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本成果采用最新的深度學習和分子模擬算法，結合新一代分子特征化方法，開發了多種計算機模型，可用于藥物開發中的多個階段，為藥物的快速設計開發提供一個完整的基于人工智能的解決方案。成果：1.藥物毒性預測方法：傳統的化合物毒性檢測技術一般需要使用生化試驗、細胞實驗、甚至動物模型，這些方法不僅耗費大量時間，而且成本很高。使用計算模型進行有機化合物的毒性預測，所需投入較少，但產出巨大。特別是基于化合物的物理化學和結構特性的計算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對其進行預測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進行體外和體內試驗之前先使用計算機模型對化合物進行大規模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機器學習算法的化合物毒性預測集成學習算法，運用此集成學習算法建立了新的有機化合物致癌性、致突變性和肝毒性預測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預測)的預測服務器，這些服務器能夠為使用者提供更高效更便捷的預測技術服務。自2017年服務器發表起，我們已為國內外藥物分子設計研究者提供了5000多次共計超過20多萬個化合物的毒性預測服務。在有機化合物毒性預測研究方向，我們主要完成了化合物的細胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發，正在進行P450酶阻滯劑性預測模型、基于圖神經網絡的毒性預測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預測研究等。相關研究成果已發表多篇學術論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性預測服務器首頁致癌性預測結果頁相關綜述對本服務器的介紹RF-hERG-Score預測藥物引起的hERG相關心臟毒性2.藥物設計方法：在計算機上對藥物靶點和藥物分子的結構和活性建模，計算藥物與靶點之間的相互作用關系，從而設計出具有治療作用的藥物。計算機輔助藥物設計可以為藥物設計各階段的實驗方案提供有意義的指導，減少需要通過實驗評估的候選藥物的數量，從而加快新藥研發速度。我們應用分子對接、分子動力學模擬、自由能計算、機器學習等方法研究流感病毒等重要疾病的計算機輔助藥物設計、并開發更有效的計算機輔助藥物設計方法。在計算機輔助藥物設計研究我們主要完成了流感病毒M2質子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進行先導化合物生成模型研究、基于機器學習的虛擬篩選打分函數算法開發、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設計研究。特異性重打分函數顯著虛擬篩選性能顯著較高篩選出兩個候選抑制劑3.藥物靶點識別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學和病理學過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結合。lncRNA-蛋白質相互作用的實驗研究需要大量資源。累積的實驗數據使得通過計算方法預測lncRNA-蛋白質相互作用成為可能。我們使用各種數學建模和機器學習方法開發了幾種用于預測lncRNA-蛋白質相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機游走和鄰域規則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網絡投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監督鏈路預測），HLPI-Ensemble（集成學習）。在交叉驗證中，我們的模型獲得了較好的預測性能。lncRNA-蛋白質相互作用預測模型的性能比較lncRNA-蛋白質相互作用預測服務器相關軟件著作權：

本成果采用最新的深度學習和分子模擬算法，結合新一代分子特征化方法，開發了多種計算機模型，可用于藥物開發中的多個階段，為藥物的快速設計開發提供一個完整的基于人工智能的解決方案。 成果：1.藥物毒性預測方法：傳統的化合物毒性檢測技術一般需要使用生化試驗、細胞實驗、甚至動物模型，這些方法不僅耗費大量時間，而且成本很高。使用計算模型進行有機化合物的毒性預測，所需投入較少，但產出巨大。特別是基于化合物的物理化學和結構特性的計算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對其進行預測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進行體外和體內試驗之前先使用計算機模型對化合物進行大規模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機器學習算法的化合物毒性預測集成學習算法，運用此集成學習算法建立了新的有機化合物致癌性、致突變性和肝毒性預測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預測)的預測服務器，這些服務器能夠為使用者提供更高效更便捷的預測技術服務。自2017年服務器發表起，我們已為國內外藥物分子設計研究者提供了5000多次共計超過20多萬個化合物的毒性預測服務。在有機化合物毒性預測研究方向，我們主要完成了化合物的細胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發，正在進行P450酶阻滯劑性預測模型、基于圖神經網絡的毒性預測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預測研究等。相關研究成果已發表多篇學術論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.） 致癌性預測服務器首頁 致癌性預測結果頁 相關綜述對本服務器的介紹 RF-hERG-Score預測藥物引起的hERG相關心臟毒性 2.藥物設計方法：在計算機上對藥物靶點和藥物分子的結構和活性建模，計算藥物與靶點之間的相互作用關系，從而設計出具有治療作用的藥物。計算機輔助藥物設計可以為藥物設計各階段的實驗方案提供有意義的指導，減少需要通過實驗評估的候選藥物的數量，從而加快新藥研發速度。我們應用分子對接、分子動力學模擬、自由能計算、機器學習等方法研究流感病毒等重要疾病的計算機輔助藥物設計、并開發更有效的計算機輔助藥物設計方法。在計算機輔助藥物設計研究我們主要完成了流感病毒M2質子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進行先導化合物生成模型研究、基于機器學習的虛擬篩選打分函數算法開發、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設計研究。 特異性重打分函數顯著虛擬篩選性能顯著較高 篩選出兩個候選抑制劑 3.藥物靶點識別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學和病理學過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結合。lncRNA-蛋白質相互作用的實驗研究需要大量資源。累積的實驗數據使得通過計算方法預測lncRNA-蛋白質相互作用成為可能。我們使用各種數學建模和機器學習方法開發了幾種用于預測lncRNA-蛋白質相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機游走和鄰域規則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網絡投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監督鏈路預測），HLPI-Ensemble（集成學習）。在交叉驗證中，我們的模型獲得了較好的預測性能。 lncRNA-蛋白質相互作用預測模型的性能比較 lncRNA-蛋白質相互作用預測服務器相關軟件著作權：

本發明提供了一種復制式人工關節間隔物的制作方法，包括以下步驟：1）首先在容器內鋪設固化劑，將人工關節假體包裹在容器內的固化劑中，制備人工關節假體陰模；2）然后向陰模內注入硬化劑制備復制式人工關節間隔物。可事先在陰模中放置金屬棒或塊以增加間隔物的強度。本發明能在較短時間內精確制備出尺寸和外形與擬選用人工關節假體一致的間隔物，以縮短手術時間，改善間隔物的作用效果，制備方法經濟且簡便易行。植入的關節式間隔物可使得患者在術后獲得部分正常的關節功能，術后滿意度提高。并有效防止了軟組織的攣縮，為再次手術奠定了基礎。

采用前沿的深度學習算法和相關數據處理技術，經過不斷優化和創新，能夠在極短時間內完成 CT 圖像的人體器官勾畫功能，目前已實現 30 多種器官的自動勾畫。大量歷史病例數據集和模型的不斷創新使 DeepViewer 多種器官的勾畫精準度達到 95%以上。 

（1）建立具有醫學統計意義的中國人髖關節解剖學特征數據庫 課題組隨機抽取130 例西南地區正常成年人（其中男77例、女53例；平均年齡46歲；平均身高163.3cm；平均體重59.6kg。于仰臥、雙下肢中立位行髂嵴至脛骨結節CT掃描（掃描層厚1mm），運用CT圖像處理軟件測量股骨頭直徑、頸干角、偏中心距offset、小轉子中點及其上、下2 0 mm 平面處髓腔寬度、峽部直徑、小粗隆中點到峽部距離、峽部曲度、髓腔閃爍指數和漏斗指數等參數，并與中國北方人和國外人群解剖參數進行比較。結果顯示：中國西南地區正常人的股骨頭直徑為44.68±3.10mm，頸干角128.56°±4.49°，offset為36.7±2.81mm，小轉子中點及其上、下2 0 mm平面處髓腔寬度分別為：24.9±2.27mm；43.6±2.79mm；17.23±1.59mm，峽部直徑為9.92±1.27mm，小粗隆中點到峽部距離113.81±6.75mm，峽部曲度168.95°±1.32°，髓腔閃爍指數和漏斗指數等參數分別為：4.19±0.72和2.32。本組研究中，offset平均為36.7mm、頸干角平均為128.56°,與北方人（offset 平均37.1mm、頸干角平均127.9°）相比差異不大，與西方人（offset平均43.0mm、頸干角平均124.7°）相比存在顯著差異。 （2）設計基于國人髖關節解剖學特征的人工髖關節系統 完成了基于中國人解剖參數人工髖關節系統設計。 （3）采用有限元等分析手段，優化設計方案，使該人工髖關節系統適合國人解剖特征，避免低應力集中和應力遮擋。

青少年人工智能資源與創新平臺為激發青少年利用原創算法解決真實復雜問題的興趣，面向全國中小學發布覆蓋人工智能主要技術領域的研究問題，設立相應選題。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、技術分析 主要功能： 資源中心。資源中心包含各個名師人工智能課程及應用案例，還包含各類精品開源軟硬件資源的匯聚。 資訊通知。公告元卓計劃工作的最新動態及行業內的最新消息。 直播頻道。邀請專家進行直播互動。 在線編程。可以在網頁頁面中直接編寫代碼和運行代碼。 互動論壇。注冊用戶可以在網站論壇討論課題。

本實用新型公開了一種人工濕地農村污水處理系統，涉及污水處理技術領域，包括：人工濕地和污水處理裝置；人工濕地包括人工濕地池內部從上到下依次設置的植物層、沙土層、小石子層和大石子層；植物層用于種植除磷的植物，植物層的一側垂直固定設置有多孔墻，多孔墻上設置有多個出水孔；污水處理裝置包括依次連通的化糞裝置、好氧池和沉淀池，好氧池內設置有曝氣系統和生物膜，用于對污水進行處理；沉淀池位于大石子層的正下方，并與大石子層連通，化糞裝置的側壁上設置有進水口，克服了現有技術中污水處理裝置運行費用較高，且污水除磷效果受工

在串聯回路中，當電弧或放電現象發生時，對電流進行頻譜分析，根據電流 的頻譜特征變化來確定是否有電弧發生，提供預警信息或保護動作。為了防止在 開關的瞬間或受到其他脈沖電流的干擾造成電弧故障檢測電路誤動作，同時在頻譜分析的基礎上綜合電弧時間長短等其他特性作為電弧故障的判據。系統的硬件 部分包含電流檢測、濾波、故障特征提取等模塊。軟件部分包含信號采集、信號 處理、故障判別等模塊，并綜合時間等其他因素降低誤報率，提高檢測系統的可 靠性。在算法中，采用了人工智能算法以提高系統的適應性。主要成果包

通過非飽和帶入滲井（注水井）進行人工補給，是含水層人工補給的重要方法之一。該方法主要適用于潛水面埋藏較深或地表覆蓋不利于人工補給的場地。預測人工補給過程中非飽和-飽和帶水流的響應、計算含水層的補給量是評價及設計人工補給方案的重要指標，傳統定量評價模型僅適用于飽和帶注水井流問題，缺少非飽和帶井流模型。因此，采用傳統模型評估考慮非飽和帶入滲井方式的人工補給方案時會引起較大誤差。 這項研究利用解析方法，開發了非飽和-飽和水流耦合的解析模型，用于評價非飽和帶入滲井引起的非飽和-飽和水流過程，計算含水層的補給量。研究結果發現，非飽和帶的儲水性對人工補給的效率有較大影響：儲水性小的非飽和帶在補給過程中水流可以很快達到穩定，注入井中的水流可以很快到達飽和帶，且大部分都可以存儲于飽和帶中，有利于人工補給；反之，則不利于采用非飽和帶入滲井的方式進行人工補給。同時，揭示井的結構和含水介質的各向異性僅會影響初期的飽和帶補給量，不影響后期穩定的補給量。傳統模型由于未考慮非飽和帶的儲水性質，會過高估計飽和帶的補給量。該解析模型為人工補給定量評價提供了重要的工具。

產品詳細介紹    該實驗室結合圖形化編程（Scratch）和代碼編程（Python）方式，以【數學知識+信息技術+3D設計+編程】為主要切入點，選用IME3D系列化軟件中的3D編程設計軟件Scrath3D和Python3D，及其配套的項目制（PBL）基礎和主題課程體系，將編程邏輯、3D設計和開源硬件相結合，開展編程式3D設計教育課程和各項活動。 該實驗室的課程內容特色： 充分結合所學的數學知識，如圓錐、圓柱、直線/曲線的斜率等基本概念，并將其通過Scratch、Python等編程方式進行3D數學建模，對生活中常見的物品進行模仿設計，使其成為具有一定功能的創意產品 運用Scrtach3D和Python3D設計軟件讓學生學習3D編程設計的方法，提升學生自主設計能力和聯系理解學科知識的能力，在揭示3D建模背后原理的同時，為學生提供理解編程學習的獨特平臺 完成一定內容學習和嘗試后，結合多種設計方法，進行綜合運用性的主題作品設計制作，如用數學的方法來測量學校建筑物的高度，分析模型的特點和結果，并利用合適的編程式3D設計軟件構建其模型和3D打印完成作品 結合開源硬件，在給定主題的引導下，進行功能分析、3D設計和編程操作，同時利用3D打印成品進行產品組裝，實現功能 編程教學軟件：