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新冠肺炎常規(guī)通過病史、CT等進行病情評估，但重癥病房應用超聲不便，還需要評估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數(shù)不是專業(yè)超聲醫(yī)生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發(fā)揮超聲的作用提出了難題。深圳國際研究生院袁克虹團隊與深圳華聲醫(yī)療技術(shù)股份有限公司合作，用人工智能技術(shù)賦能5G超聲設備，增添采集心肺關(guān)鍵標準切面的導航以及關(guān)鍵參數(shù)的自動測量等功能，輔助醫(yī)生對重癥病人進行動態(tài)評估和治療。 袁克虹團隊與深圳華聲醫(yī)療技術(shù)股份有限公司1月中旬組成研發(fā)團隊，在已有合作工作的基礎上，針對新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯(lián)合攻關(guān)，半個月就獲得了較好的成果。該技術(shù)從2月初開始在武漢協(xié)和西院等多家醫(yī)院使用，在一定程度上輔助了醫(yī)生對重癥患者進行疾病的動態(tài)評估和治療指導。 目前該技術(shù)正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫(yī)院）牽頭開展進一步研究，將完善和改進現(xiàn)有功能，優(yōu)化遠程診斷流程，實現(xiàn)超聲為醫(yī)生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業(yè)的幫助。

項目簡介： 水安全是一個國家社會與經(jīng)濟發(fā)展的基本保障。水資源的管理和 使用需要精確和及時的監(jiān)測。現(xiàn)有的水質(zhì)檢測技術(shù)需要不斷提高其便 攜性、降低成本、提高測量靈敏度，用來實現(xiàn)野外的實時水質(zhì)監(jiān)測。 本項目以 pH、pO2、溫度等水質(zhì)參數(shù)為出發(fā)點，通過小型化相關(guān) 傳感器和檢測設備，研發(fā)出可用于多參數(shù)水質(zhì)檢測的手持式設備。 項目特色： 用于水質(zhì)多參數(shù)檢測的手持式設備包括多個傳感器、傳感器信號 采集電路、低功耗藍牙（BLE）和窄帶物聯(lián)網(wǎng)（NB-IoT）等通訊電路 以及多傳感器融合算法等軟硬件模塊。 一般商用的 pH、pO2、溫度等水質(zhì)測量設備，需要使用市電供電， 只能在室內(nèi)使用或者工作環(huán)境必須有市電的接入口。使得水質(zhì)測量范 圍受限。并且多數(shù)水質(zhì)檢測設備體積較大，難以攜帶。少數(shù)可手持的 設備，成本高昂，功能單一，難以適應室外多參數(shù)水質(zhì)檢測的需求。

本發(fā)明公開了一種基于信息挖掘的智能決策支持構(gòu)造方法（ IDSSIM ) ，該方法完善并擴充了現(xiàn)有智能決策支持系統(tǒng)的功能，改變了現(xiàn)有智能決策支持系統(tǒng)固有的運行機制，將決策推理機制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和領域?qū)＜抑R獲取有效地融入智能決策支持系統(tǒng)中，從而形成了一類具有“雙網(wǎng)”、“五庫”、綜合集成、多層遞階結(jié)構(gòu)模型的新型智能決策支持系統(tǒng)。此系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)和功能上相對現(xiàn)有系統(tǒng)而言是一個開放的、優(yōu)化的擴體，并對智能決策系統(tǒng)的主流發(fā)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(tǒng)概型。

本發(fā)明公開了一種基于信息挖掘的智能決策支持構(gòu)造方法（ IDSSIM ) ，該方法完善并擴充了現(xiàn)有智能決策支持系統(tǒng)的功能，改變了現(xiàn)有智能決策支持系統(tǒng)固有的運行機制，將決策推理機制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和領域?qū)＜抑R獲取有效地融入智能決策支持系統(tǒng)中，從而形成了一類具有“雙網(wǎng)”、“五庫”、綜合集成、多層遞階結(jié)構(gòu)模型的新型智能決策支持系統(tǒng)。此系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)和功能上相對現(xiàn)有系統(tǒng)而言是一個開放的、優(yōu)化的擴體，并對智能決策系統(tǒng)的主流發(fā)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(tǒng)概型。

本實用新型涉及一種帶有智能家居系統(tǒng)的拼接式樓房。本實用新型由拼接式樓房組件以及智能家居控制系統(tǒng)組成，所述拼接式樓房組建由設置于房間框架內(nèi)的基層以及設置于基層上的裝飾層和隔板組成，所述智能家居系統(tǒng)由服務器終端、安防系統(tǒng)、環(huán)境調(diào)控系統(tǒng)、網(wǎng)絡系統(tǒng)以及遠程終端。本實用新型在建筑開發(fā)商提供的最基礎的框架基礎上，購房者可將內(nèi)部結(jié)構(gòu)靈活改變，由用戶定制。實施上按照功能可以由其他專業(yè)供應商構(gòu)造（整體廚房、浴室已經(jīng)有專業(yè)分工，不需使用水泥來固定瓷磚，更換時簡單無損耗，使得變換房屋構(gòu)型變成了更加容易）。本實用新型將多種市場通用產(chǎn)品集成，適合于家居的智能化，可構(gòu)建性價比較高的智能家居控制系統(tǒng)，遠程控制方式靈活多樣，用戶可通過智能手機和PC機對家居隨時進行監(jiān)控。

數(shù)據(jù)采集技術(shù) 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(shù)據(jù)。可將不同的傳感器集成在智能手環(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設備中，以實現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集；物體和環(huán)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(shù)，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環(huán)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(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。 多模態(tài)傳輸技術(shù) LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網(wǎng)絡) 在LPWAN技術(shù)出現(xiàn)以前，通信技術(shù)已經(jīng)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(shù)按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠這個范圍的技術(shù)還欠缺，而LPWAN技術(shù)的出現(xiàn)正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權(quán)頻譜的LoRa、SigFox等技術(shù)；另一類是工作于授權(quán)頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術(shù)，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(lián)網(wǎng)應用而設計。 最具前景的LPWAN技術(shù)——NB-IoT和LoRa： 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點成本、網(wǎng)絡成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網(wǎng)絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術(shù)可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術(shù)具有不同的技術(shù)和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個低功耗廣域網(wǎng)通信技術(shù)。這兩種LPWAN技術(shù)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(lián)網(wǎng)應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網(wǎng)絡架構(gòu)中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)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(wǎng)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(jié)點可以同時發(fā)送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉(zhuǎn)發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據(jù)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(gòu)建基于蜂窩網(wǎng)絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網(wǎng)絡、UMTS網(wǎng)絡或LTE網(wǎng)絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術(shù)，支持低功耗設備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機時間長、對網(wǎng)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(nèi)覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)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(qū)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(yōu)化的網(wǎng)絡架構(gòu)；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(yè)預期的單個接連模塊不超過5美元。 數(shù)據(jù)分析技術(shù) 人工智能研究的各個分支，包括專家系統(tǒng)、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(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)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(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機器學習是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學習是一種實現(xiàn)機器學習的技術(shù)。機器學習是用大量的數(shù)據(jù)來“訓練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)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(fā)展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)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(shù)，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現(xiàn)對被監(jiān)護者摔倒等異常行為的檢測。

基于無線網(wǎng)絡的AGV全智能物流系統(tǒng)是通過AGV的組網(wǎng)、物流管理及多信息的融合來達 到行駛路線易于更改、多AGV多路線進行協(xié)作的功能，較之以往的物流系統(tǒng)是通過相應的傳 感器識別標志物，從而獲知行駛的路線，更加自動化與智能化。本系統(tǒng)主要運用的技術(shù)有多信 息融合技術(shù)、視覺導引技術(shù)、無線通訊技術(shù)、最短路徑規(guī)劃技術(shù)等。 該系統(tǒng)具有的創(chuàng)新性如下： (1) 多信息融合：將非接觸式IC卡應用于AGV系統(tǒng)，可以提供必要的導航信息，對視覺信 息的不足進行補充。其作為一種可讀寫的數(shù)字化傳感器，可以對小車前方的軌跡進行預報，增 強小車運動的智能性； (2) 預測學習導航模型：本項目中視覺導航所采用的是根據(jù)AGV的位置及攝像機視野建立 預測模型，在行駛的情況下以模糊控制的方法來對AGV的運行狀態(tài)進行控制，并在運行過程 中不斷學習，不斷地修正模型中的參數(shù)，使其更精確地導航。 (3) 多路況的智能識別：可以對特定的路況進行識別，包括彎道，十字，分叉等；可以支 持虛線和實線兩種識別方式。 (4) 物流管理調(diào)度：上位服務器可以實時地對AGV進行監(jiān)視和控制，如果AGVS根據(jù)某種 需要，要求改變進度表，則可以很方便地重新安排小車路線。 (5) 網(wǎng)絡無縫連接優(yōu)化：本項目中基于傳統(tǒng)的無縫鏈接技術(shù)之上，提出一種優(yōu)化模型可以 改善AGV在網(wǎng)絡間隔區(qū)域的通信問題。 基于無線網(wǎng)絡的AGV全智能物流系統(tǒng)中的AGV額定負載能力為3~4000kg、最大速度：直 線36m/min，轉(zhuǎn)彎25m/min、工作速度：直線30m/min，轉(zhuǎn)彎20m/min、其自動導航精度達到 ±10mm，停車精度達到±5mm。因此本物流系統(tǒng)能夠很好的滿足日常倉儲物流、流水線物料 搬運的要求，且精確性與實用性更高。