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點(diǎn)云配準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)不僅能夠為數(shù)據(jù)量較大的場景點(diǎn)云提供實時準(zhǔn)確的良好配準(zhǔn)結(jié)果，且能在低場景重疊度、點(diǎn)云噪聲及點(diǎn)云稀疏性等因素的影響下保持魯棒。研究結(jié)果對自動駕駛、機(jī)器人自主導(dǎo)航等領(lǐng)域具有一定的應(yīng)用價值與意義。

簡介：本發(fā)明公開了一種煙道飛灰等速取樣器及基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煙道飛灰等速取樣系統(tǒng)和控制方法，屬于煙道飛灰檢測領(lǐng)域。煙道飛灰等速取樣器，包括取樣嘴、取樣管、旋風(fēng)分離器和取樣瓶，還包括引射管、調(diào)節(jié)嘴和排氣管，一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)煙道飛灰等速取樣系統(tǒng)，包括取樣器、PLC控制器、執(zhí)行器、壓力傳感器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊；一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煙道飛灰等速取樣系統(tǒng)的控制方法基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)煙道飛灰等速取樣，使用了大量實時測得的數(shù)據(jù)來預(yù)測接近實際的煙道靜壓，解決了等速采樣的滯后性問題，提高取樣的準(zhǔn)確性，具有計算誤差小，數(shù)據(jù)處理能力強(qiáng)，設(shè)計成本低的優(yōu)點(diǎn)。

本項目結(jié)合計算機(jī)視覺、自然語言處理、內(nèi)鏡影像學(xué)、早期腫瘤診療學(xué)技術(shù)，創(chuàng)建消化道腫瘤內(nèi)鏡下智能早診早篩體系，大幅提高內(nèi)鏡檢查質(zhì)量和消化道腫瘤早診早篩水平。 一、項目分類 顯著效益成果轉(zhuǎn)化 二、成果簡介 消化道腫瘤是嚴(yán)重威脅全球人群健康的重大疾病。早診早治是改善患者生存率的重要策略，然而，項目組多年流行病學(xué)研究揭示，我國消化道早期腫瘤檢出率低、漏診誤診率高，檢查質(zhì)量參差不齊，嚴(yán)重危害患者生命。 基于此，本項目結(jié)合計算機(jī)視覺、自然語言處理、內(nèi)鏡影像學(xué)、早期腫瘤診療學(xué)技術(shù)，創(chuàng)建消化道腫瘤內(nèi)鏡下智能早診早篩體系，大幅提高內(nèi)鏡檢查質(zhì)量和消化道腫瘤早診早篩水平。具體為：1）首創(chuàng)消化內(nèi)鏡全局智能監(jiān)測與無盲區(qū)掃查技術(shù)，開辟內(nèi)鏡質(zhì)控新路徑。使胃鏡檢查盲區(qū)率降低45%、腸鏡檢查合格率提高1.78倍、腺瘤檢出率提高1.12倍，確立我國在該領(lǐng)域的領(lǐng)先地位；2）發(fā)明“邏輯擬人化”消化道高危病灶動態(tài)探查方法，使胃瘤變漏診率降低78%，推動智能內(nèi)鏡臨床應(yīng)用；3）創(chuàng)建實時監(jiān)測與智能反饋內(nèi)鏡檢查質(zhì)量方法，使醫(yī)生胃癌前狀態(tài)檢出率提高1.33倍，腸腺瘤檢出率提高0.88倍，顯著提高消化內(nèi)鏡檢查質(zhì)量；4）研制消化內(nèi)鏡人工智能輔助診斷主機(jī)，實現(xiàn)實時動態(tài)多模態(tài)預(yù)測，系統(tǒng)延遲小于 48ms，全面滿足臨床需求。 在消化內(nèi)鏡人工智能領(lǐng)域發(fā)表論文影響因子排名世界第一，引領(lǐng)研究方向，共發(fā)表相關(guān)研究論文52篇，其中中華系列論文25篇，SCI論文27篇，影響因子9分及以上21篇，單篇最高45分。制定專家共識及行業(yè)指南3項、國家專業(yè)醫(yī)療質(zhì)量控制指標(biāo)18項。該項目獲批國家發(fā)明專利34項，成功轉(zhuǎn)化發(fā)明專利14項，所孵化產(chǎn)品獲國家醫(yī)療器械創(chuàng)新審批，獲中國、歐盟II類注冊認(rèn)證共7項。在中德500余家三甲及基層醫(yī)院落地應(yīng)用，覆蓋近2000萬人；技術(shù)相關(guān)應(yīng)用直接經(jīng)濟(jì)效益達(dá)5億元，社會經(jīng)濟(jì)效益顯著。 獲2021年湖北省技術(shù)發(fā)明一等獎、2021年歐洲消化疾病周國家學(xué)術(shù)獎、2020年中國十佳消化道領(lǐng)域臨床研究獎等。樊代明院士和李兆申院士評價該成果極大推動我國消化道早癌防治事業(yè)的發(fā)展。

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在國家自然科學(xué)基金項目的資助下，電子科技大學(xué)計算機(jī)學(xué)院李洪偉教授帶領(lǐng)團(tuán)隊在云—端協(xié)同的安全智能云系統(tǒng)方面取得研究進(jìn)展，針對終端環(huán)境不可信、聯(lián)邦學(xué)習(xí)難驗證、存儲數(shù)據(jù)不可靠以及加密數(shù)據(jù)難檢索等難題，提出了非可信環(huán)境下面向云終端的智能評估與認(rèn)證、云—端協(xié)同的可驗證聯(lián)邦學(xué)習(xí)、密態(tài)數(shù)據(jù)的完整性智能驗證和海量密態(tài)數(shù)據(jù)的高效檢索等核心技術(shù)，形成了自主可控的安全智能云系列產(chǎn)品。