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深圳大學與中興網信長期保持深入合作，積極探索產學研新模式，通過在健康大數據領域的持續研究與實踐應用，為國家健康醫療戰略、醫學實踐及全民健康管理提供大數據驅動的決策支持。在《基于物聯網的多維健康數據智能平臺關鍵技術及應用》項目，中興網信將深圳大學科研成果進行轉換，構建了基于物聯網的多維健康數據平臺，通過便攜式智能醫療終端、移動互聯端以及大數據云平臺，緊密聯結患者與醫生、醫院，有效地緩解醫療資源緊張等問題，通過多維健康數據分析，有效地保障了高危人群健康。項目構建了基于物聯網的多維健康數據平臺，通過便攜式智能醫療終端、移動互聯端以及大數據云平臺，緊密聯結患者與醫生、醫院，有效緩解醫療資源緊張等問題，通過多維健康數據分析，有效保障高危人群健康。相關技術內容包括基于協同感知技術的智能移動醫療終端及協同濾波研究、基于移動網絡切分優化理論的網絡優化及安全研究、基于多維異構醫療大數據的分析診斷云平臺構建、應用系統開發及成果產業化。

針對大型復雜曲面工件的噴砂/噴涂工藝算法研發和軟件開發，采用去示教+在線編程方式，通過前端智能傳感裝置（主要是低成本激光或立體視覺系統）獲取工件數模，然后后端采用自動編程方式優化生成最優的噴涂工作路徑，以適合目前噴砂/噴涂工藝所面對的小批量、多品種、非標準產品的生產需要，提高機器人噴涂/噴砂系統的自動化、智能化編程水平。具體技術指標： (1) 研發實現了一種基于激光或立體視覺掃描的噴涂/噴砂工件快速建模方法，實現了對復雜噴涂/噴砂工件表面的在線感知和高精度建模（表面建模精度0.1mm以內），以引導自動編程； (2) 針對大面積、大曲率、多孔洞等復雜工件曲面，研究實現了一種表面分割分層處理的自動化噴涂/噴砂軌跡生成方法，無需進行人工示教，可根據噴槍模型和曲面數模自動生成表面優化作業軌跡，且涂層加工精度在正負10%以內，表面覆蓋率在90%以上； (3) 研發了一套面向復雜噴涂/噴砂作業的多機器人在線智能編程系統軟件，并進行了初步應用驗證，且可對覆蓋率、作業時間等噴涂性能進行實時評估，從而為產業化提供了工程基礎。

本項目創造性提出符合中藥特點的制藥工業大腦模型，將中藥傳統工藝與最新智能技術相融合，改革中藥粗放型生產制造方式，建成符合高效能生產優質中成藥要求的中藥智能制造平臺，成為信息化、網絡化、智能化制造中成藥的開拓者，為中藥制藥企業高效營運、提質降本、高質量發展提供了關鍵核心技術體系，實現了科學、嚴謹、智能、精準管控中藥制藥過程的技術跨越。   關鍵技術1：中藥制藥關鍵物料屬性智能辨識技術 本項目在中醫藥理論指導下，將現代醫學分子實驗方法與知識網絡分析等智能技術相融合，科學認知中成藥臨床優勢特色和中藥產品質量屬性。 研發了3種辨識方劑化學物質的新方法，整合方劑藥材組成、化學成分、中醫證候和臨床療效等知識單元，從方-藥-病-證入手，提出三個層次的知識關聯網絡構建方法。根據“病證結合、方證對應、理法方藥一致”研究理念，構建了涵蓋藥材-證候、藥材-疾病、成分-疾病三個層次的方劑關聯知識網絡。在此基礎上，整合中醫遣方用藥規律、現代分離分析與高通量篩選技術，發展了基于知識發現的方劑活性物質智能認知新策略，研究發現小青龍湯類方宣肺平喘、助陽解表功效物質組以及一系列具有潛在抗病毒活性的方劑活性物質，不僅為詮釋方劑組方的科學內涵提供了技術工具，也為智能認知中成藥質量屬性探索了新路。 以中醫氣血理論認識心腦血管疾病及2型糖尿病的共同特征，針對疾病發生發展的關鍵病理環節，以糖脂代謝、血管功能、血液流變等為重點，構建心腦血管疾病共有生物分子網絡模型；創新設計靶向PTP1B等關鍵靶點的熒光探針，用于辨識具有抗脂質累積、改善胰島素抵抗等生物效應的中藥活性物質，在此基礎上建立了“成分-靶點-通路-疾病”多層次網絡整體分析方法。 以芪參益氣滴丸、冠心寧片、丹紅注射液等品種為研究載體，通過系統總結中成藥化學、生物及臨床應用信息，梳理中藥生產制造中所涉及的知識實體類、實體類屬性及屬性數據來源，并詳細描述各類實體間的關系，從而構建中藥制藥知識圖譜，科學認知中成藥臨床特色和中成藥質量屬性。   關鍵技術2：中藥產品質量多屬性同時檢測技術 本項目發明了可同時檢測中藥質量及其生物活性成分的方法以及中藥產品化學屬性與生物屬性同時檢測法，并建立了基于深度學習與計算視覺的中藥理化屬性與生物屬性高光譜同時檢測法，實現了中藥化學-生物屬性融合檢測、化學-生物-物理屬性融合檢測以及生物活性多重檢測，為多方位快速檢測中藥產品質量開辟了技術新路。 創新設計中藥化學-生物融合檢測原理，通過在能夠特異性識別生物靶標的肽段上修飾易離子化的標簽分子，合成制備靶向質譜響應探針，用于多靶標高靈敏同步檢測，再使用DART-MS對中藥質譜指紋圖譜與多靶酶活性進行融合檢測，從而建立了基于質譜響應探針的中藥質量多屬性同時檢測法，可快速、靈敏、準確地同時檢測中藥產品化學成分一致性與生物活性，相關研究成果發表在國際分析技術領域頂級期刊《Analytical Chemistry》（IF=6.7）。 首次將微流控芯片應用于中成藥質量評價，針對心腦血管疾病相關的兩個關鍵靶酶（凝血酶與血管緊張素轉化酶），發明并研制出多功能的微流控芯片，將其用于評價芪參益氣滴丸等中成藥的生物活性，實現了對正常與異常批次產品的準確識別，且效果優于色譜指紋圖譜方法。這種微流控芯片不僅可用于評價中藥產品生物活性，而且能夠同時篩選出中藥產品內具有酶抑制活性的化合物。 將新一代人工智能技術與高光譜分析技術相融合，用于智能處理高光譜（可見光和短波近紅外）數據，研制出一種可同時檢測中藥注射劑化學、生物及物理質量屬性的在線分析方法。該方法包括一個端到端的多輸出深度學習模型和一種新的雙尺度異常檢測算法，前者以光譜數據為輸入，可同時測定多個化學成分含量和生物活性指標；后者通過對圖像數據進行邊緣檢測、角點檢測以及曲率計算，能檢測出最小直徑為60 μm的可見異物，實現了總黃酮、總內酯、抗氧化活性、抗凝血活性、色度及可見異物的同時檢測。   關鍵技術3：中藥制藥過程多維度智能感知技術 本項目建立了中藥制藥過程多維度智能感知技術，從不同方位表征制藥過程物料信息與時變特性，為智能認知制藥過程規律提供關鍵信息。 采用高光譜和高速攝像等技術獲取不均勻藥材表面上光學數據，優選數據融合及分類方法，依靠計算機視覺準確感知藥材真偽、產地、質量等級；進一步與常規液相色譜檢測等技術相結合，從物理性狀、指標成分和大類成分等多個維度綜合精準感知藥材品質。針對致病微生物快速檢測，研制了基于SERS的生物傳感器，利用拉曼光譜儀快速檢測中藥產品中微生物，攻克微生物檢測時間長、靈敏度低的現場感知難題。 針對提取過程等中藥制藥關鍵工序中有效成分時變信息檢測，采集并比對正常及異常工況時的提取動態光譜數據，采用機器學習算法建立監測模型，在線實時獲取過程中有效成分提出情況，通過提取數據積累，不斷提升模型精度，準確感知提取過程工藝品質。 為有效降低異常工況發生率，提出中藥制藥過程軌跡監測方法，采用Hotelling T2、DModX和主成分得分等多維統計量綜合表征過程狀態，快速靈敏感知制藥過程狀態異常；根據狀態特征控制后續工況操作參數，提前排除潛在擾動因素，保持過程軌跡始終處于控制限內，攻克了中藥生產制造狀態無法測控的難題，并成功應用于丹紅注射液生產現場。 運用所建立的適用于中藥復雜體系并體現整體觀的中藥制藥過程多維度智能感知技術，將制藥分析技術從以往的“檢測指標成分”創新發展為“監控制藥過程狀態”，科學測判中藥制藥過程狀態一致性，開創了中藥制藥過程一致性管控的技術先河。   關鍵技術4：中藥制藥過程智能認知與優化技術 本項目在中醫藥理論指導下，聚焦中藥先進制藥與信息化融合中的重大技術挑戰，創造性提出符合中藥特點的制藥工業大腦模型以及中成藥生產制造知識圖譜構建方法，建立了制藥過程智能認知與優化技術，打通“信息孤島”，從而能利用中藥工業大數據來發現中藥制藥知識，提升中藥制造智能化程度。 建立藥材關鍵性質和關鍵過程參數范圍與過程產物品質之間的定量關系，明確制藥過程對藥材質量波動的承受能力大小，建立與之相匹配的投料藥材質控標準；進而采用不同批號藥材按比例混勻投料等均一化質控手段嚴控藥材關鍵指標成分含量波動在預設質控標準范圍內，顯著減少原料批次間差異，從制藥過程源頭保障了中藥質量。   創建了風險分析和統計分析相結合的中藥制藥關鍵工藝單元辨析及工藝關鍵參數辨識技術，提出加權決定系數法綜合制藥工藝對有效成分含量、風險物質限量和生產效率等的多目標需求，自主開發計算機軟件并獲軟件著作權，為精準設定制藥過程控制目標參數提供了有效認知工具。

數控立車切削加工作為制造技術的主要基礎工藝，隨著制造技術的發展，在 20 世紀末也取得了很大的進步，進入了以發展高速切削、開發新的切削工藝和加工方法、提供成套技術為特征的發展新階段。是制造業中重要工業領域，如汽車工業、航空航天工業、能源工業、軍事工業和新興的模具工業、電子工業等行業的主要加工技術，也是這些工業領域迅速發展的重要因素。為了滿足市場和科學技術發展的需要，達到現代制造技術對數控技術提出的更高的要求,為適應數控進線、聯網、普及型個性化、多品種、小批量、柔性化及數控迅速發展的要求，最重要的發展趨勢是體系結構的開放性,數控技術、制造過程技術在快速成型、并聯機構機床、機器人化機床、多功能機床等整機方面和高速電主軸、直線電機、軟件補償精度等單元技術方面先后有所突破。 黑燈工廠”是 Dark Factory 的直譯，即智慧工廠，因為從原材料到最終成品，所有的加工、運輸、檢測過程均在空無一人的“黑燈工廠”內完成，無需人工操作，所以可以關燈運行，故而得名。智能化才是支撐企業的核心，智慧工廠中員工對智能化設備的掌控能力的要求大大提高，由原來的純粹單一“操作為主，設備為輔”的角色演變為“設備為主，操作為輔”，需要員工變身為具備全面技術能力的工程師。技術工程師不僅要保證智能化生產線的正常運行，還要保證快速處理生產過程中產生的異常等，而且成為了智慧工廠的“隱形人”，由其在綜合考慮效率、成本等因素的基礎上決定哪些工作由機器完成，哪些由人完成，實際的生產仍是一個人機協作的過程。基于數字孿生建模、分析、調試、決策和運維等遠程管控來實現和保障的。 本項成果的核心是黑燈模式下的動柱式數控機床智能裝備及基于云控遠程運維平臺的加工產線的開發及其產業化，主要是開發中小型數控動柱立式機床智造裝備、基于數字孿生驅動的云管控系統及 APP，研制低時延智能控制器并實現產業化。其關鍵技術是數字孿生驅動的一體化設計、智能控制AI 算法及其控制器和基于物聯網的云控遠程運維技術。數控機床與智能數字化+物聯網+云平臺相結合，因此形成的本成果是特有的數字化智能裝備（數智裝備）。 技術先進性和獨占性在于： （1）基于數字孿生的動柱式數控車床的設計制造方法及精密加工自動化流程智能改進技術； （2）基于數字孿生驅動的自感知、自決策、可預測性運維等于一體的黑燈模式智慧工廠的云管控平臺及制造服務 APP； （3）全新的基于區域選擇性耦合控制的低時延智能控制技術的開發。創新點在于： （1）基于數字孿生模型的動柱式數控機床及其配套生產線的設計制造方法創新； （2）“倒立式五軸車銑中心”實現 5 面車銑復合加工；“動柱式數控立車”技術，X 軸主導軌、X 軸滾動絲桿、X 軸副導軌三者來定位動立柱技術；8-12 工位伺服液壓刀塔，加工時換刀快、精度高、故障少； （3）通過內置 K210 智能芯片、SIM8200/8300 和智能傳感等核心模塊，實現了智能裝備間 NB-ioT 和 mMTC 等 5G 物聯通訊和人機交互； （4）將多源數控機床運行數據高效融合以及邊緣計算與云端一體化，開發制造服務 APP 模塊，構建面向制造服務生命周期的云網端管控平臺； （5）基于區域選擇性控制的低時延智能控制器實現了智能裝備之間的網格化耦合控制，結合云網端管控系統及深度學習，構成智能產線。

"本項目旨在發揮光纖光柵分布式傳感、有限元模擬、大數據、人工智能的學科交叉優勢，實現纖維復合材料結構的智能檢測與健康評估。 結合本團隊的前期研究基礎，按照需求分析、陣列式光纖光柵刻制、高頻信號檢測儀器研制、光纖光柵的復合材料結構埋入/表貼、材料性能測試、載荷在線監測、有限元模擬、靈敏度分析、復合材料結構典型損傷（準靜態承載、低速沖擊、雷擊）識別算法及其數據庫開發、結構健康評估算法研究而展開。主要成果及成果形式包括：（1）陣列式光纖光柵傳感器樣品；（2）高端復合材料結構在線監測裝備樣機；（3）復合材料結構損傷診斷軟件系統；（4）復合材料結構健康評估軟件系統；（5）常見復合材料結構損傷數據庫；（6）申請并授權國家發明專利；（7）發表SCI收錄的高影響力期刊論文；（8）建立研發平臺，培養專業技術人才。本項目面向航空航天、軌道交通、風電、共享汽車、艦船、武器裝備等領域對纖維復合材料結構的智能檢測和健康評估的急迫需求。前期實施案例有：玻璃纖維/環氧樹脂復合材料封裝的基片式光纖光柵傳感器；電子封裝用液態環氧樹脂的固化監測；大型風電葉片模具制造過程的光纖光柵在線監測；纖維復合材料結構雷擊過程的光纖光

前瞻性隊列成員管理及問卷調查智能分析系統是針對新時期大型中心人群隊列的研究設計，體現了云 計算、互聯網、大數據的設計理念和時代特征

成果介紹火電機組深度調峰改造是消納可再生能源的有效途徑，深度調峰就是在自動控制的情況下將機組的負荷調節下限從原來的50[[[[%]]]]Pe下調至30[[[[%]]]]Pe，甚至更低。控制難點在于：當機組處在低負荷工況時，機組被控過程的動態特性具有快速變化的特征，常規控制策略難于有效控制。本項成果采用多模型智能預測控制技術，分別提出了適合于亞臨界和超（超）臨界機組深度調峰的多模型智能預測控制系統，實現了在低負荷或超低負荷工況下的平穩控制。市場前景本項成果已成功應用于華能丹東、華能大連、華能營口、華能井岡山、華能大壩、國投欽州、大唐當途、中鋁銀星、國信射陽港、國華籌光等電廠近30臺300MW亞臨界、600MW和1000MW超（超）臨界機組的深度調峰中。特別是，已成功將華能營口電廠#4 600MW超超臨界機組的負荷深調到15[[[[%]]]]Pe，并實現了機組”干態/濕態”的一鍵轉換控制，達到了國內外最先進的深調水平。目前，在國內已完成的機組深度調峰改造中，大部分均采用了本深調優化控制技術，得到了廣大用戶的一致好評。

一、主要用于治療環咽肌失弛緩癥康復醫療器械具有以下的特點： (１)、可根據要求通過鍵盤設定注水量、注水時間，精確控制球囊擴張力。(２)、隨時可改變原設定參數，并可以在運行時隨時暫停注水。 (３)、不同的使用者可以有自己的一套運行參數，并可通過密碼進入自己的設定環境。 (４)、帶有LCD顯示，可實時察看所用注水量。 (５)、自動檢測流速，在注水結束時，可自動停止注水并進行聲光提示。 (６)、在第一次使用之前能夠快速排空輸液管中的空氣。 (７)、共有三種治療模式可供選擇：重度，中度，輕度。 重度控制模式采用固定球囊注水5秒鐘，擴張球囊注水5秒鐘，保持擴張2分鐘，撤水5秒鐘，休息10秒鐘； 中度控制模式采用固定球囊注水5秒鐘，擴張球囊注水5秒鐘，保持擴張2．5分鐘，撤水5秒鐘，休息10秒鐘： 輕度控制模式采用采用固定球囊注水5秒鐘，擴張球囊注水5秒鐘，保持擴張3分鐘，撤水5秒鐘，休息10秒鐘。（8）有輸液量補償功能。（9）備有可充電電池、供應急和攜帶操作。二、技術參數（1）工作溫度：5℃～40℃；（2）相對溫度：80%以下；（3）大氣壓力范圍：700hPa～1060hPa；（5）工作電源：AC220V，50Hz或DCl2V；（6）功耗：不大于40VA；（7）輸入容量計數：1ml～100ml；（8）用量限制選擇：1ml～9999ml；（9）輸液準確度：±5%；

深圳大學與中興網信長期保持深入合作，積極探索產學研新模式，通過在健康大數據領域的持續研究與實踐應用，為國家健康醫療戰略、醫學實踐及全民健康管理提供大數據驅動的決策支持。在《基于物聯網的多維健康數據智能平臺關鍵技術及應用》項目，中興網信將深圳大學科研成果進行轉換，構建了基于物聯網的多維健康數據平臺，通過便攜式智能醫療終端、移動互聯端以及大數據云平臺，緊密聯結患者與醫生、醫院，有效地緩解醫療資源緊張等問題，通過多維健康數據分析，有效地保障了高危人群健康。項目構建了基于物聯網的多維健康數據平臺，通過便攜式智能醫療終端、移動互聯端以及大數據云平臺，緊密聯結患者與醫生、醫院，有效緩解醫療資源緊張等問題，通過多維健康數據分析，有效保障高危人群健康。相關技術內容包括基于協同感知技術的智能移動醫療終端及協同濾波研究、基于移動網絡切分優化理論的網絡優化及安全研究、基于多維異構醫療大數據的分析診斷云平臺構建、應用系統開發及成果產業化。項目共發表高水平論文56篇，其中中科院一區論文13篇，ESI高被引論文5篇，獲廣東省創新創業金博獎、全國創客大賽冠軍等獎項。目前項目理論成果與專利技術已應用轉化，2016-2018年項目收入6.95億元，間接經濟效益16.31億元。授權中興的產品在廣東、山西等全國13個省市應用推廣，同時在東南亞、非盟等“一帶一路”國家與地區推廣使用；研發的云伴婦幼平臺，2014年起在廣東、江西等100多家省市各級醫院使用。疫情期間，項目保障慢性病、婦幼等眾多高危人群的健康，獲得了很好的社會聲譽。

該項目在燃煤電站SCR脫硝過程中通過“流場-NOx濃度”分布式監測系統進行實時監測，通過數據獲得“動態配氨”策略，有效節氨，并耦合“入口NOx濃度預測”MPC模塊的主控制器，實現噴氨總閥超前動作、消除系統遲滯。