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呼吸慢病患者物聯網管理平臺，主要是對患者的個人身體檢測數據進行采集、主要是手環、聽診器、體溫計的數據采集，醫生對患者的聽診音頻進行審核分析，并給出診斷報告；以及心肺音數據的切片標記。和呼吸慢病患者可視化分析，利用可視化工具提供豐富的圖表展示，提高結果的可讀性。

研發階段/n一種油菜生態型波里馬雄性不育兩系雜種種子生產技術 本發明屬于利用油菜生態型波里馬細胞質雄性不育兩系生產雜交F1種子的技術領域，具體涉及到利用油菜生態型波里馬細胞質雄性不育系和恢復系在冬油菜產區秋播生產雜交F1種子的雜交制種方法。由于生態型細胞質雄性不育系在中國的冬油菜產區（例如長江流域）正常播種條件下表現雄性可育，可以自交結實，在中國的春油菜地區（例如甘肅、青海和新疆等省區）夏播表現雄性不育，不能自交結實，因此，必須在春油菜地區夏播生產雜交種種子。本發明的

本發明公開了一種屬于功能陶瓷制備技術領域的具有高Tc、高壓電性能的鈦鈧鈮酸 鉛鉍鋰系壓電陶瓷。提出由以用通式(1-x)BiScO3-xPb(1-y)LiyTi(1-y)NbyO3表示的壓電陶瓷 材料，其中x、y表示復合離子中相應元素材料在各組元中所占的原子數，即原子百分比， 0.50≤x≤0.90，0≤y≤0.10。該壓電陶瓷可采用傳統壓電陶瓷制備技術和工業用原材 料、在1150℃或更低溫度下燒結而獲得，其工藝穩定。本發明壓電陶瓷具有良好的壓電 性能、實用的平面機電耦合系數，其kp大于40％，d33達300pC/N以上，Tc大于400℃，在 高溫電子設備中具有實際應用的價值。

該項目是國家部委項目，現處于實驗室研究階段。 項目主要研究內容如下： （1）關鍵構件載荷譜編譜平臺 建立以轉向架構架標定試驗臺為主要裝備的關鍵構件載荷譜編譜平臺，該平臺以多通道、高精度轉向架測力構架標定加載系統為主要設備，配以多通道協同作用控制軟件和相應的加載工裝，完成轉向架載荷譜測試中測力構架的載荷標定，這是確保載荷譜研究圓滿完成所必需的基本試驗手段。 （2）載荷線路測試與評估平臺技術 建立以大容量、多通道、高信噪比（包括無線測量）的載荷線路測試與評估平臺技術，該平臺以高信噪比動態數據采集系統和無線遙測數據采集系統為主要設備，能夠在高速動車組運行時，全程往返連續測試高速動車組轉向架構架、輪軸等關鍵部件的載荷與動應力。    項目主要技術創新點如下：?  建立復雜載荷系下載荷標定技術和方法；?  載荷譜的損傷一致性編譜準則；?  高置信度編譜技術；?  各類測力裝置和大容量高抗干擾能力的測試系統；?  可靠性評估技術。 本項目將形成以轉向架構架標定試驗臺、結構疲勞試驗系統和材料疲勞試驗系統為主要裝備的關鍵構件載荷譜編譜平臺和多通道高信噪比測試設備為主體的載荷線路測試與評估平臺。    應用范圍： 高速列車車輪、車軸、構架、軸箱、齒輪箱、懸吊螺栓、懸吊支座等走行及懸掛系關鍵零部件的設計及試驗評估。

第四范式成立于2014年底，是國際領先的人工智能平臺與技術服務提供商，公司以“Empower AI Transformation and Advance AI For Everyone”為企業愿景，旨在讓AI成為驅動社會進步、企業增長的引擎。依托于領先的機器學習技術與豐富的行業實踐經驗，第四范式打造了企業智能化轉型戰略產品“天樞”，通過構建以消費者為中心的全鏈路客戶流量運營，幫助企業實現以創造業務價值為目標的智能化轉型。此外，第四范式為企業樹立了正確的轉型目標和方法，通過自動化AI應用構建平臺第四范式HyperCycle ML，提升AI建模效率，降低AI應用門檻，將AI技術快速、規模化落地到企業眾多業務場景中，提升業務場景價值。同時，第四范式采用軟件定義算力的先進理念為企業提供軟硬一體AI集成系統SageOne，降低企業AI部署總體擁有成本，推動企業全面智能化轉型進程。目前，第四范式已為金融、零售、能源、醫療、制造、互聯網、媒體等行業成功落地上萬個AI應用，助力各行業企業的AI創新變革。?點擊上方按鈕聯系科轉云平臺進行溝通對接！

本項目研發了一套完整的現場數據采集服務支撐技術，提供了數據采集集成服務的商業運營新模式。針對工業互聯網建設過程中普遍存在的現場數據采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網絡安全傳輸、數據質量管理和標準化輸出等多個環節，把經過質量分析和標準化處理后的實時數據，作為產品對接到工業互聯網應用平臺的數據池，供后續數據處理和應用分析。整套技術包括4大模塊：1）智能網關：基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置云服務器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統：實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。3）數據管理和標準化處理：數據有效性管理、數據質量評估、數據標準化和數據安全機制。4）智能運維：開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現場數據的傳感、傳輸、管理、輸出和設備運維等一系列工程實現。應用范圍: 1、智能網關： 開發基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置服務器。 綜合接入能力： 包括有線傳感器和特定的無線傳感器、與現有系統的對接 有效感知能力： 實現基于圖像的AI視覺感知能力，重點研究基于小目標的圖像分類算法 安全傳輸能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行傳輸模塊化替換 提供安全的加密手段，保證數據安全 現場調試配置能力： 具有現場WiFi調試功能，方便安裝和運維人員現場配置和檢測 軟件和通信標準版本現場升級 2、AI模型管理系統 需要實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。 樣本管理能力 原始樣本管理、樣本實例庫分類和管理、檢測樣本管理等 模型計算和管理 算力管理：對算力的統籌，外部算力的對接等 算法管理：自主開發算法的管理和調動，外部算法的調用和對接 模型管理：包括模型的功能屬性和已經應用的情況的統計分析 設備管理 設備的AI模型配置能力、AI推演過程的監控、AI推演結果的跟蹤采集和分析 3、數據管理和標準化處理 數據有效性管理 監測數據是否按時上傳、上傳數據是否符合要求、是否為非法數據 告警輸出：把告警信息進行分類，并推送給相關的運維系統 數據質量評估 按照標準對現場采集數據進行多維度的質量分析，為后續數據應用提供參考依據 數據標準化 格式標準化：完善采集時間、地點、單位等屬性， 輸出標準化：按照標準協議與工業互聯網平臺數據池進行對接 數據安全 區域性部署：可以應用戶要求部署在其內網 并行部署：可以通過并行部署，網關上聯多個服務器，確保用戶的可靠性需求 數據回滾能力：可以應工業互聯網平臺要求對數據進行一定期限內的回滾，保證數據在一定時間段內不丟失 4、智能運維 開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提供效率、降低人員成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 運維人員管理 對運維人員的信息、定位、工作狀況管理 巡檢任務管理 對部署的硬件和相關工作環境定期巡查的任務制定、下發、執行過程和結果的記錄和管理 臨時故障處理 對系統自動告警和現場突發狀況的應急處理能力，包括人員調配、處理流程提示和建議、相關情況處置參考案例、后續統計追蹤等。網關核心板實物照片