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本項目通過研發神經疾病異常腦狀態智能檢測方法，并建立基于醫聯體的腦電分布式智能處理平臺，提供適應臨床需求的癲癇腦電智能處理和遠程協作診療方案，提高臨床癲癇診療效率，并助力于癲分級診療體系建設。

本發明公開了一種智能錢包，包括貝殼狀的包體，包體的兩端通過紐扣連接，在包體內部沿折疊線連接插套，插套上設有內部照明燈、外部照明燈、光敏電阻和紫外線驗鈔燈，包體的一側設有鋰電池和控制模塊；內部照明燈、外部照明燈、光敏電阻和紫外線驗鈔燈分別與控制模塊相連，內部照明燈、外部照明燈、光敏電阻、紫外線驗鈔燈和控制模塊分別與鋰電池連接。本發明的錢包設有內部LED照明燈和外部LED照明燈，既能為錢包內部提供照明，方便使用者在光線較暗的環境中取放錢幣；也可以當成應急光源使用，使用方便；在錢包內設有紫外線驗鈔燈，能夠在取放錢幣是鑒別錢幣真偽，減少使用者的財產損失。

成果簡介智能健身游戲拳擊靶將現代電子技術與體育運動器材拳擊靶相結合， 可提供拳擊力度、 頻度、 準確度等參數的測量與顯示， 進行等級評價并語音播報， 避免了傳統訓練時的盲目性和枯燥、 單調性， 可以幫助訓練者合理、 科學地制定健身方案， 提高訓練效率。 適用于職業拳擊手和業余愛好者。設計原理： 在拳擊靶內嵌入一個壓力傳感器， 并采用無線發送壓力傳感器的采集的數據， 交給中央控制器處理、 分析， 計算出拳擊的力度、 平均值、 歷史最高值以及擊打的頻率。 功能選擇按鍵部分，

本發明屬于空調外機拆卸設備領域，并公開了智能拔除膠塞裝 置，包括機架、橫梁、第二水平導軌、第一水平導軌、移動架、位置 調節氣缸、伺服電機、滾珠絲杠機構和拔膠塞機構，第一水平導軌安 裝在機架上；所述橫梁滑動安裝在所述第一水平導軌上；所述第二水 平導軌安裝在所述橫梁上；移動架滑動安裝在所述第二水平導軌上； 所述位置調節氣缸安裝在所述機架上；所述伺服電機安裝在所述機架 上；所述拔膠塞機構安裝在所述移動架上，其包括壓縮機壓緊裝置、 膠塞提升裝置和膠塞拔除裝置。本發明能夠實現空調外機生產過程中 壓縮機頂部膠塞

智能燕窩分選溯源系統是針對燕盞稱重及打標、溯源貼標、匹配分選、信息錄入等流程開發的智能化裝備。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 智能燕窩分選溯源系統是針對燕盞稱重及打標、溯源貼標、匹配分選、信息錄入等流程開發的智能化裝備，以替代傳統的人工作業，提高生產效率，降低成本。

智能樣品管理系統是針對實驗室樣品管理中存在的檢測樣品種類繁多、形式多樣、領取不便等問題研發的一種可實現實驗室樣品自動化管理的設備。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 智能樣品管理系統是針對實驗室樣品管理中存在的檢測樣品種類繁多、形式多樣、領取不便等問題研發的一種可實現實驗室樣品自動化管理的設備，其功能包括樣品的自動存入取出、存取樣的操作記錄、存取人員的權限管理、存樣的超期警報。 該系統填補了目前檢測實驗室制備后樣品全自動存取方面的技術和裝備空白，在檢測/校準實驗室、能力驗證提供機構等領域具有較大的市場前景。

項目研究背景： 該課題實現了對大型機電設備的在線監測和遠程故障 診斷，提高了診斷的精度，降低了對生產企業設備維護的成本，可以實現 生產企業中設備的預防性維護和主動性維護，從而提高了設備的利用率。 課題的研究成果適用于生產企業大型設備的狀態監測， 適合在全國范圍內 推廣。 技術原理： 本課題采用 C#語言、 Matlab 語言和 SQL Server 數據庫技 術進行開發，實現設備狀態監測數據的遠程傳送與

? 本項目是在長期的學術研究和工程實踐基礎上，結合計算機技術、模式識別技術和DSP技術研發的綜合性智能視頻監控技術。它以高速計算和控制模塊為核心，實現視頻圖像的自動分析，發現并跟蹤重要目標，抽取圖像中蘊含的有價值信息，實現視頻監控環境下對視頻信息的自動處理。本項目中技術成果包括：基于DSP系統的復雜背景下運動目標自動檢測和自動跟蹤技術；實時圖像和錄像中的特定目標自動搜索技術；多攝像機自動協同目標跟蹤技術；人體目標的異常動作和異常行為自動識別和報警技術。

1．外觀設計產品的名稱：智能眼鏡。2．外觀設計產品的用途：本外觀設計產品為帶有前置攝像頭 和翻譯傳導耳機的用于佩戴的眼鏡。3．外觀設計的設計要點：產品的形狀。4．指定一幅最能表明設計 要點的圖片或者照片：立體圖。 

（一）項目背景 針對現實場景中，存在需要對服務行業錄音文件內容進行詳細分析， 但是面對海量錄音文件無法僅通過人力資源去逐一分析的弊端，本項目旨 在通過實際應用場景結合計算機和人工智能技術開發一個人工智能 NLP 引 擎，用以解決海量錄音文件經過 ASR 轉文本后，對錄音內容進一步按需分 析，最終得到較為完整的分析結果，以便于企業進一步采取商業策略。 （二）項目簡介 人工智能 NLP 引擎項目是基于多語種分詞、多語種情緒識別、詞句關 系分析、意圖識別、文本聚類等自然語言處理技術實現對海量錄音文本的 知識挖掘，識別重要信息。為錄音服務行業下游業務的分析人員提供分析 思路，以便得到多維度、多形式分析結果，將發現轉換為可落地的業務決策，這些數據驅動的業務決策，包括客戶體驗、座席行為、產品改進、風 險監測等多個方面，幫助企業改善用戶體驗、降低成本、提升效率、提升 業績、降低風險等。 （三）關鍵技術 1.多語種分詞。分詞指的是將一個字序列切分成一個一個單獨的詞，是 將連續的字序列按照一定的規范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時 調用接口進行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統計。 2.詞句關系分析。根據詞句關系接口識別的中心詞，然后用中心詞進行 詞頻的統計，對于目標樣本，統計出高頻中心詞用來概括目標樣本中主要 描述的對話內容。 3.意圖識別。識別出客戶語句的意圖，以便進行相應的功能操作、信息 推薦等。 4.多語種情緒識別。情緒識別是對包含主觀信息的文本進行情感傾向性 判斷，正向或者負向（如果能提供訓練數據集，可以識別更多種類的情緒）。為客戶之聲下游任務的口碑分析、話題監控、輿情分析等應用提供幫助。目前支持中文、粵語的情緒識別。根據情緒標識，用情緒進行搜索和統計 分析。 5.文本聚類。文本聚類將一大段文本中心詞和中心詞的關聯詞、近義詞 生成一個圖，用于可視化文本的內容。 6.自定義分詞、意圖。對分詞分詞、意圖種類進行增刪、擴展、微調等。