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新一代生物人工肝支持系統關鍵技術開發和臨床應用
基于肝細胞球技術的新一代生物人工肝支持系統SRBAL （Spheroids reservoir bioartificial liver）由美國Mayo Clinic醫學中心人工肝項目主任Scott L. Nyberg教授研發，目前處于Ⅰ期臨床試驗研究階段。Mayo Clinic是全球著名醫療機構，是美國排名第二的醫學中心，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移植中心外科學教授，肝臟疾病轉化醫學“Advanced Liver Diseases Study Group”計劃負責人之一，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，同時開發了SRBAL系統，目前SRBAL系統因能容納超過400克的肝細胞，同時采用有利于肝細胞功能發揮的肝細胞球結構，其肝臟支持性能在文獻已報道的BAL系統中處于領先地位。同時Nyberg教授小組在全球首先培育并利用FAH-deficient豬作為生產人源性肝細胞的生物“工廠”，創造性的解決了各種肝細胞治療，包括BAL 系統所面臨的高活性人源化肝細胞來源問題。 ELAD(extraorporeal liver assistant device, ELAD) 體外肝臟支持系統是上世紀90年代，由Baylar設計, 美國Vital治療公司研制開發，運用HepG2-C3A 人肝癌細胞株,包括四個中空纖維透析生物反應器，每個反應器含有大約100g的肝癌細胞。ELAD系統已經進入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。SRBAL系統采用和ELAD系統不同的細胞來源，培養方式和生物反應器形式，預期對ELAD系統肝臟支持功能有顯著改進。
四川大學
2016-04-20
進展 | 清華大學“石墨烯人工喉”技術幫助語言障礙者重獲新“聲”
在中國，每年有超過30萬人由于意外或者癌癥等疾病手術而失去聲音——這種人類最簡單最快速的通信交流方式。雖然目前有傳統人工喉可以使用，但除了成本大、消耗高，對于患者來說，也存在使用麻煩、體驗感差、發音模糊等問題。尤其是傳統人工喉的聲音是電子機器的聲音，在日常交流時不免顯得突兀冰冷。
清華大學
2023-03-31
基于人工表面等離激元的微波渦旋波發生器及其實現方法
本發明公開一種基于人工表面等離激元的微波渦旋波發生器。該結構工作在微波頻段，由雙層人工表面等離激元波導實現對于電磁波的傳輸，上層波導和下層波導之間的連接通過一個金屬過孔實現。該微波渦旋波發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旁邊的圓形貼片實現，同時這些圓形貼片作為諧振器也提供了產生不同的渦旋波所需的相位。這種微波渦旋波發生器可以在不同頻率處實現具有不同軌道角動量模式的渦旋波，而不需要在結構上做出任何改變。
東南大學
2021-04-14
高博會活動日程? | 生成式人工智能賦能教育創新學術活動
高博會活動日程? | 生成式人工智能賦能教育創新學術活動
中國高等教育學會
2024-04-10
中國高等教育學會關于召開2023數智產教融合發展大會的通知
本次大會以“學習 就業 創業 數智賦能”為主題，將邀請院士、專家和企業界代表，圍繞數字科技創新、數智產教協同育人、人才就業與發展等方面做主旨報告，交流與研討數字時代產業變革對人才的新需求，數智產教融合創新人才培養的新理念、新模式、新機制，校企協同育人和促進人才就業與發展的新路徑。
中國高等教育學會
2023-03-13
我校王琴教授團隊在人工智能與量子密碼系統結合研究方向取得重要突破
我校量子信息技術研究所王琴教授團隊在量子密碼領域取得新突破，該團隊首次提出將人工智能領域的長短期記憶神經網絡(LSTM)應用到量子密碼控制系統之中, 實現了對量子密碼系統的主動反饋與控制, 在不引入任何額外硬件和輔助穩定設備的條件下，將系統傳輸效率提升接近百分之二十。該成果近期發表在美國物理學會權威學術期刊《PhysicalReview Applied》上。
量子密碼作為量子信息技術領域發展最為成熟的技術，正逐漸從實驗室階段走向商用化，有望在未來大規模網絡加密通信中發揮重要作用，因而得到學術界和工業界的廣泛關注。自第一個BB84協議提出以來，量子密碼無論是在理論上還是在實驗上均取得了巨大進展。現有量子密碼系統包括相位、偏振、時間-能量編碼等編碼方式，其中相位編碼方式應用最為廣泛。該類系統在運行過程中不可避免地存在相位漂移問題，因而需要不斷對發送端和接收端的相位進行實時校準。目前主流系統通過采用掃描+傳輸的方法來解決。該方法雖然可以實現相位補償，但會導致量子密碼系統傳輸效率降低。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相結合，利用LSTM網絡主動預測系統相位漂移大小，進而實現主動反饋與控制；同時通過固定時間間隔對網絡細胞狀態進行更新，使量子密碼系統始終保持穩定的高效率運行狀態。該方法在不提高系統硬件復雜度的前提下大幅提升了量子密碼系統傳輸效率。此外值得提出，該方法的適用范圍不依賴于某種協議或編碼方式，原則上同樣適用于其他任意量子密碼協議和任意編碼系統，為未來開展大規模量子通信網絡應用提供新的研究思路與應用方法。
該項工作的第一作者是我校通信與信息工程學院碩士研究生劉靖陽，量子信息技術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支持。此項工作受到國家重點研發計劃、國家自然科學基金以及江蘇省研究生科研實踐創新等項目的支持。
南京郵電大學
2021-04-26
基于人工蜂群和量子粒子群算法的一維水質模型參數率定方法
本發明公開了一種基于人工蜂群算法和量子粒子群算法的優化計算方法，其包括以下主要步驟：(1)根據實際問題編制待優化目標函數；(2)輸入算法的通用運行參數：種群數目、迭代次數、變量維數、變量取值范圍、待優化目標函數；(3)選取ABC、QPSO、QPSO+ABC和ABC+QPSO的一種或多種計算方法進行計算；(4)若只使用一種，直接判斷結果是否滿足優化要求；若多于一種計算方法，綜合比較計算結果及評價最優的結果是否滿足此次優化的要求；(5)若滿足要求，運算結束，輸出計算結果和迭代曲線；(6)否則，修改算法的
安徽建筑大學
2021-01-12
利用人工智能實現全期別鼻咽癌精準放射治療靶區自動勾畫
探究了AI自動勾畫的臨床應用價值，即AI能夠為臨床醫生提供多大的幫助。在8位醫生完成人工勾畫兩個月后，由他們對AI自動勾畫的結果進行修改（AI自動勾畫+醫生修改，即AI輔助勾畫）。結果顯示，AI輔助勾畫提高了5位醫生的勾畫準確性（平均由74%提高至79%），減少了55%的勾畫者間差異。 本研究是AI在全期別鼻咽癌放射治療靶區勾畫方面的首個研究，樣本量大、技術合理、測試全面，是AI在腫瘤學領域應用的一項重要進展。研究結果顯示AI輔助勾畫提高了鼻咽腫瘤勾畫的準確性，能夠讓經驗較少的醫生達到近似專家水平的勾畫，將會對腫瘤控制和患者生存產生積極影響，同時極大地提高了醫生勾畫的效率，為實現精準而又高效的鼻咽癌放射治療靶區勾畫提供了解決方案。
中山大學
2021-04-13
安徽大學人工智能學院青年教師在多個領域取得重要研究成果
安徽大學人工智能學院在人工智能、控制科學、信號處理等領域取得了多項頂級研究成果
安徽大學
2022-06-01
關于舉辦“2021人工智能時代教師培訓創新高峰論壇”的通知
百年大計，教育為本；教育大計，教師為本。為深入學習貫徹黨的十九屆五中全會精神和全國“兩會”精神，進一步落實黨中央、國務院關于全面深化新時代教師隊伍建設改革的意見決策部署，加快教育數字化建設，推動發展更加公平更高質量的教育，中國高等教育學會決定聯合奧鵬遠程教育中心共同主辦 “2021人工智能時代教師培訓創新高峰論壇”。
中國高等教育學會
2021-04-14