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本技術(shù)整合了土地復(fù)墾學(xué)、土壤學(xué)、生物學(xué)、地質(zhì)學(xué)、化學(xué)和信息技術(shù)科學(xué)等相關(guān)學(xué)科，采用物理模擬實(shí)驗(yàn)與數(shù)學(xué)模型相結(jié)合、理論分析與實(shí)際觀測(cè)相結(jié)合的研究方法，通過模型建立、GIS 完全結(jié)合和系統(tǒng)開發(fā)，實(shí)現(xiàn)不同重構(gòu)措施下的不同年限的復(fù)墾農(nóng)田作物動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)，揭示重構(gòu)措施-復(fù)墾年限-復(fù)墾質(zhì)量（作物產(chǎn)量）的動(dòng)態(tài)響應(yīng)機(jī)制，為礦山土地資源可持續(xù)利用提供技術(shù)支撐。 （1）建立復(fù)墾土壤水氮運(yùn)移和作物生長(zhǎng)聯(lián)合模型。聯(lián)合模型包括作物生長(zhǎng)發(fā)育、土壤水分運(yùn)移、土壤氮素運(yùn)移三個(gè)子模塊； （2）在 GIS 的基礎(chǔ)上進(jìn)行二次開發(fā)，確定數(shù)據(jù)庫(kù)管理的結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)調(diào)運(yùn)和追加的程序，編寫用計(jì)算機(jī)程序。開發(fā)能與 GIS 完全結(jié)合的水氮運(yùn)移和作物生長(zhǎng)模擬聯(lián)合模型組件及其配套的數(shù)據(jù)庫(kù)，構(gòu)建基于 GIS 和模型的復(fù)墾農(nóng)田土壤作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)系統(tǒng)； （3）采用智能化土壤作物系統(tǒng)模型和 GIS 結(jié)合的耦合模型，實(shí)現(xiàn)不同重構(gòu)措施下的不同年限的復(fù)墾農(nóng)田作物動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)，揭示重構(gòu)措施-復(fù)墾年限-復(fù)墾質(zhì)量（作物產(chǎn)量）的動(dòng)態(tài)響應(yīng)機(jī)制。

本發(fā)明涉及顯示技術(shù)與人機(jī)交互交叉領(lǐng)域，提供基于多模態(tài)融合模型的平板顯示視覺舒適度預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)，其中方法包括：步驟一、采集原始圖像集，針對(duì)每一原始圖像，運(yùn)用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型將輸入的隨機(jī)序列轉(zhuǎn)換為增強(qiáng)素材，再將增強(qiáng)素材和原始圖像按預(yù)設(shè)比例融合，獲得若干新圖像；步驟二、采集生理特征和物理特征，獲得訓(xùn)練樣本；步驟三、基于堆疊集成框架訓(xùn)練多模態(tài)融合模型；步驟四、輸入測(cè)試數(shù)據(jù)，獲得視覺舒適度預(yù)測(cè)結(jié)果。本發(fā)明旨在解決平板顯示視覺舒適度預(yù)測(cè)領(lǐng)域高質(zhì)量標(biāo)注樣本稀缺、單一模態(tài)分析耦合關(guān)系缺失、場(chǎng)景適配性差的問題。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹

簡(jiǎn)單介紹： 多通道小動(dòng)物體溫維持記錄儀本儀器具有測(cè)溫、控溫和加熱、體溫記錄等功能，用于維持試驗(yàn)動(dòng)物正常體溫。該設(shè)備測(cè)、控精度高，響應(yīng)迅速快，工作穩(wěn)定可靠，對(duì)試驗(yàn)動(dòng)物無電磁干擾。 詳情介紹： 1、通道數(shù)：4通道，帶溫度記錄功能2、采用5寸液晶觸摸屏顯示測(cè)溫和控溫3、智能溫控，精度高，可靠性好4、與太陽光類似的遠(yuǎn)紅外加溫，熱量易被動(dòng)物機(jī)體吸收，安全舒適5、采用安全的直流低電壓加溫6、持續(xù)顯示設(shè)定溫度與測(cè)量的實(shí)際溫度7、數(shù)字式顯示直觀清晰。8、觸摸式調(diào)節(jié)鍵使用便捷。9、測(cè)控溫度范圍：0～40℃ 精度：0.1℃。 10、恒溫毯表面容易清潔。11、不銹鋼肛溫傳感器直徑1.5mm圓頭,對(duì)動(dòng)物無刺激12、外形尺寸:200mm長(zhǎng)185mm寬150mm高13、加熱墊尺寸:250mm長(zhǎng)150mm16、帶加熱功率輸出顯示比10%~100%，10級(jí)顯示

成果描述：項(xiàng)目針對(duì)豬雞病原菌耐藥性導(dǎo)致細(xì)菌病難防控、用藥量大、產(chǎn)品藥殘的關(guān)鍵技術(shù)難題，取得了重大理論和方法創(chuàng)新成果。 項(xiàng)目揭示了我國(guó)近12年豬雞病原細(xì)菌耐藥性變化規(guī)律，建立菌種庫(kù)和耐藥數(shù)據(jù)庫(kù)，創(chuàng)立了5種細(xì)菌耐藥基因分子檢測(cè)新方法；改進(jìn)了7種動(dòng)物專用抗生素及其制劑的生產(chǎn)工藝和質(zhì)量；創(chuàng)制了非生素免疫增強(qiáng)劑4種。獲國(guó)家2類新獸證書6個(gè)，3類2個(gè)。獲國(guó)家發(fā)明專利12項(xiàng)，實(shí)用新型專利1項(xiàng)。主編參編專著6部，發(fā)表論文123篇，包括本專業(yè)權(quán)威SCI論文AAC(IF:4.672)，JAC(IF:4.659)等35篇。成果應(yīng)用使豬雞抗生素用量減少30%-70%，細(xì)菌病降低50%，節(jié)省用藥成本30%，為有效控制豬雞細(xì)菌感染及耐藥，減少抗生素使用，保障公共衛(wèi)生和食品安全提供了新的理論和技術(shù)。市場(chǎng)前景分析：應(yīng)用領(lǐng)域：本項(xiàng)目的應(yīng)用領(lǐng)域主要為獸藥、疫苗生產(chǎn)企業(yè)以及大中型豬雞養(yǎng)殖生產(chǎn)企業(yè)。可共同企業(yè)合作開發(fā)新型獸藥、生物制品等，同時(shí)也可為大中型豬雞養(yǎng)殖生產(chǎn)企業(yè)提供技術(shù)支撐，有效降低抗生素的使用，保障產(chǎn)品安全，打造高品質(zhì)放心品牌。市場(chǎng)需求：豬雞細(xì)菌性疾病嚴(yán)重危害公共衛(wèi)生和食品安全，如豬鏈球菌、豬雞沙門氏菌引起人感染發(fā)病的公共衛(wèi)生事件。在規(guī)模化養(yǎng)殖條件下，細(xì)菌性疾病呈多發(fā)趨勢(shì)如大腸桿菌等，畜禽因細(xì)菌性疾病致死或生產(chǎn)性能下降等造成全國(guó)年直接經(jīng)濟(jì)損失400億元（畜牧業(yè)年鑒2010）。病原細(xì)菌產(chǎn)生耐藥性是致細(xì)菌疾病難控治、用藥量大（每年畜禽抗生素原料藥用量多達(dá)10萬噸）、產(chǎn)品藥殘高的關(guān)鍵技術(shù)難題，如近年來出現(xiàn)耐多種抗生素的結(jié)核桿菌、金黃葡萄球菌、大腸桿菌等“超級(jí)耐藥菌”，引起了極大關(guān)注。本項(xiàng)目通過產(chǎn)學(xué)研結(jié)合12年聯(lián)合攻關(guān)，創(chuàng)立了細(xì)菌耐藥基因的分子檢測(cè)新方法，揭示了細(xì)菌耐藥性變化規(guī)律，創(chuàng)新了耐藥性控制理論和應(yīng)用技術(shù)，并在安全高效新獸藥研發(fā)中得到廣泛應(yīng)用（圖1），可為保障我國(guó)豬雞養(yǎng)殖健康、公共衛(wèi)生和產(chǎn)品安全提供了有力的科技支撐，其市場(chǎng)需求極大。與同類成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：“該項(xiàng)目已在國(guó)內(nèi)多個(gè)省市規(guī)模化豬場(chǎng)，雞場(chǎng)、示范區(qū)、飼料廠、獸藥廠等進(jìn)行了推廣應(yīng)用，成果應(yīng)用效益顯著。研究成果豐富了病原菌耐藥基因的基礎(chǔ)理論研究，為病原菌的耐藥性分子檢測(cè)和監(jiān)測(cè)提供了新的技術(shù)手段，項(xiàng)目選題技術(shù)路線合理，研究手段先進(jìn)，數(shù)據(jù)可靠，結(jié)果可信，具有先進(jìn)性、創(chuàng)新性和實(shí)用性的特點(diǎn)。其成果總體水平居國(guó)內(nèi)領(lǐng)先、國(guó)際先進(jìn)，部分成果處于國(guó)際領(lǐng)先水平”。

南京郵電大學(xué)理學(xué)院曾紅麗副教授與合作者在新型冠狀病毒SARS-CoV-2基因序列分析方面取得重要進(jìn)展，預(yù)測(cè)了該病毒在自然選擇過程中的適應(yīng)性，指出并分析了該病毒在演化過程中存在的弱點(diǎn)，分析了相應(yīng)綜合醫(yī)藥開發(fā)應(yīng)注意的關(guān)鍵基因位點(diǎn)。該成果以南京郵電大學(xué)為第一完成單位，于2020年11月17日在線發(fā)表于國(guó)際權(quán)威期刊美國(guó)國(guó)家科學(xué)院院刊（PNAS）上。 COVID-19疫情是由β-冠狀病毒SARS-CoV-2引起的全球性公共衛(wèi)生突發(fā)事件。各類數(shù)據(jù)庫(kù)搜集了大量的且不斷增加的高質(zhì)量全基因組序列。本工作利用這些序列，研究其是否顯示出病毒演化過程中上位性對(duì)適應(yīng)性的影響。在具有高重組率的種群演化中，本工作創(chuàng)新性地發(fā)展和應(yīng)用了統(tǒng)計(jì)物理學(xué)中的反Potts模型，來檢測(cè)自然選擇過程中的上位性影響。該工作為利用大量基因組序列來獲取具有高重組率的病原體在演化過程中的弱點(diǎn)開辟了廣闊前景。 該研究工作最終將新型冠狀病毒的大約3萬個(gè)基因位點(diǎn)濃縮為存在顯著相互影響的8對(duì)基因位點(diǎn)（ORF3a和nsp2，nsp12和nsp6，ORF8和nsp4，以及基因nsp2，nsp13和nsp14），為尋找病毒病原體結(jié)合和重組過程中存在的弱點(diǎn)帶來了希望，對(duì)開發(fā)臨床治療的綜合靶向藥物、研究病毒進(jìn)入宿主后的發(fā)病機(jī)制有著很強(qiáng)的生物醫(yī)學(xué)指導(dǎo)意義。 和其他許多疾病一樣，針對(duì)COVID-19的潛在藥物靶標(biāo)的組合數(shù)量非常多。本研究工作不僅提供了哪些基因位點(diǎn)之間存在相互影響，并可以對(duì)其進(jìn)行排名，從而進(jìn)行更進(jìn)一步詳細(xì)研究。結(jié)合隨機(jī)性檢驗(yàn)，該研究工作最終預(yù)測(cè)了存在顯著上位性的8對(duì)基因位點(diǎn)中，有3對(duì)涉及到與新冠肺炎的重癥密切相關(guān)的病毒基因ORF3a。遺憾的是，目前關(guān)于針對(duì)ORF3a基因的臨床靶向藥物的報(bào)道還較為罕見，值得醫(yī)藥學(xué)研究人員在該方面加強(qiáng)研究。另外，本研究工作中預(yù)測(cè)的8對(duì)基因位點(diǎn)可作為實(shí)驗(yàn)生物學(xué)的原假設(shè)，以供生物學(xué)研究人員在此基礎(chǔ)上設(shè)置相關(guān)微生物實(shí)驗(yàn)，研究新冠病毒進(jìn)入人體后引起發(fā)病的機(jī)理。 此項(xiàng)研究工作由南京郵電大學(xué)與意大利的里雅斯特大學(xué)、古巴哈瓦那大學(xué)、瑞典哥德堡大學(xué)及瑞典皇家理工大學(xué)合作完成。曾紅麗副教授的研究工作受到國(guó)家自然科學(xué)基金委（基金號(hào)11705097）、江蘇省科學(xué)技術(shù)廳（基金號(hào)BK20170895）以及江蘇省政府留學(xué)獎(jiǎng)學(xué)金的大力支持。