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本項目是新興的自動化系統(tǒng)與計算機技術(shù)等多學(xué)科交叉領(lǐng)域前沿重大問題的研究，屬人工智能、知識工程技術(shù)領(lǐng)域。早期專家系統(tǒng)中知識的自動獲取與知識匱乏成為其瓶頸問題，一直制約著專家系統(tǒng)的發(fā)展。本項目找到了解決這一瓶頸問題的有效途徑與方法，即用知識發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新技術(shù)來實現(xiàn)知識的自動獲取與解決知識匱乏這一難題；有望將專家系統(tǒng)的發(fā)展推向新階段。 本項目提出了一種基于知識發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新技術(shù)的專家系統(tǒng)，簡記作ESKD， ESKD是將KDTICM與傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)相融合的結(jié)果,它以原創(chuàng)性理論KDTICM為貫穿,以動態(tài)知識庫為主線,以全新的知識表示和獲取方法為依托,構(gòu)成了多層遞階的獨特結(jié)構(gòu),很好地解決了傳統(tǒng)專家系統(tǒng)中極為重要的“知識自動獲取”與“知識匱乏”的瓶頸問題;成為新一代專家系統(tǒng)的基本概型(新分支學(xué)科)。 它具有多知識源、多知識融合、多抽象級等特征的全新總體架構(gòu)、全新知識自動獲取構(gòu)件、全新動態(tài)知識庫系統(tǒng)、全新推理機。(見圖5)“科技時報”就“中國科學(xué)”發(fā)表的此文與產(chǎn)生的重要影響作了報道。ESKD促進(jìn)與影響著基于KDTICM的其它智能系統(tǒng)新構(gòu)造的形成。 ESKD全新的構(gòu)造要素:1)知識獲取源除書本知識、專家知識與經(jīng)驗、推理機制外,增加了數(shù)據(jù)庫與知識庫的知識源;并利用KDTICM自動獲取知識,拓展了知識自動獲取的新途徑。2)構(gòu)造了獨特的基礎(chǔ)知識庫--衍生知識庫--合成知識庫--綜合知識庫--擴展知識庫的動態(tài)知識庫系統(tǒng)。3)集成了模糊、綜合歸納、定性、基于案例等多種推理形式和方法。4)采用我們獨立提出的基于語言場的知識表示方法,能夠深層次的綜合表達(dá)具有不確定性與定性描述特征的知識。5）結(jié)合了KDD*和KDK*的多項相關(guān)專利技術(shù)。 ESKD突顯其技術(shù)先進(jìn)與學(xué)科領(lǐng)域促進(jìn)作用的根源，就是作為其理論基礎(chǔ)的KDTICM(我們獨立提出的基于內(nèi)在認(rèn)知機理的知識發(fā)現(xiàn)理論)及其載體（軟件系統(tǒng)ICCKDSS）是原創(chuàng)性的與自主的。這一點由3項國際獲獎及其評價書、國際著名科學(xué)家與國內(nèi)5院士評價、10項國家發(fā)明專利(詳見附件)、教育部鑒定、國內(nèi)外著名刊物發(fā)表的論著等證實。

一種基于調(diào)控微管聚集的靶向性多肽?葫蘆脲超分子組裝體及其制備方法及應(yīng)用。其特征在于：芐基咪唑通過化學(xué)修飾到多肽的骨架上，不僅保留了多肽靶向微管蛋白的能力，還為芐基咪唑與CB[8]的非共價包結(jié)提供了錨點。形態(tài)學(xué)研究表明，微管的自組裝形貌通過的交聯(lián)可以戲劇性地從纖維狀的納米聚集體轉(zhuǎn)變?yōu)轭w粒狀的納米聚集體。此外，細(xì)胞和活體實驗證明，廣泛的超分子交聯(lián)可以誘導(dǎo)細(xì)胞凋亡，最終抑制腫瘤的增殖。本發(fā)明的優(yōu)點是：證明了微管之間的聚集可以通過多肽?微管蛋白之間的相互作用和多肽?葫蘆脲之間的超分子作用進(jìn)行有效地調(diào)控，這可能被發(fā)展成為治療癌癥等許多退行性疾病的有前途的療法。

（專利號：ZL 201510137245.3） 簡介：本發(fā)明公開了一種基于分層配料與布料的燒結(jié)過程SO2、二噁英協(xié)同減排方法，屬于燒結(jié)過程污染物減排技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的具體步驟為：步驟一：燒結(jié)混料：制備燒結(jié)混合料和配有添加劑的混合料，其中添加劑為尿素顆粒；步驟二：燒結(jié)布料：在燒結(jié)臺車的上面鋪裝鋪底料層；將燒結(jié)混合料鋪裝在鋪底料層的上面形成第一混合料層；再將配有添加劑的混合料鋪裝在第一混合料層上面形成協(xié)同減排料層；而后將燒結(jié)混合料鋪裝在協(xié)同減排料層上面形成第二混合料層；步驟三：煙氣集中收集處理：將臺車中后部的風(fēng)箱內(nèi)的煙氣經(jīng)增壓泵匯入布袋除塵器。本發(fā)明通過分層配料與布料，實現(xiàn)了燒結(jié)過程SO2、二噁英的協(xié)同減排，大大減輕了鋼鐵企業(yè)的減排負(fù)擔(dān)。  

近日，上海交通大學(xué)電子系義理林教授課題組基于智能鎖模算法、時間拉伸技術(shù)和實時高速電路建立的實時光譜分析控制平臺，實現(xiàn)了鎖模激光器輸出飛秒脈沖的實時光譜調(diào)控，對飛秒激光器的設(shè)計具有重要的應(yīng)用價值。相關(guān)成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”為題目于2020年1月發(fā)表于國際光學(xué)頂尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院長春光機所與Nature出版集團(tuán)合辦期刊），并入選為封面文章，在“News & Views”欄目被專門評述。博士生蒲國慶為第一作者，義理林教授為通信作者。 圖說：期刊封面文章 飛秒尺度（1E-15秒）脈沖對應(yīng)著原子分子、材料、生物蛋白、化學(xué)反應(yīng)等豐富物質(zhì)體系的眾多超快過程，有著廣泛而重要的應(yīng)用。鎖模激光器作為產(chǎn)生飛秒脈沖的重要基礎(chǔ)研究工具，在物理、化學(xué)、生物、材料、信息科學(xué)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。飛秒鎖模激光器自上世紀(jì)六十年代發(fā)明以來，與其相關(guān)的研究分別于1999，2005，2018年獲得過諾貝爾獎。 隨著超快光學(xué)的快速發(fā)展，越來越多的前沿應(yīng)用需要對飛秒脈沖的時域和光譜進(jìn)行精細(xì)控制。由于飛秒脈沖的產(chǎn)生涉及非常復(fù)雜的非線性和色散傳輸效應(yīng)，達(dá)到特定脈沖狀態(tài)的穩(wěn)態(tài)輸出需要對激光器多個參數(shù)在高維空間進(jìn)行優(yōu)化，傳統(tǒng)基于激光器光學(xué)設(shè)計和優(yōu)化的方法已被證明難以精確實現(xiàn)。 通過對飛秒脈沖狀態(tài)進(jìn)行智能識別，結(jié)合智能算法對激光器多參數(shù)進(jìn)行全局優(yōu)化，有望獲得理想的飛秒脈沖輸出，但其主要挑戰(zhàn)在于飛秒脈沖難以實時精確識別。低速時域采樣無法識別飛秒脈沖寬度和形狀，光譜儀雖可識別飛秒脈沖積分光譜但無法識別其瞬時光譜，因此傳統(tǒng)方法都無法做到實時控制飛秒脈沖精確鎖模狀態(tài)。為了解決這一難題，義理林教授課題組提出在鎖模控制環(huán)內(nèi)引入時間拉伸-色散傅里葉變換（TS-DFT）技術(shù)，通過時域到光譜的轉(zhuǎn)換，采用低速時域采樣即可識別飛秒脈沖對應(yīng)的瞬時光譜寬度和形狀。結(jié)合智能控制算法，實現(xiàn)了以1.4nm為精度對飛秒脈沖光譜寬帶從10nm到40nm進(jìn)行可編程控制，光譜形狀可編程為高斯型或三角形等。這是本領(lǐng)域首次實現(xiàn)飛秒鎖模脈沖光譜寬度和形狀高精度實時編程控制，解決了飛秒鎖模脈沖鎖模狀態(tài)無法精確調(diào)控的難題。 基于實時的光譜控制，該研究還展示了從窄譜鎖模態(tài)至寬譜鎖模態(tài)以及從三角形光譜脈沖態(tài)至寬譜鎖模態(tài)的演變過程，發(fā)現(xiàn)兩者動力學(xué)過程具有相似性，提出了目標(biāo)鎖模狀態(tài)可能決定中間動力學(xué)過程的猜想，為人們進(jìn)一步探索鎖模激光器內(nèi)部機理提供新視角。 圖說：基于快速光譜分析的飛秒鎖模脈沖智能控制 非線性光學(xué)著名專家John Dudley教授（歐洲物理學(xué)會主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”欄目撰文介紹此項工作，認(rèn)為本工作極具創(chuàng)新性，開拓了研究鎖模動力學(xué)新的可能性，很可能應(yīng)用于多種鎖模光纖激光器中。 義理林教授課題組過去六年來一直致力于解決飛秒鎖模激光器的智能控制問題，2019年發(fā)表在光學(xué)領(lǐng)域頂級期刊《Optica》的“智能鎖模激光器”成果入選美國光學(xué)學(xué)會旗下新聞雜志《Optics & Photonics News》2019年光學(xué)年度進(jìn)展“Optics in 2019”。該方向工作部分得到國家自然科學(xué)基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》論文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”評述論文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

本發(fā)明公開了一種基于多核處理器的高速印花機圖像數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)處理系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)接收設(shè)備、數(shù)據(jù)解析處理設(shè)備、數(shù)據(jù)傳輸通道和數(shù)據(jù)輸出設(shè)備。本發(fā)明還公開了一種基于多核處理器的高速印花機圖像數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)處理方法，其通過以太網(wǎng)接口接收數(shù)據(jù)，利用處理器的多個核并行處理數(shù)據(jù)，由FPGA實現(xiàn)數(shù)據(jù)的輸出。相比現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明系統(tǒng)及方法能夠大大提高數(shù)據(jù)的旋轉(zhuǎn)效率以及吞吐量，從而實現(xiàn)數(shù)碼印花機的高效能產(chǎn)出。

本發(fā)明公開了一種基于多核處理器的高速印花機圖像數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)處理系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)接收設(shè)備、數(shù)據(jù)解析處理設(shè)備、數(shù)據(jù)傳輸通道和數(shù)據(jù)輸出設(shè)備。本發(fā)明還公開了一種基于多核處理器的高速印花機圖像數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)處理方法，其通過以太網(wǎng)接口接收數(shù)據(jù)，利用處理器的多個核并行處理數(shù)據(jù)，由FPGA實現(xiàn)數(shù)據(jù)的輸出。相比現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明系統(tǒng)及方法能夠大大提高數(shù)據(jù)的旋轉(zhuǎn)效率以及吞吐量，從而實現(xiàn)數(shù)碼印花機的高效能產(chǎn)出。

快速診斷COVID-19是控制大流行的關(guān)鍵。本項目通過對新冠患者、健康人、醫(yī)護(hù)人員、上呼吸道感染（非新冠）的呼出氣中揮發(fā)性有機物進(jìn)行了篩查。通過數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)新冠患者呼出氣中存在有別于健康人和其他患者的特征性有機化合物（VOC）生物標(biāo)志物。呼出氣的采集只需1-2分鐘內(nèi)完成，一次性耗材，無交叉污染。通過GC-IMS、PTR-MS或其它定制的VOC傳感器可以快速實現(xiàn)對患者的新冠篩查，全程無需任何生物檢測試劑，專業(yè)技術(shù)要求低，簡單無創(chuàng)、費用低廉，初步數(shù)據(jù)顯示相對于核酸檢測該方法的靈敏度和特異性均能達(dá)到90%。

本發(fā)明公開了一種基于回轉(zhuǎn)式固定床的二氧化碳高溫循環(huán)脫除方法，填充鈣基吸收劑的固定床轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)至高溫?zé)煔鈧?cè)通道，煙氣中CO2被鈣基吸收劑填料脫除并形成CaCO3，脫除CO2后煙氣排出，CaO則通過碳酸化反應(yīng)轉(zhuǎn)化為CaCO3；固定床轉(zhuǎn)子繼續(xù)攜帶已轉(zhuǎn)化為CaCO3的填料旋轉(zhuǎn)至燃料氣側(cè)通道，燃料氣與純氧通入該區(qū)域發(fā)生燃燒并放出熱量為CaCO3分解供熱，釋放出高濃度CO2，隨后CO2由該反應(yīng)區(qū)排出并被封存或作他用，CaCO3分解再生為CaO；內(nèi)部填料再生后的固定床轉(zhuǎn)子重新旋轉(zhuǎn)至煙氣側(cè)捕獲分離煙氣中CO2，利用轉(zhuǎn)

本發(fā)明屬于生物科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，具體的說是基于熒光共振能量轉(zhuǎn)移方法檢測Rab蛋白與其效應(yīng)因子間相互作用的方法。通過天然GTP的熒光類似物mantGTP置換與Rab蛋白結(jié)合的GDP，作為熒光共振能量轉(zhuǎn)移的供體；構(gòu)建Rab蛋白的效應(yīng)因子與綠色熒光蛋白GFP融合表達(dá)的載體，融合蛋白經(jīng)過表達(dá)純化之后作為熒光共振能量轉(zhuǎn)移的受體；可以利用熒光光譜儀基于熒光共振能量轉(zhuǎn)移的方法在體外直接檢測以mantGTP形式結(jié)合的

本發(fā)明屬于氣敏膜合成技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，涉及一種基于微 滴預(yù)混和轉(zhuǎn)印的氣敏膜的并行合成裝置及合成方法，該氣敏膜并行合 成裝置包括限位載物臺、控制模塊、三維滑臺、微滴預(yù)混模塊和微滴 轉(zhuǎn)印模塊，微滴預(yù)混模塊采用陣列蠕動泵和陣列微滴針頭相結(jié)合來實 現(xiàn)氣敏原材料預(yù)混，微滴轉(zhuǎn)印模塊采用氣密自動微量進(jìn)樣器、圖像定 位攝像頭和預(yù)制定位膜的基片共同協(xié)調(diào)實現(xiàn)轉(zhuǎn)印過程中的定量微滴和 氣敏膜的精準(zhǔn)定位定形。本發(fā)明還公開了氣敏膜的制備方法。