本发明公开了一种双凸极永磁同步电机的新型模型直接转矩预 测控制方法，具体为：采集双凸极永磁同步电机的定子电流和转子角 速度；分别在八组逆变器开关矢量信号下，结合定子电流和转子角速 度，依据八种开关状态下电流变化量及微分量与电压和电流之间的约 束关系，预测出每种逆变器开关矢量下一时刻的电机输出电流；基于 直接转矩控制理论，进一步预测每种逆变器开关矢量下一时刻的机转 矩和电机磁链；以转矩和磁链波动总量最小为目标，合理选择出相关 电压矢量，实时控制逆变器工作。本发明能够有效降低开关频率及损 耗，并减小电机

本发明公开了一种双凸极永磁同步电机（DSPM）的电流控制方 法，包括如下步骤：得到八组逆变器开关矢量信号；在当前时刻 k， 在每一组逆变器开关矢量信号下，预测下一时刻 k+1 的 p 相定子电流 其中，p 表示电机 A、B 和 C 相；在每一组逆变器开关矢量信号下， 根 据得到 d 轴和 q 轴的电流预测值；在每一组逆变器开关矢量 信 号 下 ， 计 算 下 一 时 刻 k+1 的 d 轴 预 测 电 流 误 差 选取转矩波动和磁链波动总量最小时的 开关矢量信号作为逆变器开关的驱动信号，实时控制逆变

本发明涉及一种基于 RBF 神经网络的电缆接头导线温度预测方法。本发明主要分以下 4 个步骤：1） 样本数据采集：实时测量与电缆接头导线温度有联系的关联因素（环境湿度、环境温度、护套温度、接 头处绝缘层温度、触头温度和各种表皮温度）；2）网络训练：首先对 1）采集的数据进行预处理，划分 训练数据和预测数据，然后设置各种参数，创建网络，最后进行数据预测；本发明将神经网络技术应用 到电缆接头导线温度预测中，对电缆接头导线温度在线实时监测与故障分析有较好的作用。 

本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法，研究谐波等电能质量指标变化规律，运用特征提取技术处理时序数据，实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置，总谐波补偿率不小于 90%，补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用，申请发明专利 3 项，发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等，可提升电网可靠性与经济性，减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率，为新能源消纳提供支撑。

本发明公开了一种基于多元数据增强超图神经网络的抗癌药物协同预测方法，涉及生物医学数据挖掘领域，该方法包括将包含全部的药物‑药物‑细胞系三元组数据集分为第一集合和第二集合，然后执行训练阶段和测试阶段；所述训练阶段用于基于第一集合得到分子图的药物结构数据，以及细胞系的基因表达数据，进行嵌入的学习并完成对协同效应预测器的训练；所述测试阶段用于基于第二集合得到分子图的药物结构数据，以及细胞系的基因表达数据，进行嵌入的学习以获得节点嵌入，并根据获得节点嵌入和训练完成的协同效应预测器完成预测。本发明不仅可以帮助临床医学发现用于癌症治疗的新型协同药物组合，而且能够助力发现抗癌药物协同作用的潜在机制。

本发明涉及显示技术与人机交互交叉领域，提供基于多模态融合模型的平板显示视觉舒适度预测方法、系统，其中方法包括：步骤一、采集原始图像集，针对每一原始图像，运用生成对抗网络模型将输入的随机序列转换为增强素材，再将增强素材和原始图像按预设比例融合，获得若干新图像；步骤二、采集生理特征和物理特征，获得训练样本；步骤三、基于堆叠集成框架训练多模态融合模型；步骤四、输入测试数据，获得视觉舒适度预测结果。本发明旨在解决平板显示视觉舒适度预测领域高质量标注样本稀缺、单一模态分析耦合关系缺失、场景适配性差的问题。

清华大学彩色多普勒超声诊断仪购置项目 招标项目的潜在投标人应在北京市海淀区学院路30号科大天工大厦A座608室（北四环学院桥东北角）获取招标文件，并于2022年06月30日 13点30分（北京时间）前递交投标文件。

心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。 基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级 的关键技术。近年来，众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入，所研发可穿戴设备可 实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测，弥补了医院测量心电图的短时性。本课题中， 基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统，将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所 实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来，实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心 电智能检测平台的建立，利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查， 可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。 北京清华长庚医院心内科张萍教授团队在正常和疾病心电数据库有长期的积累，曾负责十二五国家科技支撑计划《基层心电监护产品应用评价研究》，在心电监护产品评价和推广 应用方面积累了丰富的经验，在本项目中提供了医疗级心电测试数据库，与清华大学王贵锦 副教授一起搭建了医生在环并不断反馈的心电智能检测平台，同时，北京清华长庚医院作为 北京市昌平区远程诊断管理中心，为未来心电产品的推广应用和心电智能诊断的评测提供了 良好的平台。清华大学电子工程系王贵锦老师团队在低功耗硬件设计、生理大数据分析、心 电智能算法研究领域有着长期的积累。团队在国内外顶级期刊会议上发表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，发明专利授权近 20 项。团队基于人工智能算法开展心血管疾病智能诊断 研究，在多种心电疾病诊断中达到世界先进水平。 团队所研发临床长时程心电智能检测平台特点如下： l 实现长时程心电数据的展示、查询、关键指标计算等功能； l 基于医疗大数据和人工智能技术，实现室性早搏、房性早搏、T 波改变、ST 段改 变、早复极图形改变、心房颤动等 10 余种常见心电术语的智能诊断，准确度高； l 建立心电诊断术语工程化分级体系，实现医学和工程科学高效结合； l 建立心电图规范化数据库，为医学研究创造基础。 团队所研发的手持式可穿戴心电智能检测平台特点如下： l 实现了院外心电数据的测量和采集 l 基于手持式单导联设备和人工智能技术，实现了心房颤动的院外筛查和诊断

本发明公开了一种起重机在线监测与故障诊断系统，包括：信号拾取子系统，用于获取起重机运行过程中的多种状态信息；数据采集子系统，用于采集信号拾取子系统获取的信息并进行预处理后输出；现场监测与报警子系统，用于对数据采集子系统输出的信息进行分析处理，进行在线监测和故障报警；无线通信子系统，实现起重机的定位，并传输输入到现场监测与报警子系统中的数据；远程监测与诊断子系统，用于接收无线通信子系统传输的数据并进行分析处理，以在远程进行在线监测、故障报警、故障诊断和趋势分析。本发明具有在线监测、提前预警和报警、分析和诊断、无线通信远程监测等功能，可以为起重机的安全运行提供可靠的依据，避免或减少出现安全事故。

在DCS与实时信息集成系统的基础上，实时智能故障诊断与专家系统充分利用网络技术、计算机技术、控制技术、通讯技术以及人工智能技术将分散的DCS系统进行集成，实现信息管理的智能化。实时智能故障诊断与专家系统实现从已有的DCS通讯网络获得数据，进行高一层次的综合和处理，进行监督、诊断和预报。主要内容：通讯网关：DCS数据高速公路和IFDES通过网关交换数据和信息。数据处理：从DCS、PLC和传感器送来的数据进行预处理，如数据工程化，数据转换和压缩。知识库：存放专家知识，用于工况监督、故障诊断、事故预报、提供在线操作指导；采用多种智能处理方法及软测量技术用于炼油生产过程的专家系统知识库的构建。推理系统：集成了前向推理机和反向推理机等，操作经验和事故教训将用于指导问题的解决。多媒体显示及操作手册的开发。与综合自动化平台集成。技术优势：1、 系统驱动器和数据处理器2、 数据库和服务器3、 IFDES专家系统4、 超媒体显示系统5、 IFDES与实时数据库接口的实现位号显示与趋势图模块  应用实例：已在炼油厂加氢裂解装置、烯烃厂锅炉装置等现场成功投运  投资规模及设备需求：  硬件环境（机型及CPU、内存、硬盘容量）：机型：运行Microsoft Windows操作系统；CPU: Intel 1.3GHz 及以上；内存：512M及以上；硬盘：80G及以上。  软件环境（操作系统、支持软件的名称及版本号）：操作系统：Microsoft Windows2000及以上版本；Web服务器：Microsoft IIS；数据库：Oracle 8.0以上；开发工具：Microsoft .Net Framework 1.1。实时智能监测与故障诊断专家系统软件（IFDES）  经济效益分析：本系统采用一系列先进的技术与开发集成手段。系统设计合理，使用方便，人机界面友好、开发周期短、扩充与二次开发便捷。性能价格比较高。它是低成本推广应用计算机及新技术的一次成功的尝试。使管理操作人员加强了工艺管理，及时捕捉到了装置运行过程中的事故隐患，确保了整个装置始终能处于高负荷、长周期稳定运行。使企业在最经济的成本下，产生最大的效益，减少事故的发生、原材的浪费与对环境的污染。经济与社会效益显著。