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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 終端和智能柜體終端，上位機終端中安裝有實驗室信息管理系統(tǒng)，所 述上位機終端與指紋閱讀器、POS 微型打印機相連并進行通訊；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；所述上位機終端與智 能控制終端通過 TCP/IP 協(xié)議相連，相互認證

一、項目分類 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程測量系統(tǒng)及裝備，開發(fā)了茶園實時監(jiān)測與精細化管理物聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)平臺，實現(xiàn)了茶園水肥精準管理和病害防控。 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、緊實度對于光譜測量的影響機制，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)指標的無損快速檢測裝備，實現(xiàn)了堆積狀茶葉品質(zhì)指標的動態(tài)檢測； （3）發(fā)明了基于生產(chǎn)線上茶葉原料實時品質(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)計出名優(yōu)綠茶機械炒制的核心作業(yè)機構(gòu)，把扁形名優(yōu)綠茶加工過程拆分成數(shù)道機械炒制流水工序； （2）探明了扁形名優(yōu)綠茶機械炒制的關(guān)鍵工藝參數(shù)，建立了扁形名優(yōu)綠茶機械制茶工藝指標數(shù)據(jù)庫和標準； （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)，實現(xiàn)從“憑經(jīng)驗做茶”到“看數(shù)字制茶”。

該成果運用 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，完全實現(xiàn)呼吸活動的柔性無感持續(xù)智能監(jiān)測評價和適應(yīng)多場景下交互設(shè)計需求，提高醫(yī)療救護能力和應(yīng)急救援能力，減輕醫(yī)療及養(yǎng)老行業(yè)人力與經(jīng)濟運營成本，創(chuàng)新引領(lǐng)社會與經(jīng)濟發(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，以實現(xiàn)對人體呼吸音與心音地長期、實時監(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、對病理性樣本進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，對信號的模式識別進行研究匹配，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機兩種識別模式，對病理性聲音特征進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)進行分類識別和特征標定，采用人工智能算法進行測試和集訓(xùn)，實現(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)的人機交互設(shè)計 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、認知特點、輸入和輸出方式，歸納出它們在交互設(shè)計上的一般性的設(shè)計原則和設(shè)計缺陷。通過多學(xué)科的交叉，如人因功效學(xué)、設(shè)計語義學(xué)、設(shè)計美學(xué)、設(shè)計心理學(xué)等學(xué)科，進行了全面整體的交互設(shè)計研究。 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】

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)實現(xiàn)交流系統(tǒng)故障類型的準確識別。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行特征提取，不受系統(tǒng)運行方式的影響，操作簡單，準確性好，可性度高。

本發(fā)明提出一種基于多智能體強化學(xué)習(xí)的運輸車路徑優(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)和整機產(chǎn)品的相關(guān)技術(shù)，自己實現(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。而強化學(xué)習(xí)方法作為一種利用交互和反饋進行策略優(yōu)化的機器學(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)效率或搬運效率最高,從而降低物料搬運的成本。

項目背景：1.傳統(tǒng)污水廠占地指標較高，對于土地資源浪費 嚴重，建立基于高排放標準的集約型污水處理廠刻不容緩；解決 傳統(tǒng)水廠工藝流程長、占地大、工藝段復(fù)雜、運行管理難題。2. 通過開發(fā)基于移動床生物膜純膜生化技術(shù)，實現(xiàn)技術(shù)集成和智能 化集成，形成短流程、少占地、高效率為目標的污水處理全套工 藝。 所需技術(shù)需求簡要描述：建立基于 MBBR 的純膜 MBBR 中試， 驗證純膜工藝處理污染物的可行性，給定基于不同出水標準要求 的純膜 MBBR 工藝的有機物、硝化、反硝化負荷；針對脫落生物 膜的膜水分離問題，優(yōu)化磁加載沉淀技術(shù)，要求耐受沖擊、分離 脫落生物膜效果好、運行穩(wěn)定，給定基于脫落生物膜磁混凝的水 力負荷，優(yōu)化磁加載沉淀設(shè)備滿足脫落生物膜粘度高特性；研發(fā) 針對全系統(tǒng)的自動化控制系統(tǒng)，并加載人工智能領(lǐng)域算法，實現(xiàn) 水處理全過程自動化控制及智慧化控制。主要技術(shù)指標：1）常 規(guī)污水水質(zhì)，達到準 IV 類出水水質(zhì)時，噸水占地<0.3m2/(m3·d) 或噸水占地為常規(guī)工藝的 40%以下；2）常規(guī)污水水質(zhì)，噸水電 耗、藥耗、產(chǎn)泥量分別小于 0.6kwh/t、0.2 元/t、0.25kg/t，或 低于同類水質(zhì)替代工藝消耗的 80%；3）實現(xiàn)全程自動化、智能化控制，系統(tǒng)全過程實現(xiàn)云端控制，實現(xiàn)設(shè)備控制智能化連鎖調(diào) 整，運行人工降低 50%；4）建立示范工程，規(guī)模不小于 20000 噸/天，出水達到準 V 或更高排放標準，穩(wěn)定運行不少于 180 天。  對技術(shù)提供方的要求:從事 MBBR 相關(guān)研究，且研究成果處于 國內(nèi)領(lǐng)先水平。 

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云計算的新冠肺炎免疫檢測與智能分析系統(tǒng)是全球首個運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、云計算等信息技術(shù)的高科技產(chǎn)品，能在不同場景（機場/車站安檢、大型活動安檢、社區(qū)及個人自檢等）對目標人群開展免疫檢測，并通過人工智能技術(shù)進行分析，為新冠疫情的最終解決提供必要技術(shù)支撐。該系統(tǒng)實現(xiàn)了檢測點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，負極連接最后一個隔離型DC，DC變換器模塊的輸入電容負端；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端連接后一模塊的逆變橋前一橋臂的中間點；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。