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新冠肺炎常規(guī)通過病史、CT等進行病情評估，但重癥病房應用超聲不便，還需要評估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數(shù)不是專業(yè)超聲醫(yī)生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發(fā)揮超聲的作用提出了難題。深圳國際研究生院袁克虹團隊與深圳華聲醫(yī)療技術股份有限公司合作，用人工智能技術賦能5G超聲設備，增添采集心肺關鍵標準切面的導航以及關鍵參數(shù)的自動測量等功能，輔助醫(yī)生對重癥病人進行動態(tài)評估和治療。 袁克虹團隊與深圳華聲醫(yī)療技術股份有限公司1月中旬組成研發(fā)團隊，在已有合作工作的基礎上，針對新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯(lián)合攻關，半個月就獲得了較好的成果。該技術從2月初開始在武漢協(xié)和西院等多家醫(yī)院使用，在一定程度上輔助了醫(yī)生對重癥患者進行疾病的動態(tài)評估和治療指導。 目前該技術正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫(yī)院）牽頭開展進一步研究，將完善和改進現(xiàn)有功能，優(yōu)化遠程診斷流程，實現(xiàn)超聲為醫(yī)生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業(yè)的幫助。

目前我國生物質(zhì)熱化學轉(zhuǎn)化技術應用較多的是固定床氣化，但生產(chǎn)規(guī)模普遍較小且高效連續(xù)運行性能差，尚無法適應以發(fā)電為代表的規(guī)模化利用方式。因此，在生物質(zhì)轉(zhuǎn)化利用領域，開發(fā)規(guī)模化高效可靠的氣化技術是迫切需要攻克的關鍵技術。2007年華東理工大學主持實施世界銀行的全球環(huán)境基金項目（CRESP）“規(guī)模化生物質(zhì)固定床氣化爐的研制”，之后又負責完成了多項相關重點科研，核心裝備技術于2009年7月通過專家驗收。本項目的技術原理是將生物質(zhì)燃料通過固定床自熱氣化生產(chǎn)可燃氣體，其關鍵技術包括氣化爐控溫防止結渣、降低飛灰夾帶及燃氣深度凈化等。本項目核心裝備—固定床氣化爐的單爐產(chǎn)氣量大于5000m3 /h，采用典型農(nóng)作物秸稈為原料的燃氣熱值大于1500kcal/m 3 ，同時還可獲得焦油和草木灰等副產(chǎn)品，氣化系統(tǒng)運行高效、可靠而潔凈，已完全達到規(guī)模化工業(yè)生產(chǎn)的要求。本項目成果可廣泛應用于供氣、發(fā)電和供熱等場合。

數(shù)據(jù)采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數(shù)據(jù)。可將不同的傳感器集成在智能手環(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設備中，以實現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。 多模態(tài)傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網(wǎng)絡) 在LPWAN技術出現(xiàn)以前，通信技術已經(jīng)有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現(xiàn)正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯(lián)網(wǎng)應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點成本、網(wǎng)絡成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網(wǎng)絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個低功耗廣域網(wǎng)通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網(wǎng)絡架構中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網(wǎng)絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點可以同時發(fā)送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉(zhuǎn)發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據(jù)分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網(wǎng)絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網(wǎng)絡、UMTS網(wǎng)絡或LTE網(wǎng)絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機時間長、對網(wǎng)絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內(nèi)覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區(qū)能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優(yōu)化的網(wǎng)絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預期的單個接連模塊不超過5美元。 數(shù)據(jù)分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統(tǒng)、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機器學習是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學習是一種實現(xiàn)機器學習的技術。機器學習是用大量的數(shù)據(jù)來“訓練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發(fā)展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現(xiàn)對被監(jiān)護者摔倒等異常行為的檢測。

目前我國生物質(zhì)熱化學轉(zhuǎn)化技術應用較多的是固定床氣化，但生產(chǎn)規(guī)模普遍較小且高效連 續(xù)運行性能差，尚無法適應以發(fā)電為代表的規(guī)模化利用方式。因此，在生物質(zhì)轉(zhuǎn)化利用領域， 開發(fā)規(guī)模化高效可靠的氣化技術是迫切需要攻克的關鍵技術。2007年華東理工大學主持實施世 界銀行的全球環(huán)境基金項目 (CRESP)“規(guī)模化生物質(zhì)固定床氣化爐的研制”，之后又負責完成 了多項相關重點科研，核心裝備技術于2009年7月通過專家驗收。 本項目的技術原理是將生物質(zhì)燃料通過固定床自熱氣化生產(chǎn)可燃氣體，其關鍵技術包括氣 化爐控溫防止結渣、降低飛灰夾帶及燃氣深度凈化等。本項目核心裝備—固定床氣化爐的單爐 產(chǎn)氣量大于5000m3 /h，采用典型農(nóng)作物秸稈為原料的燃氣熱值大于1500kcal/m3 ，同時還可獲 得焦油和草木灰等副產(chǎn)品，氣化系統(tǒng)運行高效、可靠而潔凈，已完全達到規(guī)模化工業(yè)生產(chǎn)的要 求。本項目成果可廣泛應用于供氣、發(fā)電和供熱等場合。

非線性失真是5G通信系統(tǒng)和其他新興多載波通信系統(tǒng)的主要失真來源，而數(shù)字預失真代表著線性化方法發(fā)展趨勢。目前，數(shù)字預失真方法均采用了對非線性器件輸出信號的包絡特性進行直接線性化的簡單思路。由于有源非線性器件（如射頻功放）存在最大輸出功率的限制，故此種原理的線性化算法在高能信號區(qū)會造成輸出有效增益的明顯下降，也就是難以同時滿足低功率損失和高線性化效果的要求。這不但造成了低下的電源利用效率，并且造成我國對進口大功率射頻器件的依賴。 針對5G通信非線性失真研究的理論空白，申請人率先完成了非線性失真信號微觀分析法，首次揭示了億萬個隨機交調(diào)項間的定量關系，推導出了系統(tǒng)參數(shù)和非線性頻譜間簡潔的多項式表達關系，并將仿真速度提高1100倍。針對目前射頻電路預失真方法的原理性缺陷，申請人建立的多級精細化數(shù)字信號預失真方法實現(xiàn)了在低功率損耗的條件下取得高度線性化效果，此方法可提高功放的功率利用率，降低我國對大功率射頻功放的進口依賴。

項目成果/簡介:數(shù)據(jù)采集技術可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數(shù)據(jù)。可將不同的傳感器集成在智能手環(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設備中，以實現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。多模態(tài)傳輸技術LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網(wǎng)絡)在LPWAN技術出現(xiàn)以前，通信技術已經(jīng)有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現(xiàn)正好彌補了這個短板。       LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯(lián)網(wǎng)應用而設計。最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa：物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點成本、網(wǎng)絡成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網(wǎng)絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個低功耗廣域網(wǎng)通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應用。LoRa （Long Range）:   一個LoRaWAN網(wǎng)絡架構中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網(wǎng)絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點可以同時發(fā)送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉(zhuǎn)發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據(jù)分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT構建基于蜂窩網(wǎng)絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網(wǎng)絡、UMTS網(wǎng)絡或LTE網(wǎng)絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機時間長、對網(wǎng)絡連接要求較高設備的高效連接。NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內(nèi)覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區(qū)能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優(yōu)化的網(wǎng)絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預期的單個接連模塊不超過5美元。數(shù)據(jù)分析技術人工智能研究的各個分支，包括專家系統(tǒng)、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機器學習是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學習是一種實現(xiàn)機器學習的技術。機器學習是用大量的數(shù)據(jù)來“訓練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發(fā)展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現(xiàn)對被監(jiān)護者摔倒等異常行為的檢測。應用范圍:家居智慧控制，提高舒適度：家庭生活狀態(tài)統(tǒng)計和日常需求預測與推薦；多模態(tài)行為分析和數(shù)據(jù)采集和傳輸系統(tǒng)；多模態(tài)行為數(shù)據(jù)采集和分析平臺；基于LoRaWAN/5G的工廠環(huán)境、農(nóng)業(yè)大棚等環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)。技術成熟度:通過中試

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