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網格應變自動測量分析系統GMAS
GMAS是一套便攜式的自動化應變網格采集分析系統，采用數碼相機與便攜式電腦，輕便快捷，利用先進的電腦成像與自動化識別技術，輔助以各種板成形應變網格制作技術，迅速生成成形極限圖（FLD），以及進行各種應變分析，可用于板材開發成形性能研究和直接指導沖壓成形模具調節及零件生產，為板料成形性應變分析、成形極限（FLD）、工藝過程分析和模具設計等研究提供直觀可靠的數據與報告。 自動生成三維零件網格，自動計算應變，計算機輔助圖像編輯，彩色應變云圖顯示，成形極限圖的生成與分析，不同區域拼接，切片線生成；測量精度：<2％（應變值）；網格尺寸與類型：1～5mm，方網格、鄰接圓網格、分離的圓網格、實心圓網格。
北京航空航天大學
2021-04-13
超高速流式成像分析儀
項目成果/簡介:高速細胞檢測一直是生物、醫學領域非常有挑戰性的工作，而流式細胞檢測以其較大的 檢測通量成為高速細胞檢測的首選方案。本成果超高速流式成像分析儀靈活運用了高速光纖通信、微波光子技術及光信號處理技術，結合高速數據處理和生物醫學技術，實現了對傳統 細胞成像速度的巨大突破。與此同時，在獲取了海量的細胞圖像之后，根據具體應用的需求 進行快速數據壓縮、人工智能圖像分類處理、細胞特征提取等操作。通過細胞
清華大學
2021-01-12
基于運動分析的異常行為監控（技術）
成果簡介：隨著國內外對公共安全問題的重視，安全監控在預防和制止危險 行為和事件的發生上起著越來越重要的作用。然而傳統的視頻監控發展到今 天，主要采用回溯性模式，即在危險發生后進行分析和追查，這是因為僅靠 人力去分析難以得到及時有效的處理。而智能化視覺監控的應用，使監控從 回溯性轉變成預防性，利用計算機視覺技術分析理解人的運動，并提供記錄和報警，有助于改善公共場所的安全監控水平。本技術的研究致力于從最本質的圖像運動信息出發，直接獲取高層人體行為信息，避免了中
北京理工大學
2021-04-14
微電子芯片關鍵尺寸測試/分析系統
微電子芯片結構關鍵尺寸（CD）的測試，是保證以集成電路為代表的微電子芯片研制、加工等工藝實現能否滿足設計要求的關鍵測試/分析技術。該技術（OCD）的產業化在國內還是空白，目前我們的系統研究可PK國際先進水平，并已具備產業化轉移的能力。
電子科技大學
2021-04-14
基于新型納米材料的檢測分析試劑
南京大學開發了基于新型納米材料的系列專利技術。通過利用含納米材料的檢測分析試劑，檢測的靈敏度，分析準確度等指標大大提高。應用領域包括生物醫學檢測，環境保護檢測，食品安全檢測，法醫檢測等。該系列技術的知識產權涵蓋納米材料的組成，應用方法，規模化生產等各方面。 開發本系列技術的團隊領導人阮剛教授（現代工學院）是中組部國家青年千人專家，在美國的科技產業化工作已獲俄亥俄州立大學創業計劃大賽冠軍，俄亥俄州政府科技創業基金獎勵，美國家自然科學基金委Innovation Corps pro
南京大學
2021-04-14
電磁信號傳輸及反射特性分析軟件
課題組基于計算電磁學技術，開發了具有自主知識產權的電大復雜目標回波特性仿真分析平臺，可以實現運動或靜止目標的雷達回波特性仿真，并具備群體目標仿真分析能力，可實現復雜局域網環境下的信道確定性建模。
主要技術指標
動態雷達回波在 1 度窗口均值與實測誤差 <3dB
靜態雷達回波峰值誤差 <2dB，均值誤差 <3dB
相關成果
電磁信號傳輸及反射特性分析軟件
西安電子科技大學
2023-01-29
生物醫學信息處理與分析
一、肺部MRI圖像分析與處理項目背景肺癌是一種常見的惡性腫瘤，在全球范圍內發病率、死亡率極高。磁共振成像（MRI）對人體沒有輻射，且具有多模態信息，其在肺癌早期檢測與診斷中應用逐漸受到關注。研究成果：基于顯著性檢測網絡的肺腫塊檢測、基于多尺度標記點約束的圖像配準、基于深度殘差卷積神經網絡的多模態肺腫塊分割二、乳腺X線圖像分析與處理項目背景乳腺癌是女性最常見的惡性腫瘤，基于乳腺X線圖像的乳腺癌檢測可獲取定量的分析結果，減少醫生自身和相互間的差異，提高閱片的一致性，有助于乳腺癌早期檢測。項目成果：基于Anchor-Free YOLOv3的乳腺腫塊檢測方法、基于雙邊分析的乳腺腫塊檢測方法三、腦電信號分析與處理項目背景癲癇是世界第二大神經系統疾病，基于腦電的癲癇診斷、治療與健康管理是科學界研究的焦點。研究成果：（1）基于人工智能的癇樣腦電在線檢測/預測方法（2）用于癇樣腦電在線檢測的超低功耗小波變換芯片——癲癇診斷（3）面向癲癇發作檢測的可穿戴人工智能芯片——癲癇治療
北京交通大學
2023-05-08
有限元分析及試驗技術
項目簡介運用有限元方法開展汽車及零部件的結構靜動態特性研究，可進行的研究有：（ 1）結構靜態分析；（ 2）結構動態分析，包括模態分析、頻響分析、譜分析、疲勞分析等；性能指標仿真分析的精度能夠滿足工程需要所處階段成熟
江蘇大學
2021-04-14
直線感應電機穩態特性分析方法
本發明公開了一種直線感應電機穩態特性分析方法，包括如下 步驟：（1）建立直線感應電機的一維磁密分布模型；（2）根據一維 磁密分布模型，計算 y 軸磁通密度；（3）利用磁障面特性，由 y 軸磁 通密度得到電場強度；（4）計算正常磁密行波、入端磁密反射波和出 端磁密反射波的幅值的復數形式；（5）計算正常磁密行波阻抗、入端 磁密反射波阻抗和出端磁密反射波阻抗；（6）計算直線感應電機單相 電路的總阻抗；（7）對直線感應電機在不同穩定狀態下的性能參數進 行分析。本方法明顯降低了直線感應電機電磁特性的分析難度和
華中科技大學
2021-04-14
多模態醫學數據智能分析系統研發
1.痛點問題
在臨床醫學實踐過程中，會產生醫學圖像、電子病歷、生命組學等多種類型的醫學數據，這些數據能夠從不同角度對患者的病情進行刻畫。因此實現多模態臨床醫學數據的自動化和智能化分析，有利于推動國家健康醫療大數據產業的發展，助力“健康中國”戰略的實施。
我國不同地區醫療水平差異較大，醫療資源在空間上分配不均。某些科室如影像科、病理科有較大的醫師缺口，供需矛盾突出。這種供需不匹配的問題也造成了醫生工作負擔加重，患者等待檢查結果周期變長等諸多問題。在當前情況下，短期內無法通過培養更多的新醫生來緩解醫療資源供需緊張的問題。
為緩解上述問題，目前已有企業推出了基于人工智能的輔助診療產品，但這些產品大都針對單一模態的醫學數據，無法從整體的視角進行輔助診斷和決策，輔助診斷的準確性仍有較大的提升空間。
基于以上痛點問題和產業機遇，我們希望通過技術創新，研發出一套有效的多模態醫學數據智能分析系統，應用“多模態醫學數據+人工智能”的技術模式，緩解當前醫療資源供需緊張的社會問題。
2.解決方案
本項目旨在研發對多模態醫學數據進行有效整合分析的人工智能方法。處理的數據類型包括：患者的醫學圖像、電子病歷、生命組學等多種模態的醫學數據。針對醫學圖像數據，構建目標檢測與分割、特征提取、相似圖片檢索等智能化算法；針對電子病歷數據，構建分詞、醫學實體識別和標準化算法；針對生命組學數據，研究基因突變致病性預測的深度學習算法。上述多模態醫學數據智能分析技術為基礎，研發多模態醫學數據智能分析的系列軟件產品，為醫院提供人工智能輔助診斷等應用產品。
3.合作需求
尋求與醫療機構、醫療設備耗材企業、遠程病理運營企業開展相應的合作。
清華大學
2022-10-09