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深圳市英維克健康環境科技有限公司是一家以“空氣環境機”的研發、生產、銷售為一體的高科技企業。公司以營造室內健康空氣環境為己任，為家庭、教室、醫院、體育場所等室內空氣環境提供恒溫、恒濕、恒凈、恒氧的一體化解決方案和產品。 公司推出的“EBC教室空氣環境機”、“EBC醫院空氣環境機”、“EBC體育館空氣環境機”、“EBC廁所除臭機”等系列產品，一經面世便受到終端用戶、渠道客戶的熱烈關注和追捧，并成功落地到深圳、北京、上海、廣東、福建、浙江、江蘇、重慶、四川、河南、廣西等省市多所學校及教育機構。 公司配備有廣東省熱管理工程技術研究中心，國家級焓差實驗室、步入式綜合環境控制室、日照和地面輻射綜合環境室、EMC實驗室等14所實驗室。依托集團公司深圳市博士后創新實踐基地、研究生聯合培養基地、英維克創新技術研究院、北京英維克新技術研究院等研發團隊，在新產品、技術創新研發方面有著豐富、專業的理論及技術儲備。公司注重知識產權的保護，僅空氣環境機系列產品即擁有專利權十余項。產品同時也通過了3C、中國節能認證、一級能效檢測認證、廣東省微生物分析檢測認證等權威認證。 公司建有多個生產基地，分別坐落于深圳、蘇州、中山、河北。公司業務覆蓋華南、華中、華東、華北等7個銷售大區；同時擁有完善的售后網絡，在全國部署了28個客戶服務中心和備件中心。 深圳市英維克科技股份有限公司（A股上市，股票代碼：002837）成立于2005年，是技術領先的精密溫控節能設備提供商，屬國家級高新技術企業。公司致力于為云計算數據中心、通信網絡、物聯網的基礎架構及各種專業環境控制領域提供解決方案。          英維克的智能溫控方案和產品，應用于中國移動、中國電信、騰訊、阿里巴巴、華為、國家電網、中國地質大學、中國礦業大學、云南大學、北京科技大學、華南農業大學等企業及院校。          公司致力成為專業環境控制的國際一流企業， 積極倡導專業、價值、信賴的企業文化。      

上海悅心健康集團股份有限公司（原上海斯米克控股股份有限公司）系外商投資企業，注冊資本92,650萬元。公司成立于1993年6月。于2007年8月在深圳證券交易所掛牌上市（股票代碼002162）。 公司創立初期，是專業生產和銷售玻化石和釉面磚系列產品的企業?！杆姑卓舜糯u」以“中西合璧”的時尚理念為設計源泉，選用意大利、瑞士全套專業瓷磚生產線，通過智能仿真技術，精選環保原料，生產出自然亮麗的瓷磚產品。經過20多年在磁磚領域的精心耕耘，「斯米克磁磚」已成為磁磚領域的知名品牌，獲得60余項國家專利，先后被評為“上海名牌產品”、“工程建設推薦產品”。2019年斯米克負離子健康板入選“上海品牌”。 應社會發展需求，2015年10月起，公司在鞏固既有磁磚業務的同時，通過整合兩岸醫療和養老資源，積極拓展大健康產業，提供高質量的大健康服務體系，打造“智慧醫療”和“智慧護理”的產業平臺。

心理健康自助系統采用B/S架構開發，由前臺呈現部分和后臺管理部分兩部分組成。其中前臺內容呈現部分包括：心理測試、心理科普、心理案例、自助方案、咨詢中心、放松減壓、心理訓練、心理資源八大基本功能模塊，以及咨詢預約、工具箱、自助機器人三個拓展功能模塊組成。后臺管理部分包括：模塊管理、測評管理、內容管理、預約管理、關鍵詞管理、自助機器人、系統管理七大功能模塊。整個系統采取開放式模塊化結構設計，各個功能模塊及子模塊包括模塊內的具體內容都可由系統后臺進行添加、編輯、刪除等維護管理操作。 心理健康自助系統的核心功能及內容包括： 1.心理測試 模塊包括專業量表和趣味測試等子模塊，可以根據關鍵詞進行篩選，或者選擇上傳。專業量表包括焦慮自評量表、抑郁自評量表、強迫自評量表等心理自助評估工具，可以幫助用戶快速檢測了解當前自身的心理狀態。 2.心理科普 心理科普包括學習學業、人際關系、人格發展、心理健康、腦與認知、家庭教育、生活與職業等子模塊。每個子模塊下面包含內容豐富的科普知識，讓用戶更加全面的了解心理學的科普知識。 3.心理案例 心理案例包括學習方面、人際關系、自我意識、情緒方面、行為習慣等子模塊。通過鮮活的案例，引領用戶進行學習與反思，進而針對自身的問題進行有效果的自我調節。 4.自助方案 系統選取了生活的不同角度精心設計提供了豐富的心理自助解決方案，包括藝術類、自然類、運動類、靈性修養類等等。每個類型的解決方案，都提供了相應的原理和背景知識以及具體的操作實施步驟，用戶可現學現用。 5.咨詢中心 咨詢中心模塊主要提供了一個針對心理咨詢中心的展示平臺。通過系統展示咨詢中心的基本情況、咨詢中心下面包含的咨詢師的介紹以及咨詢中心的工作安排、預約須知等等和咨詢服務相關的訊息。 6.放松減壓 放松減壓模塊包括了減壓音樂、冥想視頻、引導放松等功能模塊。通過多種類型的減壓音樂，如古典音樂、流行音樂、自然音樂、潛意識音樂療法的α波音樂等等進行音樂減壓。還可以通過專業的冥想放松教學視頻、以及定制的針對不同情緒狀態的放松引導語來引領用戶完成身心的全面放松減壓，從而達到對心理和情緒的良好調節作用。 7.心理訓練 心理訓練模塊包括了注意力訓練、記憶力訓練、感知統覺訓練、反應訓練、思維訓練、言語訓練等不同類型訓練的游戲。訓練游戲包括訓練注意維度的太空漫步、游動小球；訓練反應維度的反應炮彈；訓練記憶維度的記憶轉盤、最強大腦等等，樣式新穎趣味性強。讓用戶在進行趣味性較強的游戲活動的同時，心理能力得到訓練。 8.心理資源 心理資源模塊包括了心靈雞湯、心理圖片、心理音樂、心理影視等功能模塊。系統提供了豐富的心理文章、心理圖片、心理音樂和心理影視等內容，可以通過關鍵詞快速篩選符合自己興趣的資源，進行欣賞和體會。 9.咨詢預約 系統提供了咨詢中心對外的咨詢預約平臺，任何用戶都可以在系統查看平臺內的咨詢師的介紹和工作時間表，并直接留下個人信息進行快速預約操作。 10.工具箱 工具箱提供了一些心理輔助小工具，包括呼吸助手、涂鴉板、放空一分鐘等，可以輔助用戶快速進行心理減壓與情緒調節。 11.自助機器人 自助機器人小綠為心理健康自助系統專門設計的AI助手。它從最常見的心理問題入手，通過交互黑板墻等模式，對用戶進行高速快捷的心理自助指引。?

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?；竞徒K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?；緞t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

本發明基于壓縮感知理論將將測量的信號通過1比特量化，去掉了之前被測信號能量為1的假設，通過循環迭代的公式最小化凸的替代函數，最終恢復出要測量的信號，相比于之前相關算法明顯的提高的信號的恢復精度。

該系統采用數據采集專用終端對多種類、多型號便攜式取證設備產生的音視頻資料進行采集，實現電子證據采集自動化。采集終端設備具備接入設備認證、數據加密、時間校準以 及自動充電等功能，達到解放人力，提高執法辦案人員工作效率的作用?？蓪谭▓鏊O控視頻抽取至統一音視頻數據管理平臺，與便攜式取證設備對接處警、 執法現場等執法行為形成的音視頻資料一起，共同形成完整的執法過程音視頻管理資料庫。 專用采集終端設備將數據采集到統一數據管理平臺，各級不同用戶根據權限通過統一的執法過程音視頻管理系統實現數據共享。上級執法管理部門可實現跨區域跨級別執法資料的 查詢、調用與統計，有效掌控一線民警的執法情況。執法監督部門可通過后臺管理系統實時查看、監督執法過程音視頻資料采集的及時性、 完整性、規范性，通過自動統計分析，對各單位執法規范化水平和執法辦案人員工作績效情 況進行量化統計。

本發明公開了一種外設部件互連標準接口的多功能采集控制裝置。其第一外部接口和第二外部接口分別通過各自的PGA模塊連到ADC模塊的輸入端,第三外部接口與ADC模塊的第三輸入端相連,FPGA模塊通過DAC模塊及差分模塊分別與第三外部接口連接,第三外部接口通過光電耦合模塊與FPGA模塊連接,FPGA模塊分別與第一、第二PGA模塊、ADC模塊及第三外部接口連接,FPGA模塊通過PCI橋芯片最后連接到PCI總線上,電源模塊給裝置供電。本發明對三路模擬量輸入,兩路差分編碼輸入以及四路單端數字量輸入傳感器進行數據采集,而且提供兩路模擬量輸出,四對差分輸出和兩路數字輸出接口來控制多種接口的外部設備。

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?？蓪⒉煌膫鞲衅骷稍谥悄苁汁h、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?；竞徒K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?；緞t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