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"智能電網(wǎng)已經(jīng)成為21世紀全球能源的新戰(zhàn)略。在其需求側(cè)，深入至電器的用戶用電行為精細化分析對推動全社會節(jié)能減排和電力系統(tǒng)源/網(wǎng)/荷協(xié)調(diào)優(yōu)化意義重大。與在每個電器上分別安裝量測傳感器的方法不同，非侵入式電力負荷監(jiān)測技術(shù)僅通過分析用戶供電入口的負荷總量數(shù)據(jù)，便能獲取各電器的用電信息，具有成本低、實施容易和用戶易接受等特點。 針對非侵入式電力負荷監(jiān)測技術(shù)實用化所面臨的各種挑戰(zhàn)，過去十多年里，中國工程院院士、天津大學余貽鑫教授領(lǐng)導(dǎo)的研發(fā)團隊從技術(shù)基礎(chǔ)理論和工程實施方案兩方面開展了深入系統(tǒng)的研究，取得了一系列開創(chuàng)性成果：（1）創(chuàng)立了一系列非侵入式電力負荷監(jiān)測新原理和方法，形成了多種方法融合互補的非侵入式電力負荷監(jiān)測方法體系，突破了對小功率和功率連續(xù)變化型電器可靠檢測的瓶頸，準確度明顯優(yōu)于國際同類產(chǎn)品；（2）首創(chuàng)了一整套用于非侵入式電力負荷監(jiān)測的完全無監(jiān)督電器自適應(yīng)建模方法，解決了陌生場景中電器準確建模的技術(shù)難題，實現(xiàn)了無需人工干預(yù)的電器負荷印記庫全自動建立和維護；（3）首創(chuàng)了云—端協(xié)同非侵入式電力負荷監(jiān)測系統(tǒng)解決方案，研發(fā)了可推廣應(yīng)用的硬件裝置（智能用電分析儀產(chǎn)品）和軟件系統(tǒng)

成果介紹智能控溫薄膜可以實現(xiàn)高溫下對紅外線的反射和低溫下對紅外線的透射，是一種無需能源的智能空調(diào)。技術(shù)創(chuàng)新點及參數(shù)室溫可用（20℃-40℃）節(jié)能減排（無需能源）滿足了實時反饋的需求滿足了溫度控制的需求提出了在室溫下實現(xiàn)智能變色的可能性

面向當前人工焊接效率低下、焊接質(zhì)量難于保證的缺點，以線結(jié)構(gòu)光傳感器為主要感知工具，構(gòu)建了一套面向3D空間曲線焊縫的焊接機器人智能導(dǎo)引編程系統(tǒng)，實現(xiàn)了對3D空間曲線焊件的在線感知、焊縫精確提取，以及焊縫軌跡編程軌跡的優(yōu)化生成等。具體技術(shù)指標： （1）焊縫掃描精度在0.2mm以內(nèi)、掃描速率最高可達1kHz； （2）可面向多種不同類型的焊縫實現(xiàn)自動化作業(yè)； （3）無需人工示教編程，可根據(jù)掃描模型自動生成機器人的焊接路徑。 創(chuàng)新點： （1）基于3D視覺處理方式，受環(huán)境影響小，無需光照條件； （2）可處理的焊縫類型多，適用面廣； （3）去人工示教，智能化編程方式。

本發(fā)明公開了一種實時跟蹤運動目標區(qū)域的智能監(jiān)控裝置,包括一視頻輸入設(shè)備、一視覺分析系統(tǒng)和一網(wǎng)絡(luò)輸入輸出設(shè)備。為了高實時高精度地進行運動目標的跟蹤,該系統(tǒng)采用了基于模型動態(tài)切換的目標跟蹤算法,通過對遮擋狀態(tài)的有效判定,對未遮擋的單運動目標采用基于區(qū)域跟蹤的簡單快速模型,對相互遮擋的復(fù)合運動目標采用基于SIFT特征的窄基線圖像匹配模型,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單、高實時高精度、可擴展性強,具有有線以太網(wǎng)和無線GPRS多重網(wǎng)絡(luò)接入功能,有效的實現(xiàn)了運動目標區(qū)域?qū)崟r跟蹤功能。

面向物聯(lián)網(wǎng)研制一類適合無線傳感網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下使用的智能家居無線控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于Zigbee協(xié)議，遠程控制家居生活中的各類電器設(shè)備，還可對房間中的煙霧進行檢測和報警（自動撥打設(shè)定電話）。

作為全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)的后起之秀，我國自主北斗導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)(BDS)近年來迅猛發(fā)展。“十二五”及未來“十三五”期間，已有和正在發(fā)展大規(guī)模的各類地基北斗 /GPS 站網(wǎng)(CORS 網(wǎng)、GNSS/MET 網(wǎng)等)，同時，空基(無人機、有人機)和天基觀測載荷 研制已提上日程。所有這些觀測數(shù)據(jù)將形成天空地一體化網(wǎng)絡(luò)的北斗大數(shù)據(jù)資源。隨著導(dǎo)航、 定位、授時等北斗傳統(tǒng)應(yīng)用的日趨成熟(圖 1)，北斗大數(shù)據(jù)附加值發(fā)掘及新型應(yīng)用領(lǐng)域產(chǎn) 業(yè)鏈的拓展將前景廣闊。本項目為導(dǎo)航衛(wèi)星創(chuàng)新增值應(yīng)用及北斗大數(shù)據(jù)信息的深度挖掘，將干擾導(dǎo)航定位精度的大氣折射、地表反射等誤差源，“變廢為寶”為遙感探測的信號源，在突破我國自主導(dǎo)航衛(wèi) 星遙感探測關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)上，從地基探測和空基(無人機、有人機)探測兩個層面，實現(xiàn) 軟硬件一體化的北斗/GPS 雙模氣象水文生態(tài)多要素綜合監(jiān)測系統(tǒng)。方案及成果將面向行業(yè) 應(yīng)用需求，引進吸收國際前端技術(shù)，緊密結(jié)合當?shù)刭Y源優(yōu)勢，打造內(nèi)蒙古自治區(qū)成為國內(nèi)率 先開展北斗氣象水文生態(tài)增值創(chuàng)新應(yīng)用的省份，拓展北斗大數(shù)據(jù)在氣象預(yù)報、智慧農(nóng)業(yè)、智 慧水利、生態(tài)環(huán)境等領(lǐng)域的應(yīng)用(圖 1)。圖 2 為北斗/GPS 環(huán)境多要素智能監(jiān)測與大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺總體方案。圍繞“數(shù)據(jù)獲取——數(shù)據(jù)存儲——分析挖掘——應(yīng)用服務(wù)”這一主線進行。其中: 數(shù)據(jù)獲取分為地空天三類:(1)自主研發(fā)的低成本北斗/GPS 環(huán)境多要素智能監(jiān)測設(shè)備;(2)無人機搭載北斗/GPS 智能監(jiān)測傳感器;(3)GNSS 遙感衛(wèi)星。 環(huán)境監(jiān)測要素包括:農(nóng)業(yè)環(huán)境生態(tài)(土壤濕度、植被水分等)、氣象水文(大氣水汽、積雪深度、水位等)、海洋(潮位、風場、鹽度、海冰等)。 該方案將充分發(fā)揮導(dǎo)航衛(wèi)星無源探測、高時空分辨率、低成本高產(chǎn)出、實時性強的優(yōu)勢。同時，方案涉及的監(jiān)測要素及方法可實現(xiàn)同衛(wèi)星遙感(高分衛(wèi)星、降水衛(wèi)星、重力衛(wèi)星等) 監(jiān)測的有效結(jié)合和優(yōu)勢互補，作為國土資源實時監(jiān)測系統(tǒng)的有機組成部分，共同實現(xiàn)國家級、 區(qū)域級空天地一體化物聯(lián)網(wǎng)遙感大數(shù)據(jù)智能監(jiān)測服務(wù)。清華大學在利用地基、空基北斗/GPS 觀測數(shù)據(jù)進行氣象水文生態(tài)要素監(jiān)測技術(shù)開發(fā)、 產(chǎn)品研發(fā)、軟硬件研發(fā)集成等方面具備豐富的研究積累，尤其針對我國自主北斗導(dǎo)航系統(tǒng)的 創(chuàng)新應(yīng)用，團隊成果國內(nèi)領(lǐng)先且得到國際同行的高度認可，開發(fā)并集成了一套完備的“北斗 /GPS 雙模多要素智能監(jiān)測”整體解決方案。除發(fā)表高水平學術(shù)論文外，已申請多項發(fā)明專 利和軟件著作權(quán)(表 1)，2016 年技術(shù)成果已通過軟硬件服務(wù)在青海(氣象/水利/環(huán)境)、四 川(農(nóng)業(yè)/氣象)、山東(農(nóng)業(yè))、北京(科研單位)等地取得了初期經(jīng)濟效益。中心已具備 的技術(shù)基礎(chǔ)與部分成果展示如圖 3-圖 6 所示，包括全國范圍地基綜合觀測站網(wǎng)建設(shè)(圖 3)、 空基試驗與技術(shù)攻關(guān)(圖 4)、監(jiān)測產(chǎn)品研發(fā)(圖 5)、軟硬件設(shè)備自主研發(fā)(圖 6)。所有這 些技術(shù)積累將為本方案的順利實施提供有力保障。目前市場上尚無相關(guān)產(chǎn)品，并且本項目的成果產(chǎn)出可從如下幾個方向進行多層次、全方 位的市場化對接:(1)軟件模塊:研制內(nèi)容一產(chǎn)出的氣象水文生態(tài)監(jiān)測要素估算軟件模塊，可同以北斗 導(dǎo)航定位為主打方向的企業(yè)對接，通過嵌入本軟件模塊，拓寬其業(yè)務(wù)范圍，在為農(nóng)業(yè)、氣象、 水利等部門提供導(dǎo)航定位服務(wù)的同時，融入氣象水文生態(tài)要素同步監(jiān)測的功能。不同需求定 制的軟件模塊按 1-10 萬元每套計算，初期市場年需求量預(yù)計 50 套，預(yù)計每年產(chǎn)生收益 50-500 萬元，市場成熟后可面向全國推廣，年收益可達 1000-5000 萬元。(2)監(jiān)測產(chǎn)品:研制內(nèi)容一產(chǎn)出的氣象水文生態(tài)監(jiān)測要素產(chǎn)品，如通過 SDCORS 監(jiān)測 網(wǎng)絡(luò)附加得到的多要素監(jiān)測產(chǎn)品，可實現(xiàn)政府買單為行業(yè)公眾提供服務(wù)。可與高校、科研院 所等聯(lián)合申報國家級、省部級科研項目，預(yù)計單個項目經(jīng)費 500-1000 萬元。(3)新型監(jiān)測設(shè)備:研究內(nèi)容二所產(chǎn)出的面向氣象農(nóng)業(yè)水文應(yīng)用的北斗/GPS 雙模氣象 水文生態(tài)多要素綜合監(jiān)測設(shè)備，具有低成本、小型化、多功能等優(yōu)勢，可獨立進行市場推廣。 按單套收益 5 萬元計算，初期市場年需求量 50 套，預(yù)計年收益 250 萬元，市場成熟后可面 向全國推廣，年收益可達 500-3000 萬元，并可與目前市場上通用的 GNSS 定位型接收機競 爭，實現(xiàn)行業(yè)接收機的更新?lián)Q代及初期市場壟斷。(4)演示系統(tǒng):研究內(nèi)容三所產(chǎn)出的北斗/GPS 雙模氣象水文生態(tài)多要素綜合監(jiān)測演示 系統(tǒng)，可率先在山東省(青島市)開展示范應(yīng)用，且該創(chuàng)新應(yīng)用模式在全國具有推廣價值。 可聯(lián)合申報科研項目，預(yù)計單個項目經(jīng)費 500-1000 萬元，同時可實現(xiàn)業(yè)務(wù)化推廣應(yīng)用，名 利雙收。

大健康是未來世界發(fā)展的趨勢，在未來10年內(nèi)將產(chǎn)生10萬億美元的產(chǎn)業(yè)。我國在近期提出的健康中國，著眼于擴大在線健康服務(wù)，依托大數(shù)據(jù)提出診斷和治療建議，實現(xiàn)大社區(qū)健康管理與大健康服務(wù)。實現(xiàn)這一體系的關(guān)鍵，在于各種柔性電子、傳感器技術(shù)，與物聯(lián)網(wǎng)、云通信技術(shù)，以及大數(shù)據(jù)與人工智能相結(jié)合。 隨著經(jīng)濟的發(fā)展，人們對于健康的重視程度越來越高，在皮膚表面進行檢測人們身體健康狀況的柔性傳感器，是未來電子科技發(fā)展的一個重要方向，將會有巨大的市場前景。在以智能手機為主體的電子元器件的開發(fā)日益盛行，開發(fā)一種柔性智能傳感器，舒服的貼在皮膚表面，這種傳感器既能夠檢測人們生命體征（如血壓、心跳、體溫、血糖等）的變化，又能夠無線連接手機。醫(yī)院的醫(yī)生能夠通過互聯(lián)網(wǎng)、云通訊、分布式的監(jiān)測和管理每個病房的病人的身體狀況，既節(jié)省大量人力時間成本，又能夠及時的檢測到病人的生命體征變化；結(jié)合無線互聯(lián)網(wǎng)、云通訊,能實現(xiàn)分布式醫(yī)護,虛擬空間管理；與大數(shù)據(jù)與人工智能結(jié)合，進行智能健康管理,實現(xiàn)智慧醫(yī)療（圖1）。 圖1 基于柔性傳感器的智慧醫(yī)療系統(tǒng) 本項目主要應(yīng)用生物相容的蠶絲材料作為傳感單元主要組成部分，以無線藍牙模塊與無源RFID標簽作為人機數(shù)據(jù)交互單元，以大數(shù)據(jù)為手段對平臺進行管理，瞄準柔性電子與智能大數(shù)據(jù)前沿領(lǐng)域，具有重要的科學意義。具體如下： （1）柔性電子皮膚等智能傳感新技術(shù)與器件開發(fā) 近年來，蠶絲等柔性材料作為醫(yī)用生物材料漸漸進入人們的視線，具有良好的生物相容性和極佳的力學性能。以此為基礎(chǔ)開發(fā)柔性電子制造技術(shù)，通過柔性材料的光刻、打印等加工技術(shù)，制備傳感單元。 （2）人體傳感信號實時監(jiān)測的云系統(tǒng)的開發(fā) 通過建立皮膚表面?zhèn)鞲衅鳠o線信號傳輸技術(shù)，實現(xiàn)體溫、心跳等信號的遠程監(jiān)測，符合國家精準醫(yī)療精神。通過云系統(tǒng)可對老年社區(qū)、醫(yī)院等場所進行智能化、集成化的監(jiān)控，實現(xiàn)健康的大數(shù)據(jù)管理。除此以外，也可實現(xiàn)個體的遠程診療體系。向“健康中國2030”靠攏，依托大數(shù)據(jù)提出診斷和治療建議。 （3）將系列傳感器材料制備技術(shù)與無線信號傳輸云平臺結(jié)合，實現(xiàn)個人和醫(yī)院的對自身和病人的健康指標數(shù)據(jù)進行檢測和管理。以此無線體征檢測的平臺框架為基礎(chǔ)，后續(xù)又可以引入更多傳感與控制體系，適應(yīng)場景的多樣化。 二、前期研究基礎(chǔ) （1）模仿神經(jīng)元突觸的蠶絲憶阻器 在神經(jīng)系統(tǒng)中，當神經(jīng)沖動從軸突傳導(dǎo)到末端時，Ca2+離子大量涌入突觸前膜引起遞質(zhì)的分泌，從而改變突觸后膜的導(dǎo)電性。我們通過仿生該過程，利用Ag+離子在外加電場作用下WK@AuNCs蠶絲蛋白薄膜的遷移行為來模擬阻值漸變和阻值記憶的過程。其電學特性表明其具有獨特的突觸特性，并具有突觸學習能力。 （2）蠶絲基應(yīng)力傳感器—柔性電子皮膚 人體電子皮膚傳感器是未來傳感器發(fā)展的新方向之一，超薄超柔的特性使其可以在人體幾乎難以察覺異狀的情況下，完成多種生理指標的采集。我們通過研制柔性壓力傳感器，已在運動檢測、發(fā)聲檢測、脈搏檢測等方面開展了大量研究。 （3）纖維傳感器 可穿戴設(shè)備在未來智能裝備領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景，而我們平時穿戴的衣物均是由纖維編織而成，智能穿戴設(shè)備設(shè)計的最高境界為對其本身必須的纖維材料的功能化。我們通過對纖維材料進行改造和設(shè)計，制備除了纖維狀溫度、壓力傳感器。對纖維傳感器進行編織可實現(xiàn)多維度傳感，并可適應(yīng)多種場景，這項工作與傳統(tǒng)紡織行業(yè)結(jié)合開創(chuàng)了尖端智能科技研究新領(lǐng)域。

本成果采用最新的深度學習和分子模擬算法，結(jié)合新一代分子特征化方法，開發(fā)了多種計算機模型，可用于藥物開發(fā)中的多個階段，為藥物的快速設(shè)計開發(fā)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(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、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(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和結(jié)構(gòu)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(yù)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(nèi)試驗之前先使用計算機模型對化合物進行大規(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器學習算法的化合物毒性預(yù)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(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)器能夠為使用者提供更高效更便捷的預(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)計研究者提供了5000多次共計超過20多萬個化合物的毒性預(yù)測服務(wù)。在有機化合物毒性預(yù)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(yù)測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發(fā)，正在進行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)計方法：在計算機上對藥物靶點和藥物分子的結(jié)構(gòu)和活性建模，計算藥物與靶點之間的相互作用關(guān)系，從而設(shè)計出具有治療作用的藥物。計算機輔助藥物設(shè)計可以為藥物設(shè)計各階段的實驗方案提供有意義的指導(dǎo)，減少需要通過實驗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(shè)計、并開發(fā)更有效的計算機輔助藥物設(shè)計方法。在計算機輔助藥物設(shè)計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，正在進行先導(dǎo)化合物生成模型研究、基于機器學習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(zhuǎn)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(jié)合。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的實驗研究需要大量資源。累積的實驗數(shù)據(jù)使得通過計算方法預(yù)測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用成為可能。我們使用各種數(shù)學建模和機器學習方法開發(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(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（集成學習）。在交叉驗證中，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)：

圖1. 礦識的4個頁面 a: 選取待識別的礦物，可現(xiàn)場拍照獲取或從手機相冊中選取 b: 截取待識別礦物中心圖 c: 輸入便攜硬度儀測量或經(jīng)驗估計所得的硬度值后得到識別結(jié)果 d: 可以不使用硬度值，僅用圖片進行識別 表1 礦識與其他相關(guān)工作的對比 圖片類型 相關(guān)研究 性能 可識別礦物數(shù) 準確率(%) Raman spectroscopy 拉曼光譜 Computers & geosciences 2013 6 83.0 Microscope 顯微鏡 Sensors 2019 4 90.9 Mathematical and Computational Applications 2011 5 93.9 Photo 相機圖片 Artificial Intelligence in Theory and Practice, 2008 6 91.0 Minerals 2019 12 74.2 photo & hardness 相機圖片+硬度 礦識 36 90.6   表2 礦識能夠識別的36種礦物及其準確率 礦物名 樣本數(shù)  僅用圖片識別的正確數(shù) 結(jié)合圖片與硬度識別的正確數(shù) Agate瑪瑙 5 5 5 almandine鐵鋁榴石 6 4 4 azurite藍銅礦 2 1 2 beryl綠柱石 1 1 1 chalcopyrite黃銅礦 2 1 2 cinnabar辰砂 1 1 1 copper銅 2 2 2 fluorite螢石，氟石 11 8 10 galena方鉛礦 3 2 3 halite石鹽 1 1 1 hematite赤鐵礦 8 1 5 malachite孔雀石 6 5 5 opal歐泊 1 1 1 orpiment雌黃 3 1 3 pyrite黃鐵礦 6 5 6 quartz石英 4 4 4 sphalerite閃鋅礦 1 0 0 stibnite輝銻礦 8 7 8 sulphur硫磺 2 2 2 total 73 52 65 Accuracy \ 71.2% 89%    

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