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本實用新型公開了一種具有人工磁導體反射板的抗金屬RFID標簽天線。一般常用的RFID天線常采用偶極子結構，這類RFID天線使用在金屬材質的物品上時，由于金屬的反射相位為180°的特性，天線輻射的電磁波會被反射波消減，造成增益下降；并且由于天線與金屬之間的近場耦合，天線阻抗會受到嚴重影響，造成能量效率下降。本實用新型針對標簽天線應用在金屬物品上的場合，使用彎折型偶極子標簽天線，設計一種人工磁導體結構放置于天線背面作為天線的反射板，從而改變背向反射特性，增大天線增益，同時減弱金屬對天線阻抗的影響，最終提高標簽天線的閱讀距離。

本實用新型公開了一種人工上升流羽流捕獲及海水采樣裝置，屬于海洋監測技術領域；本裝置主要兩部分組成，第一部分是采水器，采水器上固定一收線器，通過水下電機控制線的收放，可以控制采水器處于不同水平位置，采水器本身具有浮力自調節能力，根據采水器上安裝的傳感器獲得的深度、鹽度等數據，可以控制采水器在垂直方向上的位置；第二部分是一個導流網兜，可以捕獲羽流流向，保證采水器與羽流流向一致。整個裝置各個部分結構清晰，分工明確，可以精確、有效地采集人工上升流羽流區的海水。

項目簡介： 小口徑人工血管（直徑小于 6 毫米）臨床可用于冠狀動脈心臟搭 橋、血液透析、外周血管疾病治療等。由于再狹窄發生率高，目前國 際上沒有產品，臨床多采用自體血管。目前我國有 2.9 億心血管病患 者，需求量巨大。人工血管的市場大約 10 億，目前國外產品占 85%。 如美國巴德（Bard）公司聚四氟乙烯血管、以色列尼卡斯特（Nicast） 公司聚氨酯人工血管等。目前這些產品主要是大口徑人工血管。 本產品是基于血管生物學領域國際知名專家、英國倫敦大學國王 學院講席教授徐清波提出的人工血管構建新理論，采用天然細胞外基 質并結合材料修飾技術、構建全新一代具有組織再生功能的小口徑人 工血管。解決血管表面抗凝血和快速內皮化形成等瓶頸問題。同時可 實現血管中膜功能型平滑肌再生，以及血管外膜的血管化與神經化網 絡構建，達到血管長期通暢并實現血管穩態。 所需條件支持：滿足醫療器械研發、生產的 GMP 凈化空間（面 積小于 100 平米），對設備要求較低，無需購置專用設備。后期主要 資金需求包括醫療器械注冊檢驗、臨床前實驗（動物實驗）和臨床試 驗。其中注冊檢和動物實驗需要資金約 100 萬，臨床試驗從一期二期 至三期，病例數不斷增加，所需資金較大。最終報批獲得三類醫療器 械注冊證，如有資金缺口后期還可進行融資。

研發階段/n內容簡介：一種人工關節簡化模擬磨損試驗機，由上、下圓盤、潤滑液容器、軸向支撐軸承、內外轉動驅動桿、屈伸運動驅動桿、運動連桿、減速箱、重力砝碼、驅動馬達、工作臺、負荷曲線凸輪、負荷杠桿等組成，除重力砝碼懸掛在負荷桿桿下位于工作臺臺面以下外，其余部件均位于工作臺臺面上，上下圓盤相互垂直接觸，下圓盤嵌于潤滑液容器中，負荷曲線凸輪與減速箱輸出軸的一端連接，減速箱輸出軸的另一端通過運動連桿等推動內外運動驅動桿和屈伸運動驅動桿連接，內外運動驅動桿與潤滑液容器連接以帶動嵌在里面的下圓盤試樣作內外轉動，

本發明提供了一種帶軸向限制防脫位結構的人工全髖關節假體，包括髖臼假體，內襯，股骨頭假體，內襯位于髖臼假體的凹槽內，股骨頭假體頭部位于內襯的凹槽內，還包括軸向限制防脫位結構，該防脫位結構貫穿髖臼假體、內襯以及股骨頭假體頭部的中央部位，將上述三者連為一體且可調節其長度及彈性。使用此帶軸向限制防脫位結構的人工全髖關節假體，獲得了軸向牽拉作用限制股骨頭假體從髖臼假體內脫出，達到減少甚至消除人工全髖關節置換術后發生的髖關節脫位的并發癥，并可增加術后髖關節的活動度，對術后患者的日常活動的限制要求降低，結構設計簡單，操作便捷，拆卸容易，也有利于人工全髖關節假體松動在翻修時假體的取出。

在各種類型的自動化生產線上，以工業機器人為核心集成適合于不同生產作業的機器人工作站或生產線是目前工業生產自動化的熱門發展方向。北京科技大學已經在焊接、涂敷、搬運、裝配及特殊作業等方面成功開發出多套工業機器人工作站。用于國內外多家企業，產生了良好的經濟和社會效益。下面介紹幾種典型的工作站： 用于汽車裝配生產線的玻璃涂膠機器人工作站。其組成有機器人及其控制系統、單軸回轉變位機、翻轉機械手、膠液供給系統、保溫室等。這種工作站保證了涂膠的均勻性、一致性、準確的涂敷位置以及優良的生產質量。機器人選用六自由度垂直關節機器人，最大動作半徑約R1550mm，重復定位精度±0.08mm。通過在線示教，編制適合不同類型、不同尺寸的工件作業程序，由傳感器判別工件型號，調用相應的作業程序，特別適用于多品種工件的混流生產。膠液采用性能優良的單組分濕氣固化聚氨脂膠。供給系統由壓膠泵、定量泵、膠槍、清槍器、保溫室以及控制系統等構成。已在國內若干家汽車生產企業投入5套。 精密鈑金焊接機器人工作站：開發出的焊接機器人工作站適用于碳鋼、不銹鋼和鋁材的焊接。工作站由工業機器人、機器人移動滑臺、工件位置變換機、夾具體、高品質電焊機、氣動系統、電控系統及輔助裝置等組成。機器人采用OTC公司的AX–V6L型六自由度垂直關節機器人。焊接電源采用OTC公司DP400型全數字控制脈沖MIG焊機。現已投入生產，提高了工廠的自動化生產水平和產品在國際市場的競爭力，改善了工人的勞動條件，使生產節拍更加穩定、迅速，焊接質量更加可靠，很值得在焊接加工業大力推廣。 彩管搬運機器人工作站：大型彩管的特點是體積笨、重量大、溫度高。在生產線上的搬運作業必須采用機器人工作站或專用的移載機。機器人工作站主要由機器人、末端執行器、同步裝置、氣動系統和電控系統等部分組成。開發出的適用于不同作業區的7個機器人搬運工作站投入使用后，運行穩定、可靠，取得了顯著的經濟和社會效益。這種技術同樣適用于其它物品的搬運作業。 轎車擋風玻璃密封膠壩條粘貼機器人工作站：在轎車裝配生產線上，使用機器人進行轎車前后擋風玻璃密封膠壩條的粘貼作業，是一項技術難度很大的工作。經過在試驗機上的反復試驗，現已經成功開發出密封膠壩粘貼末端執行器并用于實際生產。密封膠壩粘貼末端執行器機構簡單、可靠，無需獨立的驅動裝置，適用于粘貼的特殊作業。經過輕量化設計，總重僅有5.8kg,實際生產中選用6自由度,可搬重量為6kg的工業機器人就可滿足不同規格的轎車前后擋風玻璃密封膠壩的粘貼。 應用于各種產品的規?；a，大幅度提高產品的質量和產量。

人工智能是一項嚴重依賴數據的技術，數據量的多少會直接影響產品的性能。而醫療數據又具備其特殊性，受到了嚴格的保護和使用限制。國外由于有健全的數據管理機制和嚴格的監管，有很多公開數據集，可供研究單位使用，用于推進人工智能技術的發展。這部分公開數據集雖然也可以被我們所使用，但是受到人種差異限制，某些疾病并不適合亞洲人群（比如：歐美人種和亞洲人種存在乳腺類型差異），且歐美疾病發病率和我國也存在差異。我國醫療數據量遠遠超過國外，但是受到法規等限制，無法進行數據挖掘，嚴重限制了我國醫療人工智能技術的發展。目前國家鼓勵“產、學、研、用”綜合發展，也鼓勵科技成果轉化。但是，醫院空有數據，沒有技術，無法進行數據挖掘；研究單位和廠家空有技術，缺乏合法高質量的數據，也無法開展相關研究更無從進行產業化。 該項目已獲得“人工智能訓練標準庫的處理與檢測方法、系統”發明專利授權（專利號：CN201710546301.8），本專利的目的是能夠建立人工智能所需的標準數據庫，通過數據和訓練庫分離和提供標準數據接口的方式，在保證數據安全的前提下，為研發機構和廠家提供研發數據和驗證數據，以便促進我國醫療人工智能技術的發展，產生更多原創算法和適合我國國情的產品。

項目簡介 本成果一種人工濕地用多孔基質材料及其制備方法，屬于水處理材料技術領域。常 溫下，將質量比為 10-20%的粒徑 0.5-1.5mm 砂質粘土、5-35%的粒徑 5-10mm 沸石、5-10%235 的粒徑＜10mm 腐木、5-35%的Ⅰ級粉煤灰或Ⅱ級粉煤灰、5-25%的粒徑＜5mm 鐵屑、1-2% 的建筑用減水劑和 10-15%的水攪拌均勻形成混合料；將混合料注入球形或磚形模具中， 在 80-120Pa/mm2 的壓力下壓制定型，1 小時后脫

邊緣智聯網（edge+AI+IOT=eAIOT）綜合實驗平臺是一款集成物聯網、嵌入式、移動互聯技術、人工智能于一體的高端教學科研實驗平臺。 整個教學平臺包括物聯網、嵌入式Linux和人工智能（AI），三個部分互相支撐、互為補充。平臺采用多核高性能 AI 處理器，預裝 Ubuntu Linux 操作系統與OpenCV計算機視覺庫，支持TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE等深度學習端側推理框架。 實驗平臺支持圖像處理、語音處理、無線通信、傳感器原理、RFID等技術的主流算法及應用。提供完整的配套教學教材，實訓案例的源碼、開發手冊等，滿足AI和IOT教學實訓、應用開發等需求。 本項目實驗平臺搭載瑞芯微RK3399處理器，不少于9個無線傳感器節點，配備11.6寸高清觸摸屏、高清相機模塊、7麥麥克風陣列和ODB接口。 硬件系統采用DC12V電源適配器安全統一供電，結構為上下兩層一體化設計，上層緊固式安裝實驗所需硬件（非磁吸式安裝），實驗所需硬件均平鋪安裝在一整塊底板上，下層收納放置配套線材、配件等設備。 實驗平臺支持ZigBee、BLE、lorawan、nbiot、RFID等無線網絡通信，支持無線傳感器網絡、物聯網人工智能、嵌入式系統開發、RFID射頻識別技術等課程實驗。同時配備可私有云和公有云部署的“物聯網云平臺”，配合多種傳感器模塊，可完成基于物聯網云平臺的嵌入式無線傳感器綜合實驗。本平臺提供嵌入式深度學習框架Tengine，可完成人工智能實驗，包含基于深度學習的目標檢測實驗、基于深度學習的人臉識別實驗，可完成聲紋識別門禁實驗、AI語音智能家居實驗、知識圖譜和聊天機器人實驗等人工智能實驗。