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本發(fā)明公開了一種用于監(jiān)控產(chǎn)品儲(chǔ)存期限的智能標(biāo)簽，屬于溫 度監(jiān)控領(lǐng)域，其包括金屬電極、對(duì)電極以及位于金屬電極和對(duì)電極間 的電解質(zhì)，所述電解質(zhì)用于在金屬電極和對(duì)電極之間傳遞離子，所述 對(duì)電極的電位高于所述金屬電極的電位。所述對(duì)電極的容量大于所述 金屬電極的容量，所述對(duì)電極的容量是指對(duì)電極發(fā)生電化學(xué)反應(yīng)對(duì)應(yīng) 的電量，所述對(duì)電極中包括活性成分，所述活性成分選自二氧化錳、 氫氧化氧鎳或水合釩酸鋅。本發(fā)明的智能標(biāo)簽結(jié)構(gòu)簡單、制備

機(jī)器人產(chǎn)業(yè)在過去十年中得到了長足的發(fā)展，有效提高機(jī)器人的智能感知能力，是未來數(shù)年內(nèi)進(jìn)一步推動(dòng)該產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵所在。機(jī)器人的智能認(rèn)知能力，是指通過人工智能理論和技術(shù)，賦予機(jī)器人一種類似人類的高層認(rèn)知能力，從而使得機(jī)器人可以自己適應(yīng)復(fù)雜多變、具有較強(qiáng)不確定性的自然場(chǎng)景。本項(xiàng)目擬在前期計(jì)算機(jī)視、聽覺認(rèn)知算法研究基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探索機(jī)器多模態(tài)認(rèn)知關(guān)鍵技術(shù)在機(jī)器人環(huán)境感知問題中的具體應(yīng)用。1.&n

本發(fā)明公開了一種基于 MEMS 的智能服裝及其制備方法，可用于采集心電、心音等人體生理參數(shù)，該智能服裝的功能是通過將柔性傳感器陣列薄膜與紡織品整合的方式來實(shí)現(xiàn)的：首先，在晶圓上采用MEMS 技術(shù)分別制作出聲/電換能器及其電氣互聯(lián)結(jié)構(gòu)。其次，在晶圓的反面刻蝕出硅島圖形，使得每個(gè)傳感器之間相互孤立。再次，在晶圓的正反面旋涂上聚合物，并對(duì)其進(jìn)行光刻圖形化出傳感器窗口以及縫紉孔，即得到柔性傳感器陣列薄膜。聚合物起到對(duì)傳感器的保護(hù)作用，縫紉孔可用于讓導(dǎo)電纖維將傳感器傳感器陣列薄膜與紡織品縫合于一體，即得到有特

本發(fā)明公開了一種面向側(cè)信道分析的智能密碼系統(tǒng)，包括動(dòng)態(tài)環(huán)境感知子系統(tǒng)、綜合評(píng)價(jià)子系統(tǒng)和 防護(hù)措施自動(dòng)化設(shè)計(jì)子系統(tǒng)；動(dòng)態(tài)環(huán)境感知子系統(tǒng)用于對(duì)所處環(huán)境中攻擊種類的識(shí)別；綜合評(píng)價(jià)子系統(tǒng) 用于對(duì)現(xiàn)有攻擊類型以及現(xiàn)有防護(hù)措施的評(píng)價(jià)，將指導(dǎo)性設(shè)計(jì)意見加入現(xiàn)有的防護(hù)措施的設(shè)計(jì)方法中， 有效指導(dǎo)防護(hù)措施進(jìn)行自動(dòng)化調(diào)整；防護(hù)措施自動(dòng)化設(shè)計(jì)子系統(tǒng)用于根據(jù)對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)的結(jié)果與防護(hù) 措施的評(píng)測(cè)結(jié)果，針對(duì)用戶未加入防護(hù)措施或防護(hù)措施未達(dá)到動(dòng)態(tài)分析環(huán)境要求時(shí)，對(duì)用戶原始

建立基于多智能體的軟件動(dòng)態(tài)體系結(jié)構(gòu)模型，采用模型驅(qū)動(dòng)的軟件構(gòu)造方法，敏捷構(gòu)造開放環(huán)境下軟件系統(tǒng)；研究變化建模、層次感知、智能決策等技術(shù)方法，實(shí)現(xiàn)軟件結(jié)構(gòu)、行為等多方面的動(dòng)態(tài)演化。 主要技術(shù)指標(biāo) 從環(huán)境感知、數(shù)據(jù)分析、通信機(jī)制等多個(gè)方面，提升了面向動(dòng)態(tài)環(huán)境的復(fù)雜軟件系統(tǒng)持續(xù)性演化能力。 支持軟件系統(tǒng)在運(yùn)行過程中靈活調(diào)整、柔性適變。 相關(guān)成果 （1）基于多智能體的軟件動(dòng)態(tài)演化支撐環(huán)境； （2）自適應(yīng)軟件體系結(jié)構(gòu)建模工具； （3）基于Agent自適應(yīng)動(dòng)態(tài)集成演化平臺(tái)； （4）面向動(dòng)態(tài)演化的集成規(guī)則設(shè)計(jì)工具軟件。

針對(duì)行政約談場(chǎng)景中存在的人工記錄效率低、內(nèi)容理解偏差記錄、資料追溯繁雜等問題，本成果開展了基于音視頻識(shí)別及語義分析的智能約談平臺(tái)的研究?；?AI 深度學(xué)習(xí)的音視頻識(shí)別框架、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論和語義知識(shí)本體的文本語義相似度計(jì)算方法，研究音視頻識(shí)別的語音轉(zhuǎn)寫、對(duì)話管理、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和內(nèi)容分析的語義理解、語義優(yōu)化、情感識(shí)別方法，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)信約談、紀(jì)委約談、公安審訊、監(jiān)獄談話等多種行政約談場(chǎng)景下的約談智能化和數(shù)字化。其中，語音識(shí)別轉(zhuǎn)寫是開展智能約談系統(tǒng)研究的前提和基礎(chǔ)，本成果訓(xùn)練了聲學(xué)模型和語言模型，構(gòu)建編碼器，通過音頻角色分離和聲紋識(shí)別技術(shù)分離說話人聲音，編碼器識(shí)別解碼，經(jīng)過文本語義處理轉(zhuǎn)寫為文本。而文本語義處理是智能約談系統(tǒng)提升約談效能的源動(dòng)力，成果構(gòu)建了基于語義本體的自動(dòng)專家導(dǎo)引約談知識(shí)庫，通過基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的語義相似度計(jì)算給約談工作人員推薦約談問題；約談結(jié)束后，利用融合主題特征的文本自動(dòng)摘要技術(shù)快速生成匯報(bào)摘要，利用基于分布式表示的事件抽取技術(shù)自動(dòng)生成約談報(bào)告。本成果研制高效、便捷的智能約談音視頻識(shí)別及語義分析平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了在線約談?lì)A(yù)約、人臉識(shí)別身份核驗(yàn)、語音實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)寫、約談問題智能引導(dǎo)提問、音視文同步顯示、匯報(bào)摘要自動(dòng)生成、約談報(bào)告自動(dòng)生成、約談文件回溯、約談大數(shù)據(jù)分析等功能。

蘇州大學(xué)智能信息處理平臺(tái)的目標(biāo)是能處理多模態(tài)文字?jǐn)?shù)據(jù)，精準(zhǔn)分析語言內(nèi)部結(jié)構(gòu)，對(duì)人類語言進(jìn)行深層理解，以支持各種應(yīng)用需求。 一、項(xiàng)目分類 顯著效益成果轉(zhuǎn)化 二、技術(shù)分析 蘇州大學(xué)智能信息處理平臺(tái)的目標(biāo)是能處理多模態(tài)文字?jǐn)?shù)據(jù)，精準(zhǔn)分析語言內(nèi)部結(jié)構(gòu)，對(duì)人類語言進(jìn)行深層理解，以支持各種應(yīng)用需求。系統(tǒng)可以處理多種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如說明書、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、車間工單等紙質(zhì)文檔或電子文檔。把圖像識(shí)別技術(shù)(OCR)和自然語言理解技術(shù)(NLP)相結(jié)合，從表單圖像中抽取關(guān)鍵要素信息。在此基礎(chǔ)上，我們搭建了包括知識(shí)圖譜問答 (KBQA)、常見問題檢索 (FAQ)、對(duì)話 (Chatbot)在內(nèi)的智能問答及對(duì)話系統(tǒng)、以及面向大數(shù)據(jù)的文檔信息抽取系統(tǒng)。能夠?qū)o定的自然語言問題通過查詢、推理提供精準(zhǔn)滿意的答案，和面向大規(guī)模文檔提供信息抽取和輿情分析等服務(wù)。目前已經(jīng)向多家公司提供各項(xiàng)相關(guān)服務(wù)。

1. 針對(duì)人機(jī)交互和人體感知場(chǎng)景開發(fā)智能微波感知識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)基于手勢(shì)識(shí)別和動(dòng)作識(shí)別技術(shù)的交互控制應(yīng)用、基于人體定位跟蹤、呼吸心跳測(cè)量、跌倒檢測(cè)和身份識(shí)別技術(shù)的存在檢測(cè)、健康監(jiān)護(hù)和安防監(jiān)測(cè)應(yīng)用。 2. 采用小尺寸的集成毫米波雷達(dá)芯片，精簡硬件設(shè)計(jì)，縮小模組尺寸，軟硬件聯(lián)合優(yōu)化減低功耗，集成針對(duì)人機(jī)交互和人體感知場(chǎng)景設(shè)計(jì)的多種功能算法，打造小尺寸、低成本、低功耗、多功能的新型通用傳感器。

公司研發(fā)的基于云計(jì)算的車輛遠(yuǎn)程測(cè)試與智能診斷系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)電流、電壓、CAN/LIN等信號(hào)級(jí)測(cè)試，還能實(shí)現(xiàn)車身和底盤電氣系統(tǒng)等系統(tǒng)級(jí)測(cè)試。 一、項(xiàng)目進(jìn)展 已注冊(cè)公司運(yùn)營 二、企業(yè)信息 企業(yè)名稱 安徽風(fēng)云智控科技有限公司 企業(yè)法人 張?zhí)煲?注冊(cè)時(shí)間 2022.3.8 注冊(cè)所在省市 安徽省合肥市 組織機(jī)構(gòu)代碼 MA8NRN7R-8 經(jīng)營范圍 技術(shù)開發(fā)、技術(shù)服務(wù) 企業(yè)地址 安徽省合肥市蜀山區(qū)長江西路898號(hào)新加坡花園城二期北區(qū)9棟1單元803室 獲投資情況 無 三、負(fù)責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時(shí)間 張?zhí)煲?機(jī)械工程學(xué)院/工業(yè)工程與管理 2021/2024 許于濤 機(jī)械工程學(xué)院/工業(yè)工程 2021/2024 饒正卿 機(jī)械工程學(xué)院/工業(yè)工程與管理 2021/2024 孫睿 機(jī)械工程學(xué)院/工業(yè)工程與管理 2021/2024 王凱林 機(jī)械工程學(xué)院/工業(yè)工程與管理 2020/2023 四、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 職務(wù)/職稱 研究方向 王躍飛 機(jī)械工程/計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù) 副教授 汽車電子與實(shí)時(shí)系統(tǒng)；智能制造系統(tǒng)與物聯(lián)裝備 五、項(xiàng)目簡介 汽車電子電氣架構(gòu)及系統(tǒng)測(cè)試是車輛關(guān)鍵性驗(yàn)證試驗(yàn)，直接影響到車輛系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性和安全性。傳統(tǒng)測(cè)試設(shè)備功能單一，人力物力投入大，測(cè)試成本高，測(cè)試數(shù)據(jù)不能實(shí)時(shí)共享和處理，測(cè)試效率較低。  為解決該類問題，由合肥工業(yè)大學(xué)在校研究生創(chuàng)辦了本高新技術(shù)公司。公司研發(fā)的基于云計(jì)算的車輛遠(yuǎn)程測(cè)試與智能診斷系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)電流、電壓、CAN/LIN等信號(hào)級(jí)測(cè)試，還能實(shí)現(xiàn)車身和底盤電氣系統(tǒng)等系統(tǒng)級(jí)測(cè)試。該系統(tǒng)包括采集終端、云服務(wù)器、Web客戶端、PC端軟件和手機(jī)端APP，可使用WiFi及藍(lán)牙進(jìn)行本地測(cè)試，也可以通過4G/5G網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、在線采集、智能診斷。本系統(tǒng)已開發(fā)出標(biāo)準(zhǔn)型和便攜型等系列產(chǎn)品，能夠滿足不同汽車企業(yè)智能化測(cè)試需要，市場(chǎng)前景廣闊。

本項(xiàng)目通過收集本院耳鼻喉科6066張正常人、分泌性中耳炎、急性化膿性中耳炎活動(dòng)期及化膿性中耳炎靜止期耳內(nèi)鏡圖像。 一、項(xiàng)目進(jìn)展 創(chuàng)意計(jì)劃階段 二、負(fù)責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時(shí)間 徐倩慧 中山大學(xué)醫(yī)學(xué)院 2017.09~2022.06 童釗鵬 中山大學(xué)孫逸仙紀(jì)念醫(yī)院 2021.09~ 三、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 職務(wù)/職稱 研究方向 蔡躍新 中山大學(xué)孫逸仙紀(jì)念醫(yī)院 副主任醫(yī)師 耳鼻喉頭頸外科 四、項(xiàng)目簡介 本項(xiàng)目通過收集本院耳鼻喉科6066張正常人、分泌性中耳炎、急性化膿性中耳炎活動(dòng)期及化膿性中耳炎靜止期耳內(nèi)鏡圖像。通過模仿醫(yī)生診斷的注意力機(jī)制，將獲取局部關(guān)鍵特征的局部分類器與獲取全局特征的主分類器有機(jī)結(jié)合，構(gòu)成深度學(xué)習(xí)的主框架。通過計(jì)算AUC等統(tǒng)計(jì)學(xué)指標(biāo)來評(píng)估模型的性能，并與兩位副主任醫(yī)師、兩位主治醫(yī)師進(jìn)行人機(jī)對(duì)比來進(jìn)一步評(píng)估模型的性能，同時(shí)通過熱圖顯示深度學(xué)習(xí)模型在耳內(nèi)鏡圖像不同區(qū)域的權(quán)重，以判斷深度學(xué)習(xí)關(guān)注的區(qū)域是否與臨床醫(yī)師一致。該深度學(xué)習(xí)模型可獲得整體93.4%的準(zhǔn)確率，區(qū)分正常人與分泌性中耳炎的AUC為0.99，而區(qū)分化膿性中耳炎活動(dòng)期與靜止期的AUC為0.94.模型的準(zhǔn)確率要高于兩位主治醫(yī)師，達(dá)到副主任醫(yī)師的水平，同時(shí)熱圖顯示深度學(xué)習(xí)模型定義的關(guān)鍵區(qū)域恰好是臨床醫(yī)生做診斷的區(qū)域，如化膿性中耳炎鼓膜穿孔區(qū)域，分泌性中耳炎的光錐區(qū)域。同時(shí)，同時(shí)，本項(xiàng)目還將深度學(xué)習(xí)模型的技術(shù)落地，自主研發(fā)出研發(fā)便攜式可拍攝與自動(dòng)診斷的耳鏡設(shè)備。