根据2023年度宁波市科学技术奖提名工作通知的具体要求,本单位于2023年9月22日至2022年 10月 7日,在单位网站对我单位参与申报的项目“智能健康按摩椅关键技术及应用”进行公示,如有异议请联系系统管理员邮箱或致电0574-83008347
提名奖项:科学技术进步奖
成果名称 | 智能健康按摩椅关键技术及应用 |
提名等级 | 二等奖 |
提名书 相关内容 | 主要知识产权目录: (1) 单通道心电采集芯片(ZL 201210397617.2) (2) 应用于动态心电数据的伪差识别方法和装置(ZL 201310656291.5) (3) 一种心率变异性分析方法、系统及终端(ZL 201410856638.5) (4) ECG signal parallel analysis apparatus, method and mobile terminal(US15/739719) (5) 一种基于ECG的多尺度特征提取方法及装置(ZL 201910774189.2) (6) 一种基于可穿戴设备的运动性疲劳检测方法和系统(ZL 202110495396.1) (7) 心电信号滤波方法及装置(ZL 202010479211.3) (8) 一种智能按摩椅(ZL 201510717301.0) (9) 一种基于压力检测的按摩椅(ZL 201810613584.8) (10) 一种子母型智能插排(ZL201510320452.2) 代表性论文目录: (1) Multi-class Arrhythmia detection from 12-lead varied-length ECG using Attention-based Time-Incremental Convolutional Neural Network (2) Multiscaled Fusion of Deep Convolutional Neural Networks for Screening Atrial Fibrillation From Single Lead Short ECG Recordings (3) Toward ubiquitous healthcare services with a novel efficient cloud platform (4) A Low-Power Dynamic-Range Relaxed Analog Front End for Wearable Heart Rate and Blood Oximetry Sensor (5) Accelerometer-based speed-adaptive gait authentication method for wearable IoT devices (6) Deep Multi-Scale Fusion Neural Network for Multi-Class Arrhythmia Detection (7) Wearable Multimodal Vital Sign Monitoring Sensor with Fully Integrated Analog Front End (8) Deep Multi-Branch Two-Stage Regression Network for Accurate Energy Expenditure Estimation with ECG and IMU Data (9) A novel continuous blood pressure estimation approach based on data mining techniques (10) A Wearable Context-Aware ECG Monitoring System Integrated with Built-in Kinematic Sensors of the Smartphone |
主要 完成人 | 李烨,排名1,正高,中国科学院深圳先进技术研究院; 林盛增,排名2,副高,4066金沙官网; 孙方敏,排名3,副高,中国科学院深圳先进技术研究院; 顾小凡,排名4,其他,宁波乐控智能科技有限公司; 张志伟,排名5,副高,4066金沙官网; 何青云,排名6,其他,中国科学院深圳先进技术研究院。 王俊,排名7,其他,中国科学院深圳先进技术研究院; 刘增丁,排名8,其他,中国科学院深圳先进技术研究院; 韩军,排名9,其他,4066金沙官网
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主要 完成单位 | 4066金沙官网 中国科学院深圳先进技术研究院 宁波乐控智能科技有限公司 |
提名单位 | 宁波高新区管委会 |