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新冠肺炎常規通過病史、CT等進行病情評估，但重癥病房應用超聲不便，還需要評估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數不是專業超聲醫生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發揮超聲的作用提出了難題。深圳國際研究生院袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司合作，用人工智能技術賦能5G超聲設備，增添采集心肺關鍵標準切面的導航以及關鍵參數的自動測量等功能，輔助醫生對重癥病人進行動態評估和治療。 袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司1月中旬組成研發團隊，在已有合作工作的基礎上，針對新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯合攻關，半個月就獲得了較好的成果。該技術從2月初開始在武漢協和西院等多家醫院使用，在一定程度上輔助了醫生對重癥患者進行疾病的動態評估和治療指導。 目前該技術正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫院）牽頭開展進一步研究，將完善和改進現有功能，優化遠程診斷流程，實現超聲為醫生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業的幫助。

項目簡介： 水安全是一個國家社會與經濟發展的基本保障。水資源的管理和 使用需要精確和及時的監測。現有的水質檢測技術需要不斷提高其便 攜性、降低成本、提高測量靈敏度，用來實現野外的實時水質監測。 本項目以 pH、pO2、溫度等水質參數為出發點，通過小型化相關 傳感器和檢測設備，研發出可用于多參數水質檢測的手持式設備。 項目特色： 用于水質多參數檢測的手持式設備包括多個傳感器、傳感器信號 采集電路、低功耗藍牙（BLE）和窄帶物聯網（NB-IoT）等通訊電路 以及多傳感器融合算法等軟硬件模塊。 一般商用的 pH、pO2、溫度等水質測量設備，需要使用市電供電， 只能在室內使用或者工作環境必須有市電的接入口。使得水質測量范 圍受限。并且多數水質檢測設備體積較大，難以攜帶。少數可手持的 設備，成本高昂，功能單一，難以適應室外多參數水質檢測的需求。

太陽能光伏發電綠色無污染，而且我國太陽能資源豐富，水平面總輻射約 1680 吉瓦（1 吉瓦=1000 兆瓦=109瓦），大部分可以用于太陽能光伏發電。隨著光伏材料以及相關技術的發展，光伏發電成本已經大幅度降低，光伏能源作為一種新型清潔能源在我國的應用規模迅速增長。光伏發電已經跨越了示范應用階段，進入了大規模推廣的階 段。近年來，光伏發電產業規模迅速增長。截止到 2015 年 6 月底，中國光伏發電累計裝機容量達到了 35.78 吉瓦，其中光伏電站 30.07吉瓦，分布式光伏 5.71 吉瓦。根據美國 IHS 咨詢公司預計，2015 年全球光伏裝機量增長 16%~25%，達到 53-57 吉瓦之間。

本實用新型涉及一種帶有智能家居系統的拼接式樓房。本實用新型由拼接式樓房組件以及智能家居控制系統組成，所述拼接式樓房組建由設置于房間框架內的基層以及設置于基層上的裝飾層和隔板組成，所述智能家居系統由服務器終端、安防系統、環境調控系統、網絡系統以及遠程終端。本實用新型在建筑開發商提供的最基礎的框架基礎上，購房者可將內部結構靈活改變，由用戶定制。實施上按照功能可以由其他專業供應商構造（整體廚房、浴室已經有專業分工，不需使用水泥來固定瓷磚，更換時簡單無損耗，使得變換房屋構型變成了更加容易）。本實用新型將多種市場通用產品集成，適合于家居的智能化，可構建性價比較高的智能家居控制系統，遠程控制方式靈活多樣，用戶可通過智能手機和PC機對家居隨時進行監控。

太陽能光伏發電綠色無污染，而且我國太陽能資源豐富，水平面 總輻射約 1680 吉瓦（1 吉瓦=1000 兆瓦=109 瓦），大部分可以用于太 陽能光伏發電。隨著光伏材料以及相關技術的發展，光伏發電成本已 經大幅度降低，光伏能源作為一種新型清潔能源在我國的應用規模迅 速增長。光伏發電已經跨越了示范應用階段，進入了大規模推廣的階 段。近年來，光伏發電產業規模迅速增長。截止到 2015 年 6 月底， 中國光伏發電累計裝機容量達到了 35.78 吉瓦，其中光伏電站 30.07 吉瓦，分布式光伏 5.71 吉瓦。根據美國 IHS 咨詢公司預計，2015 年 全球光伏裝機量增長 16%~25%，達到 53-57 吉瓦之間。 項目特色和創新之處： 分布式光伏系統便于實施，是受到各級政府鼓勵的分布式電源模 式，但是由于在設計、管理和評價機制等方面的制約，特別是過高的 后期維護費用，使其推廣過程遇到一些障礙。高效率的分布式光伏云 基于物聯網技術，對電站中光伏組件的輸出性能進行實時的監測，并 對形成的運行數據進行實時的大數據分析，從而獲得電站運行的性能 評價指標，以及可能影響電站性能的因素，并給出進行電站性能優化 的建議，提高電站產出。由于采用了高可靠性的無線數據采集技術， 可進行無人化的值守和遠程監控，大大降低運維費用。 相比國內產品，具有通信速率高、系統可靠穩定等優勢，達到國 際先進水平。本項目方案綜合成本低，有利于增加光伏電站的透明度。 與國外同類產品相比，成本只有其 1/4 左右，具有很強的市場競爭力。 組件級的光伏電站數據采集模塊。每塊太陽能組件對應一個電壓監測模塊，方陣中每個組串串聯電流監測模塊都通過本地通訊鏈路將 數據上報至數據中繼模塊，將數據通過電站路由器上傳至云數據服務 器，傳輸過程中進行了數據加密，保證數據的可靠性和安全性，所有 的數據在云數據服務器內進行存儲與處理，用戶可通過 PC 或移動終 端進行數據的調取和查看。 主要技術指標及條件 組件級的電站數據采集系統具有速度快，可靠性高等特點，具體 的技術指標如下： 最大采集頻率：120 次/分鐘 自身平均功耗：5mA 峰值功耗：150mW 環境溫度：-20~80℃ 最大電站規模：1GWp 應用前景及社會價值： 該技術可以在已建或新建光伏電站上應用，大幅提升光伏電站的 運行質量和發電量，降低運維成本,最終實現光伏發電系統的智能管 理、智能運維、智能監控，使得光伏電站也真正進入“智能化”時代。 該項技術能夠大幅提升國內光伏電站的技術水平，從而為節能降耗做 貢獻。

基于無線網絡的AGV全智能物流系統是通過AGV的組網、物流管理及多信息的融合來達 到行駛路線易于更改、多AGV多路線進行協作的功能，較之以往的物流系統是通過相應的傳 感器識別標志物，從而獲知行駛的路線，更加自動化與智能化。本系統主要運用的技術有多信 息融合技術、視覺導引技術、無線通訊技術、最短路徑規劃技術等。 該系統具有的創新性如下： (1) 多信息融合：將非接觸式IC卡應用于AGV系統，可以提供必要的導航信息，對視覺信 息的不足進行補充。其作為一種可讀寫的數字化傳感器，可以對小車前方的軌跡進行預報，增 強小車運動的智能性； (2) 預測學習導航模型：本項目中視覺導航所采用的是根據AGV的位置及攝像機視野建立 預測模型，在行駛的情況下以模糊控制的方法來對AGV的運行狀態進行控制，并在運行過程 中不斷學習，不斷地修正模型中的參數，使其更精確地導航。 (3) 多路況的智能識別：可以對特定的路況進行識別，包括彎道，十字，分叉等；可以支 持虛線和實線兩種識別方式。 (4) 物流管理調度：上位服務器可以實時地對AGV進行監視和控制，如果AGVS根據某種 需要，要求改變進度表，則可以很方便地重新安排小車路線。 (5) 網絡無縫連接優化：本項目中基于傳統的無縫鏈接技術之上，提出一種優化模型可以 改善AGV在網絡間隔區域的通信問題。 基于無線網絡的AGV全智能物流系統中的AGV額定負載能力為3~4000kg、最大速度：直 線36m/min，轉彎25m/min、工作速度：直線30m/min，轉彎20m/min、其自動導航精度達到 ±10mm，停車精度達到±5mm。因此本物流系統能夠很好的滿足日常倉儲物流、流水線物料 搬運的要求，且精確性與實用性更高。

本成果采用最新的深度學習和分子模擬算法，結合新一代分子特征化方法，開發了多種計算機模型，可用于藥物開發中的多個階段，為藥物的快速設計開發提供一個完整的基于人工智能的解決方案。成果：1.藥物毒性預測方法：傳統的化合物毒性檢測技術一般需要使用生化試驗、細胞實驗、甚至動物模型，這些方法不僅耗費大量時間，而且成本很高。使用計算模型進行有機化合物的毒性預測，所需投入較少，但產出巨大。特別是基于化合物的物理化學和結構特性的計算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對其進行預測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進行體外和體內試驗之前先使用計算機模型對化合物進行大規模的毒性篩選，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器學習算法的化合物毒性預測集成學習算法，運用此集成學習算法建立了新的有機化合物致癌性、致突變性和肝毒性預測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預測)的預測服務器，這些服務器能夠為使用者提供更高效更便捷的預測技術服務。自2017年服務器發表起，我們已為國內外藥物分子設計研究者提供了5000多次共計超過20多萬個化合物的毒性預測服務。在有機化合物毒性預測研究方向，我們主要完成了化合物的細胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發，正在進行P450酶阻滯劑性預測模型、基于圖神經網絡的毒性預測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預測研究等。相關研究成果已發表多篇學術論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數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.）致癌性預測服務器首頁致癌性預測結果頁相關綜述對本服務器的介紹RF-hERG-Score預測藥物引起的hERG相關心臟毒性2.藥物設計方法：在計算機上對藥物靶點和藥物分子的結構和活性建模，計算藥物與靶點之間的相互作用關系，從而設計出具有治療作用的藥物。計算機輔助藥物設計可以為藥物設計各階段的實驗方案提供有意義的指導，減少需要通過實驗評估的候選藥物的數量，從而加快新藥研發速度。我們應用分子對接、分子動力學模擬、自由能計算、機器學習等方法研究流感病毒等重要疾病的計算機輔助藥物設計、并開發更有效的計算機輔助藥物設計方法。在計算機輔助藥物設計研究我們主要完成了流感病毒M2質子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進行先導化合物生成模型研究、基于機器學習的虛擬篩選打分函數算法開發、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設計研究。特異性重打分函數顯著虛擬篩選性能顯著較高篩選出兩個候選抑制劑3.藥物靶點識別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學和病理學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合。lncRNA-蛋白質相互作用的實驗研究需要大量資源。累積的實驗數據使得通過計算方法預測lncRNA-蛋白質相互作用成為可能。我們使用各種數學建模和機器學習方法開發了幾種用于預測lncRNA-蛋白質相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機游走和鄰域規則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網絡投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監督鏈路預測），HLPI-Ensemble（集成學習）。在交叉驗證中，我們的模型獲得了較好的預測性能。lncRNA-蛋白質相互作用預測模型的性能比較lncRNA-蛋白質相互作用預測服務器相關軟件著作權：

成果描述：本實用新型公開了一種基于互聯網的家庭智能控制終端,其特征在于：包括接收和發送通信信息的網絡模塊；與所述網絡模塊通信的信令模塊；采集多媒體信息并解碼輸出的多媒體模塊；接收所述多媒體模塊的信息,并與智能家電通信的家電控制模塊；用于擴展應用的擴展接口模塊；與各模塊連接,與各模塊信息交互的中央處理器CPU,所述CPU還連接有防拆卸的報警模塊。家庭智能終端采用基于互聯網的網絡模塊,可以滿足實時視頻和語音等大容量數據文件的傳輸,在實時視頻通信和語音通信中傳輸速率大,延遲小。家庭智能終端中增加了防暴力拆卸報警模塊,增加了安全性。市場前景分析：本實用新型公開了一種基于互聯網的家庭智能控制終端,其特征在于：包括接收和發送通信信息的網絡模塊；與所述網絡模塊通信的信令模塊；采集多媒體信息并解碼輸出的多媒體模塊；接收所述多媒體模塊的信息,并與智能家電通信的家電控制模塊；用于擴展應用的擴展接口模塊；與各模塊連接,與各模塊信息交互的中央處理器CPU,所述CPU還連接有防拆卸的報警模塊。家庭智能終端采用基于互聯網的網絡模塊,可以滿足實時視頻和語音等大容量數據文件的傳輸,在實時視頻通信和語音通信中傳輸速率大,延遲小。家庭智能終端中增加了防暴力拆卸報警模塊,增加了安全性。與同類成果相比的優勢分析：國內領先

隨著物聯網技術與智能交通技術的發展，用于高速公路或城市內普通公路的道路護欄，作為“智慧城市”的一個重要組成部分，正受到越來越多的關注與重視。通過在護欄上安裝低功耗的傳感器芯片以及無線信號收發芯片，并配合相關服務器軟件，護欄具備了一定的外部事件感知能力、處理能力、無線通信與組網能力，從而實現護欄的智能化。

山西大同大學AI+同大創客中心參與研制的履帶式智能消殺戰“疫”機器人——“雷神1號”和輪式智能消殺戰“疫”機器人——“火神1號”已下線，樣機已在山東地區投入使用。