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本成果采用最新的深度學(xué)習(xí)和分子模擬算法，結(jié)合新一代分子特征化方法，開發(fā)了多種計(jì)算機(jī)模型，可用于藥物開發(fā)中的多個(gè)階段，為藥物的快速設(shè)計(jì)開發(fā)提供一個(gè)完整的基于人工智能的解決方案。 成果：1.藥物毒性預(yù)測方法：傳統(tǒng)的化合物毒性檢測技術(shù)一般需要使用生化試驗(yàn)、細(xì)胞實(shí)驗(yàn)、甚至動(dòng)物模型，這些方法不僅耗費(fèi)大量時(shí)間，而且成本很高。使用計(jì)算模型進(jìn)行有機(jī)化合物的毒性預(yù)測，所需投入較少，但產(chǎn)出巨大。特別是基于化合物的物理化學(xué)和結(jié)構(gòu)特性的計(jì)算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對其進(jìn)行預(yù)測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進(jìn)行體外和體內(nèi)試驗(yàn)之前先使用計(jì)算機(jī)模型對化合物進(jìn)行大規(guī)模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的化合物毒性預(yù)測集成學(xué)習(xí)算法，運(yùn)用此集成學(xué)習(xí)算法建立了新的有機(jī)化合物致癌性、致突變性和肝毒性預(yù)測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預(yù)測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預(yù)測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預(yù)測)的預(yù)測服務(wù)器，這些服務(wù)器能夠?yàn)槭褂谜咛峁└咝Ц憬莸念A(yù)測技術(shù)服務(wù)。自2017年服務(wù)器發(fā)表起，我們已為國內(nèi)外藥物分子設(shè)計(jì)研究者提供了5000多次共計(jì)超過20多萬個(gè)化合物的毒性預(yù)測服務(wù)。在有機(jī)化合物毒性預(yù)測研究方向，我們主要完成了化合物的細(xì)胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預(yù)測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發(fā)，正在進(jìn)行P450酶阻滯劑性預(yù)測模型、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的毒性預(yù)測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預(yù)測研究等。相關(guān)研究成果已發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數(shù)80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.） 致癌性預(yù)測服務(wù)器首頁 致癌性預(yù)測結(jié)果頁 相關(guān)綜述對本服務(wù)器的介紹 RF-hERG-Score預(yù)測藥物引起的hERG相關(guān)心臟毒性 2.藥物設(shè)計(jì)方法：在計(jì)算機(jī)上對藥物靶點(diǎn)和藥物分子的結(jié)構(gòu)和活性建模，計(jì)算藥物與靶點(diǎn)之間的相互作用關(guān)系，從而設(shè)計(jì)出具有治療作用的藥物。計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)可以為藥物設(shè)計(jì)各階段的實(shí)驗(yàn)方案提供有意義的指導(dǎo)，減少需要通過實(shí)驗(yàn)評估的候選藥物的數(shù)量，從而加快新藥研發(fā)速度。我們應(yīng)用分子對接、分子動(dòng)力學(xué)模擬、自由能計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法研究流感病毒等重要疾病的計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)、并開發(fā)更有效的計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)方法。在計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)研究我們主要完成了流感病毒M2質(zhì)子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進(jìn)行先導(dǎo)化合物生成模型研究、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的虛擬篩選打分函數(shù)算法開發(fā)、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設(shè)計(jì)研究。 特異性重打分函數(shù)顯著虛擬篩選性能顯著較高 篩選出兩個(gè)候選抑制劑 3.藥物靶點(diǎn)識別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉(zhuǎn)錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學(xué)和病理學(xué)過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結(jié)合。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的實(shí)驗(yàn)研究需要大量資源。累積的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)使得通過計(jì)算方法預(yù)測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用成為可能。我們使用各種數(shù)學(xué)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)方法開發(fā)了幾種用于預(yù)測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機(jī)游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機(jī)游走和鄰域規(guī)則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網(wǎng)絡(luò)投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監(jiān)督鏈路預(yù)測），HLPI-Ensemble（集成學(xué)習(xí)）。在交叉驗(yàn)證中，我們的模型獲得了較好的預(yù)測性能。 lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測模型的性能比較 lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測服務(wù)器相關(guān)軟件著作權(quán)：

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于門限的低復(fù)雜度MPA算法， 該算法通過設(shè)置置信度門限來及時(shí)對可靠的碼字進(jìn)行譯碼，或?qū)Πl(fā)送概率極低的碼字進(jìn)行 舍棄，從而有效地降低了原始MPA算法的復(fù)雜度。

本發(fā)明公開了一種并行 LLL 高維模糊度降相關(guān)算法，首先通過混合利用 Cholesky 下三角 LTL 分解 以及上三角 UTU 分解，提高 LLL 算法針對高維模糊度降相關(guān)的計(jì)算效率，增強(qiáng)高維模糊度降相關(guān)的能 力。其次為了得到降相關(guān)能力較強(qiáng)的 Z 變換矩陣，所以在每一次 QR 分解變換過程中，變換系數(shù)矩陣要 獲取較小的整數(shù)值，因此在每次下三角分解前先對模糊度協(xié)方差矩陣的行向量按內(nèi)積大小進(jìn)行升序排序， 而在上三角分解前先對矩陣的列向量按內(nèi)積大小進(jìn)行降序排列，由此求得的 Z 變換降相關(guān)性能更佳。最 后把算法正交變換過程中的取整運(yùn)算移至在求 Z 矩陣時(shí)取整，可以避免算法迭代過程中反復(fù)取整而引起 的誤差累積，解決算法發(fā)散的問題，從而進(jìn)一步提高并行 LLL 算法的計(jì)算效率和穩(wěn)定性。 

本成果針對空間目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)特征，通過研究目標(biāo)距離徙動(dòng)軌跡與 等效運(yùn)動(dòng)模型，構(gòu)建了一個(gè)欠定的運(yùn)動(dòng)方程組，基于全局炳最優(yōu)化準(zhǔn) 則求解出目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)，提出了一種全新的距離對準(zhǔn)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果 表明該算法具有較高的準(zhǔn)確性，更重要的是，距離對準(zhǔn)過程中不會(huì)引 入距離像隨機(jī)偏移誤差和高頻相位誤差，這也是應(yīng)用大轉(zhuǎn)角高分辨成 像方法的前提條件。

隨著計(jì)算智能方法得到更廣泛的應(yīng)用，其從問題本身學(xué)習(xí)的能力亟待增強(qiáng)。為此，越來越多研究提出使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來驅(qū)動(dòng)計(jì)算智能。通常，這種基于模型的進(jìn)化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓(xùn)練質(zhì)量。而傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，而且受維度災(zāi)難的影響，這類方法通常很難解決維度較高的問題，約束了計(jì)算智能方法的應(yīng)用范疇。課題組在

本發(fā)明提出了一種基于時(shí)間-能耗重要性比重的并行任務(wù)調(diào)度算 法，在滿足時(shí)間和能耗的雙重限制下，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)并行系統(tǒng)下任務(wù)所用 時(shí)間和能耗的權(quán)衡優(yōu)化。本發(fā)明考慮到實(shí)際情況中任務(wù)受各種因素的 影響，執(zhí)行時(shí)間不是固定且確定的，而是近似于正態(tài)分布，因此在確 定任務(wù)調(diào)度順序時(shí)，不采用以往技術(shù)中使用執(zhí)行時(shí)間平均值的方法， 而是將執(zhí)行時(shí)間的平均值和方差同時(shí)考慮進(jìn)來使用近似權(quán)重。在任務(wù) 分配階段，同時(shí)考慮時(shí)間和能耗這兩個(gè)性能指標(biāo)，并能根據(jù)

在串聯(lián)回路中，當(dāng)電弧或放電現(xiàn)象發(fā)生時(shí)，對電流進(jìn)行頻譜分析，根據(jù)電流 的頻譜特征變化來確定是否有電弧發(fā)生，提供預(yù)警信息或保護(hù)動(dòng)作。為了防止在 開關(guān)的瞬間或受到其他脈沖電流的干擾造成電弧故障檢測電路誤動(dòng)作，同時(shí)在頻譜分析的基礎(chǔ)上綜合電弧時(shí)間長短等其他特性作為電弧故障的判據(jù)。系統(tǒng)的硬件 部分包含電流檢測、濾波、故障特征提取等模塊。軟件部分包含信號采集、信號 處理、故障判別等模塊，并綜合時(shí)間等其他因素降低誤報(bào)率，提高檢測系統(tǒng)的可 靠性。在算法中，采用了人工智能算法以提高系統(tǒng)的適應(yīng)性。主要成果包

在汽車熱管理技術(shù)方面，從車輛角度，合理有效地對車輛的發(fā)動(dòng)機(jī)，變 速器、冷卻系統(tǒng)、空調(diào)系統(tǒng)、進(jìn)氣、排氣系統(tǒng)進(jìn)行熱流的控制及利用，使各系統(tǒng) 在一個(gè)最佳的工作環(huán)境下高效地運(yùn)行，達(dá)到節(jié)能減排的目的。

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上機(jī)管理 （1） 教學(xué)上課上機(jī)申請：指導(dǎo)老師使用機(jī)房的上機(jī)申請。對提交的申請可做新增、修改、刪除的編輯，并可即時(shí)打印、生成EXCEL表格 （3）機(jī)房排課表導(dǎo)入，從學(xué)校EXCEL排課表中為指定機(jī)房導(dǎo)入排課基本信息，減少錄入排課信息的工作量 （4）教學(xué)上課上機(jī)安排：正常教學(xué)安排上機(jī)實(shí)習(xí)排課表，其設(shè)置時(shí)間段與“第一周日期設(shè)置“有關(guān) （5）教學(xué)上機(jī)課時(shí)查詢：對計(jì)劃內(nèi)教學(xué)上機(jī)班級的課時(shí)情況查詢 （6）教學(xué)分配機(jī)時(shí)：即個(gè)人機(jī)時(shí)分配 （7）教學(xué)機(jī)時(shí)扣除：可以扣除學(xué)生的上機(jī)時(shí)間 （8）教學(xué)機(jī)時(shí)批量分配：指對多班級、多用戶進(jìn)行批量機(jī)時(shí)的分配 ?(9)教學(xué)機(jī)時(shí)批量清除，對班級多用戶批量清除機(jī)時(shí) ?(10)教學(xué)上機(jī)機(jī)時(shí)管理：指根據(jù)設(shè)定的條件查詢學(xué)生現(xiàn)有機(jī)時(shí)情況，可將查詢到的記錄進(jìn)行分配、扣除、平衡機(jī)時(shí)等操作 財(cái)務(wù)管理：開戶，存款，批量存款，其他收費(fèi)，存款與機(jī)時(shí)修改，上機(jī)金額修改，轉(zhuǎn)賬，退款，批量退款，注銷賬戶 設(shè)備管理：機(jī)房設(shè)備登記，設(shè)備類型登記，自動(dòng)獲取機(jī)器名登記，機(jī)房軟件環(huán)境設(shè)置，機(jī)房設(shè)備監(jiān)控、設(shè)備監(jiān)控生成日志。 四：查詢統(tǒng)計(jì)：學(xué)生情況查詢，流水賬查詢，上機(jī)日報(bào)，收入明細(xì)日報(bào)，上級匯總、用戶機(jī)時(shí)統(tǒng)計(jì)、機(jī)器使用率等查詢統(tǒng)計(jì)的結(jié)果。 五：系統(tǒng)管理：用戶設(shè)置，重置賬號密碼、修改密碼、更改上機(jī)地點(diǎn)、系統(tǒng)鎖定、系統(tǒng)數(shù)據(jù)的備份與還原等。 軟件主要特色 （1）強(qiáng)大的教學(xué)管理功能，采用教學(xué)上機(jī)排課模式，而非預(yù)約方式，可快速生成排課表。可管理：教學(xué)課程、及業(yè)余開放情況，可以根據(jù)教學(xué)發(fā)起的教師申請記錄選擇或者時(shí)手動(dòng)添加記錄安排教學(xué)上機(jī)，課表自動(dòng)生成； 可定義設(shè)置課節(jié)數(shù)、課節(jié)時(shí)間段、課節(jié)時(shí)間長短，以便于靈活的安排機(jī)房空余時(shí)間； （1） 在校園網(wǎng)上管理員可以通過監(jiān)控管理端監(jiān)控功能，查看各臺(tái)電腦的使用情況，用戶可以在監(jiān)控端進(jìn)行不定時(shí)的截圖； 可實(shí)現(xiàn)網(wǎng)上預(yù)約管理，學(xué)生可在校園網(wǎng)訪問了解機(jī)房安排情況，提前預(yù)約機(jī)房上機(jī)或上課，可以單獨(dú)預(yù)約或整體預(yù)約； ?(3)智能識別上課和業(yè)余上機(jī)，自行管理，能夠根據(jù)時(shí)段、設(shè)備情況、地點(diǎn)、身份設(shè)定不同的費(fèi)率；上機(jī)監(jiān)控： (4)查看機(jī)房上機(jī)情況，正在上機(jī)人數(shù)、空閑機(jī)器以及機(jī)房資源利用等； (5)用戶設(shè)置：管理和設(shè)置用戶權(quán)限，權(quán)限要求可以自由分配； 收費(fèi)設(shè)置：分機(jī)房、分時(shí)段、分機(jī)器設(shè)置機(jī)房收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)。可以在總控端完成所有機(jī)房的費(fèi)率設(shè)置；遠(yuǎn)程監(jiān)控：遠(yuǎn)程關(guān)機(jī)，遠(yuǎn)程重新啟動(dòng)，遠(yuǎn)程截屏，消息發(fā)送，ip管理等； 網(wǎng)段管理: 管理跨校區(qū)、跨網(wǎng)段，突破IP網(wǎng)段限制，多機(jī)房統(tǒng)一管理； (6)能處理突然斷電等異常情況。效能評估，可對機(jī)房以及對機(jī)房的每臺(tái)電腦進(jìn)行使用效率分析，對學(xué)生的上課考勤情況進(jìn)行分析；上網(wǎng)管理功能。 (7)指定閱覽或?qū)嵙?xí)的所需運(yùn)行的軟件，禁止U盤、光驅(qū)等杜絕用戶隨意拷貝，記錄每臺(tái)客戶機(jī)瀏覽過的網(wǎng)址，保存上網(wǎng)記錄，可隨時(shí)查詢，記錄每臺(tái)客戶機(jī)所運(yùn)行的程序，保存程序運(yùn)行記錄，(8)可隨時(shí)查詢，遠(yuǎn)程監(jiān)控屏幕，可隨時(shí)遠(yuǎn)程查看讀者當(dāng)前屏幕并加以保存，進(jìn)程痕跡監(jiān)控，在管理機(jī)上可以隨時(shí)查詢所有機(jī)房所有計(jì)算機(jī)的進(jìn)程并能選擇結(jié)束進(jìn)程，系統(tǒng)信息痕跡監(jiān)控，在管理機(jī)上可以隨時(shí)查詢讀者計(jì)算機(jī)硬件信息并加以保存；