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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。

項目成果/簡介: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。應用范圍:家居智慧控制，提高舒適度：家庭生活狀態統計和日常需求預測與推薦；多模態行為分析和數據采集和傳輸系統；多模態行為數據采集和分析平臺；基于LoRaWAN/5G的工廠環境、農業大棚等環境監測系統。技術成熟度:通過中試

隨著電子信息技術發展的不斷進步，電子設備高頻化是發展趨勢，尤其隨著無線網絡、衛星通訊的日益發展，信息產品在不斷走向高速與高頻化。發展新一代產品都需要高頻基板，尤其衛星系統、移動電話接收基站等通信產品必須應用高頻電路板，隨著這些應用在未來幾年內迅速發展，會對高頻電路基板有大量需求。但是，目前在高頻覆銅板這個細分領域，高頻覆銅板作為中國電子產業鏈的關鍵一環，長期受制于海外企業，技術封鎖和產品壟斷的特點很明顯，國外技術領先型企業牢牢占據了高端領域，市場集聚

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大規模MIMO是一類搭載大量天線陣列，支持對天線單元幅值與相位的精準控制，可以將無線信號能量匯集到特定方向上的5G/B5G關鍵通信技術。在大規模MIMO場景中，通信節點本來不容易受到非法竊聽者的攻擊。然而，一種新型的視距攻擊能夠利用視距通信系統中的信道相關性，在用戶的通信鏈路上對信息進行竊取。王銳課題組設計了一種基于用戶協作的通信安全方案，通過對竊聽區域的預測，優先選擇安全系數高的用戶作為信息中轉點，禁止竊聽區域附近的用戶進行傳輸，從而有效地對抗視距攻擊。 相比現有的大規模MIMO場

上海市第一人民醫院（簡稱上海市一醫院）為了時刻監測雷神山駐地艙內患者病情變化，支持雷神山醫院的上海醫療隊用上了一件由醫院心內科，呼吸科和上海交通大學醫工交叉聯合研發的最新設備——5G無線注射器。5G無線射頻和操作界面這款設備體積小，易消毒，能持續采集聽診音，除了聽呼吸音，還能使用心音，判斷鼻飼胃管位置等，幫助醫護人員實時糾正患者病情發展。新冠肺炎防控5G遠程會診平臺，將數據實時傳輸到后方，實現遠程會診。上海市第一人民醫院呼吸科主任醫師張鵬宇進行無線聽診除了急救時的聽診外，“ 5G無線上行”在日常查房的時也可對患者進行聽診追蹤。在查房中，市一醫院專家發現有的患者雖然CT影像變化不大，但肺部經過音基本消失，提示患者康復過程中，肺部的功能性變化可能會稍早于器質性變化。在經過充分驗證后，此類患者就可以更早地轉出ICU，進入普通病房。此外，醫療隊還利用無線射頻治療心梗患者，通過心音聽診，糾正心衰引起患者病情緩解，還能判斷鼻飼胃管的正確位置，吸收性肺炎等。醫院建設的新冠肺炎防控5G遠程會診平臺，醫療隊還能將數據實時傳輸到后方指揮中心，后方專家未來，醫院還計劃通過人工智能深度學習技術，將呼吸音的識別升級為智能自動化，實現對患者的實時監控。自2019年醫院成立臨床研究院以來，在醫用人工智能與醫工交叉研發中心的平臺上完成了多個前期工作和臨床試驗，這款產品的原型就來自于醫院心內科副主任醫師張治與某機構的合作。原文：https://new.qq.com/omn/20200324/20200324A0KTAX00

全無線，適用于職教實操場景 全方位遠程互動教學應用： 無人值守錄播、遠程多方互動、無線投屏互動、直播教學、學情分析、重點放大、大屏投放、逐屏投送、靈活回放、實時點評 高融合實訓平臺管理應用： 專業課程系統管理、教學過程評價管理、實訓數據分析管理、教學資源沉淀管理

執行標準：GB/T51028-2015 本品采用云端數據收集及本地數據記錄的雙向存儲技術，為距離較遠的工程及野外測溫工作提供便捷的測量手段，產品每單元8個通道，每通道可分別進行溫度校準，測溫數據上傳云端，可以為匹配養護設備實時傳輸現場溫度數據。