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心血管疾病是威脅人類健康的重要殺手。我國心血管病患者已達到 2.9 億人，心血管病 死亡占城鄉居民總死亡原因的首位。中國已步入老齡化社會，2050 年，老齡化水平將達到 30%以上。老年人群體作為心血管疾病的多發群體，面向老年人的心血管病管理和治療已成為不可回避的一個重要社會問題。實現老年人群體等重點人群心血管健康的長時程監護，從而早預防、早發現、早治療，已經成為醫療服務的重點。 基于長時程醫療數據的臨床心電智能檢測平臺是推動心血管疾病科學防治和管理升級 的關鍵技術。近年來，眾多醫療設備廠商在可穿戴設備領域大力投入，所研發可穿戴設備可 實現用戶心電圖等生理健康數據的長時程監測，彌補了醫院測量心電圖的短時性。本課題中， 基于人工智能算法研發心血管疾病智能診斷系統，將可穿戴設備、移動終端、云端服務器所 實現自動診斷結果與專家診斷結果有機結合起來，實現心電疾病診斷智能化。長時程臨床心 電智能檢測平臺的建立，利用可穿戴設備實現了對用戶身體狀況的長時程監測和異常篩查， 可有效推動心血管疾病健康管理模式建立。 北京清華長庚醫院心內科張萍教授團隊在正常和疾病心電數據庫有長期的積累，曾負責十二五國家科技支撐計劃《基層心電監護產品應用評價研究》，在心電監護產品評價和推廣 應用方面積累了豐富的經驗，在本項目中提供了醫療級心電測試數據庫，與清華大學王貴錦 副教授一起搭建了醫生在環并不斷反饋的心電智能檢測平臺，同時，北京清華長庚醫院作為 北京市昌平區遠程診斷管理中心，為未來心電產品的推廣應用和心電智能診斷的評測提供了 良好的平臺。清華大學電子工程系王貴錦老師團隊在低功耗硬件設計、生理大數據分析、心 電智能算法研究領域有著長期的積累。團隊在國內外頂級期刊會議上發表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，發明專利授權近 20 項。團隊基于人工智能算法開展心血管疾病智能診斷 研究，在多種心電疾病診斷中達到世界先進水平。 團隊所研發臨床長時程心電智能檢測平臺特點如下： l 實現長時程心電數據的展示、查詢、關鍵指標計算等功能； l 基于醫療大數據和人工智能技術，實現室性早搏、房性早搏、T 波改變、ST 段改 變、早復極圖形改變、心房顫動等 10 余種常見心電術語的智能診斷，準確度高； l 建立心電診斷術語工程化分級體系，實現醫學和工程科學高效結合； l 建立心電圖規范化數據庫，為醫學研究創造基礎。 團隊所研發的手持式可穿戴心電智能檢測平臺特點如下： l 實現了院外心電數據的測量和采集 l 基于手持式單導聯設備和人工智能技術，實現了心房顫動的院外篩查和診斷

本項目成果是由北京科技大學與石家莊鋼鐵有限責任公司（以下簡稱石鋼）于2005年9月合作開展“煉鋼－軋鋼過程重點合同物流優化研究”課題的基礎上、在2007年教育部“新世紀優秀人才支持計劃”項目—汽車用特殊鋼制造流程的集成優化與協調控制研究（NCET-07-0067）項目的支持下，運用冶金流程工程學基礎理論，結合煉鋼廠運行優化控制技術從鋼鐵制造工藝、技術、管理、控制等多角度對石鋼煉鋼－連鑄－軋鋼復雜制造流程的運行、優化與控制開展系統性的研究工作，對實際生產排程過程進行抽象與描述，并生成排產規則庫，優化特殊鋼生產排程，形成特殊鋼廠煉鋼－連鑄－軋鋼系統運行控制與優化技術： 1）煉鋼－軋鋼過程系統的運行原則與調控策略；2）煉鋼－軋鋼過程系統的時間、溫度解析與優化；3）工序生產能力的確定；4）生產模式的優化；5）流程溫度制度的優化；6）生產過程組織與生產控制；7）鋼包轉運的解析與優化；8）中間包轉運的解析與優化；9）生產排程與中間坯庫的庫存管控系統。 根據“爐機對應”、“鑄軋對應”、“能耗最小”、“拉速決定流量”、“連鑄連軋”等原則，在對特殊鋼廠煉鋼—軋鋼工序作業時間、溫度、工序間流量等環節的調控策略的基礎上，從時間、溫度及物質量3個基本參數出發，對特殊鋼廠煉鋼－連鑄－軋鋼流程的運行過程進行研究，掌握特殊鋼廠煉鋼－軋鋼過程系統的物質流運行規律，通過進行煉鋼－連鑄－軋鋼工序關系的協調優化，實現轉爐、連鑄機與軋機的協同運行。通過對鋼包運行、鑄坯運轉進行解析，確定合理的鋼包個數和連鑄坯熱送熱裝的管控策略。 針對特殊鋼廠多品種、小批量的生產特點，對石鋼現有生產流程進行規則抽象和描述，指出了現有生產計劃中存在的問題，并提出了解決辦法。建立了棒線材產線適用的煉鋼爐次計劃模型、連鑄澆次計劃（包括異鋼種混澆）模型、軋制生產計劃模型和半成品庫的管控模型，對石鋼生產排程系統進行了總體設計和總體業務流描述，對生產排程系統進行了技術架構并用Microsoft Visual Studio 2005 + SQL Server 2000進行了實現，為煉鋼－連鑄－軋鋼的優化排程及庫存優化管理提出系統解決方案。根據以上研究內容形成的教育部科技成果（鑒字[教 CW2009]第 022 號）具有我國完全自主知識產權，在棒線材產線鋼、鑄、軋生產優化排程方面達到國內領先水平，在冶金流程工程學理論、方法與生產計劃優化技術結合領域具有國際先進水平。

項目成果/簡介:心血管疾病是威脅人類健康的重要殺手。我國心血管病患者已達到 2.9 億人，心血管病 死亡占城鄉居民總死亡原因的首位。中國已步入老齡化社會，2050 年，老齡化水平將達到 30%以上。老年人群體作為心血管疾病的多發群體，面向老年人的心血管病管理和治療已成為不可回避的一個重要社會問題。實現老年人群體等重點人群心血管健康的長時程監護，從而早預防、早發現、早治療，已經成為醫療服務的重點。

本項目擬進一步技術升級轉化的核心技術科技成果“基于燃料電池增程器時滯特性的瞬時優化能量管理策略”來源于“十二五”863計劃《燃料電池轎車動力系統技術平臺研究與開發》（2011AA11A265）項目。圍繞該核心技術，項目申請人已申請發明專利7項，其中4項已授權，發表相關學術論文二十余篇，并與上海大眾汽車有限公司開展了初步的技術轉化合作。1 技術簡介  針對燃料電池電動汽車具有多個車載能量源這一特點，申請人從綜合考慮動力蓄電池和燃料電池增程器協調工作的角度出發，提出了一種源于ECMS策略（等效燃料最小策略）的基于損失功率最小算法(minimum loss power algorithm，MLPA)的瞬時優化能量管理策略。該策略算法思想為，基于試驗得到的各關鍵部件效率特性圖，構造動力蓄電池、燃料電池、DC/DC等關鍵部件在每一時間步長內的損失功率函數，這些部件損失功率函數在每一時間步長內的線性疊加構成了多能量源動力系統損失功率指標函數，通過使該指標函數在每一時間步長取值最小（系統效率最高）來確定燃料電池增程器功率輸出。圖1為該控制策略導出的燃料電池實時功率輸出優化控制曲面。 通過仿真及實車轉轂試驗臺驗證發現該策略具有以下優點，如圖2-3所示：1）該MLPA瞬時優化能量策略對工況適應性強，多種常見工況下（NEDC，UDDS，HWFET，勻速工況）經濟性優于傳統能量策略。2）多種常見工況下，該MLPA瞬時優化能量管理策略均能夠控制燃料電池功率輸出變化平緩，實現了“淺充淺放”，有利于燃料電池以及蓄電池的壽命保護。

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