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XM-SZY中醫四診儀（舌面脈信息檢測分析系統） ? XM-SZY中醫四診儀（中醫舌面脈信息檢測分析系統）采用一體化設計，將舌診儀、面診儀、脈診儀、體質辨識及問診四種功能巧妙的融于一體，可進行舌像采集分析與處理、面像采集分析處理、中醫脈象采集分析處理以及體質辨識、問診等輔助診斷教學。 ? 一、舌像采集分析處理： 1、主要功能： ■ 計算機控制內部相機進行自動對焦拍攝，操作簡單，圖像清晰，完全實現舌象采集自動化。 ■ 采用數字化舌象采集平臺與標準化方法還原，使舌象真實再現。 ■ 內部攝像采用模擬自然光源并能進行光線調節，使采集環境保持穩定。 ■ 在特定的光源環境下，采用攝像頭獲得舌像信息，對舌體圖像的顏色、紋理、輪廓進行特征提取，由計算機將這些特征值與特征數據庫中的閾值進行比對判斷，給出舌象分析結果。 ■ 可以隨時查詢病例報告。 ■ 可以分析舌質顏色、舌苔顏色、舌形狀、舌態。 ■ 內置消毒滅菌裝置，操作前使用，避免交叉感染。 ■ 軟件可以根據實際舌象的瘀斑、點刺、齒痕、裂紋等癥狀用文字顯示舌象特征、臨床病癥以及飲食及用藥建議。 ? 2、主要特點： ■ 系統具有自主學習功能，通過不斷學習，有效提高系統自主診斷準確性。 ■ 支持自動分析，且允許人工修正，提高診斷的準確性。 ■ 準確分析舌質、舌苔等，并直觀顯示結果。 ■ 支持初診、復診分離，實現便捷就診。 ■ 支持多關鍵字的查詢統計。 ■ 支持診斷分析報告打印。 ■ 用戶權限管理，提高安全性。 ■ 自動對焦（即自動舌體捕獲）。 ■ 燈光控制功能。 ? 3、軟件功能： ■ 用戶權限管理，提高系統安全性。 ■ 病理、臨床庫可以持續更新，具備學習能力，且具備自動提取舌體，自動分析舌體、自動分析后手動調整等功能，大大提高了學習的準確度。 ■ 快捷的初診、復診入口，操作方便、快捷。 ■ 圖像采集分析能力，既可實時診斷，又可能根據需要進行人工調整。 ■ 靈活多變的查詢統計能力，數據分析功能。 ■ 病例學習：單擊主界面中的“病例學習”選項，進入學習界面，包括讀取、保存、舌體輪廓提取、特征提取、自動提取控制、量化數據顯示、舌象特征錄入、臨床意思錄入、飲食指導及用藥建議錄入等選項，學習與分析過程，采用人機交互的方式。 ■ 自動獲取：單擊自動獲取按鈕，如果參數正確，舌體提取成功，若存在不足，可通過自動提取控制中的進度條及取反控制框選擇來進行控制。 ■ 特征提取：為了便于分步處理，此處特征提取分步驟完成，分別舌質特征、舌苔特征、齒痕特征、裂紋特征、瘀斑特征以及點刺特征。點擊某功能按鈕后，相關特征將被量化，以舌質為例加以說明。比如，單擊舌質特征、舌苔特征按鈕后，數據結果自動分析結果。 ■ 人工繪制：對于某些來自于其他途徑的圖片，會存在自動獲取舌頭錯誤的情況，此時可以通過人工繪制來完成。單擊“人工繪制”后，在圖像顯示區域，單擊右鍵將出現菜單，包括選中舌體、勾畫輪廓和撤銷。其中選中舌體僅需在舌頭四周點選四個點，單擊“繪制完成”后再自動識別完成；勾畫輪廓則是按住鼠標左鍵后通過拖動完成繪制，繪制完成后單擊“繪制完成”便實現舌體提取。撤銷可以對繪制過程覺得不滿意的地方進行撤銷，支持5步撤消。 ? 二、面像采集分析處理： ■ 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。 ■ 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。 ■ 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，也可以打印報告。 ? 三、脈象采集分析處理： 由單頭脈象換能器、脈象放大器、A/D轉換卡、計算機和脈象辯證分析軟件等部分組成。能自動采集脈象信號，并將中醫脈象的位、數、形、勢和脈象的各項特征參數自動分析處理，同時結合中醫望診、問診（以人際對話形式），根據中醫八鋼辯證的思路，提示受試者的健康狀況等內容。 ■ 無創傷性中醫脈象檢測，可將采集器固定于寸、關、尺任何一部位采集脈象信息，能實時顯示和存儲數字化脈波信號，自動判讀脈象的位、數、形、勢，識別脈圖特征參數，并以多維邏輯判斷模式確定脈名；能以脈診檢測為線索，經人機對話詢問病人癥狀，作出初步的八綱和臟腑辯證結論，能顯示和打印系列脈圖、最佳脈圖及其特征參數、取脈壓力、脈幅趨勢圖、40秒脈波趨勢圖等組成的脈圖檢測報告，以及脈象提示的動脈系統張力、阻力、生理年齡、自律神經平衡狀態和辯證結論等組成的臨床輔助診斷報告。 ■ 測脈結論報告： · 脈位：分浮、中、沉三類。 · 脈力：分有力、中、無力三類。 · 脈勢：分滿實、正常、低乎虛、中空虛四類。 · 脈率：分遲、緩、平、帶數、數、疾六類。 · 節律：分正常、不齊、結代、促四類。 · 脈形：以a，b，c分別標記主波、重搏前波、重搏波，按各波出現的情況分為abc，ab，ac，a等四種脈形。 · 脈名：按位、數、形、勢綜合判別，有平、弦I、弦II、弦III、弦IV、滑、平滑、平弦、弦滑、澀、芤、濡、虛、實、弱、微、散、革、牢、緊、洪、細、浮、沉、遲、緩、數、疾、結代、促等。 ■ 臨床輔助診斷報告： · 張力：反映動脈管壁緊張程度，結論分張力高、張力正常、張力低三類。 · 阻力：反映動脈系統外周阻力，結論分阻力高、阻力正常、阻力低三類。 · 生理年齡：系統按脈圖特征參數與生理年齡相關性推出的結論，可提示動脈系統的生理狀態。 · 自律神經平衡狀態：反映交感神經與副交感神經平衡狀態的指標，結論包括低水平平衡、正常水平平衡、高水平平衡、大體平衡、交感神經功能亢進、副交感神經功能亢進等類型。 · 辯證結論：根據脈象分析和問診的綜合分析，從八綱、臟腑、氣血津液等方面提供臨床辯證的結論。 ■ 主要技術指標： 1、單探頭脈象轉能器： · 靈敏度：0.5mV/克力（橋壓6V） · 線性范圍：0-500克力（原0-250克力） · 溫度漂移：小于1%（F.S）（-5℃~+40℃）（原小于2%） · 機械滯后：小于1%（F.S） · 輸出阻力：1KΩ · 固有諧振頻率：大于1000Hz(-3db) · 最大垂直位移距離：大于15mm 2、脈象采集器交流放大回路（脈搏波回路）： · 輸入動態范圍：0-25mV（相當0-50克力，動態力） · 滿幅輸出：5V（原4.5V） · 時間常數：大于3秒 · 上限截止頻率：大于3000Hz（-3db）（原大于1000Hz） 3、直流放大回路（取脈壓力回路）： · 輸入動態范圍：0-150mV（相當0-300克力，靜態力）（原0-125mV（相當0-250克力，靜態力）） · 電源：USB供電 · 功耗：小于10VA · 連續工作時間：4小時，停機1小時后再開機 · A/D轉換器：8路12位A/D轉換（原4路） ? 四、體質辨識與問診： ■ 根據中華中醫藥學會2009年發布的《中醫體質分類與判定》，中醫體質共分為9種基本類型：平和質、氣虛質、陽虛質、陰虛質、痰濕質、濕熱質、瘀血質、氣郁質、特稟質。不同體質類型在形體特征、生理特征、心理特征、病理反應狀態、發病傾向等方面各有特點。該軟件以《中醫體質辨識判定》標準為基礎，通過軟件智能化判斷，自動生成體質報告。 ■ 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。 ■ 檔案管理功能：可錄入被測評人的姓名、年齡、性別等基本信息，方便準確的查詢。 ■ 通過回答《中醫體質分類與判定》標準中的67項標準問卷，軟件自動計算出體質類型。 ■ 根據計算出的體質類型，軟件自動生成中醫調理保健建議。 ■ 軟件界面簡潔，操作簡單。 ■ 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。

中軟國際教育科技集團充分發揮教育行業總集能力，攜手產業生態合作伙伴（騰訊&中軟國際云智能業務集團），為高校提供一站式校園信息化建設服務。依托中軟國際教育科技集團對教育產業的理解與沉淀，將騰訊優質的高校信息化建設產品及服務引入，聯合中軟國際云智能業務集團在高校運營服務領域優勢，三方創新融合，致力打造中國高校信息化建設標桿服務體系。

SE800系列信息化試劑安全柜 集成CMOS條碼識別、多點觸摸操控、視頻監控、人臉識別等功能，可將試劑信息與條碼綁定錄入系統，形成完整的試劑信息數據庫，并對數據進行分類統計、篩選，實現試劑安全存儲管理。 管理對象：易制毒易制爆、危化品試劑等   產品參數PARAMETERS： 集成13.3英寸電容式觸摸屏，預裝專業操作軟件 集成條碼識別器，可識別試劑信息 人臉識別和賬號密碼登錄，可設置雙人身份驗證登錄 集成制冷控溫系統，控溫范圍-5～8℃ 集成內循環過濾系統，可提高柜體環境凈化能力 雙人雙鎖，24小時移動偵測視頻監控   產品特色FEATURES： 1、多種開啟方式 人臉識別、賬號密碼、機械鑰匙（可根據用戶需求定制） 2、CMOS條碼識別 集成條碼掃碼器，將人員信息、試劑信息與條碼綁定錄入系統，形成完整的試劑數據庫 3、自動聯動控制 集成制冷控溫系統，控溫范圍-5～8℃ 集成內循環過濾系統，可提高柜體環境凈化能力 4、雙層鈑金、防靜電接地導線、增設泄壓口 5、智能化信息系統 自動記錄流轉信息、自動統計分析，生成各類統計報表，支持數據隨時查詢并導出EXCEL報表，實現庫存無紙化管理；

本項目以嵌入式控制器為核心，結合現代電子測量技術、智能控制技術、 工程流體力學、呼吸力學等多學科知識，研發一款智能呼吸機，主要用來治療 睡眠呼吸暫停綜合癥、慢性阻塞性肺病等疾病，同時開發基于 Android 系統的 智能手機數據采集與通信系統，并構建物聯網健康信息管理系統和健康信息云 平臺，通過云傳輸實現患者與醫生及其醫療機構的雙向遠程監控與服務。

本發明公開了一種基于信息挖掘的智能決策支持構造方法（ IDSSIM ) ，該方法完善并擴充了現有智能決策支持系統的功能，改變了現有智能決策支持系統固有的運行機制，將決策推理機制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和領域專家知識獲取有效地融入智能決策支持系統中，從而形成了一類具有“雙網”、“五庫”、綜合集成、多層遞階結構模型的新型智能決策支持系統。此系統在結構和功能上相對現有系統而言是一個開放的、優化的擴體，并對智能決策系統的主流發展起著重要的推動作用，有望形成新一代的智能決策支持系統概型。

本發明公開了一種基于信息挖掘的智能決策支持構造方法（ IDSSIM ) ，該方法完善并擴充了現有智能決策支持系統的功能，改變了現有智能決策支持系統固有的運行機制，將決策推理機制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和領域專家知識獲取有效地融入智能決策支持系統中，從而形成了一類具有“雙網”、“五庫”、綜合集成、多層遞階結構模型的新型智能決策支持系統。此系統在結構和功能上相對現有系統而言是一個開放的、優化的擴體，并對智能決策系統的主流發展起著重要的推動作用，有望形成新一代的智能決策支持系統概型。

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。

成果描述：本實用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機,包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機架(2)、設置在機架(2)下端面上的鏵(3),所述機架(2)上還設置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護管(6),其探頭外套接有橡膠保護套(7)。采用上述結構,可從而減少了現有技術中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農業信息化生產的發展進程,從源頭上解決農業信息采集的發展瓶頸。市場前景分析：本實用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機,包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機架(2)、設置在機架(2)下端面上的鏵(3),所述機架(2)上還設置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護管(6),其探頭外套接有橡膠保護套(7)。采用上述結構,可從而減少了現有技術中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農業信息化生產的發展進程,從源頭上解決農業信息采集的發展瓶頸。與同類成果相比的優勢分析：國內領先

相對其它軟件，本項目有如下優點： 采用Web結構的分布式多層處理方式，使對數據的處理合理地分布在服務器和工作站上，保證了系統的穩定性、實時性。 靈活而安全地網絡機制與權限管滾動發布基本信息：本系統提供動態滾動文本、圖象、視頻信息發布功能，可以在交易大廳的顯示屏上發布基本信息，也可以在其它顯示終端上接收這些信息。支持多媒體信息的播放發布：用戶可以通過本系統發布房屋的多媒體信息，也可以從服務器的多媒體數據庫中取得房屋的各種信息。提供與客戶需求動態交互的網頁。先進的加密、壓縮算法，網絡傳輸安全、實時。 同時滿足交易大廳查詢和家庭上網查詢。與房地產交易系統交互，可由管理員直接操作。程序結構、層次清晰，保障程序易于更新和維護。滿足大型網站實時、多服務器、交易大廳顯示屏及觸摸屏電腦等發布要求。

復雜信息系統人機交互數字界面已成為操作者獲取信息、知識推理、判斷決策的重要手段和操作依據。復雜信息系統人機交互界面在軍事、信息安全、地理交通等諸多重要領域發揮著不可替代和非常重要的作用。該項技術首次綜合信息編碼、生態界面、認知摩擦、認知負荷和態勢感知等關鍵理論和技術，構建了復雜系統信息流的功能結構模型，分析了復雜系統要素之間的層次結構和內聯屬性的復雜特征，提出了復雜系統“界面信息-視覺認知”映射模型的知識表征與規則推理，揭示了復雜系統數字界面從視覺信息認知到行為決策之間的映射關系，建立了復雜系統數字界面信息區塊布局的空間與結構約束機制。本項技術首次融合腦電、眼動等多維度生理測評技術，提出了復雜信息系統數字界面的可用性評估體系。通過高時空分辨率的腦成像技術與眼球追蹤技術相結合，共同揭示了人類在復雜系統數字界面認知各階段的認知特性，分析了認知失誤、認知困難等問題的生理學根源。該技術基于腦電ERP、眼球追蹤等多維度融合的生理測評方法，對設計優化方案進行可用性評估，由此提出復雜信息系統數字界面設計的量化評估體系，提出了可實施的復雜系統數字界面設計優化方案。項目成果已成功運用到海、陸、空、航天等信息化裝備上，全面提升了信息化裝備的人機交互水平，保障了信息化裝備整體性能和水平的充分發揮，提高了信息化裝備操作績效。取得突出成績。應用前景廣闊。