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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。

（1）研發了系列新型高強高韌鑄造輕合金材料，支撐了復雜鑄件性能提升。 1）研發出一種新型高強韌鋁硅合金。開發出一種新型高強韌鋁硅合金及其制備方法；提出一種混合稀土和Sr元素的復合變質方法，縮小枝晶間距并細化共晶硅；研究出合適的熱處理制度；闡明了變質劑組成與含量對變質效果的影響規律，基于此顯著提高了鋁硅合金的綜合力學性能。有效解決了現有鋁合金鑄件易發生的裂紋、伸長率低、屈服強度不達標等缺陷和問題。 2）研發出一種低成本高強耐熱稀土鎂合金。開發出一種添加低成本混合稀土的新型多元稀土鎂合金材料；揭示了混合稀土對鎂合金相變規律的影響機制；研究出準晶增強稀土鎂合金的高溫固溶T6熱處理工藝；開發出兼具優良的室溫與高溫力學性能的低成本稀土鎂合金；解決了現有鎂合金鑄件易產生冷隔、強度低、韌性差等問題。 3）研發出一種新型高強韌鈦合金。開發出一種α+β型雙相高強高韌鈦合金，揭示了合金在凝固-熱等靜壓-熱處理過程中微觀組織的演變規律；研究出調控相組成及相形態的雙級固溶時效熱處理制度，形成了以等軸和籃網為主要特征的基體組織，使合金的強度和韌性同步提升。解決了現有鑄造鈦合金強度和韌性偏低、鑄造成形性差等問題。 （2）研發了鑄造全流程模擬仿真系統，提出了高效的單件化鑄造數值模擬方法，實現了高性能復雜鑄件的數字化工藝設計。 1）提出了一種鑄造原輔材料熱物性參數高精度求解方法。提出了基于實驗測溫與數值模擬反求的熱物性參數求解方法，實現了面向數值模擬的熱物性參數高精度求解；建立了反熱傳導法求解鑄件/鑄型界面換熱系數的數學模型,降低了界面關鍵參數求解誤差；研發了高精高效的熱物性參數反求平臺-華鑄PIS，創建了鑄造原輔材料高精度熱物性參數數據庫。 2）研發了鑄造合金熔煉-復雜鑄件充型凝固-熱處理的鑄造多物理場全流程高效模擬平臺。建立了電磁、速度、壓強、濃度、溫度的多物理場耦合數學模型，自主研發了從鑄造合金熔煉到復雜鑄件充型凝固到熱處理的鑄造全流程模擬仿真平臺，為鑄造工藝優化提供了工具；提出一種數據內存動態自適應劃分技術，解決了SOLA流動場求解數據耦合干擾難題，實現了大規模鑄造流動場模擬問題的并行高效求解。 3）提出縮孔縮松缺陷定量預測與單件化模擬工藝優化方法。提出雙高分配原則縮孔縮松預測模型，解決了復雜鑄件縮孔縮松高精度預測難題；提出了針對高性能復雜鑄件不同批次的單個鑄件模擬方法，建立關鍵工藝參數波動對典型缺陷的多元回歸關系模型，實現了基于單件化模擬仿真的高性能復雜鑄件缺陷控制與工藝優化。 （3）建立了鑄件生產全生命周期的單件化柔性化質量管理模型，實現了高性能復雜鑄件質量問題的單件化、全過程、全要素溯源。 1）創建了基于PLM理論和TQM理論的鑄件單件化管理模型。基于產品全生命周期PLM理念以及多智能體技術，構建了鑄造串并聯多工位單件化的缺陷溯源模型；建立鑄件單件及作業過程信息模型和組批、混批、拆批模式下單件自動生成、感知、標記、進度跟蹤的控制機制，實現高性能復雜鑄件單件化缺陷溯源。 2）創建了支持業務即時重構的參數配置式多維度鑄造柔性化管理模型。創建了支持鑄造數字化管理系統業務即時重構的參數配置式多維度鑄造柔性化管理模型，解決了剛性管理系統可重用性低、應變能力弱和實施周期長的難題，支撐不同領域不同類型鑄造企業隨環境變化、自身發展等柔性進行的組織變革、流程變更和管理改善，實現了企業按需柔性化管理。 3）創建了基于TLBO\GA\BSA元啟發式算法優化理論的鑄造智能化管理模型。創建基于改進性教與學算法（TLBO）、遺傳算法（GA）、回溯搜索算法（BSA）等元啟發式算法優化理論的鑄造智能化管理模型和技術，解決了鑄件異步熱工序組爐復雜條件下工序生產調度IPPS組合優化難題，實現了系統智能決策管理以及多品種大容量鑄件高效生產。

受農村勞動力的轉移、勞動力成本的攀升、農業生產資料價格的上漲等因素的影響，農民對輕簡化水稻種植方式的需求越來越強烈。水稻機械化精量穴直播是一種輕簡化種植方式，越來越受到農民的歡迎。然而，江西水稻品種繁多，物理機械特性差異大，尤其是超長粒型的優質秈稻的推廣，現有直播機具難以滿足精量播種的農藝要求。 針對上述問題，江西農業大學工學院基于容積深度可調的技術思路，設計了一種播量無級可調型孔式排種器，實現了不同粒型稻種每穴3～8粒無級可調，并根據江西土地資源條件，研制了與高速乘坐式和手扶式插秧機動力底盤配套的水稻精量直播機。同時，在都昌、鄱陽、安遠、信豐、新建、萬安、高安、上高、修水等20余個縣（市、區）開展了早、中、晚稻機械化穴直播技術與機具的試驗示范與推廣應用。 實踐結果表明，相較于人工撒直播，畝均增產25-75公斤，抗倒伏能力顯著提高；相較于機插秧，畝產無顯著性差異，抗倒伏能力基本一致，畝均節本增效100多元。并初步形成了適宜江西區域早、中、晚稻機械化穴直播條件下的品種搭配、茬口安排、稻田耕整、種子處理、播種作業要求、鳥鼠害防治與雜草防除等生產技術措施，對提升我省水稻種植機械化水平及綜合效益具有重要意義。

本實用新型公開了一種基于植株形態的精量噴霧裝置。Γ形支架一邊的底面固定在底座上，其頂面安裝電機，Γ形支架另一邊的安裝慣性導航組件和工業相機，Γ形支架一邊的內側面裝有螺桿，螺桿與電機軸連接，支架的一端與螺桿構成螺旋副，其另一端與電磁閥連接，繞有電熱帶組的水管安裝在支架下面，水管的一端經電磁閥后與噴頭連接；單片機分別與繼電器組的一端、工業相機、慣性導航組件、溫度傳感器和經電機控制器與電機電連接，繼電器組另一端分別與電磁閥和電熱帶組電連接。本實用新型通過對植株的拍照及對其圖像序列處理獲得植株形態，從而得到有效的噴霧方法，提高霧滴的沉積率；采用分組加熱精確控制霧滴噴出前的溫度，增加霧滴的穿透性能。

無人潛航器，英文名Unmanned Underwater Vehicle是指沒有人駕駛，靠遙控或自動控制在水下航行的器具，主要指那些代替潛水員或載人小型潛艇進行深海探測、救生、排除水雷等高危險性水下作業的智能化系統。因此,無人潛航器也被稱為“潛水機器人”或“水下機器人”。 此潛航器的主要特點： 1.推力強勁：采用六個大功率無刷電機為動力源，推力強大，適用于多種水下環境； 2.自主供電：內置大容量鋰電池自主供電，電池更換方便，擺脫了實際作業環境中外接電源的限制； 3.智能控制：具備定深巡游、定向巡游等多種運動模式，配備人造側線系統，水下運動更加智能； 4.載荷擴展：可搭載聲吶、深度計及定位系統等設備，滿足水下通信、水下定位和水下探測等需求。 Robo-Rov具有大深度、長航時的優勢，適合用于長時間的水下搜尋、目標打撈等任務。可完成海洋勘探，包括海洋科考、水質監測、地貌測繪等任務；水下作業，包括水下打撈、大壩巡檢等任務。RoboRov智能纜控無人潛航器根據應用場景和使用需求，除高精度GPS、深度計、九軸姿態傳感器以及通信控制等標準模塊外，還可以搭載聲吶設備、水聲通訊設備，滿足水下復雜任務需求。

本實用新型公開了一種手腳雙控水龍頭，包括原有水龍頭，附加水龍頭開關，復位彈簧，拉線，腳踏 板和兩個定滑輪，其特征在于，在原有水龍頭的正下方附加一個水龍頭開關，附加水龍頭開關左端點處與 彈簧下端連接，彈簧上端固定在貼于墻上的三腳架上，所述的復位彈簧下端通過拉線繞過兩定滑輪與腳踏 板連接。這樣達到了手腳雙控水龍頭的目的，使節水隨時隨地，更方便的使用和節水。

防控云是北京郵電大學專門為社區疫情防控研制的技術支撐平臺，主要由云平臺、小區防控APP、街道統計報表和決策大屏、區級統計報表和決策大屏、市級統計報表和決策大屏等五個部分構成。該平臺實現了對社區居民信息的收集與管理、社區居民出入的管控與記錄、社區訪客出入的管控與記錄，并提供面向社區、街道領導的查詢和統計功能，極大支撐和解決了目前小區的疫情管控工作。 云平臺已經在鄭州市二七區、鄭州航空港實驗區、許昌市城鄉一體化示范區、深圳市南山區開展了試點示范工作。