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該面結構光三維測量系統結合特定的標定技術，確定各個系統參數，建立相位與空間三維坐標的數學關系，改善系統的精確度及靈和性。該測量系統適用于工業制造、產品檢測、模具設計、逆向工程、生物醫學、文物保護、機器視覺等領域，具有廣闊的應用前景。

開展了綜采工作面原有的安裝/拆除技術和工藝、綜采工作面快速安裝/拆除技術、快速/安裝拆除設備及其多適應性工藝的研究等，研制了自移機械手、變軌吊、液壓組裝架等設備，項目的研發成功將實現工作面安裝/拆除設備成套系列化，對整個工作面的主要設備實現機械化安裝與拆除，降低工人勞動強度，提高生產安全性有重要意義。

針對超高細粒尾礦壩存在的松散泥質軟弱夾層、初期壩裂縫等結構性安全隱患，構建基于多源信息融合的尾礦壩結構隱患電阻-面波綜合法超前探測技術體系，提出反映壩體典型結構隱患分布范圍、規模及埋深等的概觀評價預測模型。

本發明公開了一種工作面支護模擬過程聲發射測試裝置。為了解決國內現有的液壓支架模擬試驗臺的結構簡單、加載裝置人工化、檢測儀器落后、無法動態的模擬現場的頂底板和自動調節工作面傾角等弊端。由液壓加載裝置，外接在巖石上的傳感器，以及鉸接板、楔形體組成。液壓加載依據相似比例，模擬現場頂板壓力，選取合適的材料模擬工作面的頂底板，通過鉸接板的角度模擬不同傾角的工作面,并由聲發射傳感器接受信號，實時監測頂底板巖石的內部損傷程度，在原有的液壓支架的基礎上，實現了一種試驗臺模擬可以在不同巖性工作面頂底板和不同工作面傾角條件下完成不同的液壓支架進行工作面的支護設計。

本發明公開了一種水稻種植區農業面源污染生態治理方法，從農業面源污染流出農田到進入下游受納水 體的整個過程入手，提出三道防線的具體減污技術，以田間節水灌溉與水肥綜合調控減少農業面源污染排放 的源頭控制為第一道防線，生態溝對農業面源污染的去除凈化為第二道防線，塘堰濕地對農業面源污染的去 除凈化為第三道防線，三道防線之間為串聯關系，即首端為第一道防線，其次聯接到第二道防線，最后聯接 到第三道防線。本發明

XM-MZ01中醫面診、問診檢測采集分析系統（中醫面診儀） ? XM-MZ01中醫面診、問診檢測采集分析系統通過對病人面部圖像進行分割、人機病癥問診作答，結合醫生專業診斷，給出專業診斷結果并打印成報告，該系統能達到輔助中醫臨床診斷的作用，從數據庫中讀取面診以及問診信息數據，建立和編輯病例，建立中醫診斷報告。中醫面診檢測分析系統采用形狀模型實現對眼睛、鼻子等器官進行定位，提取出額頭、下頦和兩顴區等人臉區域。通過采用K-means算法對面部圖像的顏色進行提取，計算不同的顏色聚類中心的距離而進行面部顏色的分析；通過采用改進的2DPCA對面部圖像進行特征抽取，通過計算測試樣本特征與訓練樣本特征之間的余弦距離，實現對面部圖像的光澤分析。 ? 功能特點： ■ 軟件界面簡潔、操作簡單。 ■ 隨時可以添加、刪除病人信息并自動保存。 ■ 采集分析流程：新建病人、問診采集、面象采集、分析 結論、保存病例。 ■ 問診采集主要是病人對照數據庫中的各種癥狀進行挑選，通過回答 88 道試題( 病人起病和轉變的情形，寒熱、汗、頭身感、大小便、飲食、胸腹、耳、口等各種狀況)，最后進行提交并由系統自動判斷。 ■ 面象采集主要是在特定的光源環境下，采用高清晰攝像頭 獲得患者面部的圖像信息，將這些特征值與特征數據庫中的閾值進行比對，給出面色分析結果。可分析12種面色：青色、赤色、黃色、白色、黑色、正常、淡白、淡紅、紅、 深紅、暗紅、紫黑。 ■ 分析結論主要是給出問診和面診的結論。問診部分的結論有定位結論和定性結論，面診部分的結論為面診概述。 ■ 測試結果用表格顯示，簡潔易懂，并可以生成PDF文件保存以便查詢，也可以打印體質報告。 ■ 軟件建議豐富，包括體質特征、運動養生、飲食養生、起居調理。 ■ 軟件一機一碼，使用安全。

新冠肺炎常規通過病史、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不是專業超聲醫生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發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的自動測量等功能，輔助醫生對重癥病人進行動態評估和治療。 袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司1月中旬組成研發團隊，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月初開始在武漢協和西院等多家醫院使用，在一定程度上輔助了醫生對重癥患者進行疾病的動態評估和治療指導。 目前該技術正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫院）牽頭開展進一步研究，將完善和改進現有功能，優化遠程診斷流程，實現超聲為醫生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業的幫助。

數據采集技術 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、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環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，實現各種環境信息的采集。 多模態傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡) 在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，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現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現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、大量連接的物聯網應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網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特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。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，都適合低功耗物聯網應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、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，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網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，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升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、低設備功耗和優化的網絡架構；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，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。 數據分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據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展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），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，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。

神經遞質作為神經元與神經元及神經元與細胞之間溝通的媒介分子，介導了發育、信息感知，運動及大腦的高級認知功能。隨著生化分離純化技術的發展以及人們對大腦精細結構的進一步了解，現如今已發現有幾十種重要的神經遞質。而神經系統在時間和空間上的高度復雜性對研究特定神經遞質的動態變化及其功能提出了極大的挑戰。本項目成功構建了一系列新型的基因編碼的神經遞質熒光探針，可實現對特定神經遞質動態變化的靈敏檢測。該類熒光探針利用大多數已知的神經遞質所對應的特異性G蛋白偶聯受體（GPCR）與循環重排的熒光蛋白（cpGFP）融合，利用循環重排熒光蛋白的熒光強度變化來指示GPCR的激活，進而反應外源神經遞質的濃度變化（圖一）。我們命名該類熒光探針為GRAB探針，即為GPCR Activation Based Sensor的縮寫。

非線性失真是5G通信系統和其他新興多載波通信系統的主要失真來源，而數字預失真代表著線性化方法發展趨勢。目前，數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項間的定量關系，推導出了系統參數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字信號預失真方法實現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。