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技術(shù)成熟度：技術(shù)突破 本成套設(shè)備，以電供暖的各個(gè)電暖氣為控制對(duì)象，以建筑內(nèi)不同房間不同區(qū)域的取暖溫度為控制參數(shù)，自下而上，組成了由單片機(jī)現(xiàn)場(chǎng)控制器（控制室單獨(dú)使用PLC控制器）、PLC中間層算法控制器、工控機(jī)為上位機(jī)構(gòu)成監(jiān)控界面的DCS控制系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)分散控制集中管理的控制系統(tǒng)。此系統(tǒng)的目的在于替換傳統(tǒng)水暖系統(tǒng)，利用合理科學(xué)的軟件算法，實(shí)現(xiàn)節(jié)能、環(huán)保、減排的效果。設(shè)備兼具教學(xué)、實(shí)驗(yàn)、科研及實(shí)用的功能。 成果技術(shù)特點(diǎn)：本套裝置由四個(gè)單片機(jī)組成現(xiàn)場(chǎng)控制器，一個(gè)PLC組成的控制室控制器，與中間層面的S7-300PLC控制系統(tǒng)，以及頂層監(jiān)控層的工控機(jī)裝置，統(tǒng)一安裝到了一個(gè)整體的平臺(tái)上。此平臺(tái)便于實(shí)地集中實(shí)驗(yàn)、研究，也有利于集中編程與項(xiàng)目演示。 圖1 設(shè)備實(shí)物圖 圖2 為智能控制系統(tǒng)電腦操作界面

由本團(tuán)隊(duì)研制開(kāi)發(fā)的便攜式大范圍三維場(chǎng)景全景重構(gòu)與智能監(jiān)控系統(tǒng)是用于移動(dòng)機(jī)器人、環(huán)境監(jiān)控、災(zāi)難救援等領(lǐng)域的三維環(huán)境感知、建模與監(jiān)控的最新一代產(chǎn)品。本產(chǎn)品由自主研發(fā)的硬件設(shè)備和專用配套軟件兩部分構(gòu)成。本產(chǎn)品還可與視覺(jué)傳感器配合使用，并基于自主專利技術(shù)實(shí)現(xiàn)三維激光數(shù)據(jù)與視覺(jué)數(shù)據(jù)的像素級(jí)融合，從而基于RGB-D數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)大范圍三維場(chǎng)景的建模與重構(gòu)。該成果屬于自主創(chuàng)新成果，技術(shù)性能達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平，填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)空白。本產(chǎn)品利用自主研發(fā)的高精度旋轉(zhuǎn)云臺(tái)，可實(shí)現(xiàn)360度全景激光測(cè)距數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集與處理、多

本發(fā)明涉及一種基于黃金分割比例的菱形模板雙尺度圖像去噪方法。本發(fā)明的技術(shù)要點(diǎn)是采用菱形模板并進(jìn)行自適應(yīng)模板擴(kuò)充，利用參與計(jì)算的信號(hào)點(diǎn)的距離權(quán)重和灰度權(quán)重的歸一化權(quán)重進(jìn)行去噪。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是菱形模板中參與計(jì)算的所有信號(hào)點(diǎn)到中心點(diǎn)的距離方差較小，盡可能避免了距離過(guò)遠(yuǎn)的信號(hào)點(diǎn)參與濾波計(jì)算；根據(jù)噪聲密度取部分信號(hào)點(diǎn)參與計(jì)算，不僅降低了計(jì)算復(fù)雜度，而且降低了模板內(nèi)可能存在的其他噪聲及邊緣對(duì)濾波效果的影響；模板中橫向包含的像素點(diǎn)和縱向包含的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)之比為1:0.618，充分利用了數(shù)學(xué)的經(jīng)典理念,也符合人的視覺(jué)習(xí)慣。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本發(fā)明既能處理低密度噪聲，又能處理高密度噪聲，噪聲密度越高，相對(duì)效果越好。

本發(fā)明涉及基于三維頭像的聾兒語(yǔ)言康復(fù)方法及系統(tǒng),屬于醫(yī)療儀器類,其主要技術(shù)是將三維建模與可視語(yǔ)音技術(shù)相結(jié)合,建立基于參數(shù)驅(qū)動(dòng)的三維唇動(dòng)模型及適合聾兒康復(fù)的三維漢語(yǔ)輔助發(fā)音可視語(yǔ)音庫(kù),并在三維會(huì)話頭像建立的基礎(chǔ)上,結(jié)合語(yǔ)音識(shí)別和圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)聾兒發(fā)音進(jìn)行校正,以達(dá)到幫助聾兒恢復(fù)漢語(yǔ)發(fā)音功能.

小試階段/n該技術(shù)通過(guò)精細(xì)化水環(huán)境管理，構(gòu)建了具有動(dòng)力學(xué)機(jī)理、引入高性能計(jì)算技術(shù)的“空-地-水”一體化水環(huán)境模型體系，能快速精準(zhǔn)模擬流域未來(lái)水環(huán)境變化趨勢(shì),評(píng)估污染源與水質(zhì)的響應(yīng)關(guān)系，核算水體環(huán)境容量，預(yù)測(cè)水體內(nèi)突發(fā)事故的演進(jìn)過(guò)程；針對(duì)智慧環(huán)保和環(huán)境大數(shù)據(jù)的國(guó)家戰(zhàn)略需求，研發(fā)了環(huán)境大數(shù)據(jù)下多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合、集成、挖掘、共享技術(shù)，建立了以流域水環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警智能云平臺(tái)為主體的成套水環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警的技術(shù)體系，平臺(tái)

目前，學(xué)齡前兒童誤開(kāi)高樓窗戶墜落的事故時(shí)有發(fā)生，雖然德國(guó)研發(fā)出一種帶鎖頭的執(zhí)手，但價(jià)格昂貴，使用不是太方便。人們探親訪友、外出旅游、公務(wù)出差時(shí)駕車、乘車的時(shí)間越來(lái)越多，遭遇緊急狀況的幾率也越來(lái)越高，故越來(lái)越多的公共車輛上配置了破窗錘等破窗逃生工具，一些車輛還安裝了車輛應(yīng)急逃生窗，有的國(guó)家亦頒布了車輛應(yīng)急逃生窗的有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。但目前常用的破窗錘等破窗逃生工具和車輛應(yīng)急逃生窗用“兩防”裝置在應(yīng)急時(shí)的表現(xiàn)，以及媒體和當(dāng)事人反映的實(shí)際情況，相關(guān)應(yīng)急逃生措施已滿足不了人們對(duì)其安全性可靠性的需求。

本發(fā)明公開(kāi)了一種多狀態(tài)節(jié)能窗及三種狀態(tài)切換方法，包括帶凹槽的窗框、內(nèi)窗、設(shè)于內(nèi)窗的控制 裝置、以及連接窗框與內(nèi)窗的上端接合裝置和球鉸連接裝置;控制裝置包括把手、與把手相連的第一轉(zhuǎn) 輪、通過(guò)第二連桿與第一轉(zhuǎn)輪鉸接的第二轉(zhuǎn)輪、通過(guò)第三連桿與第二轉(zhuǎn)輪鉸接的第三轉(zhuǎn)輪，第一轉(zhuǎn)輪下 方鉸接帶插銷的第一連桿，第二轉(zhuǎn)輪和第三轉(zhuǎn)輪上方分別鉸接帶插銷的第四連桿和第五連桿;上端接合 裝置包括滑槽、設(shè)于滑槽內(nèi)可以滑動(dòng)的滑

一、成果簡(jiǎn)介 針對(duì)我國(guó)食品安全現(xiàn)狀，在科技部支持下，沈建忠教授領(lǐng)導(dǎo)的科研團(tuán)隊(duì)陸續(xù)研制出了三聚氰胺、β-內(nèi)酰胺類、黃曲霉毒素、克倫特羅等30余種快速檢測(cè)試劑盒和膠體金檢測(cè)卡，其中20余個(gè)產(chǎn)品取得了農(nóng)業(yè)部批準(zhǔn)備案文號(hào)，并通過(guò)中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)食品安全檢測(cè)產(chǎn)業(yè)化基地北京維德維康生物技術(shù)有限公司實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)化，產(chǎn)品應(yīng)用在國(guó)家獸藥殘留監(jiān)控計(jì)劃、農(nóng)業(yè)部無(wú)公害食品行動(dòng)計(jì)劃、國(guó)家FDA食品放心工程以及伊利集團(tuán)、北京三元、南京雨潤(rùn)等大型養(yǎng)殖和食品加工企業(yè)的例行檢測(cè)中，特別是在

本發(fā)明公開(kāi)了一種納米結(jié)構(gòu)三維形貌測(cè)量方法及其裝置，可以同時(shí)測(cè)量納米結(jié)構(gòu)線寬、深度、側(cè)墻角、線緣粗糙度、線寬粗糙度等三維形貌參數(shù)的方法及裝置。本發(fā)明方法步驟如下：將波長(zhǎng)為紫外到近紅外波段的光束經(jīng)分光、起偏、前后相位補(bǔ)償?shù)玫降臋E圓偏振光投射到待測(cè)；采集待測(cè)結(jié)構(gòu)表面反射零級(jí)衍射信號(hào)，計(jì)算得到納米結(jié)構(gòu)測(cè)量穆勒矩陣；將測(cè)量穆勒矩陣與理論穆勒矩陣進(jìn)行匹配，提取得到待測(cè)納米尺寸結(jié)構(gòu)的三維形貌參數(shù)值。本發(fā)明所提供的納米結(jié)構(gòu)三維形貌參數(shù)測(cè)量裝置，能為基于圖形轉(zhuǎn)移的批量制造方法如光刻和納米壓印等工藝中所涉及的一維和二維

本成果采用最新的深度學(xué)習(xí)和分子模擬算法，結(jié)合新一代分子特征化方法，開(kāi)發(fā)了多種計(jì)算機(jī)模型，可用于藥物開(kāi)發(fā)中的多個(gè)階段，為藥物的快速設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)提供一個(gè)完整的基于人工智能的解決方案。成果：1.藥物毒性預(yù)測(cè)方法：傳統(tǒng)的化合物毒性檢測(cè)技術(shù)一般需要使用生化試驗(yàn)、細(xì)胞實(shí)驗(yàn)、甚至動(dòng)物模型，這些方法不僅耗費(fèi)大量時(shí)間，而且成本很高。使用計(jì)算模型進(jìn)行有機(jī)化合物的毒性預(yù)測(cè)，所需投入較少，但產(chǎn)出巨大。特別是基于化合物的物理化學(xué)和結(jié)構(gòu)特性的計(jì)算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)，大大提高了效率，使其越來(lái)越受到歡迎。在進(jìn)行體外和體內(nèi)試驗(yàn)之前先使用計(jì)算機(jī)模型對(duì)化合物進(jìn)行大規(guī)模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問(wèn)題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的化合物毒性預(yù)測(cè)集成學(xué)習(xí)算法，運(yùn)用此集成學(xué)習(xí)算法建立了新的有機(jī)化合物致癌性、致突變性和肝毒性預(yù)測(cè)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(yù)測(cè))、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預(yù)測(cè))、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預(yù)測(cè))的預(yù)測(cè)服務(wù)器，這些服務(wù)器能夠?yàn)槭褂谜咛峁└咝Ц憬莸念A(yù)測(cè)技術(shù)服務(wù)。自2017年服務(wù)器發(fā)表起，我們已為國(guó)內(nèi)外藥物分子設(shè)計(jì)研究者提供了5000多次共計(jì)超過(guò)20多萬(wàn)個(gè)化合物的毒性預(yù)測(cè)服務(wù)。在有機(jī)化合物毒性預(yù)測(cè)研究方向，我們主要完成了化合物的細(xì)胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過(guò)性、水生生物毒性預(yù)測(cè)模型，以及糖尿病早期篩查模型的開(kāi)發(fā)，正在進(jìn)行P450酶阻滯劑性預(yù)測(cè)模型、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的毒性預(yù)測(cè)算法研究、基于分子對(duì)接的化合物毒性預(yù)測(cè)研究等。相關(guān)研究成果已發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數(shù)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(yù)測(cè)服務(wù)器首頁(yè)致癌性預(yù)測(cè)結(jié)果頁(yè)相關(guān)綜述對(duì)本服務(wù)器的介紹RF-hERG-Score預(yù)測(cè)藥物引起的hERG相關(guān)心臟毒性2.藥物設(shè)計(jì)方法：在計(jì)算機(jī)上對(duì)藥物靶點(diǎn)和藥物分子的結(jié)構(gòu)和活性建模，計(jì)算藥物與靶點(diǎn)之間的相互作用關(guān)系，從而設(shè)計(jì)出具有治療作用的藥物。計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)可以為藥物設(shè)計(jì)各階段的實(shí)驗(yàn)方案提供有意義的指導(dǎo)，減少需要通過(guò)實(shí)驗(yàn)評(píng)估的候選藥物的數(shù)量，從而加快新藥研發(fā)速度。我們應(yīng)用分子對(duì)接、分子動(dòng)力學(xué)模擬、自由能計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法研究流感病毒等重要疾病的計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)、并開(kāi)發(fā)更有效的計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)方法。在計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)研究我們主要完成了流感病毒M2質(zhì)子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進(jìn)行先導(dǎo)化合物生成模型研究、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的虛擬篩選打分函數(shù)算法開(kāi)發(fā)、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設(shè)計(jì)研究。特異性重打分函數(shù)顯著虛擬篩選性能顯著較高篩選出兩個(gè)候選抑制劑3.藥物靶點(diǎn)識(shí)別方法：長(zhǎng)非編碼RNA（lncRNA）是一種長(zhǎng)度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉(zhuǎn)錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學(xué)和病理學(xué)過(guò)程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結(jié)合。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的實(shí)驗(yàn)研究需要大量資源。累積的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)使得通過(guò)計(jì)算方法預(yù)測(cè)lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用成為可能。我們使用各種數(shù)學(xué)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)方法開(kāi)發(fā)了幾種用于預(yù)測(cè)lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機(jī)游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機(jī)游走和鄰域規(guī)則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網(wǎng)絡(luò)投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監(jiān)督鏈路預(yù)測(cè)），HLPI-Ensemble（集成學(xué)習(xí)）。在交叉驗(yàn)證中，我們的模型獲得了較好的預(yù)測(cè)性能。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)模型的性能比較lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)服務(wù)器相關(guān)軟件著作權(quán)：