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可開展冷卻風(fēng)扇模塊 CFD 分析、基于一維和三維的冷卻系統(tǒng)熱管理分析、 HVAC 蒸發(fā)風(fēng)機(jī) CFD 分析、風(fēng)窗玻璃除霜效果分析等。為車輛產(chǎn)品開發(fā)提供技術(shù)支持。完成或在研項(xiàng)目：高強(qiáng)韌原位納米顆粒增強(qiáng)鋁合金復(fù)合汽車輪轂制造關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)、車身變截面板輕量化的 CAE 技術(shù)研究、汽車?yán)鋮s模塊的優(yōu)化匹配分析、專用車輕量化設(shè)計(jì)、轎車前風(fēng)窗除霜效果的 CAE 分析性能指標(biāo)滿足工程要求。所處階段成熟

1、成果簡介：（500字以內(nèi)） 完成新型的微型光纖光譜儀的設(shè)計(jì)工作，包括對(duì)微型光纖光譜儀的光學(xué)部分和電學(xué)部分的模塊化設(shè)計(jì)，可以通過改變光柵和線陣CCD 傳感器型號(hào)來得到不同的光譜測(cè)量范圍和分辨率；新型微型光纖光譜儀光學(xué)部分采用Czerny - Turner 型光路設(shè)計(jì)；光學(xué)平臺(tái)采用鑄造成型的的制作方法；新型微型光纖光譜儀首次采用基于ARM 核心并帶有USB 接口的微處理器作為邏輯控制中心，極大地增強(qiáng)了數(shù)據(jù)處理、傳輸能力并簡化了電路設(shè)計(jì)；新型微型光纖光譜儀首次同時(shí)提供Windows 平臺(tái)

該平臺(tái)主要檢測(cè)和分析智能卡、密碼芯片等設(shè)備的信息安全特性，包括常規(guī)信息安全和邊信息安全。該平臺(tái)軟硬件各個(gè)功能模塊已經(jīng)完成，還需要進(jìn)一步的測(cè)試。知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸本課題組所有。該平臺(tái)能夠檢測(cè)和分析滿足ISO7816協(xié)議、ISO144443協(xié)議的接觸式和非接觸式智能卡以及常規(guī)密碼芯片，利用SPA、CPA或DPA等功耗分析方法和電磁輻射分析方法對(duì)智能卡和密碼芯片進(jìn)行邊信息分析，填補(bǔ)了國內(nèi)邊信息分析和檢測(cè)空白。

項(xiàng)目背景無人駕駛和輔助駕駛系統(tǒng)具有巨大的商業(yè)應(yīng)用前景，基于視覺的道路場(chǎng)景理解是無人駕駛和輔助駕駛系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)。本項(xiàng)目可在提高安全性、提高道路通行能力、異常事件監(jiān)測(cè)與報(bào)警方面，提供便捷易用的解決方案。研究成果：(1)針對(duì)道路目標(biāo)檢測(cè)中的遮擋、光照、樣本不均衡等問題，提出多項(xiàng)有效解決措施。(2)針對(duì)道路標(biāo)識(shí)線中的遮擋、磨損、光照等問題，提出多項(xiàng)有效解決措施。

本發(fā)明公開了一種偏振分析儀，包括徑向偏振轉(zhuǎn)換器、線性偏 振器、激光器、空間相位板、分束器、旋轉(zhuǎn)多普勒效應(yīng)發(fā)生器、模式 濾波器和光強(qiáng)探測(cè)裝置。徑向偏振轉(zhuǎn)換器和線性偏振器用來將輸入光 中的左旋和右旋圓偏分量分別轉(zhuǎn)換成不同的軌道角動(dòng)量 OAM 模式， 并且保持相同的偏振態(tài)；激光器和空間相位板用來產(chǎn)生參考光；旋轉(zhuǎn) 多普勒效應(yīng)發(fā)生器將分束器輸出的單束光中不同的 OAM 模式轉(zhuǎn)換成 基模，并且產(chǎn)生不同的多普勒頻移，輸出包含基模的

面向全球腦科學(xué)研究的尖端挑戰(zhàn)和我國老齡化帶來對(duì)退行疾病臨床的巨大需求，構(gòu)建基于人工智能、大數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的腦影像組學(xué)模型，編碼與疾病對(duì)應(yīng)的指紋信息，開發(fā)Brain Label (SAAS)云，精度比肩國際領(lǐng)先的FSL（牛津大學(xué)）和FreeSurfer（哈佛大學(xué)）。該平臺(tái)已在國內(nèi)神經(jīng)科排名前十的三甲醫(yī)院（宣武、天壇等）使用，成為宣武國家臨床研究中心的唯一影像大數(shù)據(jù)技術(shù)，為其500余家聯(lián)盟醫(yī)院（含深圳市）提供智能化分析服務(wù)，也

? 隨著國內(nèi)外對(duì)公共安全問題的重視，安全監(jiān)控在預(yù)防和制止危險(xiǎn)行為和事件的發(fā)生上起著越來越重要的作用。然而傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控發(fā)展到今天，主要采用回溯性模式，即在危險(xiǎn)發(fā)生后進(jìn)行分析和追查，這是因?yàn)閮H靠人力去分析難以得到及時(shí)有效的處理。而智能化視覺監(jiān)控的應(yīng)用，使監(jiān)控從回溯性轉(zhuǎn)變成預(yù)防性，利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)分析理解人的運(yùn)動(dòng)，并提供記錄和報(bào)警，有助于改善公共場(chǎng)所的安全監(jiān)控水平。本技術(shù)的研究致力于從最本質(zhì)的圖像運(yùn)動(dòng)信息出發(fā)，直接獲取高層人體行為信息，避免了中間過程的復(fù)雜性和不確定性，以提高算法的效率和魯棒

本發(fā)明提出一種血液顏色分析方法，屬于血液分析技術(shù)領(lǐng)域，通過計(jì)算紅、綠、藍(lán)三個(gè)通道的數(shù)值變化，精確量化血液顏色，并能有效去除美蘭污染，顯著提升血液顏色分析的精確性和可靠性；基于RGB定量分析的基本原理，構(gòu)建了一個(gè)血液顏色采集及數(shù)字化智能分析裝置，該裝置包含自主建模和3D打印制造的RGB顏色采集盒、數(shù)字化智能分析系統(tǒng)；采集盒內(nèi)含高清攝像頭，用于固定血液顏色采集條件和血液圖片采集，分析系統(tǒng)對(duì)攝像頭采集的圖片選區(qū)并分析，計(jì)算平均RGB值，實(shí)現(xiàn)了對(duì)血液顏色的數(shù)字化采集和分析，不僅可以顯著改善和提升實(shí)驗(yàn)教學(xué)效果、評(píng)價(jià)客觀性和拓展實(shí)驗(yàn)內(nèi)容、提升學(xué)習(xí)效果，還可以拓展到液體生物樣本的采集及智數(shù)識(shí)色。

在2003年成功預(yù)測(cè)SARS流行趨勢(shì)的基礎(chǔ)上，西安交通大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院生物數(shù)學(xué)團(tuán)隊(duì)與陜西師范大學(xué)生物數(shù)學(xué)團(tuán)隊(duì)、加拿大吳建宏教授團(tuán)隊(duì)合作，基于新型冠狀病毒的傳播機(jī)理、密切跟蹤隔離和封城等策略，建立了傳播動(dòng)力學(xué)模型，對(duì)新型冠狀病毒肺炎傳播風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了預(yù)測(cè)分析，此項(xiàng)研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。  研究中利用2020年1月10日至1月22日的報(bào)告疫情數(shù)據(jù)，采用動(dòng)力學(xué)模型和統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法預(yù)測(cè)武漢新型冠狀病毒肺炎傳播的基本再生數(shù)為6.47 (95%置信區(qū)間為5.71-7.23)，給出了疫情的達(dá)峰時(shí)間和峰值以及最終感染規(guī)模（若繼續(xù)1月22日前的控制措施，疫情將在3月10日左右達(dá)到峰值）。 研究中進(jìn)一步采用似然函數(shù)方法加以驗(yàn)證，得到了與模型估計(jì)值一致的結(jié)果。如果續(xù)代時(shí)間大于6天或潛伏期越長，基本再生數(shù)可能更大，該結(jié)論說明了疫情傳播的速度快。與23至25日的疫情數(shù)據(jù)相比，模型預(yù)測(cè)結(jié)果與報(bào)告疫情數(shù)據(jù)基本一致。  研究中進(jìn)行敏感性分析，討論了1月22日前武漢采取的防控措施的有效性以及在降低再生數(shù)中的重要作用。預(yù)測(cè)結(jié)果顯示從23日起加強(qiáng)控制措施，報(bào)告病例數(shù)會(huì)在一個(gè)周后出現(xiàn)明顯的下降，即加強(qiáng)的控制措施會(huì)在一個(gè)周后產(chǎn)生明顯效果。進(jìn)一步分析1月23日后武漢封城策略對(duì)其它地區(qū)疫情的影響，基于武漢到北京的航班、鐵路等信息，計(jì)算武漢封城前后對(duì)北京疫情的影響，表明武漢封城（即北京無來自武漢輸入病例）后，北京在未來7天的病例數(shù)將降低91.14%，這說明了武漢封城對(duì)全國疫情防控的關(guān)鍵作用。 SSRN 截圖   密切跟蹤隔離措施的敏感性分析