产品详细介绍 　　近年来，由于中小学生课内外负担加重，智能手机、平板电脑等电子产品普及，用眼过度、用眼不卫生、缺乏体育锻炼和户外活动，社会上对儿童青少年近视防控工作和视力健康管理认识不足，公众视觉健康知识匮乏和视觉健康领域政策保障薄弱，各部门协同配合不够等因素，我国儿童青少年近视问题越发严重，近视率居高不下、不断攀升且呈现低龄化、重度化、发展快、程度深的趋势。2014年全国学生体质与健康调研结果显示，我国各学段学生近视率持续上升，7―12岁小学生、13―15岁初中生、16―18岁高中生视力不良率分别为45.71%、74.36%、83.28%。2018年6月，国家卫生健康委通报，我国儿童青少年近视率已居世界第一。 　　2018年8月28日，习近平总书记站在国家和民族命运的高度，对儿童青少年近视问题发表重要讲话：全社会都要行动起来，共同呵护好孩子的眼睛，让他们拥有一个光明的未来。8月30日，教育部等八部委联合下发《综合防控儿童青少年近视实施方案》，对全国儿童青少年近视防控提出了具体而明确的阶段性数据防控指标，对儿童青少年体质健康水平连续三年下降的地方政府和学校依法依规予以问责。 　　中国永康视光科技集团，十一年专注于儿童青少年近视防控工作，在近视防控上升为国家战略的新形势下，率先提出“建立学生近视防控教室，实现学校学生视力达标”的全新理念。 　　学生近视防控教室，是永康视光科技集团在多项重大发明基础上的集成创新。学校拿出一间教室，放置30-50台永康视力提升机，学生按班级建制每周进行一次20-40分钟的训练，一般经过1-2个月5-10次训练，会达到裸眼视力平均提升2行，近视率平均下降10%以上的良好效果。2018年11月、12月以及2019年1月，永康集团在沈阳市工人村第一小学、文艺二校教育集团文艺一校、朝阳一校、六一小学、南京九校等5所学校先后建立了学生近视防控教室，取得了良好效果。目前，北京市海淀区、西城区、辽宁省大连市、内蒙古乌兰浩特市等地区，都在与永康视光集团合作，开展学生近视防控教室试点工作，并逐步在当地全面推广。 　　星星之火可以燎原，随着各地学生近视防控教室的逐步建立，必将在全国形成学生近视防控教室推广建设的高潮，必将在降低儿童青少年近视率、提高儿童青少年视力健康水平方面，发挥不可替代的重要作用。选择永康项目，是时代的需要，是民族体质健康的需要，是做好我国儿童青少年近视防控工作的必然选择。

当今汽车新四化发展——电动化、智能化、网联化、共享化，对汽车制动系统提出了很多新的需求，传统制动系统已难以满足，新型的线控制动系统应运而生。线控电子液压制动系统（Electro-Hydraulic Braking System，EHB）是一种先进的电控化的新型汽车制动系统。由内置踏板位移传感器、踏板感觉模拟器、电机、减速传动机构、制动主缸、壳体、控制器等组成。传统的真空助力器制动系统是一种依靠真空实现助力的纯机械的制动系统，而线控电子液压制动系统以电机为动力源，摆脱真空依赖，并引入了电控单元和多种传感器，使得制动系统实现电控化。与传统真空助力制动系统相比，线控电子液压制动系统具有诸多优势。

Anatomage数字化解剖台为解剖学和生物学教育提供解决方案，可以提供互动式解剖体验，探索真实的人体以及动物解剖。   Anatomage数字化解剖台的数据来源于真实的人类和动物扫描。利用互动屏幕和先进的三维可视化软件，可以实现逐层解剖，学习每一层解剖结构，有效提升解剖学教育质量，同时不需要牺牲活体动物。   应用于： 医学教育和培训。

该发明公开了一种基于双库协同机制的 KDD* 新系统 , 该系统是在 KDD 技术的基础上融入双库协同机制，即构建数据库与基础知识库的内在联系“通道”，从而用基础知识库去制约与驱动 KDD 的挖掘过程，改变 KDD 固有的运行机制，在结构与功能上形成了相对于 KDD 而言的一个开放的、优化的扩体。双库协同机制的引入，使得 KDD 在功能上得到了进一步的完善和提高 , 并诱发出若干新的结构模型，对知识发现系统的主流发展起着重要的推动作用。◆项目的应用范围及经济效益分析 一种基于双库协同机制的 KDD* 方法及系统 （已获国家发明专利证书 , 专利号： ZL 01145080.0 ），是在 KDD技术的基础上融入双库协同机制，即构造数据库与基础知识库的内在联系“通道”，用基础知识库去制约与驱动KDD的挖掘过程，并在KDD的挖掘过程中对知识库进行实时维护，实现了“知识与数据库同步进化”；改变与优化了KDD固有的运行机制，实现了“多源头”聚焦与减少评价量；强化并提供了知识发现的智能化程度，提高了认知自主性, 形成了知识的自动评价系统, 减少了领域专家的工作量,较有效地克服领域专家的自身局限性，实现了“采用领域知识辅助初始发现的聚焦”；在结构与功能上形成了相对于KDD而言的一个开放的、优化的扩体-- KDD*。双库协同机制的引入，揭示了在一定的建库原则下，知识子库与数据子类结构之间的对应关系，为实现“限制性的搜索”而减小搜索空间、提高挖掘效率提供了有效的技术方法，使得KDD在功能上得到了进一步的完善和提高，并诱发出若干新的结构模型和发掘、评价方法，对知识发现系统的主流发展起着重要的推动作用。 国际著名无形资产评估机构“香港国际无形资产评估事务所”品过此专利无形资产价值66万美元。   该系统是一款通用软件，具有从数据导入到知识管理、知识展示的全部功能，界面友好 ;具有多种可视化展示功能;与用户数据接口简单，不需建立数据仓库。具有良好的通用性与可扩展性;应用范围广。

该发明公开了一种基于双库协同机制的 KDD* 新系统 , 该系统是在 KDD 技术的基础上融入双库协同机制，即构建数据库与基础知识库的内在联系“通道”，从而用基础知识库去制约与驱动 KDD 的挖掘过程，改变 KDD 固有的运行机制，在结构与功能上形成了相对于 KDD 而言的一个开放的、优化的扩体。双库协同机制的引入，使得 KDD 在功能上得到了进一步的完善和提高 , 并诱发出若干新的结构模型，对知识发现系统的主流发展起着重要的推动作用。

提供了基于移动互联网及云计算技术的跨区域多机构整合急救资源协同救治的医疗信息共享平台，具有以下几大功能:基于 FMC-D 时间的智能转运决策辅助、系统内医疗单元 通讯、系统内医疗单元信息共享及 PCI 医院介入影像质控管理。系统分为医疗单元终端(包 括 EMS 终端、非 PCI 医院终端及 PCI 医院终端)和云计算服务端两部分，通过 3G/4G 无线 互联进行数据交换处理。急救车客户端考虑到用户的操作体验，采用基于 Android 系统进行 开发。云计算服务端处理中心部署在云服务器上，按照 SOA 架构的理念进行框架设计，依 托于数据仓库对业务数据进行深度挖掘分析。本系统的特色包括: 体系结构设计以时间轴为中心。时间轴是描述 AMI 患者救治流程的关键事件时间节 点的集合，如:呼叫 EMS 时间，EMS 响应时间，急救车到达时间，首次胸痛发作时间，本 次胸痛发作时间，EMS 首份心电图时间，等。通过对上述关键事件时间节点的统计、分析 通过资源合理调配、辅助决策支持等方式提高针对 AMI 的救治效率。 智能推荐技术。该推荐主要基于以下信息:1，实时的医院医疗资源信息(如床位资 源、医生资源、手术资源等);2，地理位置信息，主要是权衡道路拥堵情况以及距目标医院 距离信息;3，救治能力，主要指通过救治流程中产生的历史数据挖掘分析衡量 PCI 医院救 治能力的信息。 大规模的支持。急救车客户端考虑到用户的操作体验，采用基于Android系统进行开发。 云计算服务端处理中心部署在云服务器上，按照 SOA 架构以及基于 XMPP(Jabber)协议通信 机制的开源架构的理念进行框架设计，依托于数据仓库对业务数据进行深度挖掘分析。在北京 等地的实践表明该系统具有支持区域内多 PCI 医院，多非 PCI 医疗机构，多 EMS 机构并发协 同救治的流程以及流程中产生的 PB 级的数据。在一套完整、独立的 RCTS-AMI 系统内，预计 500-800 家 PCI 以及非医院，12 万台终端，2000-2500 位医生可以使用本系统。

当前顺义区正全力建设“创新型产业集群和制造业高质量发展创新引领示范区”，打造“3+4+1”高精尖产业发展体系，将顺义建设成为全国最大的多场景智能网联汽车创新生态示范区。为本项目的实施，提供了良好的条件。 本项目主要包括对自动驾驶车辆以及道路基础设施进行信息化升级改造，搭建综合数据平台，建设满足智能网联汽车示范应用需求的车路协同系统，建设车路协同示范、智慧交通综合应用示范等多个示范场景。 车路协同部分：通过对现有道路基础设施的改造，构建交通测试环境并配套智能网联设施，实现网联车辆测试的智能化和标准化。实现智能车辆的V2X应用场景测试。形成适用于车-路/车-车/车-网/车-人四类场景的LTE-V和LTE网络以及前端系统设备与光纤链路的互联互通。 运行监管平台：以智能车辆（包含电动车辆）的车路协同和无人驾驶应用示范为重点，研发示范区运行监管平台，并基于此平台开发示范区智能汽车信息服务及管理系统，完成车路协同示范、自动驾驶示范、智慧交通综合应用示范等示范场景的建设，基于车路协同技术实现智能车辆和无人驾驶车辆在普通道路、十字交叉路口的典型应用和自动运营。

本发明公开了一种基于协同尺度学习的行人重识别方法，属于监控视频检索技术领域。本发明首先 根据已标注训练样本集 L 中图像的颜色和纹理特征，进行尺度学习得到相应马氏距离中的协方差矩阵 Mc 和 Mt;随机选择查询对象使用 Mc 和 Mt 进行马氏距离度量，得到相应排序结果，从中取得正样本 和负样本生成新的已标注训练样本集 L，更新 Mc 和 Mt，直到未标注训练样本集 U 为空，得到最终的 标注样本集 L*，并融合颜色和纹理特征得到 Mf，就可以使用基于 Mf 的马氏距离函数进行行人重识别。 本发明在半监督框架下研究基于尺度学习的行人重识别技术，通过未标注样本辅助标注样本进行尺度学 习，符合实际视频侦查应用标注训练样本难以获取的要求，能有效提升少标注样本下的重识别性能。

CSCW（Computer Supported Cooperative Work）是一种将人类合作行为模式与计算机支持技术融合为一体的新兴技术，是研究基于计算机技术支持的环境中（即CS）一个群体协同工作完成一项共同的任务（即CW）的领域。CSCW体现了信息时代人们对工作的群体性和协作性的要求，正因为如此，对CSCW系统的研究日益受到重视，它已成为信息科学发展的重点之一。 CSCW研究内容主要分为：上层—CW层：支持群体协同工作，为系统提供具指导性意义的系统理论方法，包括协作机制,协作管理,交互模式，并发控制；下层— CS层：有关计算机化的人与人交互的相关技术，为系统提供底层支撑技术，包括网络传输，音视频处理，数据库应用。 CSCW系统研究的是如何用计算机支持人与人之间的交互与协作，它的应用领域很宽广，如军事应用、工业应用、办公自动化（OA）医疗应用、远程教育、会议系统等。     CSCW系统：本研究同时实现了基于100M Ethernet的CSCW系统的一种实现模型。选择LAN作为CSCW系统实现模型的网络环境，并通过采用TCP/IP协议与Internet进行无缝连接。主要功能：音视频多点传输，静图协同，协同编辑，多媒体数据支持。

本成果运用图像识别、智能诊断等技术，对电力设备运行状况进行实时分析并及时预警设备故障。该技术填补了电力设备检测与故障诊断领域的技术空缺，能够准确、全面地对电力设备的故障状态进行检测与定量分析。   目前的电力设备故障检测技术主要有基于红外成像的电力设备异常发热检测技术与基于紫外成像的电力设备异常放电检测技术，两种方法均独立应用。由于电力设备分布面广、数量众多且运行时具有高温、高电压等特殊性，常规检测方式难以准确判定电力设备的发热和放电情况。本