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壽命預(yù)測(cè)技術(shù)是目前型號(hào)開展定延壽工作的關(guān)鍵技術(shù)之一。現(xiàn)階段主要采用壽命試驗(yàn)的方法對(duì)產(chǎn)品壽命進(jìn)行評(píng)定。由于經(jīng)費(fèi)等因素的限制，所投入的樣本往往有限，受產(chǎn)品一致性的影響，這種小樣本壽命預(yù)測(cè)結(jié)果往往具有隨機(jī)性和片面性。而在產(chǎn)品的研制、生產(chǎn)和使用過(guò)程中，會(huì)存在產(chǎn)品本身及其組成零部件在研制各階段、不同環(huán)境、不同條件下的與壽命相關(guān)的多源信息，如各種試驗(yàn)信息、仿真信息、相似產(chǎn)品信息、歷史信息等等。因此，可以綜合利用這些信息，建立多源信息融合評(píng)估模型，對(duì)產(chǎn)品的壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而提高預(yù)測(cè)結(jié)果的可信性。

提供了基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)及云計(jì)算技術(shù)的跨區(qū)域多機(jī)構(gòu)整合急救資源協(xié)同救治的醫(yī)療信息共享平臺(tái)，具有以下幾大功能:基于 FMC-D 時(shí)間的智能轉(zhuǎn)運(yùn)決策輔助、系統(tǒng)內(nèi)醫(yī)療單元 通訊、系統(tǒng)內(nèi)醫(yī)療單元信息共享及 PCI 醫(yī)院介入影像質(zhì)控管理。系統(tǒng)分為醫(yī)療單元終端(包 括 EMS 終端、非 PCI 醫(yī)院終端及 PCI 醫(yī)院終端)和云計(jì)算服務(wù)端兩部分，通過(guò) 3G/4G 無(wú)線 互聯(lián)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換處理。急救車客戶端考慮到用戶的操作體驗(yàn)，采用基于 Android 系統(tǒng)進(jìn)行 開發(fā)。云計(jì)算服務(wù)端處理中心部署在云服務(wù)器上，按照 SOA 架構(gòu)的理念進(jìn)行框架設(shè)計(jì)，依 托于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘分析。本系統(tǒng)的特色包括:? 體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)以時(shí)間軸為中心。時(shí)間軸是描述 AMI 患者救治流程的關(guān)鍵事件時(shí)間節(jié) 點(diǎn)的集合，如:呼叫 EMS 時(shí)間，EMS 響應(yīng)時(shí)間，急救車到達(dá)時(shí)間，首次胸痛發(fā)作時(shí)間，本 次胸痛發(fā)作時(shí)間，EMS 首份心電圖時(shí)間，等。通過(guò)對(duì)上述關(guān)鍵事件時(shí)間節(jié)點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)、分析 通過(guò)資源合理調(diào)配、輔助決策支持等方式提高針對(duì) AMI 的救治效率。? 智能推薦技術(shù)。該推薦主要基于以下信息:1，實(shí)時(shí)的醫(yī)院醫(yī)療資源信息(如床位資 源、醫(yī)生資源、手術(shù)資源等);2，地理位置信息，主要是權(quán)衡道路擁堵情況以及距目標(biāo)醫(yī)院 距離信息;3，救治能力，主要指通過(guò)救治流程中產(chǎn)生的歷史數(shù)據(jù)挖掘分析衡量 PCI 醫(yī)院救 治能力的信息。? 大規(guī)模的支持。急救車客戶端考慮到用戶的操作體驗(yàn)，采用基于Android系統(tǒng)進(jìn)行開發(fā)。 云計(jì)算服務(wù)端處理中心部署在云服務(wù)器上，按照 SOA 架構(gòu)以及基于 XMPP(Jabber)協(xié)議通信 機(jī)制的開源架構(gòu)的理念進(jìn)行框架設(shè)計(jì)，依托于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘分析。在北京 等地的實(shí)踐表明該系統(tǒng)具有支持區(qū)域內(nèi)多 PCI 醫(yī)院，多非 PCI 醫(yī)療機(jī)構(gòu)，多 EMS 機(jī)構(gòu)并發(fā)協(xié) 同救治的流程以及流程中產(chǎn)生的 PB 級(jí)的數(shù)據(jù)。在一套完整、獨(dú)立的 RCTS-AMI 系統(tǒng)內(nèi)，預(yù)計(jì) 500-800 家 PCI 以及非醫(yī)院，12 萬(wàn)臺(tái)終端，2000-2500 位醫(yī)生可以使用本系統(tǒng)。

本發(fā)明公開了一種多物理域特征信息融合方法，包括：（1）通過(guò)測(cè)量工具獲取工程事件中所需要的先驗(yàn)信息，去除其中的冗余信息，獲得優(yōu)化的特征信息集；（2）將優(yōu)化的特征信息集中的每個(gè)特征信息值 Xi 轉(zhuǎn)換成區(qū)間形式；（3）求取廣義隱馬爾科夫初始模型；（4）根據(jù)獲得的廣義隱馬爾科夫初始模型λ，獲取最優(yōu)模型；（5）求得每個(gè)單物理域的最優(yōu)的廣義隱馬爾科夫模型，再各單物理域最優(yōu)模型參數(shù)間的耦合關(guān)系，合成聯(lián)合的廣義區(qū)間后驗(yàn)概率分布，完成獲得多物理域特征信息融合。本發(fā)明的方法通過(guò)廣義貝葉斯法則

緊緊圍繞“礦山無(wú)線監(jiān)控系統(tǒng)”、“礦山智能檢測(cè)裝備”方向，有針對(duì)性地開展一系列科學(xué)研究，形成了一批有較大研究?jī)r(jià)值的科研成果，“礦用蓄電池機(jī)車關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用”獲國(guó)家能源科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。在光纖傳感技術(shù)在煤礦安全監(jiān)測(cè)監(jiān)控方面進(jìn)行了探索外界信號(hào)通過(guò)直接改變光纖的傳輸特征參量對(duì)光波實(shí)施調(diào)制的本征型光纖傳感器理論，研究取得了豐碩的成果，與中國(guó)礦業(yè)大學(xué)合作，共同研究科技部支撐計(jì)劃項(xiàng)目-煤礦突水、火災(zāi)等重大事故防治關(guān)鍵技術(shù)及裝備研發(fā)項(xiàng)目,發(fā)表相關(guān)學(xué)術(shù)論文 35 篇，申報(bào)發(fā)明專利 11 項(xiàng)，授權(quán)發(fā)明專利 1 項(xiàng)，授權(quán)實(shí)用新型專利 20 余項(xiàng)；面向深井通信的弱鏈路可靠傳輸問(wèn)題，研究礦山井下信道時(shí)變機(jī)理和統(tǒng)計(jì)特性，建立時(shí)頻碼空多維復(fù)用無(wú)線傳輸理論框架和多維聯(lián)合優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，揭示電磁波在礦山井下傳播規(guī)律，與其相關(guān)的理論研究《基于相長(zhǎng)干擾的煤礦井下物聯(lián)網(wǎng)感知層時(shí)間同步機(jī)制研究》、《基于通用特征函數(shù)法的電大復(fù)雜目標(biāo)寬帶電磁散射特性研究》獲 2014年國(guó)家自然基金資助。

該項(xiàng)目是《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出構(gòu)建非完全信息下智能決策基礎(chǔ)理論與框架要求下的形成的首批國(guó)內(nèi)領(lǐng)先、國(guó)際一流成果之一。該項(xiàng)目面向非完全信息、群體、多群體的復(fù)雜博弈決策問(wèn)題，對(duì)博弈決策的建模、度量、策略求解等具有開創(chuàng)性貢獻(xiàn)。在頂級(jí)評(píng)測(cè)ACPC中連續(xù)5年保持世界前三、亞洲第一。項(xiàng)目平臺(tái)實(shí)現(xiàn)博弈決策與超算相結(jié)合，建立KP級(jí)別算力平臺(tái)的超大規(guī)模博弈決策系統(tǒng)。其研究獲得國(guó)家級(jí)重點(diǎn)涉密項(xiàng)目、總裝備部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金等立項(xiàng)支持。 項(xiàng)目成果與平安、騰訊、前海金融等企業(yè)展開廣泛的合作。協(xié)助平安科技基

廣東順德宙思信息科技有限公司成立于2016年，是一家三維虛擬仿真交互軟件研發(fā)設(shè)計(jì)的國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)，致力于為各行業(yè)提供數(shù)字孿生、XR虛擬仿真教育實(shí)訓(xùn)軟件、3D數(shù)字化營(yíng)銷(3D動(dòng)畫、3D虛擬展廳、3D產(chǎn)品展示、3D營(yíng)銷小程序等)等系統(tǒng)開發(fā)綜合解決方案服務(wù)商。產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于數(shù)字化工廠、智慧城市、智慧園區(qū)、展覽展會(huì)、高職院校、工業(yè)培訓(xùn)、產(chǎn)學(xué)研究等眾多領(lǐng)域。 

數(shù)字信息立體顯示的多通道全息記錄方法,屬于圖像處理領(lǐng)域,本發(fā)明是為了解決現(xiàn)有全息圖單通道記錄方法記錄時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題.本發(fā)明方法包括以下步驟:一,將三維圖像轉(zhuǎn)換成不同視角的二維圖像陣列;二,將每幅二維圖像按光學(xué)通道格局分割處理成子圖像;三,運(yùn)算處理子圖像獲得通道合成圖像,在液晶空間光調(diào)制器SLM上顯示,控制全息底片移動(dòng),每移動(dòng)一次,每個(gè)光學(xué)通道顯示一幅子合成圖像,并在全息底片記錄一個(gè)點(diǎn),記錄一個(gè)點(diǎn)的過(guò)程為:激光器輸出激光同時(shí)控制e個(gè)電動(dòng)快門開啟工作,光學(xué)通道同時(shí)記錄,形成的物光束打在全息底片的一側(cè);另一部分激光打在全息底片的背面上,逐點(diǎn)記錄,多個(gè)光學(xué)通道在全息底片上記錄的通道全息圖拼合形成整個(gè)全息圖.

成果描述：本實(shí)用新型公開了一種基于多傳感器信息融合的小型巴士空座檢測(cè)系統(tǒng)。其包括微處理器及分別與所述微處理器連接的檢測(cè)模塊、定位模塊和通訊模塊；所述檢測(cè)模塊用于檢測(cè)巴士車座占用情況數(shù)據(jù),所述定位模塊用于采集巴士車輛的坐標(biāo)位置數(shù)據(jù)；所述微處理器用于根據(jù)所述檢測(cè)模塊檢測(cè)的巴士車座占用情況數(shù)據(jù)計(jì)算巴士空座數(shù)據(jù),并與巴士車輛坐標(biāo)位置數(shù)據(jù)封裝成數(shù)據(jù)包；所述通信模塊將上述數(shù)據(jù)包發(fā)送到服務(wù)器。本實(shí)用新型具有設(shè)備安裝維護(hù)簡(jiǎn)單,每臺(tái)小型巴士只需安裝一套設(shè)備的優(yōu)點(diǎn),通過(guò)與外部網(wǎng)絡(luò)的通訊,可以方便乘客約車、候車與乘車,方便駕駛員規(guī)劃行駛路線,方便調(diào)度員根據(jù)客流靈活調(diào)度,從而有效提高公交出行效率和營(yíng)運(yùn)成本。市場(chǎng)前景分析：本實(shí)用新型具有設(shè)備安裝維護(hù)簡(jiǎn)單,每臺(tái)小型巴士只需安裝一套設(shè)備的優(yōu)點(diǎn),通過(guò)與外部網(wǎng)絡(luò)的通訊,可以方便乘客約車、候車與乘車,方便駕駛員規(guī)劃行駛路線,方便調(diào)度員根據(jù)客流靈活調(diào)度,從而有效提高公交出行效率和營(yíng)運(yùn)成本。與同類成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：國(guó)內(nèi)領(lǐng)先

高校科技成果盡在科轉(zhuǎn)云

本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于深度信息提取的多聚焦圖像融合方法，廣泛應(yīng)用于目 標(biāo)識(shí)別，顯微成像，軍事作戰(zhàn)，機(jī)器視覺(jué)等領(lǐng)域。本發(fā)明首先利用各向異性熱擴(kuò)散理論建模多聚焦圖像 的成像過(guò)程，獲取原始的多聚焦圖像的深度信息，根據(jù)圖像信息確定聚焦區(qū)域，得到多聚焦圖像融合模 板，最后根據(jù)平滑的多層次融合模板圖進(jìn)行多聚焦圖像的融合。本方法不僅能夠有效的提高融合圖像的 質(zhì)量，并且具有良好的實(shí)用性和廣泛的適用性。