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疫情隔離病房智能配送機(jī)器人集成現(xiàn)階段全國(guó)最強(qiáng)的無(wú)人駕駛技術(shù)，有非常強(qiáng)悍的記憶力，可以自主識(shí)別讀取地圖，自主識(shí)別讀取工作環(huán)境，建立信息庫(kù)，自主規(guī)劃路徑，去到任何它想去的地方，完成物資的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)配送。比如從藥房將藥品送到護(hù)士站，只需將藥品放入機(jī)器人的“肚子”，告訴它去哪里即可。在輸送過(guò)程中，無(wú)需人員操作，極大地減少了醫(yī)護(hù)人員進(jìn)入隔離區(qū)的頻次，起到較好的隔離保護(hù)作用。 機(jī)器人的應(yīng)用在成本節(jié)省以及預(yù)防交叉感染方面也卓有成效。由于該款機(jī)器人內(nèi)部有自動(dòng)消毒凈化功能，外殼材質(zhì)也是用抗腐蝕的醫(yī)療材料制成，只需用酒精噴灑或消毒巾擦拭十幾秒即可完成消毒，讓醫(yī)護(hù)人員工作更安全、更高效。部署好的智能機(jī)器人通過(guò)控制中心智能調(diào)度即可實(shí)現(xiàn)自主開(kāi)關(guān)門(mén)、自主搭乘電梯、自主避障、自主充電等功能。該款智能配送機(jī)器人負(fù)責(zé)物資點(diǎn)對(duì)點(diǎn)配送工作，幫助一線醫(yī)護(hù)人員減輕負(fù)擔(dān)，同時(shí)降低臨床工作人員交叉感染的風(fēng)險(xiǎn)。

本技術(shù)實(shí)現(xiàn)了“云-邊-端”融合的分布式計(jì)算框架?；谘莼R(shí)圖譜融合大規(guī)模端設(shè)備采集的異構(gòu)數(shù)據(jù)，為云端智能決策提供數(shù)據(jù)支撐。利用基于分支網(wǎng)絡(luò)的邊緣智能技術(shù)，滿足智能終端輸入數(shù)據(jù)的高精確度、近實(shí)時(shí)推斷分析處理需求。通過(guò)面向群智學(xué)習(xí)應(yīng)用的端、邊緣和云分布式協(xié)同訓(xùn)練優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)，在保障終端數(shù)據(jù)隱私前提下實(shí)現(xiàn)云邊端環(huán)境下的大規(guī)模高效分布式模型訓(xùn)練。

基于分布式人工智能和優(yōu)化方法，對(duì)大規(guī)模社會(huì)網(wǎng)絡(luò)群體的行為模式與潛在機(jī)理進(jìn)行建模分析，最終實(shí)現(xiàn)群體交互、協(xié)作等問(wèn)題的系統(tǒng)性優(yōu)化，研究?jī)?nèi)容主要包括：手機(jī)用戶群體的群集行為模式與群智感知，手機(jī)用戶群體的信息傳播與多重社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析等

項(xiàng)目簡(jiǎn)介： 據(jù) 2010 年第六次人口普查結(jié)果可知，我國(guó) 60 歲及以上人口為 1.78 億人，占總?cè)丝诘?13.26%，且呈上升趨勢(shì)。我國(guó)已經(jīng)步入老齡化 社會(huì)。如何照料老年人，提高老年人健康水平已成為亟待解決的社會(huì) 難題。 步行是人在日常生活中最基本的運(yùn)動(dòng)，老年人自主步行不但可以 減緩身體各器官的衰老，而且可以消除孤獨(dú)、厭世等悲觀情緒。老年 人在步行過(guò)程當(dāng)中，容易發(fā)生跌倒，跌倒造成的骨折、外傷會(huì)引起肢 體及關(guān)節(jié)活動(dòng)受限，進(jìn)而引發(fā)肌肉萎縮等問(wèn)題，嚴(yán)重影響老年人的身體健康。老年人身體機(jī)能的老化、認(rèn)知能力的衰退是造成跌倒的兩個(gè) 主要原因。 本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)研發(fā)步行輔助機(jī)器人，使機(jī)器人能夠根據(jù)老年人的意 圖及步行特點(diǎn)提供輔助，有助于提高老年人健康水平，解決老齡化社 會(huì)助老助殘方面的需求。 本項(xiàng)目課題組研發(fā)的技術(shù)：“穩(wěn)定識(shí)別人意圖的新一代人機(jī)交互 式系統(tǒng)”獲得了 2011 年中國(guó)科技部舉辦的首屆中國(guó)天津技術(shù)創(chuàng)業(yè)大 賽初創(chuàng)組一等獎(jiǎng)（省部級(jí)獎(jiǎng)項(xiàng)）。 項(xiàng)目特色： 使用腦電、肌電方式識(shí)別人的意圖，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)助力； 使用普通輪胎實(shí)現(xiàn)全方位移動(dòng)，零轉(zhuǎn)彎半徑（可以應(yīng)用在工業(yè)上）； 使用力導(dǎo)納技術(shù)，根據(jù)人的意圖助力（可以應(yīng)用在工業(yè)上）。 

項(xiàng)目簡(jiǎn)介： 目前我國(guó)大城市汽車與停車位的平均比例是 1:0.8，中小城市約 為 1:0.5，而發(fā)達(dá)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)為 1:1.3。如果按照 2015 年 1.72 億的小汽 車保有量計(jì)算，則全國(guó)實(shí)際車位供應(yīng)量缺口高達(dá) 8600 萬(wàn)個(gè)。一方面，民眾停車的缺口巨大；另一方面，專業(yè)功能的停車位（如 充電樁停車位）因?yàn)橘Y源的稀缺，也很容易被占據(jù)。 因此，我們研發(fā)了一種低功耗智能車位鎖，可以完成多種智能功 能。一方面，在不產(chǎn)生增量的情況下，可以通過(guò)提高現(xiàn)有車位的使用 效率來(lái)解決目前民眾停車難的問(wèn)題；另一方面，可以對(duì)專業(yè)功能的車 位（如充電樁車位）進(jìn)行有效的智能控制。 項(xiàng)目特色： 低功耗智能車位鎖主要包括硬件和軟件兩個(gè)部分： 硬件方面，自主研發(fā)感應(yīng)式互動(dòng)車位鎖，以創(chuàng)新的功能設(shè)計(jì)、獨(dú) 家硬件及算法設(shè)計(jì)，支持用戶完全免操作控制車位鎖，同時(shí)支持用戶 通過(guò)主流移動(dòng)設(shè)備（如手機(jī)等）控制車位鎖。硬件設(shè)備在功能體驗(yàn)、 實(shí)用性、工業(yè)設(shè)計(jì)及性價(jià)比方面均具備明顯優(yōu)勢(shì)。 軟件方面，一是研發(fā)面向用戶的 APP，支持用戶管理自己的車位 閑置時(shí)段，支持車主查找并租用附近可用的閑置車位，提高車位的使 用效率，解決停車難問(wèn)題；二是基于 485 總線研發(fā)了面向充電樁車位 的控制軟件，用于充電樁車位的智能控制。 鎖研發(fā)的低功耗智能車位鎖具有四大核心技術(shù)及五大工藝流程。 四大核心技術(shù)： 1. 純感應(yīng)式控制界面，無(wú)需多余動(dòng)作。 2. 超低功耗設(shè)計(jì)。選取了常見(jiàn)的 1 號(hào)電池作為電源，一次更換可 連續(xù)使用 18 個(gè)月。 3. 閑時(shí)車位的實(shí)時(shí)共享。 4. 充電樁車位的充停一體化控制。 五大工藝流程: 1. 車位鎖搭建的離合結(jié)構(gòu)使得車位鎖的支架擺臂可前后 180°防撞防壓，實(shí)現(xiàn)有效的自我保護(hù)。 2. IP67 級(jí)防塵防水。 3. 可有效抵抗 7 噸汽車碾壓 300 次不變形。 4. 優(yōu)秀的工業(yè)設(shè)計(jì)和可視性設(shè)計(jì)。 5. 非同一般的穩(wěn)定性。經(jīng)過(guò)了 25000 小時(shí)的連續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行驗(yàn)證。 

北京科技大學(xué)開(kāi)發(fā)了一種智能熒光粉的制造技術(shù)。制造設(shè)備簡(jiǎn)單，投資少。使用本技術(shù)制造的智能熒光粉克服了以往的熒光粉必須經(jīng)長(zhǎng)時(shí)間日光照射后，夜間才能發(fā)出熒光的缺點(diǎn)，只要經(jīng)日光照射數(shù)分鐘即能在暗處發(fā)生熒光數(shù)小時(shí)，且可激發(fā)性好，即使室內(nèi)燈光照射也能激發(fā)發(fā)生熒光。 而且，本熒光粉是環(huán)保型的，熒光粉發(fā)光穩(wěn)定，無(wú)毒，無(wú)放射性。 本熒光粉耐蝕性好，耐酸耐堿。 所開(kāi)發(fā)的智能熒光粉以上所述的性能為其應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)，使其具有廣泛的應(yīng)用空間。 智能熒光粉主要作為暗處、夜間的發(fā)光指示材料。比如： （1）用于制作夜間發(fā)光指示標(biāo)志 可與油漆混合制作熒光漆料，用于標(biāo)牌，廣告，鐘表，地面交通標(biāo)志線等夜間的發(fā)光指示。 （2）用于制作夜間發(fā)光裝飾建材 可用于建筑材料，如與板材、地磚等表面為伍制作發(fā)光板、發(fā)光地面等，在夜間代替電燈，節(jié)能并裝飾建筑物。 （3）用于制作夜間觀賞商品 可用于玩具，室內(nèi)裝飾用擺設(shè)品，禮品，釣魚(yú)桿，演唱會(huì)觀眾手舞棒等等一些夜間發(fā)光、觀賞等小商品。

無(wú)人潛航器，英文名Unmanned Underwater Vehicle是指沒(méi)有人駕駛，靠遙控或自動(dòng)控制在水下航行的器具，主要指那些代替潛水員或載人小型潛艇進(jìn)行深海探測(cè)、救生、排除水雷等高危險(xiǎn)性水下作業(yè)的智能化系統(tǒng)。因此,無(wú)人潛航器也被稱為“潛水機(jī)器人”或“水下機(jī)器人”。 此潛航器的主要特點(diǎn)： 1.推力強(qiáng)勁：采用六個(gè)大功率無(wú)刷電機(jī)為動(dòng)力源，推力強(qiáng)大，適用于多種水下環(huán)境； 2.自主供電：內(nèi)置大容量鋰電池自主供電，電池更換方便，擺脫了實(shí)際作業(yè)環(huán)境中外接電源的限制； 3.智能控制：具備定深巡游、定向巡游等多種運(yùn)動(dòng)模式，配備人造側(cè)線系統(tǒng)，水下運(yùn)動(dòng)更加智能； 4.載荷擴(kuò)展：可搭載聲吶、深度計(jì)及定位系統(tǒng)等設(shè)備，滿足水下通信、水下定位和水下探測(cè)等需求。 Robo-Rov具有大深度、長(zhǎng)航時(shí)的優(yōu)勢(shì)，適合用于長(zhǎng)時(shí)間的水下搜尋、目標(biāo)打撈等任務(wù)。可完成海洋勘探，包括海洋科考、水質(zhì)監(jiān)測(cè)、地貌測(cè)繪等任務(wù)；水下作業(yè)，包括水下打撈、大壩巡檢等任務(wù)。RoboRov智能纜控?zé)o人潛航器根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景和使用需求，除高精度GPS、深度計(jì)、九軸姿態(tài)傳感器以及通信控制等標(biāo)準(zhǔn)模塊外，還可以搭載聲吶設(shè)備、水聲通訊設(shè)備，滿足水下復(fù)雜任務(wù)需求。

技術(shù)原理： 智能可視化優(yōu)化技術(shù)綜合應(yīng)用智能建模與優(yōu)化算法、可視化方法和計(jì)算機(jī)信息技術(shù)，將多維空間的數(shù)據(jù)降維映射在二維平面上，并生產(chǎn)目標(biāo)函數(shù)的等值線，據(jù)此，可從二維平面上直觀看到整個(gè)數(shù)據(jù)空間的超幾何特性，并看出最優(yōu)點(diǎn)和最優(yōu)區(qū)域。 智能可視化優(yōu)化技術(shù)是一種全新的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化技術(shù)，它具有其它技術(shù)不可比擬的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。（智能可視化優(yōu)化軟件IVOS，中國(guó)軟件著作權(quán)No.2011SR013087）。  功能與特性： （1）單目標(biāo)和多目標(biāo)優(yōu)化： 對(duì)單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，可確定出平穩(wěn)的優(yōu)化區(qū)域或最優(yōu)點(diǎn)； 對(duì)于多目標(biāo)的優(yōu)化問(wèn)題，可以確定出兼顧多個(gè)目標(biāo)的滿意區(qū)域； 對(duì)有指標(biāo)控制（或約束）的優(yōu)化問(wèn)題，可確定出滿足控制指標(biāo)的優(yōu)化區(qū)域。 （2）確定優(yōu)化方向： 當(dāng)最優(yōu)點(diǎn)不在數(shù)據(jù)集空間時(shí)，可從映射平面上直觀看出最優(yōu)方向，并確定出沿此方向上推進(jìn)時(shí)哪些變量在起主要作用。 （3）利用優(yōu)化區(qū)域調(diào)整優(yōu)化點(diǎn)：當(dāng)某些優(yōu)化參數(shù)對(duì)優(yōu)化目標(biāo)有重要影響，但它們的值又不可控時(shí)，可通過(guò)調(diào)節(jié)其它可控參數(shù)，使優(yōu)化點(diǎn)在優(yōu)化區(qū)域內(nèi)移動(dòng)到另一點(diǎn)。這種特性對(duì)于原料性質(zhì)時(shí)常變化的反應(yīng)過(guò)程的優(yōu)化非常有用。 （4）特別適用于復(fù)雜反應(yīng)單元（如催化裂化、加氫裂化、焦化、加氫精制、乙烯裂解、以及其它裝置的反應(yīng)單元）的反應(yīng)產(chǎn)物的分布優(yōu)化。 該技術(shù)是武漢理工大學(xué)鄢烈祥教授創(chuàng)立，研究團(tuán)隊(duì)近10多年來(lái)的研發(fā)成果。凝結(jié)了國(guó)家863計(jì)劃課題、國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、科技部項(xiàng)目、湖北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目、企業(yè)合作項(xiàng)目的研究成果，以及多位博士和碩士研究生的學(xué)術(shù)論文研究成果。

簡(jiǎn)介： 1、胰腺腫瘤CT圖像診斷算法。針對(duì)胰腺腫瘤分類問(wèn)題，從醫(yī)學(xué)CT圖像出發(fā)，搭建深度學(xué)習(xí)模型。對(duì)于腫瘤分類，我們將問(wèn)題建模成兩部：胰腺定位查找和胰腺腫瘤分類。我們建立級(jí)聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)，從病人腹部的CT圖像中將胰腺器官分割出來(lái)。級(jí)聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)比之前的層級(jí)分割網(wǎng)絡(luò)結(jié)果提升10各點(diǎn)。之后建立多模態(tài)分類網(wǎng)絡(luò)，針對(duì)CT圖像的特性，將多切片多造影劑時(shí)期多區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，在胰腺腫物分類中取得了較好的結(jié)果。 層級(jí)分割模型示意圖  分類模型可視化熱圖   2、現(xiàn)有的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移的醫(yī)療診斷措施為病理活檢，是一種過(guò)度醫(yī)療?；谌橄巽f靶圖像的術(shù)前無(wú)創(chuàng)的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)手段能夠有效避免過(guò)度醫(yī)療。我們構(gòu)造了基于乳腺鉬靶圖像的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)處理乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移問(wèn)題。我們對(duì)乳腺鉬靶數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理和數(shù)據(jù)集的整理、劃分。我們構(gòu)造了三個(gè)不同的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)和雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)。其中，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)分為 CC 位網(wǎng)絡(luò)和 MLO 位網(wǎng)絡(luò)。在乳腺鉬靶數(shù)據(jù)的測(cè)試集上，患病側(cè) CC 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè) MLO 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)、雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果依次遞增。這表明了同時(shí)使用同一患者的四張鉬靶圖像的雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)具有更好的預(yù)測(cè)效果，更適合乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)任務(wù)。對(duì)于雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)，我們不僅使用了雙側(cè)測(cè)試集 1，還使用了額外的雙側(cè)測(cè)試集 2 進(jìn)行測(cè)試。 鉬靶乳腺圖像預(yù)處理   雙側(cè)雙體位深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)   優(yōu)勢(shì)：從客觀的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)出發(fā)，結(jié)果可重復(fù)，而且高效快捷，提高識(shí)別準(zhǔn)確率的同時(shí)，便于臨床推廣。  

1、胰腺腫瘤CT圖像診斷算法。針對(duì)胰腺腫瘤分類問(wèn)題，從醫(yī)學(xué)CT圖像出發(fā)，搭建深度學(xué)習(xí)模型。對(duì)于腫瘤分類，我們將問(wèn)題建模成兩部：胰腺定位查找和胰腺腫瘤分類。我們建立級(jí)聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)，從病人腹部的CT圖像中將胰腺器官分割出來(lái)。級(jí)聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)比之前的層級(jí)分割網(wǎng)絡(luò)結(jié)果提升10各點(diǎn)。之后建立多模態(tài)分類網(wǎng)絡(luò)，針對(duì)CT圖像的特性，將多切片多造影劑時(shí)期多區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，在胰腺腫物分類中取得了較好的結(jié)果。層級(jí)分割模型示意圖 分類模型可視化熱圖 2、現(xiàn)有的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移的醫(yī)療診斷措施為病理活檢，是一種過(guò)度醫(yī)療?；谌橄巽f靶圖像的術(shù)前無(wú)創(chuàng)的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)手段能夠有效避免過(guò)度醫(yī)療。我們構(gòu)造了基于乳腺鉬靶圖像的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)處理乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移問(wèn)題。我們對(duì)乳腺鉬靶數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理和數(shù)據(jù)集的整理、劃分。我們構(gòu)造了三個(gè)不同的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)和雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)。其中，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)分為 CC 位網(wǎng)絡(luò)和 MLO 位網(wǎng)絡(luò)。在乳腺鉬靶數(shù)據(jù)的測(cè)試集上，患病側(cè) CC 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè) MLO 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)、雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果依次遞增。這表明了同時(shí)使用同一患者的四張鉬靶圖像的雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)具有更好的預(yù)測(cè)效果，更適合乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)任務(wù)。對(duì)于雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)，我們不僅使用了雙側(cè)測(cè)試集 1，還使用了額外的雙側(cè)測(cè)試集 2 進(jìn)行測(cè)試。鉬靶乳腺圖像預(yù)處理 雙側(cè)雙體位深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò) 優(yōu)勢(shì)：從客觀的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)出發(fā)，結(jié)果可重復(fù)，而且高效快捷，提高識(shí)別準(zhǔn)確率的同時(shí)，便于臨床推廣。