制,分析時間<5s；定量5-7級。

項目背景：隨著國家政策的引導，城市的發(fā)展，各種建 設工程規(guī)模不斷擴大，如何搞好現(xiàn)場施工現(xiàn)場管理，降低事 故發(fā)生頻率，杜絕各種違規(guī)操作和不文明施工現(xiàn)象一直是施 工企業(yè)、政府管理部門關注的焦點。利用現(xiàn)代科技，AI 識別 技術，優(yōu)化監(jiān)控手段，實現(xiàn)對工地現(xiàn)場的各類問題實現(xiàn)實時 的、全過程的、不間斷的監(jiān)管。目前在工地智慧監(jiān)管方面， 已經(jīng)實現(xiàn)了對人員安全帽、危險區(qū)域的入侵等方面的視頻監(jiān) 控及 AI 分析，但是在對施工周邊圍擋監(jiān)控、施工現(xiàn)場地面 硬化監(jiān)控、施工現(xiàn)場物料堆放覆蓋監(jiān)控、施工現(xiàn)場出入車輛 清洗狀況監(jiān)控，AI 分析系統(tǒng)無法到達準確及有效的分析。需 要通過建立有效的數(shù)據(jù)模型，應用 AI 分析算法，實現(xiàn)對以 上問題的準確分析。 所需技術需求簡要描述：1.AI 人工智能機器視覺分析 “深度學習”技術，實現(xiàn)視頻分析、視頻編解碼等技術。2. 采用深度學習，高效識別準確率超 99.5%，支持目標大小閾 值設定，對光線、極端天氣等不同應用場景環(huán)境適應性強， 檢測速度快，運算成本低。  對技術提供方的要求:1.具有成功的 AI 識別、深度學習 方面的成功案例。2.對人工智能、大數(shù)據(jù)分析具有深入的研 究。3.技術方案成熟可靠穩(wěn)定有創(chuàng)新思維，不涉及知識產(chǎn)權 侵犯。