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一、項目簡介 以中醫(yī)學(xué)理論為依據(jù)，將采集的望、聞、問、切等信息用數(shù)據(jù)形式表達(dá)，強調(diào)客觀地評價人體健康狀態(tài)和病變本質(zhì)，并對所患病、證給出概括性判斷。另外，在中醫(yī)大數(shù)據(jù)的時代背景下，完善中醫(yī)人工智能輔助診療服務(wù)平臺與應(yīng)用的功能性。通過設(shè)計高效的在線信息分析技術(shù)，加強對病患終點結(jié)局的把握。 二、前期研究基礎(chǔ)

污水生態(tài)處理技術(shù)是指運用生態(tài)學(xué)原理，采用工程學(xué)方法，使污水無害化、資源化， 是污水中污染物治理與水資源利用相結(jié)合的方法。其中，人工濕地生態(tài)處理技術(shù)及生物 操縱技術(shù)是實現(xiàn)污水生態(tài)處理及資源化的關(guān)鍵技術(shù)。研究表明，人工濕地能夠利用基質(zhì) -微生物-植物構(gòu)成的復(fù)合生態(tài)系統(tǒng)的物理、化學(xué)和生物的三重協(xié)調(diào)作用，通過過濾、吸 附、共沉、離子交換、植物吸收和微生物分解來實現(xiàn)對污水的高效凈化，同時通過營養(yǎng) 物質(zhì)和水分的生物地球化學(xué)循環(huán)，促進(jìn)植物的生長，實現(xiàn)污水的資源化和無害化。 

基于肝細(xì)胞球技術(shù)的新一代生物人工肝支持系統(tǒng)SRBAL （Spheroids reservoir bioartificial liver）由美國Mayo Clinic醫(yī)學(xué)中心人工肝項目主任Scott L. Nyberg教授研發(fā)，目前處于Ⅰ期臨床試驗研究階段。Mayo Clinic是全球著名醫(yī)療機構(gòu)，是美國排名第二的醫(yī)學(xué)中心，其消化科排名全美第一。Nyberg教授是Mayo Clinic血管外科中心主任，William J. von Liebeg移植中心外科學(xué)教授，肝臟疾病轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)“Advanced Liver Diseases Study Group”計劃負(fù)責(zé)人之一，人工肝項目主任，從事生物人工肝（BAL）研究21年。Nyberg教授帶領(lǐng)的BAL研究團隊在Mayo Clinic完成了 HepatAssist BAL的Ⅲ期臨床試驗，同時開發(fā)了SRBAL系統(tǒng)，目前SRBAL系統(tǒng)因能容納超過400克的肝細(xì)胞，同時采用有利于肝細(xì)胞功能發(fā)揮的肝細(xì)胞球結(jié)構(gòu)，其肝臟支持性能在文獻(xiàn)已報道的BAL系統(tǒng)中處于領(lǐng)先地位。同時Nyberg教授小組在全球首先培育并利用FAH-deficient豬作為生產(chǎn)人源性肝細(xì)胞的生物“工廠”，創(chuàng)造性的解決了各種肝細(xì)胞治療，包括BAL 系統(tǒng)所面臨的高活性人源化肝細(xì)胞來源問題。 ELAD(extraorporeal liver assistant device, ELAD) 體外肝臟支持系統(tǒng)是上世紀(jì)90年代，由Baylar設(shè)計, 美國Vital治療公司研制開發(fā)，運用HepG2-C3A 人肝癌細(xì)胞株,包括四個中空纖維透析生物反應(yīng)器，每個反應(yīng)器含有大約100g的肝癌細(xì)胞。ELAD系統(tǒng)已經(jīng)進(jìn)入Ⅲ期臨床試驗多年，是目前最接近上市的生物人工肝支持系統(tǒng)。SRBAL系統(tǒng)采用和ELAD系統(tǒng)不同的細(xì)胞來源，培養(yǎng)方式和生物反應(yīng)器形式，預(yù)期對ELAD系統(tǒng)肝臟支持功能有顯著改進(jìn)。

本發(fā)明公開一種基于人工表面等離激元的微波渦旋波發(fā)生器。該結(jié)構(gòu)工作在微波頻段，由雙層人工表面等離激元波導(dǎo)實現(xiàn)對于電磁波的傳輸，上層波導(dǎo)和下層波導(dǎo)之間的連接通過一個金屬過孔實現(xiàn)。該微波渦旋波發(fā)生器的輻射部分主要由一系列放置在人工表面等離激元波導(dǎo)旁邊的圓形貼片實現(xiàn)，同時這些圓形貼片作為諧振器也提供了產(chǎn)生不同的渦旋波所需的相位。這種微波渦旋波發(fā)生器可以在不同頻率處實現(xiàn)具有不同軌道角動量模式的渦旋波，而不需要在結(jié)構(gòu)上做出任何改變。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹AM300通用系列變頻器AM300通用系列變頻器性能概述?控制方式 開環(huán)矢量控制（SVC）、V/F控制、閉環(huán)矢量（VC）、開閉環(huán)轉(zhuǎn)矩控制、位置環(huán)控制?調(diào)速范圍 1：100 （SVC）、1：1000（VC）?穩(wěn)速精度 ±0.5%（SVC）?軟硬件抑制強干擾和誤報故障，確保無跳閘運行?矢量化VF控制：自動轉(zhuǎn)矩提升；手動轉(zhuǎn)矩提升0.1% ~ 30.0%，可自定義VF曲線?自動限流：對運行期間電流自動限制，防止頻繁過流故障跳閘，實現(xiàn)無跳閘運行?矢量控制下低頻大轉(zhuǎn)矩穩(wěn)定運行，無速度傳感器矢量控制下優(yōu)異的控制性能?可選擇LED、LCD鍵盤，支持雙鍵盤同時操作?雙繼電器輸出、兩路0(4)~ 20 mA ,0(2) ~ 10V模擬量可選輸出?可靠的轉(zhuǎn)速追蹤功能，可自動識別旋轉(zhuǎn)電機速度和方向，用于旋轉(zhuǎn)風(fēng)機直接啟動?完全自主知識產(chǎn)權(quán)，可按照客戶要求定制開發(fā)?電壓等級 220V、380V、690V、1140V?超大功率驅(qū)動技術(shù)，單機380V、680KW，并機1400KW?電網(wǎng)瞬間掉電不停機?轉(zhuǎn)矩控制運行：端子支持速度、轉(zhuǎn)矩控制模式切換?高可靠性：成熟可靠驅(qū)動、保護電路設(shè)計、抗干擾設(shè)計?閉環(huán)矢量控制、帶速度環(huán)、電流環(huán)、位置環(huán)、可做零伺服控制?自動載波調(diào)整：根據(jù)負(fù)載特性，自動調(diào)整載波頻率?自動電壓調(diào)整：當(dāng)電網(wǎng)電壓變化時，能自動保持輸出電壓恒定?自動節(jié)能運行：根據(jù)負(fù)載情況，自動優(yōu)化V/F曲線，實現(xiàn)節(jié)能運行

我校量子信息技術(shù)研究所王琴教授團隊在量子密碼領(lǐng)域取得新突破，該團隊首次提出將人工智能領(lǐng)域的長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)應(yīng)用到量子密碼控制系統(tǒng)之中, 實現(xiàn)了對量子密碼系統(tǒng)的主動反饋與控制, 在不引入任何額外硬件和輔助穩(wěn)定設(shè)備的條件下，將系統(tǒng)傳輸效率提升接近百分之二十。該成果近期發(fā)表在美國物理學(xué)會權(quán)威學(xué)術(shù)期刊《PhysicalReview Applied》上。 　　量子密碼作為量子信息技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展最為成熟的技術(shù)，正逐漸從實驗室階段走向商用化，有望在未來大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)加密通信中發(fā)揮重要作用，因而得到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。自第一個BB84協(xié)議提出以來，量子密碼無論是在理論上還是在實驗上均取得了巨大進(jìn)展。現(xiàn)有量子密碼系統(tǒng)包括相位、偏振、時間-能量編碼等編碼方式，其中相位編碼方式應(yīng)用最為廣泛。該類系統(tǒng)在運行過程中不可避免地存在相位漂移問題，因而需要不斷對發(fā)送端和接收端的相位進(jìn)行實時校準(zhǔn)。目前主流系統(tǒng)通過采用掃描+傳輸?shù)姆椒▉斫鉀Q。該方法雖然可以實現(xiàn)相位補償，但會導(dǎo)致量子密碼系統(tǒng)傳輸效率降低。針對該缺點，我校王琴教授團隊首次提出將人工智能與量子密碼控制系統(tǒng)相結(jié)合，利用LSTM網(wǎng)絡(luò)主動預(yù)測系統(tǒng)相位漂移大小，進(jìn)而實現(xiàn)主動反饋與控制；同時通過固定時間間隔對網(wǎng)絡(luò)細(xì)胞狀態(tài)進(jìn)行更新，使量子密碼系統(tǒng)始終保持穩(wěn)定的高效率運行狀態(tài)。該方法在不提高系統(tǒng)硬件復(fù)雜度的前提下大幅提升了量子密碼系統(tǒng)傳輸效率。此外值得提出，該方法的適用范圍不依賴于某種協(xié)議或編碼方式，原則上同樣適用于其他任意量子密碼協(xié)議和任意編碼系統(tǒng)，為未來開展大規(guī)模量子通信網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用提供新的研究思路與應(yīng)用方法。 該項工作的第一作者是我校通信與信息工程學(xué)院碩士研究生劉靖陽，量子信息技術(shù)研究所的王琴教授和江蘇省圖像處理與圖像通信重點實驗室的謝世朋副教授是該工作的共同通訊作者。該工作得到了安徽問天量子科技有限公司的技術(shù)支持。此項工作受到國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學(xué)基金以及江蘇省研究生科研實踐創(chuàng)新等項目的支持。

本發(fā)明公開了一種基于人工蜂群算法和量子粒子群算法的優(yōu)化計算方法，其包括以下主要步驟：(1)根據(jù)實際問題編制待優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；(2)輸入算法的通用運行參數(shù)：種群數(shù)目、迭代次數(shù)、變量維數(shù)、變量取值范圍、待優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；(3)選取ABC、QPSO、QPSO+ABC和ABC+QPSO的一種或多種計算方法進(jìn)行計算；(4)若只使用一種，直接判斷結(jié)果是否滿足優(yōu)化要求；若多于一種計算方法，綜合比較計算結(jié)果及評價最優(yōu)的結(jié)果是否滿足此次優(yōu)化的要求；(5)若滿足要求，運算結(jié)束，輸出計算結(jié)果和迭代曲線；(6)否則，修改算法的