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心血管疾病是威脅人類健康的重要殺手。我國心血管病患者已達到 2.9 億人，心血管病 死亡占城鄉居民總死亡原因的首位。中國已步入老齡化社會，2050 年，老齡化水平將達到 30%以上。老年人群體作為心血管疾病的多發群體，面向老年人的心血管病管理和治療已成為不可回避的一個重要社會問題。實現老年人群體等重點人群心血管健康的長時程監護，從而早預防、早發現、早治療，已經成為醫療服務的重點。 基于長時程醫療數據的臨床心電智能檢測平臺是推動心血管疾病科學防治和管理升級 的關鍵技術。近年來，眾多醫療設備廠商在可穿戴設備領域大力投入，所研發可穿戴設備可 實現用戶心電圖等生理健康數據的長時程監測，彌補了醫院測量心電圖的短時性。本課題中， 基于人工智能算法研發心血管疾病智能診斷系統，將可穿戴設備、移動終端、云端服務器所 實現自動診斷結果與專家診斷結果有機結合起來，實現心電疾病診斷智能化。長時程臨床心 電智能檢測平臺的建立，利用可穿戴設備實現了對用戶身體狀況的長時程監測和異常篩查， 可有效推動心血管疾病健康管理模式建立。 北京清華長庚醫院心內科張萍教授團隊在正常和疾病心電數據庫有長期的積累，曾負責十二五國家科技支撐計劃《基層心電監護產品應用評價研究》，在心電監護產品評價和推廣 應用方面積累了豐富的經驗，在本項目中提供了醫療級心電測試數據庫，與清華大學王貴錦 副教授一起搭建了醫生在環并不斷反饋的心電智能檢測平臺，同時，北京清華長庚醫院作為 北京市昌平區遠程診斷管理中心，為未來心電產品的推廣應用和心電智能診斷的評測提供了 良好的平臺。清華大學電子工程系王貴錦老師團隊在低功耗硬件設計、生理大數據分析、心 電智能算法研究領域有著長期的積累。團隊在國內外頂級期刊會議上發表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，發明專利授權近 20 項。團隊基于人工智能算法開展心血管疾病智能診斷 研究，在多種心電疾病診斷中達到世界先進水平。 團隊所研發臨床長時程心電智能檢測平臺特點如下： l 實現長時程心電數據的展示、查詢、關鍵指標計算等功能； l 基于醫療大數據和人工智能技術，實現室性早搏、房性早搏、T 波改變、ST 段改 變、早復極圖形改變、心房顫動等 10 余種常見心電術語的智能診斷，準確度高； l 建立心電診斷術語工程化分級體系，實現醫學和工程科學高效結合； l 建立心電圖規范化數據庫，為醫學研究創造基礎。 團隊所研發的手持式可穿戴心電智能檢測平臺特點如下： l 實現了院外心電數據的測量和采集 l 基于手持式單導聯設備和人工智能技術，實現了心房顫動的院外篩查和診斷

本發明的目的在于提供一種智能化鋁合金螺旋焊管定尺跟蹤鋸，用于解決對鋁合金螺旋焊管平面切割的技術問題。一種智能化鋁合金螺旋焊管定尺跟蹤鋸，包括電鋸框架、切割機構、托舉機構和隨動夾持機構；電鋸框架整體采用V形結構，其下端通過可前后滑動的安裝在下方的隨動導軌上；切割機構、托舉機構以及隨動夾持機構分別安裝在電鋸框架的兩側；托舉機構包括從側方滾動托舉鋁合金螺旋焊管的托舉滾輪；隨動夾持機構包括從側方滾動夾持鋁合金螺旋焊管的隨動夾持滾輪，以及用于驅動隨動夾持滾輪相對鋁合金螺旋焊管移動的動力件；切割機構包括切割旋轉鋸、用于驅動切割旋轉鋸轉動的切割驅動電機和用于帶動切割旋轉鋸、切割旋轉鋸相對鋁合金螺旋焊管移動的切割位置調節動力機構。

該項目隸屬于“天津市科技支撐計劃重點項目”，項目將LED照明與光通信技術等結合起來，形成新的技術模式，開發了集照明與光通信為一體的LED系統，設計實現了基于照明LED的高速短距離光通信收發單元，LED室內調光調色照明控制器，基于LED照明的光學無線智能家居控制系統等，實現了通信質量和照明效果的協同優化。 本項目中的產品均屬于典型的節能產品，具有很高的技術含量和高附加值，具有節能環保、電磁免疫、經濟集約等優點，在上海世博會“滬上.生態家”、“航空館”以及第七屆中國國際半導體照明展覽會等展出，獲得顯著的社會效益，對推動相關產業的發展起到很好的作用。科研團隊近年來深入的研究半導體照明和通信技術，在半導體照明技術成果應用與產業化、光電信號轉換、光通訊設備、高速光發射接收模塊開發等相關領域開展研究工作，并取得突出的成績，申請了相關的國家級自然科學基金項目，并已獲批。

鼻咽癌家系隊列成員管理及問卷調查智能分析系統是針對廣東地區異常高發的鼻咽癌特殊人群——有 2個及2個以上的鼻咽癌親屬的、以家庭為單位的鼻咽癌高發家系為主要研究對象的研究設計，體現了云計 算、互聯網、大數據的設計理念和時代特征。

復雜環境下智能巡檢運維機器人關鍵技術及應用針對我國核電安全與電網運維領域的急需，突破了智能巡檢運維機器人的多項關鍵技術，研制成功多型號系列化智能巡檢運維機器人，國內首次在陽江核電站、大亞灣核電站及寧德核電站投入運維使用，廣泛應用于國內16個省市2000多個配電站，促進了我國智能電站與智能電網建設技術水平的提高。該成果還在南水北調工程大型泵站監控、重大活動保電安保、無人消防車、工業機器人、智能工程機械等領域應用，取得了重大社會效益和經濟效益。本成果不僅在2010上海世博會、2013南京亞青會、2017天津全運會等重大活動中發揮了重要作用，還在南水北調工程大型泵站監控、無人消防車、工業機器人、智能工程機械等領域應用，取得了重大的社會效益和經濟效益。

西南大學人工智能學院段書凱教授團隊完成的“面向汽車開發和制造領域的智能技術研究與產業化”項目榮獲2019年中國產學研合作創新成果一等獎。汽車工業是國民經濟的支柱產業，同時也是一個高技術密集產業，涉及到許多科學領域里的新材料、新設備、新工藝和新技術。該獲獎項目通過產學研聯合創新，以提質增效、節能減排、國產化為目標，為汽車配件生產企業和整車企業進行了系統、全面的基礎理論研究和自主技術創新，并進行了產業化應用，解決了汽車制造過程中的生產環境復雜、效率低下、生產節奏不合拍，以及汽車產品中動力傳動系統效率低、關鍵控制技術長期缺失等瓶頸問題，通過該成果的實施，有望顯著提升汽車產品設計開發和制造領域的智能化技術，實現該領域的重大創新。

在DCS與實時信息集成系統的基礎上，實時智能故障診斷與專家系統充分利用網絡技術、計算機技術、控制技術、通訊技術以及人工智能技術將分散的DCS系統進行集成，實現信息管理的智能化。實時智能故障診斷與專家系統實現從已有的DCS通訊網絡獲得數據，進行高一層次的綜合和處理，進行監督、診斷和預報。主要內容：通訊網關：DCS數據高速公路和IFDES通過網關交換數據和信息。數據處理：從DCS、PLC和傳感器送來的數據進行預處理，如數據工程化，數據轉換和壓縮。知識庫：存放專家知識，用于工況監督、故障診斷、事故預報、提供在線操作指導；采用多種智能處理方法及軟測量技術用于煉油生產過程的專家系統知識庫的構建。推理系統：集成了前向推理機和反向推理機等，操作經驗和事故教訓將用于指導問題的解決。多媒體顯示及操作手冊的開發。與綜合自動化平臺集成。技術優勢：1、 系統驅動器和數據處理器2、 數據庫和服務器3、 IFDES專家系統4、 超媒體顯示系統5、 IFDES與實時數據庫接口的實現位號顯示與趨勢圖模塊  應用實例：已在煉油廠加氫裂解裝置、烯烴廠鍋爐裝置等現場成功投運  投資規模及設備需求：  硬件環境（機型及CPU、內存、硬盤容量）：機型：運行Microsoft Windows操作系統；CPU: Intel 1.3GHz 及以上；內存：512M及以上；硬盤：80G及以上。  軟件環境（操作系統、支持軟件的名稱及版本號）：操作系統：Microsoft Windows2000及以上版本；Web服務器：Microsoft IIS；數據庫：Oracle 8.0以上；開發工具：Microsoft .Net Framework 1.1。實時智能監測與故障診斷專家系統軟件（IFDES）  經濟效益分析：本系統采用一系列先進的技術與開發集成手段。系統設計合理，使用方便，人機界面友好、開發周期短、擴充與二次開發便捷。性能價格比較高。它是低成本推廣應用計算機及新技術的一次成功的嘗試。使管理操作人員加強了工藝管理，及時捕捉到了裝置運行過程中的事故隱患，確保了整個裝置始終能處于高負荷、長周期穩定運行。使企業在最經濟的成本下，產生最大的效益，減少事故的發生、原材的浪費與對環境的污染。經濟與社會效益顯著。

本項目通過完善結構化焊接技術，研發視覺伺服機器人，研究焊縫圖像處理算法和爐筒與大小爐蓋的結構以及密封槽的設計，實現非結構化焊接制造藍寶石爐，使其爐體性能可靠、制造工藝穩定、生產高度自動化。本項目的實施實現了如下的技術突破和創新：(1) 研發成功視覺伺服方法進行焊接機器人的焊縫跟蹤控制，首次實現焊接環境的監控。(2) 研究晶體生長爐加熱后對爐筒、大小爐蓋等部件密封性能的影響；合理布置了電極與抽氣管道裝置；獲得能在生產過程中安排合理的制作工藝和技術，保證晶體生長爐的密封性、粗糙度、同心度、平行度、垂直度達標及產品量產的穩定性。(3) 研發智能制造操作平臺，可對藍寶石爐進行結構化智能焊接。(4) 研發新型寶石爐，使藍寶石爐的智能焊接制造技術獲得突破性進展。●應用前景： 我國焊接自動化的市場容量在不斷擴大，作為需求導向型行業，焊接自動化在工程機械和石油化工等行業中得到廣泛應用。此外，在提高勞動生產率、提升產品質量和增強競爭力等方面，焊接自動化裝備作為重要的基礎裝備之一，對我國未來先進制造技術的核心競爭力具有重要意義。而且對中國企業現有產能的焊接設備進行技術改造升級，也將產生巨大的焊接自動化裝備需求，中國焊接自動化裝備市場已進入高速發展階段。 

一、項目簡介 本項目以心腦血管診療數據為研究對象，以建立三級協同診療服務模式為目標，圍繞心腦血管診療裝備網絡共享、多元異構醫療信息智能提取、協同診療、國家級協同診療服務模式及評價體系四個科學問題，在數據獲取與資源共享，知識提取與協同診療，三級診療服務模式三個層次上開展裝備網絡協同共享、智能信息提取與知識發現、基于人工智能的心腦血管疾病智能診療、醫療服務體系及大數據安全關鍵技術研究和三