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高等教育領域數字化綜合服務平臺
基于人工智能的視覺智能感知平臺
本項目研究面向成渝地區雙城經濟圈大數據智能產業需求，尤其是對智能制造、公共安全場景提供高效的視頻流在線推理和管理平臺，研發了一個通用性的智能中臺架構，支持視頻流和智能模型模塊化管理，支持全程可視化操作交互式界面，支持視覺智能感知模型在線推理快速部署，支持感知與識別結果實時推送、預警和報警。
重慶文理學院
2025-02-21
簇生朝天椒可育胞質的分子鑒定標記及保持系選育方法
本發明提供了簇生朝天椒可育胞質的分子鑒定標記及保持系選育方法，本發明首先利用種子培育簇生朝天椒優良品種的黃化苗，提取線粒體DNA，然后依據本發明的分子標記Mt_InDel10，篩選具有可育胞質基因型N的品種；最后以100%雄性不育系材料與入選的具有可育胞質基因型N的品種，花期雜交，根據雜交后代育性分離情況，快速選育具有優良表觀性狀的雄性不育系和保持系，為雄性不育三系配套雜交育種提供母本儲備。本發明所述的選育方法將分子標記篩選和常規雜交育種結合，減少了常規選育的盲目性，縮短選育年限，提高定向選擇效果，加快育種進程，對加快簇生朝天椒優良地方品種的改良和提升具有重要應用價值。
青島農業大學
2021-04-13
宮頸脫落細胞特殊染色液快速篩查癌變細胞技術
可以量產/n宮頸癌是女性常見惡性腫瘤之一，通過早期篩查發現和治療癌前病變，就可以阻斷其發展為宮頸癌。因此發展有效快速的宮頸癌篩查技術，同時又簡單便宜，是一項十分必要且任務艱巨的工作發明的特殊染液被涂抹于上皮組織后，如果有癌變細胞存在，葉酸及葉酸復合物就會經過這些細胞表面的葉酸受體介導，迅速進入細胞漿，同時還原型的亞甲藍也被帶入細胞漿。葉酸被還原成四氫葉酸，參與一碳單位的代謝過程。還原型的亞甲藍則被細胞內廣泛存在的活性
武漢大學
2021-01-12
肺部多病變CT影像AI篩查與輔助診斷系統
四川大學華西醫院2020年3月13日對“肺部多病變CT影像AI篩查與輔助診斷系統”進行測試，該系統能迅速高效地對患者胸部CT影像做出分析，發現具有“肺結節、肺癌、結核、病毒性肺炎、細菌性肺炎”等病癥的影像特征。 該技術依托于“疾病流行病學大數據研究平臺”，在華西生物醫學大數據中心的牽頭下，匯聚近20家醫療機構的醫學研究支持，基于人工智能深度學習技術，數據來自臨床確診病例，數據的遴選、標注由華西醫院放射科影像專家完成。技術研發到測試用時不到30天。CT影像是臨床診斷包括新冠肺炎在內的肺部病變的重要依據，但一名患者的肺部CT影像數量在500張左右，導致醫生診斷過程中工作量很大。 查看原文
四川大學
2021-04-11
一種用于輪輞超聲相控陣探傷的自動掃查裝置
本實用新型涉及一種用于輪輞超聲相控陣探傷的自動掃查裝置，包括傳動裝置、控制器、機架、超聲相控陣探頭架組件。傳動裝置通過步進電機帶動絲桿傳動；控制器用于控制步進電機轉動及機架中的電磁鐵吸附；機架用于固定傳動裝置，并通過電磁吸鐵吸附在車輪兩端；在超聲相控陣探頭架組件中，連桿鉸鏈一端通過滑塊連接絲桿，另一端通過活動鉸鏈連接超聲相控陣探頭架組件，相控陣探頭組件中設計可伸縮機械結構實現與輪輞表面的耦合。本實用新型可用于對輪輞的自動超聲相控陣檢測，能自適應輪輞的曲率，具有裝卸簡便、適應性強、自動化程度高等優點
長沙理工大學
2021-01-12
惡性腫瘤電化學篩查與早期診斷儀
南京大學研制的腫瘤診斷自動測試系統樣機，包括惡性腫瘤多血清腫瘤標志物的電化學聯合免疫檢測芯片和多通道電化學免疫檢測儀器。該儀器避免了目前已有全自動免疫分析儀所存在的儀器和試劑相當昂貴、溫育時間長、檢測周期長、操作繁瑣、成本高等缺點，具有輕便、穩定、價廉、直觀，發展的方法具有靈敏、方便、快速、重復性好、成本低等優點，可實現對惡性腫瘤的早期診斷、療效與預后觀察的室外化、普及化和家庭化。 該儀器主要用于腫瘤診斷和大規模篩查，是分析化學與生物化
南京大學
2021-04-14
一種鐵路車軸相控陣超聲探傷自適應掃查裝置
本新技術成果提供了一種鐵路車軸相控陣超聲探傷自適應掃查裝置。采用空氣壓縮力驅動超聲波探頭夾具，氣體流量和壓力可調節，浮動定位壓力，避免壓力過大損壞夾具和探頭，保護檢測設備安全；在探頭定位過程中，根據檢測車軸直徑，自適應調節探頭單軸旋轉角度，滿足不同直徑的火車車軸探傷需求；在探傷檢測過程中，探頭可沿伸縮導柱運動，壓簧伸縮調節探頭和車軸表面貼合壓力，隨動滾輪轉動，減小探頭和車軸表面的摩擦力，保證探頭耦合的穩定性。本裝置操作方便、適用性強、保證探頭定位安全性和穩定性，提高了超聲波車軸探傷的檢測效率。
西南交通大學
2016-06-27
可靠性檢測設備及智能電器項目
一、 項目簡介2012年，國家發布的質量發展綱要（2011-2020年）提出“重點行業實施可靠性提升工程”戰略性要求。隨著國內電器行業的高速發展，在國際化的大背景下，無論是用戶還是生產廠家要求電器產品除滿足一般技術指標外，還提出了可靠性指標要求。本項目貫徹所有低壓電器產品可靠性國家標準以及中國標準化協會CAS標準（本單位作為負責起草單位完成標準內容的起草與制訂）的要求，研制開發了相應的可靠性試驗設備和生產檢測設備，為電器檢測機構及電器制造企業對所屬產品進行可靠性試驗和科研生產試驗提供服務。這些試驗設備均在國內外沒有樣機的情況下自行研制，具有重要創新及完全自主知識產權。已獲得授權國家發明專利、實用新型專利和軟件著作權30余項。同時，開發了雙電源自動轉換開關、智能漏電保護器、智能塑殼斷路器、大功率恒流源、瞬動測試儀、總線適配器等十余種產品。二、 項目技術成熟程度技術成熟，已進行推廣應用。三、 技術指標（包括鑒定、知識產權專利、獲獎等情況）性能優于國家標準及CAS標準的要求，達到國際先進水平。已獲發明專利、實用新型專利及軟件著作權30余項，申請發明專利多項，獲得國家二等獎、省部級一等獎多項。四、 市場前景（應用領域、市場分析等）電器行業在國際化進程中，除要求產品性能方面達到國際水平，在反映產品性能的另一核心指標——可靠性水平方面也提出了具體的要求。本項目致力于在現有基礎上，打造國內最具有技術優勢、最具規模和成長性的可靠性檢測設備生產企業，為客戶提供完整的電器檢測設備技術研發和整體解決方案。在電器行業乃至其他行業具有廣闊的市場應用前景。五、 規模與投資需求（資金需求、場地規模、人員等需求）投資規模：約300萬元，可在原有業務基礎上投資，具體面議。六、 生產設備機床等加工設備、儀器儀表等測試設備。七、 效益分析在電器行業乃至其他行業內進行廣泛的推廣應用，銷售額每年以50%的速度增長，利稅：預期三年時間達到1000萬元左右。八、 合作方式專利技術許可、合作開發產品、提供配套設備及技術支持。1、推廣科研成果，包括檢測設備、智能產品、產品現代設計；2、開發新產品、新設備。九、 項目具體聯系人及聯系方式（包括電子郵箱）項目聯系人：李文華電話：13312176902，022 - 6020 4361郵箱：[email protected]十、 高清成果圖片
河北工業大學
2021-04-11
風電場智能扇區管理技術研發及應用
本項目以風電場扇區管理為研究對象，通過開發工程尾流模型和改進機組偏航控制品質，將尾流效應模型與場內機組偏航指令有效結合，以管理各機組尾流所覆蓋的扇區，利用風電場多機組的偏航協同控制，實現以多機群或風場級發電量為優化目標的機組偏航動作，從而提高整體發電量。主要包括以下內容：
（1）風電機組偏航參數優化方法
圍繞偏航系統的穩態誤差校準展開研究，利用SCADA歷史數據及高精度傳感測量裝置，開發數據驅動的校準分析方法，改進機組偏航控制系統的信號品質，提升機組功率輸出性能。
（2）機組級尾流復合建模方法
以特定機組為研究對象，通過測風儀與風向標數據，分析前排機組尾流空間分布特性，以建立有效簡化的工程尾流模型。在此基礎上，結合先進CFD風場仿真與現場測試，主動改變上游機組的偏航角，測試量化上游機組的尾流效應變化對下游機組的特性影響，最終建立起機組尾流效應到單機發電量的數學聯系。
（3）風電場級尾流評估技術
以風電場中機組位置信息為依據，整合機組級尾流模型得到描述整場尾流效應的流場模型，基于風場當前的運行狀況、機組受尾流影響等方面的分析，考慮尾流疊加空間耦合的影響。劃分得到處于下游且受尾流影響較大的機組群，分析扇區管理實現優化改進的可行性及優化區域范圍。
（4）扇區優化管理技術
在場級流場建模及評估的基礎上，研究風場內多機組的扇區協同管理調度。以提高整場的發電量為目標，利用優化算法集中式優化整場各機組的動態偏航角，以降低尾流對后排機組的影響。
華北電力大學
2021-05-10
大型燃煤電廠智能發電系統研發及應用
智能發電體系結構
提出并構建了智能發電體系結構，與 DCS+SIS+MIS 系統的結構相比，系統的網絡安全分區與功能分區發展為 ICS+ISS 的兩層結構，實現安全可靠性與應用功能的統一。
智能發電運行模式
基于能效分析、運行優化、控制優化、設備狀態監測，建立了能效、環保、靈活性等性能指標的“大閉環”控制模式，故障預警、診斷、容錯控制的“大閉環”運行模式。
智能發電軟件及算法模塊
開發了ICS成套算法和應用功能軟件。包括52種智能控制算法模塊，120種智能計算分析診斷算法模塊，形成了智能檢測、智能控制、智能診斷和智能優化等功能。
智能發電投運效果
國內外首次投運，系統運行穩定可靠；預警準確率大于90%；綜合節煤2.25g/kwh；降低運行人員操作量60%。
截至2020年5月，研究成果已在14臺機組得到推廣應用；新增合同額1.81億元，直接經濟效益4997萬元。
智能發電鑒定及獲獎情況
2019年10月，中國電機工程學會組織的技術鑒定認為：該系統設計思想先進、功能齊全、智能化程度高，具有良好的經濟社會效益和推廣前景，該系統整體技術達到國際領先水平。
項目獲得2020年中國電力科學技術進步一等獎。
華北電力大學
2021-05-10