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國(guó)內(nèi)外技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)：日本小野藥品工業(yè)公司(Ono)開發(fā)的手術(shù)時(shí)心動(dòng)過速性心律失常(心房纖維性顫動(dòng)、心房撲動(dòng)及竇性心動(dòng)過速)治療藥Onoact (蘭地洛爾，landiololhydrochloride)注射劑于7 月5 日獲得厚生省核準(zhǔn)函，2002 年9 月在日本首次上市。國(guó)內(nèi)無該藥的相關(guān)專利及行政保護(hù)，開發(fā)該品不存在知識(shí)產(chǎn)權(quán)問題。鹽酸蘭地洛爾與同類藥艾司洛爾相比，具有以下優(yōu)勢(shì)：1、心臟選擇性更高：體外研究顯示，蘭地洛爾的β1/β2 值為255，艾司洛爾為33，心臟選擇性約為艾司洛爾的8 倍；2、起效更迅速：Junichi 等人的實(shí)驗(yàn)表明，靜脈注射3mg/kg 劑量的蘭地洛爾在30 秒內(nèi)可產(chǎn)生減緩心率作用，而5mg/kg的艾司洛爾在2 分鐘內(nèi)才能起效；3、作用時(shí)間更短：蘭地洛爾減緩心率作用的持續(xù)時(shí)間為4 分鐘左右，而艾司洛爾約為9 分鐘；4、副作用更小：資料顯示，艾司洛爾最主要的不良反應(yīng)為是低血壓，注射時(shí)低血壓發(fā)生率為63%，停止用藥后持續(xù)低血壓發(fā)生率為80%。而蘭地洛爾不良反應(yīng)發(fā)生率為15.6%，低血壓的發(fā)生率為11.7%，較艾司洛爾更為安全。艾司洛爾是臨床上使用的第一個(gè)超短效、選擇性的第二代β1-受體阻滯劑。鹽酸蘭地洛爾則是在艾司洛爾基礎(chǔ)上進(jìn)行結(jié)構(gòu)改進(jìn)而獲得的新化合物。無論是從療效還是安全性來說，蘭地洛爾均比艾司洛爾更具優(yōu)勢(shì)，可作為艾司洛爾的換代產(chǎn)品。技術(shù)的特色和創(chuàng)新突破點(diǎn)：本技術(shù)提供一種鹽酸蘭地洛爾的優(yōu)化工藝。技術(shù)改造包括：環(huán)氧氯丙烷取代3-氯-1, 2 丙二醇；產(chǎn)物1 替代原料Ⅱ制2；羰基二咪唑替代原料IV 等關(guān)鍵技術(shù)。新方法降低了合成成本，利于工業(yè)化生產(chǎn)。本技術(shù)提供并完成整體工藝和操作相對(duì)簡(jiǎn)單、產(chǎn)物收率高、生產(chǎn)成本低的鹽酸蘭地洛爾的實(shí)驗(yàn)室公斤級(jí)優(yōu)化及實(shí)驗(yàn)級(jí)工業(yè)合成的中試方應(yīng)用范圍生物醫(yī)藥。 鹽酸蘭地洛爾從療效和安全性來說比艾司洛爾更具競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，可作為艾司洛爾的換代產(chǎn)品；本品心臟選擇性更高，起效更迅速，作用時(shí)間更短，副作用更小，因此該項(xiàng)目的產(chǎn)業(yè)化將會(huì)給企業(yè)帶來豐厚的利潤(rùn)。

 該項(xiàng)目的核心技術(shù)2011年在教育部組織的技術(shù)成果鑒定會(huì)上被專家組評(píng)為“達(dá)到世界先進(jìn)水平”。同時(shí)，本團(tuán)隊(duì)與南車青島四方機(jī)車車輛股份有限公司密切合作，將該技術(shù)延伸到動(dòng)車組的全生命周期管理研究與開發(fā)中，已取得階段性成果，在2012年成功獲批科技部“十二五”863制造業(yè)信息化重大科研立項(xiàng)入庫(kù)，并成為首批啟動(dòng)項(xiàng)目。

腫瘤細(xì)胞的多藥耐藥性（MDR）是造成多數(shù)臨床治療腫瘤失敗的主要原因，因此，尋找合適的MDR逆轉(zhuǎn)劑是腫瘤治療急需解決的主要問題之一。甲酰阿地咪為本課題組在合成具有四氫吡咯并吲哚骨架的抗MDR活性天然產(chǎn)物乙酰阿地咪時(shí)發(fā)現(xiàn)的天然產(chǎn)物衍生物，其生物活性研究表明，甲酰阿地咪及其藥學(xué)上可接受的鹽作為化療增敏劑與其它抗腫瘤藥物如阿霉素、長(zhǎng)春新堿等聯(lián)用，可表現(xiàn)出高于天然產(chǎn)物乙酰阿地咪的逆轉(zhuǎn)活性，是具有重要臨床應(yīng)用前景的藥物候選物。該項(xiàng)目發(fā)展了一種迄今為止最為高效且具有工業(yè)化生產(chǎn)潛力的甲酰阿地咪的合成新方法，從色氨酸衍生物出發(fā)，僅需9步就能以30%的總收率完成甲酰阿地咪的全合成，同時(shí)，通過該方法可以11步20%的收率完成天然產(chǎn)物乙酰阿地咪的合成，較此前報(bào)道的方法有了顯著改善（Danishefsky小組：10步，10%的收率；Kawasaki小組：12步，10%的總收率；本課題組發(fā)展的一代合成方法：20步，2%的總收率），為該藥物候選物后繼的臨床前研究奠定了堅(jiān)實(shí)的物質(zhì)基礎(chǔ)。此外，我們還發(fā)現(xiàn)了一種基于銀促進(jìn)的傅克反應(yīng)來高效構(gòu)建C3α-位為不同類型芳基取代的四氫吡咯并吲哚骨架的新方法，并獲得了幾個(gè)對(duì)多種腫瘤細(xì)胞都表現(xiàn)出微摩爾級(jí)別活性的藥物先導(dǎo)化合物。

本項(xiàng)目折流濕地濾池+側(cè)向潛流濕地床污水處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)了全新的厭氧豎向 折流濕地和兼（好）氧側(cè)向潛流濕地組合。其解決的關(guān)鍵技術(shù)體現(xiàn)在：濕地系統(tǒng) 中合理設(shè)置了自然復(fù)氧區(qū)、濕地床深度和內(nèi)回流系統(tǒng)（在高濃度進(jìn)水和低溫時(shí)啟 動(dòng)），突破了現(xiàn)有人工濕地技術(shù)氧傳遞能力低的局限，達(dá)到系統(tǒng)內(nèi)溶解氧的科學(xué) 分布，供氧效率是現(xiàn)有人工濕地的約4倍，顯著提升了側(cè)向潛流濕地床的溶解氧 水平；在無能耗下大幅提升了濕地系統(tǒng)內(nèi)的微生物作用強(qiáng)度，極大地提高了氮及 有機(jī)物的去除效率；優(yōu)化了濕地流態(tài)，提高了水力效率，解決了現(xiàn)有技術(shù)池容利 用率低的缺陷。

人工智能技術(shù)飛速發(fā)展,我國(guó)大體上能夠與世界先進(jìn)國(guó)家發(fā)展同步。我國(guó)擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的文字識(shí)別、語音識(shí)別、中文信息處理、智能監(jiān)控、生物特征識(shí)別、工業(yè)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人、無人駕駛汽車等很多智能科技成果已進(jìn)入市場(chǎng),但是9%以上是軟件、算法產(chǎn)品，在人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片研發(fā)方向上,我國(guó)又是落后于美國(guó)5-10年左右，可以預(yù)見的是,將來我國(guó)的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件又將進(jìn)口大量的IBM、Google、NVIDA、Braodcom等公司的產(chǎn)品,遵循的標(biāo)準(zhǔn)又將按美國(guó)的標(biāo)準(zhǔn),在市場(chǎng)上處于弱勢(shì)地位。

近日，東南大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院青年教師陳旭漫博士在國(guó)際頂級(jí)期刊《Angewandte Chemie（德國(guó)應(yīng)用化學(xué)）》上發(fā)表題為“Efficient Near-Infrared Emissive Artificial Supramolecular Light-Harvesting System for Imaging in Golgi Apparatus”的學(xué)術(shù)論文。光捕獲過程作為將自然光進(jìn)行捕獲、能量轉(zhuǎn)化并利用的步驟，是植物光合作用中第一個(gè)也是十分重要的過程。構(gòu)筑人工光捕獲體系對(duì)于光能的利用具有重要意義，但目前構(gòu)筑具有高效人工光捕獲體系仍存在很大挑戰(zhàn)。東南大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)利用“杯芳烴誘導(dǎo)聚集”策略，設(shè)計(jì)合成兩親磺化杯芳烴和陽(yáng)離子型萘基吡啶衍生物作為熒光給體在水溶液中自組裝，并引入尼羅藍(lán)作為熒光受體分子，成功構(gòu)筑了近紅外發(fā)射的超分子人工光捕獲體系。通過進(jìn)一步研究，團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)該體系在細(xì)胞內(nèi)依然保持很高的光捕獲效率和高度穩(wěn)定性，同時(shí)證明了其對(duì)高爾基體染色的選擇性。該研究對(duì)于人工超分子光捕獲體系傳感、成像、診斷等方面的研究有著重要的推動(dòng)作用。論文第一作者為東南大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院青年教師陳旭漫，東南大學(xué)為第一通訊單位。

神獸們一批批“歸籠”，對(duì)于家長(zhǎng)們來說，真是大舒一口氣。不過為了孩子們的安全，各個(gè)學(xué)校可都費(fèi)盡了心思。為了迎接學(xué)生返校，溫州大學(xué)的南北校區(qū)大門口，都裝上了人工智能防疫的神器。這套由學(xué)校大數(shù)據(jù)與信息技術(shù)研究院自主研發(fā)的“人工智能防疫系統(tǒng)”，是學(xué)校教師自己的研究成果，為學(xué)校即將到來的復(fù)學(xué)工作奠定基礎(chǔ)，做好充分的安全準(zhǔn)備?！叭斯ぶ悄芊酪呦到y(tǒng)”是溫州大學(xué)大數(shù)據(jù)與信息技術(shù)研究院基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自主創(chuàng)新研發(fā)的智能系統(tǒng)，在傳統(tǒng)“亮碼+人工核驗(yàn)登記”的通行方式上進(jìn)行改進(jìn)升級(jí)，與校園大數(shù)據(jù)、市民卡健康碼等數(shù)據(jù)平臺(tái)共享，通過人臉識(shí)別打造非接觸式體征識(shí)別與統(tǒng)計(jì)管理方式。除此以外，這套系統(tǒng)還結(jié)合人流高峰與日常人行、車行、訪客管理等多重場(chǎng)景模式，為師生數(shù)字化信息后端服務(wù)提供有效防疫應(yīng)用保障，可實(shí)現(xiàn)無接觸高精度體溫檢測(cè)，精準(zhǔn)掌握風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，降低防控成本、減少感染風(fēng)險(xiǎn)，大大提升防疫管理水平，提前阻斷疫情蔓延渠道。此外，這套智能防疫系統(tǒng)可在學(xué)校數(shù)據(jù)庫(kù)中搜集比對(duì)師生基本屬性及假期行為數(shù)據(jù)，通過后臺(tái)分析算法挖掘和模擬用戶畫像，自動(dòng)摸排并動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)師生異常，為學(xué)校相關(guān)管理部門提供管理和決策依據(jù)，提前做好疫情防護(hù)及應(yīng)急預(yù)案工作。溫州大學(xué)大數(shù)據(jù)與信息技術(shù)研究院成立于2019年10月23日，位于溫州市龍灣區(qū)浙南云谷，是依托溫州市人民政府與中國(guó)交通通信信息中心戰(zhàn)略合作協(xié)議，由交通安全應(yīng)急信息技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室、溫州高新區(qū)（浙南科技城）管委會(huì)和溫州大學(xué)共同建設(shè)、共同組織管理的研究開發(fā)機(jī)構(gòu)。研究院科研主力多為溫州大學(xué)計(jì)算機(jī)與人工智能學(xué)院博士教師。為保障開學(xué)，研究院向溫州大學(xué)捐贈(zèng)了兩套系統(tǒng)，學(xué)校各部門對(duì)即將到來的開學(xué)潮充分調(diào)研，做好了充足準(zhǔn)備。

主要研究自然語言處理研究領(lǐng)域的算法和應(yīng)用實(shí)踐。涉及語義解析、意圖識(shí)別、FAQ 問答、多輪對(duì)話、知識(shí)圖譜等關(guān)鍵技術(shù)，研究?jī)?nèi)容包括分詞、向量表示、分類等文本預(yù)處理技術(shù)，以及將自然語言處理核心算法應(yīng)用落實(shí)到智能客服、NLP 引擎、航天空管交互等實(shí)際場(chǎng)景中，團(tuán)隊(duì)研發(fā)的 AI 產(chǎn)品已經(jīng)跟國(guó)內(nèi)企業(yè)、研究所開展了長(zhǎng)期合作并動(dòng)態(tài)跟蹤，獲得了廣泛的一致好評(píng)。 人工智能 NLP 引擎項(xiàng)目是基于多語種分詞、多語種情緒識(shí)別、詞句關(guān)系分析、意圖識(shí)別、文本聚類等自然語言處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)海量錄音文本的知識(shí)挖掘，識(shí)別重要信息。為錄音服務(wù)行業(yè)下游業(yè)務(wù)的分析人員提供分析思路，以便得到多維度、多形式分析結(jié)果，將發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)換為可落地的業(yè)務(wù)決策，這些數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)決策，包括客戶體驗(yàn)、座席行為、產(chǎn)品改進(jìn)、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)等多個(gè)方面，幫助企業(yè)改善用戶體驗(yàn)、降低成本、提升效率、提升業(yè)績(jī)、降低風(fēng)險(xiǎn)等。 1.多語種分詞。分詞指的是將一個(gè)字序列切分成一個(gè)一個(gè)單獨(dú)的詞，是將連續(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫(kù)時(shí)調(diào)用接口進(jìn)行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統(tǒng)計(jì)。 2.詞句關(guān)系分析。根據(jù)詞句關(guān)系接口識(shí)別的中心詞，然后用中心詞進(jìn)行詞頻的統(tǒng)計(jì)，對(duì)于目標(biāo)樣本，統(tǒng)計(jì)出高頻中心詞用來概括目標(biāo)樣本中主要描述的對(duì)話內(nèi)容。 3.意圖識(shí)別。識(shí)別出客戶語句的意圖，以便進(jìn)行相應(yīng)的功能操作、信息推薦等。 4.多語種情緒識(shí)別。情緒識(shí)別是對(duì)包含主觀信息的文本進(jìn)行情感傾向性判斷，正向或者負(fù)向（如果能提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，可以識(shí)別更多種類的情緒）。為客戶之聲下游任務(wù)的口碑分析、話題監(jiān)控、輿情分析等應(yīng)用提供幫助。目前支持中文、粵語的情緒識(shí)別。根據(jù)情緒標(biāo)識(shí)，用情緒進(jìn)行搜索和統(tǒng)計(jì)分析。 5.文本聚類。文本聚類將一大段文本中心詞和中心詞的關(guān)聯(lián)詞、近義詞生成一個(gè)圖，用于可視化文本的內(nèi)容。 6.自定義分詞、意圖。對(duì)分詞分詞、意圖種類進(jìn)行增刪、擴(kuò)展、微調(diào)等。