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一、項目簡介 以中醫(yī)學理論為依據(jù)，將采集的望、聞、問、切等信息用數(shù)據(jù)形式表達，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)學原理，采用工程學方法，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)成的復合生態(tài)系統(tǒng)的物理、化學和生物的三重協(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循環(huán)，促進植物的生長，實現(xiàn)污水的資源化和無害化。 

基于肝細胞球技術(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(zhuǎn)化醫(yī)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(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克的肝細胞，同時采用有利于肝細胞功能發(fā)揮的肝細胞球結(jié)構(gòu)，其肝臟支持性能在文獻已報道的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)人源性肝細胞的生物“工廠”，創(chuàng)造性的解決了各種肝細胞治療，包括BAL 系統(tǒng)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(tǒng)是上世紀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(tǒng)已經(jīng)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(tǒng)。SRBAL系統(tǒng)采用和ELAD系統(tǒng)不同的細胞來源，培養(yǎng)方式和生物反應器形式，預期對ELAD系統(tǒng)肝臟支持功能有顯著改進。

在中國，每年有超過30萬人由于意外或者癌癥等疾病手術(shù)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(tǒng)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(fā)音模糊等問題。尤其是傳統(tǒng)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。

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實現(xiàn)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(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。

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)表在美國物理學會權(quán)威學術(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行實時校準。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)主動預測系統(tǒng)相位漂移大小，進而實現(xiàn)主動反饋與控制；同時通過固定時間間隔對網(wǎng)絡(luò)細胞狀態(tài)進行更新，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(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、國家自然科學基金以及江蘇省研究生科研實踐創(chuàng)新等項目的支持。