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研發階段/n可用于豬生長速度的遺傳改良，在豬的遺傳改良中生長速度性狀一直是改良的重點，提高生長速度可縮短生長周期，節省飼養成本，但這個性狀的測定也必須等到豬長到上市體重，因此測定工作需要花費成本，用專利6，7和8可以進行早期選擇，節約測定成本，縮短世代間隔，提高生長速度。

PIV粒子圖像測速技術一般用于小尺度流場測定，研究團隊研發了大尺度PIV氣流速度測試裝置，利用電導軌對PIV片光源和相機實現精確定位，實現室內測量無人化操作，對室內空間流場關鍵區域精細測量和全場流動拼接技術，將測定范圍擴大至1.2m×2.2m。

產品詳細介紹簡介：測量范圍：±4g 頻響：0~ >1000Hz 供電電源：6~15V工作溫度：-40~85℃    Colibrys公司設計和開發SiFlexTM SF2005加速度計是用于地震等“劇烈震動”狀態的遙感應用。電容式的MENMS產品是最優秀的“數字檢波器”之一， 被廣泛地用于需要超低噪聲測量和低成本情況下的地震和振動傳感。具有：寬廣的動態范圍，優異的帶寬，低失真，高抗沖擊性，熱穩定性好等特性，使之非常適合于建筑物監測，工業及過程控制和結構監測等應用。作為傾角傳感器，它還為精密測量提供了高清晰的分辨率。　　SF2005采用雙極工作電源，電壓為± 6V至± 15V，并且在± 6V時的典型電流消耗為12mA。全線性加速度的范圍是±4g, 相應的靈敏度為0.8V /g。SF2005S和SF2005SN可在從-40°C至+85°C的溫度范圍內工作?？沙惺芨哌_1500克沖擊后而不會降低性能。在整個量程范圍的頻率響應是從直流電到大于1000Hz　　特征　　極低的噪音水平：800 ngrms /√Hz　　寬廣的動態范圍 114 分貝（100Hz）　　頻率響應：從直流至 1000 赫茲范圍內　　± 4G 全部測量范圍　　模擬加速度傳感器　　自我測試輸入　　應用　　地震遙感　　結構/建筑物監測　　工業/過程監控　　強烈震動　　地球物理　　鐵路技術 單位 SF2005S.A / SF2005SN.A 線性輸出范圍  g 峰值  ±4 輸出范圍  g 峰值  ±4.5 靈敏度  V/g  0.8 (1.6) 頻率響應（全信號）  Hz  DC to >1000 動態范圍(100 Hz BW)  dB  114 噪音 (10 to 1000 Hz)  ngrms/√Hz  800 交叉軸抑制  dB  > 40 沖擊極限（0.5ms ?sine）  g 峰值  >1500 工作溫度范圍  ℃ -40 to +85 靈敏度溫度系數  ppm/℃ (re: ±1g)  200 直流偏移（最大值）  mg  ±300 熱偏移系數  g/℃ (re: ±1g)  ±300 線性誤差  % 全量程(re: ±1g)  ±0.1 輸入電壓  伏特DC  ±6 到±15 靜態電流（6VDC）  毫安（典型值）  11.6 

“國家示范性高等職業院?！?

石河子工程職業技術學院坐落于“戈壁明珠”、“軍墾新城”石河子市，是經自治區人民政府批準，教育部備案的公辦高等職業院校，隸屬于兵團教育局管理。 學院創辦于1976年，前身為石河子地區農業機械化學校，學院占地555畝，總建筑面積8.6萬平方米，實習實訓設備總值5221萬元，圖書資料25萬冊，專兼職教職工260人，高級職稱占37%，中級職稱占58%，雙師型教師占52%。 開設機電一體化技術、新能源汽車技術、工業機器人技術、建設工程管理、大數據技術應用等16個普通大專專業，開設汽車運用與維修、電氣運行與控制、建筑工程施工、化學工藝等7個普通中專專業，在校學生4000余人，職工培訓年均2000余人。 學院先后被授予“全國教育系統先進集體”、“全國職業教育先進單位”、“中央財政重點支持建設的示范性職業院?！钡葮s譽稱號，汽車運用與維修、建筑技術專業是國家級技能緊缺型人才培訓培養基地。 學院立足兵團，服務全疆，根據人才需求主動調整專業設置，形成了以智能制造、現代服務業為主的一批特色品牌專業。學院始終堅持走校企合作、產教融合的辦學模式，學院擁有兵團工程職業教育集團產教園區，北京同創天航科技有限公司、新疆疆天航空科技有限公司、新疆三芳服飾有限公司、石河子金開元農機有限公司、江蘇匯博機器人技術股份有限公司、石河子勝利硬面工程技術有限公司入住產教園，建有6個生產性實訓基地，生產與教學融合，為培養高素質技術技能人才奠定良好基礎。 學院在天業集團、天富集團、天筑集團、九州通醫藥、陜汽集團新疆分公司、亞龍科技集團、華興玻璃等多家疆內外知名企業建立31個校外實訓基地;與九州通醫藥、陜汽集團新疆分公司、天山鋁業、正大集團等企業開辦企業冠名班。 學院是國家級石河子經濟技術開發區技能型人才訂單培養基地、烏魯木齊經濟技術開發區技能型人才訂單培養基地，國家高技能人才培訓培養基地。學院建立了兵團第四十國家職業技能鑒定所、兵團壓力容器焊工、起重機機械作業、廠內機動車輛作業特種設備使用技能培訓站。 學院歷屆畢業生就業率高達98%以上，在兵團、八師企事業單位和團場就業的達70%，已成為兵團和八師石河子市高技能技術人才培養的搖籃。 多年來，學校堅持“以就業為導向，以技能為核心，以服務為宗旨”的教育理念，為社會培養了大批德才兼備、一專多能的技術技能型人才，受到社會各界的廣泛贊譽。

本實用新型公開了一種瓷柱式絕緣子在線監測系統，包括：應力監測裝置和污穢檢測裝置，用來實 時監測瓷柱式絕緣子的應力數據和污穢數據；應力監測裝置和污穢檢測裝置的輸出均連接 A/D 轉換電路， A/D 轉換電路的輸出連接數字處理電路，數字處理電路用來將 A/D 轉換電路輸出的數字信號遠距離傳輸 到移動終端；移動終端連接數據存儲器；太陽能電池給應力監測裝置、污穢檢測裝置、A/D 轉換電路、 數字處理電路供電；控制電路與應力監測裝置、污穢檢測裝置、A/D 轉換電路、數字處理電路和移動終 端均相連。本實用新型可實現高壓輸電線路上瓷柱式絕緣子的遠程實時監控，從而及時發現并排除絕緣 子的安全隱患。 

“現階段醫生需要在大量影像數據中快速診斷出新冠肺炎的病例，此外還需要診斷出病灶分布的位置、大小等來評估嚴重程度。”薛向陽介紹，針對臨床的現實需求，團隊將設計目標定位于“肺炎分類鑒別”和“關鍵病灶檢測”兩大功能，前者是為區別健康狀態、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、細菌性肺炎，后者則為找到并分隔出磨玻璃影等病灶區域。針對這些需求，團隊設計診斷算法模型，讓機器利用模型進行訓練，學習不同類型肺炎在CT影像表現上的不同特征，最終具備智能輔助診斷的能力。而這需要突破小樣本學習、小目標檢測等多個技術難題。“小樣本學習”即在較少訓練數據樣本的條件下進行機器學習。在疫情發生前期，能夠獲取的新冠肺炎影像數據相對較少，且由于一線影像醫生任務繁重，無法獲得大量專家標注，因此需要算法在少量樣本的條件下“自學成才”。為此，團隊采用基于自遷移學習的半監督學習等技巧，使算法具備一定的“小樣本學習”能力，在不增加醫生標注工作量的情況下較好地提高了算法模型的普適性。由于CT影像切片中的病灶區域有大有小，且往往大中小病灶區域面積懸殊，如何使算法能同時檢測大、中、小各個目標是另一大難題。團隊利用神經網絡的層次性特點與病灶區域的大小進行對應，“網絡的底層關注細節，即小病灶區域，而網絡中層到高層所關注的病灶區域則越來越大，因此模型通過不同層次的加權和融合，最終便能達到同時檢測大小病灶區域的目標。”薛向陽解釋道?！安贿^，即便有診斷‘神器’，影像科醫生也是不可替代的。”薛向陽說，人是復雜的機體，病毒在不同人體內感染的反映也不一定相同。”他表示，當遇到機器未曾學習過的微小病變或疑難病例時，仍需要影像醫生的經驗和智慧。以解決實際問題為目標，該項目在研究過程中始終與臨床應用緊密結合。無論是機器學習數據，還是測試評估數據，都來源于臨床真實病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗模型的準確率和泛化性，團隊也利用現實疑似病例進行了測試。

2019年12月以來，由SARS-CoV-2病毒感染導致的新型冠狀病毒疾?。–OVID-19）在全球開始蔓延。報道顯示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院時間為10天，而武漢患者在發病10天后癥狀有可能加重。因此，住院時間是COVID-19臨床預后的重要指標之一。 目前，CT影像學已成為COVID-19肺炎的診斷和監測工具，主要表現為磨玻璃影、實變及混合密度影。然而，現階段的影像學研究主要集中于對病灶的定性和半定量描述，缺乏對病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量監測COVID-19肺炎病程，團隊假設在CT病灶背后的高通量影像特征“隱藏”了患者預后轉歸的“秘密”。 本研究納入了蘭州、安康、麗水、鎮江、臨夏5家新冠肺炎定點醫院，自2020年1月23日到2月8日期間住院患者的臨床資料和首次CT資料，所有患者經RT-PCR證實SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共納入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT檢查無肺炎表現患者），并將10天作為住院時長的二分類閾值?；谟邢薜臉颖玖?，團隊將4個中心作為訓練隊列，另外一個中心作為驗證隊列。通過自動分割肺葉和半自動分割病灶，31名患者中累計分割出72個病灶。在對病灶圖像預處理后，提取影像組學特征并篩選。為了研究影像組學特征的穩定性，團隊使用了Logistics回歸模型和隨機森林模型對篩選的特征分別進行建模和驗證。?結果發現，6個篩選出的二階特征在兩種不同分類器中均表現出良好的預測價值。在外部測試隊列中，Logistics回歸模型的AUC為0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特異性0·89；隨機森林模型的AUC為0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特異性1·0。隨后，研究又納入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像組學模型可以正確預測所有6名患者的住院時間。 

中試階段/n該項目主要針對開源CT 醫學影像數據和多中心合作單位提供的多模醫學影像數據，采用人工智能技術和自主研制的深度學習算法對心臟左心室、腫瘤等CT 影像數據進行全自動分割，驗證了所研制算法在該項目計算機輔助腫瘤智能診斷應用中的有效性，為項目產業化實施奠定了方法基礎。成果的先進性或獨特性：針對不同類型的醫學影像感知設備，設計針對性強的機器學習智能算法；國內同類研究中首次采用“雙盲評估+驗證”的科研方法對影像數據進

考慮三維點云缺少顏色信息和光學影像缺少空間信息的互補特性，三維點云與光學影像多光融合裝備可以提升數據的信息量，基于三維點云和二維圖像融合的可視化結果，能夠增強三維場景真實感，相較于可見光圖像，融合后的三維點云可以實現多角度觀測，能夠更好的表達的空間特征。 相較于原始和偽彩色點云數據，融合后的三維點云有了色彩紋理信息，目標的形態和邊緣都更加明顯，整個三維場景更加的真實，也為后續識別、定位、重建等過程提供更多細節信息；同時克服了單一傳感器的局限性，充分發揮兩者的互補優勢，大幅提升了探測設備的環境適應性，適用于全天時復雜場景的下目標探測，具有很強的實用價值。在無人駕駛領域，譬如智能導航、環境感知、高精度地圖的構建等，都依賴于可見光圖像和點云的融合處理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自動駕駛系統均應用視覺相機和激光雷達作為主傳感器進行定位和環境感知，目前已經實現 L4 級別的高度自動化駕駛。此外，在醫學影像、高精度工程測量、工業生產、虛擬現實等領域，三維點云和可見光圖像融合技術也有著廣泛應用。 圖1.三維點云與光學影像融合效果