基于区块链的医保防欺诈识别系统旨在构建一套基于区块链技术的医保防欺诈识别系统，以应对日益严峻的医保基金欺诈风险。系统充分利用区块链去中心化、不可篡改、可追溯的特性，将诊疗记录、处方信息、药品流转、理赔申请等关键数据进行上链存证，构建一个覆盖医院、药店、医保局、保险公司等多方主体的共享可信分布式账本。
系统通过部署智能合约，预设合规性审查与风控规则，实现理赔流程的自动化交叉验证，可实时识别过度开药、虚假诊疗、挂床住院等异常行为。此举不仅打破了机构间的数据孤岛，建立起全流程的信任机制，更实现了从事后监管向事前预警与事中识别的转变，有效防范医保欺诈，保障医保基金安全，显著提升监管与理赔效率。
AI赋能生态服务面向资源枯竭型城市的可持续发展挑战，创新性地以生态系统服务为切入点，构建科学的城市可持续性评估与转型框架。通过量化分析生态系统在供给、调节、支持、文化等方面的服务功能及其对人类福祉的贡献，系统识别影响城市绿色转型的关键因素与潜在机遇。
项目致力于探索如何将生态资本管理与经济转型、社会重构相融合，提出协同发展的策略与政策建议，助力资源枯竭型城市走出路径依赖，实现绿色复兴与高质量可持续发展。
智护长江聚焦于长江经济带这一国家重大战略区域，旨在深入探究其产业转型与资源环境承载能力之间的动态耦合关系。项目通过系统分析产业结构调整、升级与区域资源消耗、环境压力之间的相互作用机制，揭示二者在时空维度上的协同演化规律与关键驱动因素。
基于此，研究团队构建了动态耦合模型，对不同产业转型路径下的资源与环境效应进行量化评估，提出促进经济高质量发展与生态环境高水平保护协同并进的优化策略，为长江经济带的可持续发展提供科学支撑与决策参考。
智护病床致力于研发一套基于AI视觉与边缘计算的智能病床监测与防护系统，以提升住院患者安全与护理效率。系统通过部署在病床旁的智能摄像头，利用先进的AI视觉算法实时分析患者的姿态、行为与生命体征，实现对跌倒、离床、躁动、压疮风险等高危事件的秒级识别与即时预警。
借助边缘计算技术，所有数据的分析与决策均在本地完成，无需将原始视频上传云端，从源头保障患者隐私与数据安全。该系统有效弥补了传统人力监护的局限，显著提升患者安全性与护理智能化水平，为医院智慧病房建设提供创新支撑。
基于灰度频率对比学习的颗粒物智能识别系统聚焦于基于灰度频率对比学习的颗粒物智能识别技术研发，旨在突破传统算法对标注数据依赖性强、泛化能力弱的瓶颈。系统以颗粒物显微图像为研究对象，创新性地将图像处理与深度学习相融合。
项目首先对显微图像进行灰度信息频域变换，提取能够精准表征颗粒物纹理、形态与结构特征的稳定频率信号；随后引入对比学习框架，使模型在无需大量人工标注的条件下，自主学习不同类别颗粒物在频率特征空间中的相似性与差异性。
通过该方法，系统可在复杂背景下实现高精度、高效率的颗粒物自动分类与识别，为环境监测、材料分析、工业质检等领域提供智能化、可扩展的分析与检测解决方案。
基于光散射的内燃机燃油喷雾场缸内成像方法研究致力于建立单颗粒散射解耦传感模型，以解决单光路全光程条件下气溶胶颗粒群散射积分的反演问题。研究将针对稀疏入射光路条件，探索喷雾散射光场、浓度场及粒度分布场的重建与超分辨率成像方法，实现对复杂气溶胶体系的精确光学解析。
同时，项目将设计并搭建实验平台，开展系统实验以验证理论模型与重建算法的可行性与准确性，为气溶胶测量与光学传感技术的发展提供新的研究思路与技术支撑。
突破复杂环境：微塑料的“光学指纹”解密聚焦于复杂环境中微塑料的精准探测难题，提出一种基于高光谱成像的创新检测方法。其核心思想是通过分析不同材质与形态颗粒对入射光产生的散射角谱分布特征，构建微塑料及常见干扰颗粒的光学指纹数据库。
研究将重点开发高光谱特征识别算法，以实现微塑料与沙土、有机物等干扰颗粒的高效区分，突破传统检测技术易受背景干扰、识别精度有限的瓶颈。该方法可在复杂样品中实现快速、准确、无损识别，为环境监测与污染评估提供一种可靠且可扩展的新型技术路径。