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項目簡介運用有限元方法開展汽車及零部件的結(jié)構(gòu)靜動態(tài)特性研究，可進行的研究有：（ 1）結(jié)構(gòu)靜態(tài)分析；（ 2）結(jié)構(gòu)動態(tài)分析，包括模態(tài)分析、頻響分析、譜分析、疲勞分析等；性能指標仿真分析的精度能夠滿足工程需要所處階段成熟

本發(fā)明公開了一種直線感應(yīng)電機穩(wěn)態(tài)特性分析方法，包括如下 步驟：（1）建立直線感應(yīng)電機的一維磁密分布模型；（2）根據(jù)一維 磁密分布模型，計算 y 軸磁通密度；（3）利用磁障面特性，由 y 軸磁 通密度得到電場強度；（4）計算正常磁密行波、入端磁密反射波和出 端磁密反射波的幅值的復(fù)數(shù)形式；（5）計算正常磁密行波阻抗、入端 磁密反射波阻抗和出端磁密反射波阻抗；（6）計算直線感應(yīng)電機單相 電路的總阻抗；（7）對直線感應(yīng)電機在不同穩(wěn)定狀態(tài)下的性能參數(shù)進 行分析。本方法明顯降低了直線感應(yīng)電機電磁特性的分析難度和

1.痛點問題 在臨床醫(yī)學實踐過程中，會產(chǎn)生醫(yī)學圖像、電子病歷、生命組學等多種類型的醫(yī)學數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能夠從不同角度對患者的病情進行刻畫。因此實現(xiàn)多模態(tài)臨床醫(yī)學數(shù)據(jù)的自動化和智能化分析，有利于推動國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，助力“健康中國”戰(zhàn)略的實施。 我國不同地區(qū)醫(yī)療水平差異較大，醫(yī)療資源在空間上分配不均。某些科室如影像科、病理科有較大的醫(yī)師缺口，供需矛盾突出。這種供需不匹配的問題也造成了醫(yī)生工作負擔加重，患者等待檢查結(jié)果周期變長等諸多問題。在當前情況下，短期內(nèi)無法通過培養(yǎng)更多的新醫(yī)生來緩解醫(yī)療資源供需緊張的問題。 為緩解上述問題，目前已有企業(yè)推出了基于人工智能的輔助診療產(chǎn)品，但這些產(chǎn)品大都針對單一模態(tài)的醫(yī)學數(shù)據(jù)，無法從整體的視角進行輔助診斷和決策，輔助診斷的準確性仍有較大的提升空間。 基于以上痛點問題和產(chǎn)業(yè)機遇，我們希望通過技術(shù)創(chuàng)新，研發(fā)出一套有效的多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)，應(yīng)用“多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)+人工智能”的技術(shù)模式，緩解當前醫(yī)療資源供需緊張的社會問題。 2.解決方案 本項目旨在研發(fā)對多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)進行有效整合分析的人工智能方法。處理的數(shù)據(jù)類型包括：患者的醫(yī)學圖像、電子病歷、生命組學等多種模態(tài)的醫(yī)學數(shù)據(jù)。針對醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)，構(gòu)建目標檢測與分割、特征提取、相似圖片檢索等智能化算法；針對電子病歷數(shù)據(jù)，構(gòu)建分詞、醫(yī)學實體識別和標準化算法；針對生命組學數(shù)據(jù)，研究基因突變致病性預(yù)測的深度學習算法。上述多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)為基礎(chǔ)，研發(fā)多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)智能分析的系列軟件產(chǎn)品，為醫(yī)院提供人工智能輔助診斷等應(yīng)用產(chǎn)品。 3.合作需求 尋求與醫(yī)療機構(gòu)、醫(yī)療設(shè)備耗材企業(yè)、遠程病理運營企業(yè)開展相應(yīng)的合作。

成果概述：   基于人工智能技術(shù)，對來自全市公交車輛的車載視頻進行分析，實時計算出這些公交車量的實際承運人數(shù)目，提供給上海市公交中心數(shù)據(jù)分析平臺。基于現(xiàn)有公交車載一體機的攝像系統(tǒng)獲取的車內(nèi)運行的實時視頻信息，運用物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)（4G、5G、LORA）匯集來自當前運行的公交車輛的當前視頻圖片，利用基于GPU云并行計算分析支撐技術(shù)，實現(xiàn)了基于人工智能技術(shù)的大規(guī)模公交車輛乘客數(shù)目狀態(tài)的實時分析方法，實現(xiàn)了支持上萬臺公交車輛乘客數(shù)目的實時評估的能力，構(gòu)建了超大規(guī)模數(shù)據(jù)庫，對接上海交通數(shù)據(jù)中心，提供實時的全市公交車輛運行乘客狀態(tài)的大規(guī)模采集分析系統(tǒng)。目前已經(jīng)在上海逐步展開應(yīng)用。“公交視頻智能分析系統(tǒng)”已經(jīng)率先在99路成功試點。支持整個上海市約有1萬3千余輛公交車，若想在整個大城市推廣這一系統(tǒng)，那么至少要實時處理2萬至3萬個車載攝像頭的“海量”信息，利用傳統(tǒng)的視頻分析技術(shù)根本無法實現(xiàn)。陳慶奎教授團隊的“視頻圖像實時分析技術(shù)”，該技術(shù)曾獲得過2項國家自然科學基金的支持、10余項國家發(fā)明專利授權(quán)、2項上海技術(shù)發(fā)明獎。目前，國內(nèi)包括新華社、文匯、上觀、新浪等各大媒體均報導(dǎo)此上海十大惠民應(yīng)用。 知識產(chǎn)權(quán)情況：申請2項發(fā)明專利。 技術(shù)的成熟度:    陳慶奎教授團隊的“視頻圖像實時分析技術(shù)”，該技術(shù)曾獲得過2項國家自然科學基金的支持、10余項國家發(fā)明專利授權(quán)、2項上海技術(shù)發(fā)明獎。目前，國內(nèi)包括新華社、文匯、上觀、新浪等各大媒體均報導(dǎo)此上海十大惠民應(yīng)用。 相關(guān)技術(shù)指標：   支持整個上海市約有1萬3千余輛公交車，若想在整個大城市推廣這一系統(tǒng)，那么至少要實時處理2萬至3萬個車載攝像頭的“海量”信息，利用傳統(tǒng)的視頻分析技術(shù)根本無法實現(xiàn)。精度達95%。 技術(shù)創(chuàng)新點： 1、大規(guī)模視頻信息匯集系統(tǒng)； 2、公交車輛視頻圖片預(yù)處理系統(tǒng)； 3、基于人工智能技術(shù)的公交車運行乘客數(shù)目計算模型； 4、基于多攝像源信息的車輛乘客數(shù)目評估系統(tǒng)； 5、基于物聯(lián)通信的大規(guī)模信息匯集系統(tǒng)； 7、基于GPU集群的大規(guī)模視頻特征計算技術(shù)； 8、基于GPU集群的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大規(guī)模視頻特征識別系統(tǒng)； 9、超大規(guī)模數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)實現(xiàn)。 知識產(chǎn)權(quán)情況： 申請2項發(fā)明專利。 技術(shù)的成熟度:    陳慶奎教授團隊的“視頻圖像實時分析技術(shù)”，該技術(shù)曾獲得過2項國家自然科學基金的支持、10余項國家發(fā)明專利授權(quán)、2項上海技術(shù)發(fā)明獎。目前，國內(nèi)包括新華社、文匯、上觀、新浪等各大媒體均報導(dǎo)此上海十大惠民應(yīng)用。

本系統(tǒng)在國內(nèi)屬首家研制，可推廣到所有熱電廠，以提高工作質(zhì)量、工作效率、提高科學管理水平

主要研究體外過敏源自動檢測分析儀等的關(guān)鍵技術(shù)與儀器。圍繞常見疾病的篩查、老年人與病人護理等的需求，提供無創(chuàng)、無輻射、快速的檢測與診斷技術(shù)，并研發(fā)高性價比的儀器和系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以用于無意識老年人、脊髓損傷病人和其他需要進行膀胱容積監(jiān)測的患者，以及需要通過尿量預(yù)測實現(xiàn)對患者尿失禁護理和治療的醫(yī)院。本體外過敏原自動檢測儀具有敏感度高、特異性強、操作簡便、分析時間短（<5s）、自動化程度高、定量分級（5-7級）、成本低等特點，既可以適用于社區(qū)和基層醫(yī)院，也適用于三甲醫(yī)院和大型實驗室。目前已完成工程樣機研制,分析時間<5s；定量5-7級。

項目背景：隨著國家政策的引導(dǎo)，城市的發(fā)展，各種建 設(shè)工程規(guī)模不斷擴大，如何搞好現(xiàn)場施工現(xiàn)場管理，降低事 故發(fā)生頻率，杜絕各種違規(guī)操作和不文明施工現(xiàn)象一直是施 工企業(yè)、政府管理部門關(guān)注的焦點。利用現(xiàn)代科技，AI 識別 技術(shù)，優(yōu)化監(jiān)控手段，實現(xiàn)對工地現(xiàn)場的各類問題實現(xiàn)實時 的、全過程的、不間斷的監(jiān)管。目前在工地智慧監(jiān)管方面， 已經(jīng)實現(xiàn)了對人員安全帽、危險區(qū)域的入侵等方面的視頻監(jiān) 控及 AI 分析，但是在對施工周邊圍擋監(jiān)控、施工現(xiàn)場地面 硬化監(jiān)控、施工現(xiàn)場物料堆放覆蓋監(jiān)控、施工現(xiàn)場出入車輛 清洗狀況監(jiān)控，AI 分析系統(tǒng)無法到達準確及有效的分析。需 要通過建立有效的數(shù)據(jù)模型，應(yīng)用 AI 分析算法，實現(xiàn)對以 上問題的準確分析。 所需技術(shù)需求簡要描述：1.AI 人工智能機器視覺分析 “深度學習”技術(shù)，實現(xiàn)視頻分析、視頻編解碼等技術(shù)。2. 采用深度學習，高效識別準確率超 99.5%，支持目標大小閾 值設(shè)定，對光線、極端天氣等不同應(yīng)用場景環(huán)境適應(yīng)性強， 檢測速度快，運算成本低。  對技術(shù)提供方的要求:1.具有成功的 AI 識別、深度學習 方面的成功案例。2.對人工智能、大數(shù)據(jù)分析具有深入的研 究。3.技術(shù)方案成熟可靠穩(wěn)定有創(chuàng)新思維，不涉及知識產(chǎn)權(quán) 侵犯。 

本軟件主要功能是版面對象（文字、表格、公式、圖形等）的自動識別，包括版面分割、樣式識別、表格識別、公式識別、圖形解析、文字識別與元數(shù)據(jù)抽取等。可用于數(shù)字內(nèi)容制作（如點讀書熱區(qū)檢測）、文件格式轉(zhuǎn)換（如PDF到EPub）、表單識別與金融文檔處理、數(shù)學公式識別與結(jié)構(gòu)化拷貝、題庫構(gòu)建與試題檢索、漫畫制作與檢索等。目前支持圖像、PS、PDF、Word、EPub、網(wǎng)頁等文件格式，支持圖書、論文、證券研究報告、試題、表單類數(shù)據(jù)等。

水質(zhì)分析儀的主要用戶是環(huán)境監(jiān)測、水利水務(wù)部門、水處理行業(yè)、高校、科研院所、電力鋼鐵化工企業(yè)、第三方檢測機構(gòu)等，可替代大量手工分析勞動。市場主要被美國HACH、德國SEAL、荷蘭SKALAR等進口產(chǎn)品壟斷。但由于儀器結(jié)構(gòu)復(fù)雜，操作難度大，多數(shù)單位引進后被迫處于閑置狀態(tài)。我們與多家單位聯(lián)合研制生產(chǎn)的THINKED 7800系列多參數(shù)連續(xù)流動水質(zhì)快速分析儀全部性能指標相當或優(yōu)于進口品牌，易用性優(yōu)勢特別突出，整機和配件價格優(yōu)勢明顯，可提供專家級的咨詢服務(wù)，售后響應(yīng)快捷。具有很強的市場競爭力。

承壓設(shè)備包括鍋爐、壓力容器及壓力管道，結(jié)構(gòu)強度是關(guān)鍵。依據(jù)國家相關(guān)法規(guī)標準要求，結(jié)合ANSYS有限元技術(shù)，可以進行承壓設(shè)備的應(yīng)力分析設(shè)計、疲勞設(shè)計及優(yōu)化設(shè)計，確保裝置的經(jīng)濟性及合理性。同時通過靜態(tài)應(yīng)變測試及動態(tài)應(yīng)變測試技術(shù)，進行實驗應(yīng)力分析，診斷裝置的可靠性。結(jié)合裝置缺陷動態(tài)聲發(fā)射檢測技術(shù)，進行裝置損傷剩余壽命預(yù)測，確保裝置安全運行。