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針對傳統稻麥生長監測不高清、傳感單一化、數據氣象化、功能同質化、系統孤島化、研用離散化、服務被動化等問題，創新部署了基于新一代物聯網的稻麥產業科技信息服務系統。

本發明公開了一種基于區域態勢信息的網絡攻擊后果動態定量評估方法，獲取工業關鍵基礎設施所有站點內部工藝的運行信息并進行篩選，獲得由網絡攻擊導致的異常發生的位置信息，以及物理設備當前的有用的運行狀態信息；利用多層流模型計算站點輸出的物質流異常信息，并建立站點的輸入輸出物質流計算模型；根據由網絡攻擊導致的站點輸出物質流異常信息，以及站點的輸入輸出物質流計算模型，以及輸送網絡的拓撲圖模型，建立態勢預測模型，以預測未來一

信息技術在畜牧業生產、管理、服務等領域應用程度在逐年增加，畜牧信息化養殖過程中，應用了大量的信息采集模塊，能量補給問題越顯突出。以往多數采用的是更換電池或者有線充電的方法，采用更換電池的方法會使得工作人員頻繁進出，容易帶入病菌等影響奶、肉質量的因素，而采用有線充電則對使用者而言太過于麻煩。 本技術提出了無線充電技術在畜牧信息化養殖中的應用新型磁耦合諧振技術完成無線充電，這樣可以減少人為因素對養殖環境的影響，也減少了有線充電的麻煩。

團隊聯合中美研究成員，應用三維激光成像技術，研發了具有世界先進水平的三維激光道路路面智能檢測車，可在最高采集時速100km/h的情況下，對約4m寬的路面范圍實現毫米級三維掃描。 一、項目分類 重大科學前沿創新 二、成果簡介 團隊聯合中美研究成員，應用三維激光成像技術，研發了具有世界先進水平的三維激光道路路面智能檢測車，可在最高采集時速100km/h的情況下，對約4m寬的路面范圍實現毫米級三維掃描。同時，創新應用先進的深度學習技術，開發了路面病害及路面特殊構造物智能識別算法，可精準識別路面裂縫、坑槽、灌縫、修補、錯臺、標線、伸縮縫、板縫、伸縮縫、井蓋等多種路面病害及路直特殊構造物。相關研究成果在中國、美國、巴西、南非、日本、印度等多個國家的道路檢測工程實踐中已得到大量應用。

成果簡介企業全面規范化生產維護管理信息系統， 是以提高設備的運行效率和綜合效率 OEE 和完全有效生產率 TEEP， 保證設備的正常運行為目標； 以系統的檢維修體系設計為載體， 以全員行為規范為過程， 全員參與為基礎的設備人機系統精細化管理體系。本系統是一套涵蓋了設備全壽命期要素的綜合管理平臺， 建立了基于 TnPM體系的機加工行業首個信息化生產維護管理系統； 建立完整的、 符合生產型企業的設備基礎數據體系和信息化維護保養體系。系統的目標市場是資產密集型生產

蘇州大學智能信息處理平臺的目標是能處理多模態文字數據，精準分析語言內部結構，對人類語言進行深層理解，以支持各種應用需求。 一、項目分類 顯著效益成果轉化 二、技術分析 蘇州大學智能信息處理平臺的目標是能處理多模態文字數據，精準分析語言內部結構，對人類語言進行深層理解，以支持各種應用需求。系統可以處理多種非結構化數據，比如說明書、技術標準、車間工單等紙質文檔或電子文檔。把圖像識別技術(OCR)和自然語言理解技術(NLP)相結合，從表單圖像中抽取關鍵要素信息。在此基礎上，我們搭建了包括知識圖譜問答 (KBQA)、常見問題檢索 (FAQ)、對話 (Chatbot)在內的智能問答及對話系統、以及面向大數據的文檔信息抽取系統。能夠對給定的自然語言問題通過查詢、推理提供精準滿意的答案，和面向大規模文檔提供信息抽取和輿情分析等服務。目前已經向多家公司提供各項相關服務。

信息化是當前人類社會發展的大趨勢，從當前各種信息技術充實到人們生活和工作中的實際情況來看，信息時代已經強勢到來。在信息化的背景下，高校計算機教學面臨著新的機遇，也急需做出改變，只有這樣才能應用信息技術來實現高校計算機教學實效的實質性提升，使高校的計算機教學工作真正實現現代化、信息化。本文對信息化背景下高校計算機教學改革的相關問題進行了簡單分析，并提出了一些合理化建議，希望可以從理論角度給予高校計算機教學改革一定的推動力。

該項目以稻米食品及其生產過程為對象，研究從源頭到消費產業鏈全過程的食品質量安全信息的采集、信息分析，研究區塊鏈存儲方式和傳統數據庫存儲方式的融合，建立具有分布式多源信息融合能力、數據安全性可靠性高、智能合約管理性能的區塊鏈大數據庫。集成區塊鏈及多源信息融合技術，無線傳感器網絡和數據庫等技術，開發了稻米食品安全產業鏈信息系統，實現了稻米食品生產過程安全管理及溯源等功能。該系統的管理模式、追責適用指標、數據安全指標、兼容性指標、智能化管理和云平臺形成了互聯網+企業管理的模式，項目成果的應用不僅能帶來食品安全控制的好處，還可以擴展到多種業務功能，如供應鏈管理，市場差異化的改進，提高了企業生產管理效率，降低了管理人員成本，提升了企業的競爭優勢。因此該系統具有廣闊的推廣應用前景。 市場預期：為企業生產管理和市場開拓提供了方便快捷的工具和可靠的數據支撐，提高了企業的生產管理效率，提升了企業的競爭優勢。 轉化條件:稻米食品全產業鏈信息系統 成果完成時間：2017 年

XM-SZY01中醫望診信息采集管理系統（舌診、面診、問診） ? XM-SZY01中醫望診信息采集管理系統采用一體化設計，將舌診儀、面診儀及問診模塊三種功能巧妙的融于一體，可進行舌像采集分析與處理、面像采集分析處理以及問診等輔助診斷教學。 ? 一、舌像采集分析處理： 1、主要功能： ■ 計算機控制內部相機進行自動對焦拍攝，操作簡單，圖像清晰，完全實現舌象采集自動化。 ■ 采用數字化舌象采集平臺與標準化方法還原，使舌象真實再現。 ■ 內部攝像采用模擬自然光源并能進行光線調節，使采集環境保持穩定。 ■ 在特定的光源環境下，采用攝像頭獲得舌像信息，對舌體圖像的顏色、紋理、輪廓進行特征提取，由計算機將這些特征值與特征數據庫中的閾值進行比對判斷，給出舌象分析結果。 ■ 可以隨時查詢病例報告。 ■ 可以分析舌質顏色、舌苔顏色、舌形狀、舌態。 ■ 內置消毒滅菌裝置，操作前使用，避免交叉感染。 ■ 軟件可以根據實際舌象的瘀斑、點刺、齒痕、裂紋等癥狀用文字顯示舌象特征、臨床病癥以及飲食及用藥建議。 ? 2、主要特點： ■ 系統具有自主學習功能，通過不斷學習，有效提高系統自主診斷準確性。 ■ 支持自動分析，且允許人工修正，提高診斷的準確性。 ■ 準確分析舌質、舌苔等，并直觀顯示結果。 ■ 支持初診、復診分離，實現便捷就診。 ■ 支持多關鍵字的查詢統計。 ■ 支持診斷分析報告打印。 ■ 用戶權限管理，提高安全性。 ■ 自動對焦（即自動舌體捕獲）。 ■ 燈光控制功能。 ? 3、軟件功能： ■ 用戶權限管理，提高系統安全性。 ■ 病理、臨床庫可以持續更新，具備學習能力，且具備自動提取舌體，自動分析舌體、自動分析后手動調整等功能，大大提高了學習的準確度。 ■ 快捷的初診、復診入口，操作方便、快捷。 ■ 圖像采集分析能力，既可實時診斷，又可能根據需要進行人工調整。 ■ 靈活多變的查詢統計能力，數據分析功能。 ■ 病例學習：單擊主界面中的“病例學習”選項，進入學習界面，包括讀取、保存、舌體輪廓提取、特征提取、自動提取控制、量化數據顯示、舌象特征錄入、臨床意思錄入、飲食指導及用藥建議錄入等選項，學習與分析過程，采用人機交互的方式。 ■ 自動獲取：單擊自動獲取按鈕，如果參數正確，舌體提取成功，若存在不足，可通過自動提取控制中的進度條及取反控制框選擇來進行控制。 ■ 特征提取：為了便于分步處理，此處特征提取分步驟完成，分別舌質特征、舌苔特征、齒痕特征、裂紋特征、瘀斑特征以及點刺特征。點擊某功能按鈕后，相關特征將被量化，以舌質為例加以說明。比如，單擊舌質特征、舌苔特征按鈕后，數據結果自動分析結果。 ■ 人工繪制：對于某些來自于其他途徑的圖片，會存在自動獲取舌頭錯誤的情況，此時可以通過人工繪制來完成。單擊“人工繪制”后，在圖像顯示區域，單擊右鍵將出現菜單，包括選中舌體、勾畫輪廓和撤銷。其中選中舌體僅需在舌頭四周點選四個點，單擊“繪制完成”后再自動識別完成；勾畫輪廓則是按住鼠標左鍵后通過拖動完成繪制，繪制完成后單擊“繪制完成”便實現舌體提取。撤銷可以對繪制過程覺得不滿意的地方進行撤銷，支持5步撤消。 ? 二、面像采集分析處理： ■ 通過對病人面部圖像進行分割、人機病癥問診作答，結合醫生專業診斷，給出專業診斷結果并打印成報告，該系統能達到輔助中醫臨床診斷的作用，從數據庫中讀取面診以及問診信息數據，建立和編輯病例，建立中醫診斷報告。中醫面診檢測分析系統采用形狀模型實現對眼睛、鼻子等器官進行定位，提取出額頭、下頦和兩顴區等人臉區域。通過采用K-means算法對面部圖像的顏色進行提取，計算不同的顏色聚類中心的距離而進行面部顏色的分析；通過采用改進的2DPCA對面部圖像進行特征抽取，通過計算測試樣本特征與訓練樣本特征之間的余弦距離，實現對面部圖像的光澤分析。 ■ 面象采集主要是在特定的光源環境下，采用高清晰攝像頭 獲得患者面部的圖像信息，將這些特征值與特征數據庫中的閾值進行比對，給出面色分析結果。可分析12種面色：青色、赤色、黃色、白色、黑色、正常、淡白、淡紅、紅、 深紅、暗紅、紫黑。 ■ 測試結果用表格顯示，簡潔易懂，并可以生成PDF文件保存以便查詢，也可以打印報告。 ? 三、問診分析處理： ■ 問診采集主要是病人對照數據庫中的各種癥狀進行挑選，通過回答 88 道試題（病人起病和轉變的情形，寒熱、汗、頭身感、大小便、飲食、胸腹、耳、口等各種狀況）， 最后進行提交并由系統自動判斷。 ■ 檔案管理功能：可錄入被測評人的姓名、年齡、性別等基本信息，方便準確的查詢。 ■ 軟件界面簡潔，操作簡單。 ■ 測試結果用表格顯示，簡潔易懂，并可以生成 pdf 文件保存以便查詢，也可以打印辯證報告。

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