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高校科技成果盡在科轉(zhuǎn)云

"智能電網(wǎng)已經(jīng)成為21世紀(jì)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(xì)化分析對(duì)推動(dòng)全社會(huì)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(gè)電器上分別安裝量測(cè)傳感器的方法不同，非侵入式電力負(fù)荷監(jiān)測(cè)技術(shù)僅通過(guò)分析用戶供電入口的負(fù)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(shí)施容易和用戶易接受等特點(diǎn)。 針對(duì)非侵入式電力負(fù)荷監(jiān)測(cè)技術(shù)實(shí)用化所面臨的各種挑戰(zhàn)，過(guò)去十多年里，中國(guó)工程院院士、天津大學(xué)余貽鑫教授領(lǐng)導(dǎo)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)從技術(shù)基礎(chǔ)理論和工程實(shí)施方案兩方面開(kāi)展了深入系統(tǒng)的研究，取得了一系列開(kāi)創(chuàng)性成果：（1）創(chuàng)立了一系列非侵入式電力負(fù)荷監(jiān)測(cè)新原理和方法，形成了多種方法融合互補(bǔ)的非侵入式電力負(fù)荷監(jiān)測(cè)方法體系，突破了對(duì)小功率和功率連續(xù)變化型電器可靠檢測(cè)的瓶頸，準(zhǔn)確度明顯優(yōu)于國(guó)際同類產(chǎn)品；（2）首創(chuàng)了一整套用于非侵入式電力負(fù)荷監(jiān)測(cè)的完全無(wú)監(jiān)督電器自適應(yīng)建模方法，解決了陌生場(chǎng)景中電器準(zhǔn)確建模的技術(shù)難題，實(shí)現(xiàn)了無(wú)需人工干預(yù)的電器負(fù)荷印記庫(kù)全自動(dòng)建立和維護(hù)；（3）首創(chuàng)了云—端協(xié)同非侵入式電力負(fù)荷監(jiān)測(cè)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(shí)現(xiàn)高溫下對(duì)紅外線的反射和低溫下對(duì)紅外線的透射，是一種無(wú)需能源的智能空調(diào)。技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)及參數(shù)室溫可用（20℃-40℃）節(jié)能減排（無(wú)需能源）滿足了實(shí)時(shí)反饋的需求滿足了溫度控制的需求提出了在室溫下實(shí)現(xiàn)智能變色的可能性

面向當(dāng)前人工焊接效率低下、焊接質(zhì)量難于保證的缺點(diǎn)，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(jī)器人智能導(dǎo)引編程系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)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(biāo)： （1）焊縫掃描精度在0.2mm以內(nèi)、掃描速率最高可達(dá)1kHz； （2）可面向多種不同類型的焊縫實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化作業(yè)； （3）無(wú)需人工示教編程，可根據(jù)掃描模型自動(dòng)生成機(jī)器人的焊接路徑。 創(chuàng)新點(diǎn)： （1）基于3D視覺(jué)處理方式，受環(huán)境影響小，無(wú)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(kāi)了一種實(shí)時(shí)跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的智能監(jiān)控裝置,包括一視頻輸入設(shè)備、一視覺(jué)分析系統(tǒng)和一網(wǎng)絡(luò)輸入輸出設(shè)備。為了高實(shí)時(shí)高精度地進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤,該系統(tǒng)采用了基于模型動(dòng)態(tài)切換的目標(biāo)跟蹤算法,通過(guò)對(duì)遮擋狀態(tài)的有效判定,對(duì)未遮擋的單運(yùn)動(dòng)目標(biāo)采用基于區(qū)域跟蹤的簡(jiǎn)單快速模型,對(duì)相互遮擋的復(fù)合運(yùn)動(dòng)目標(biāo)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(jiǎn)單、高實(shí)時(shí)高精度、可擴(kuò)展性強(qiáng),具有有線以太網(wǎng)和無(wú)線GPRS多重網(wǎng)絡(luò)接入功能,有效的實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域?qū)崟r(shí)跟蹤功能。

面向物聯(lián)網(wǎng)研制一類適合無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下使用的智能家居無(wú)線控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于Zigbee協(xié)議，遠(yuǎn)程控制家居生活中的各類電器設(shè)備，還可對(duì)房間中的煙霧進(jìn)行檢測(cè)和報(bào)警（自動(dòng)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(guó)自主北斗導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)(BDS)近年來(lái)迅猛發(fā)展。“十二五”及未來(lái)“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(shí)，空基(無(wú)人機(jī)、有人機(jī))和天基觀測(cè)載荷 研制已提上日程。所有這些觀測(cè)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(shí)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(xiàng)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(cè)的信號(hào)源，在突破我國(guó)自主導(dǎo)航衛(wèi) 星遙感探測(cè)關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)上，從地基探測(cè)和空基(無(wú)人機(jī)、有人機(jī))探測(cè)兩個(gè)層面，實(shí)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(cè)系統(tǒng)。方案及成果將面向行業(yè) 應(yīng)用需求，引進(jìn)吸收國(guó)際前端技術(shù)，緊密結(jié)合當(dāng)?shù)刭Y源優(yōu)勢(shì)，打造內(nèi)蒙古自治區(qū)成為國(guó)內(nèi)率 先開(kāi)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(bào)、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(cè)與大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)總體方案。圍繞“數(shù)據(jù)獲取——數(shù)據(jù)存儲(chǔ)——分析挖掘——應(yīng)用服務(wù)”這一主線進(jìn)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(cè)設(shè)備;(2)無(wú)人機(jī)搭載北斗/GPS 智能監(jiān)測(cè)傳感器;(3)GNSS 遙感衛(wèi)星。 環(huán)境監(jiān)測(cè)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(fēng)場(chǎng)、鹽度、海冰等)。 該方案將充分發(fā)揮導(dǎo)航衛(wèi)星無(wú)源探測(cè)、高時(shí)空分辨率、低成本高產(chǎn)出、實(shí)時(shí)性強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，方案涉及的監(jiān)測(cè)要素及方法可實(shí)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(cè)的有效結(jié)合和優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，作為國(guó)土資源實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的有機(jī)組成部分，共同實(shí)現(xiàn)國(guó)家級(jí)、 區(qū)域級(jí)空天地一體化物聯(lián)網(wǎng)遙感大數(shù)據(jù)智能監(jiān)測(cè)服務(wù)。清華大學(xué)在利用地基、空基北斗/GPS 觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行氣象水文生態(tài)要素監(jiān)測(cè)技術(shù)開(kāi)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(duì)我國(guó)自主北斗導(dǎo)航系統(tǒng)的 創(chuàng)新應(yīng)用，團(tuán)隊(duì)成果國(guó)內(nèi)領(lǐng)先且得到國(guó)際同行的高度認(rèn)可，開(kāi)發(fā)并集成了一套完備的“北斗 /GPS 雙模多要素智能監(jiān)測(cè)”整體解決方案。除發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文外，已申請(qǐng)多項(xiàng)發(fā)明專 利和軟件著作權(quán)(表 1)，2016 年技術(shù)成果已通過(guò)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(jì)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(guó)范圍地基綜合觀測(cè)站網(wǎng)建設(shè)(圖 3)、 空基試驗(yàn)與技術(shù)攻關(guān)(圖 4)、監(jiān)測(cè)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(shí)施提供有力保障。目前市場(chǎng)上尚無(wú)相關(guān)產(chǎn)品，并且本項(xiàng)目的成果產(chǎn)出可從如下幾個(gè)方向進(jìn)行多層次、全方 位的市場(chǎng)化對(duì)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(cè)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(duì)接，通過(guò)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(shí)，融入氣象水文生態(tài)要素同步監(jiān)測(cè)的功能。不同需求定 制的軟件模塊按 1-10 萬(wàn)元每套計(jì)算，初期市場(chǎng)年需求量預(yù)計(jì) 50 套，預(yù)計(jì)每年產(chǎn)生收益 50-500 萬(wàn)元，市場(chǎng)成熟后可面向全國(guó)推廣，年收益可達(dá) 1000-5000 萬(wàn)元。(2)監(jiān)測(cè)產(chǎn)品:研制內(nèi)容一產(chǎn)出的氣象水文生態(tài)監(jiān)測(cè)要素產(chǎn)品，如通過(guò) SDCORS 監(jiān)測(cè) 網(wǎng)絡(luò)附加得到的多要素監(jiān)測(cè)產(chǎn)品，可實(shí)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(bào)國(guó)家級(jí)、省部級(jí)科研項(xiàng)目，預(yù)計(jì)單個(gè)項(xiàng)目經(jīng)費(fèi) 500-1000 萬(wàn)元。(3)新型監(jiān)測(cè)設(shè)備:研究?jī)?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(cè)設(shè)備，具有低成本、小型化、多功能等優(yōu)勢(shì)，可獨(dú)立進(jìn)行市場(chǎng)推廣。 按單套收益 5 萬(wàn)元計(jì)算，初期市場(chǎng)年需求量 50 套，預(yù)計(jì)年收益 250 萬(wàn)元，市場(chǎng)成熟后可面 向全國(guó)推廣，年收益可達(dá) 500-3000 萬(wàn)元，并可與目前市場(chǎng)上通用的 GNSS 定位型接收機(jī)競(jìng) 爭(zhēng)，實(shí)現(xiàn)行業(yè)接收機(jī)的更新?lián)Q代及初期市場(chǎng)壟斷。(4)演示系統(tǒng):研究?jī)?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(cè)演示 系統(tǒng)，可率先在山東省(青島市)開(kāi)展示范應(yīng)用，且該創(chuàng)新應(yīng)用模式在全國(guó)具有推廣價(jià)值。 可聯(lián)合申報(bào)科研項(xiàng)目，預(yù)計(jì)單個(gè)項(xiàng)目經(jīng)費(fèi) 500-1000 萬(wàn)元，同時(shí)可實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)化推廣應(yīng)用，名 利雙收。

大健康是未來(lái)世界發(fā)展的趨勢(shì)，在未來(lái)10年內(nèi)將產(chǎn)生10萬(wàn)億美元的產(chǎn)業(yè)。我國(guó)在近期提出的健康中國(guó)，著眼于擴(kuò)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(shí)現(xiàn)大社區(qū)健康管理與大健康服務(wù)。實(shí)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(jì)的發(fā)展，人們對(duì)于健康的重視程度越來(lái)越高，在皮膚表面進(jìn)行檢測(cè)人們身體健康狀況的柔性傳感器，是未來(lái)電子科技發(fā)展的一個(gè)重要方向，將會(huì)有巨大的市場(chǎng)前景。在以智能手機(jī)為主體的電子元器件的開(kāi)發(fā)日益盛行，開(kāi)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(cè)人們生命體征（如血壓、心跳、體溫、血糖等）的變化，又能夠無(wú)線連接手機(jī)。醫(yī)院的醫(yī)生能夠通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、云通訊、分布式的監(jiān)測(cè)和管理每個(gè)病房的病人的身體狀況，既節(jié)省大量人力時(shí)間成本，又能夠及時(shí)的檢測(cè)到病人的生命體征變化；結(jié)合無(wú)線互聯(lián)網(wǎng)、云通訊,能實(shí)現(xiàn)分布式醫(yī)護(hù),虛擬空間管理；與大數(shù)據(jù)與人工智能結(jié)合，進(jìn)行智能健康管理,實(shí)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(xiàng)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(wú)線藍(lán)牙模塊與無(wú)源RFID標(biāo)簽作為人機(jī)數(shù)據(jù)交互單元，以大數(shù)據(jù)為手段對(duì)平臺(tái)進(jìn)行管理，瞄準(zhǔn)柔性電子與智能大數(shù)據(jù)前沿領(lǐng)域，具有重要的科學(xué)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(kāi)發(fā) 近年來(lái)，蠶絲等柔性材料作為醫(yī)用生物材料漸漸進(jìn)入人們的視線，具有良好的生物相容性和極佳的力學(xué)性能。以此為基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)柔性電子制造技術(shù)，通過(guò)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(hào)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的云系統(tǒng)的開(kāi)發(fā) 通過(guò)建立皮膚表面?zhèn)鞲衅鳠o(wú)線信號(hào)傳輸技術(shù)，實(shí)現(xiàn)體溫、心跳等信號(hào)的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)，符合國(guó)家精準(zhǔn)醫(yī)療精神。通過(guò)云系統(tǒng)可對(duì)老年社區(qū)、醫(yī)院等場(chǎng)所進(jìn)行智能化、集成化的監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)健康的大數(shù)據(jù)管理。除此以外，也可實(shí)現(xiàn)個(gè)體的遠(yuǎn)程診療體系。向“健康中國(guó)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(wú)線信號(hào)傳輸云平臺(tái)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)個(gè)人和醫(yī)院的對(duì)自身和病人的健康指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)和管理。以此無(wú)線體征檢測(cè)的平臺(tái)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(chǎng)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(dāng)神經(jīng)沖動(dòng)從軸突傳導(dǎo)到末端時(shí)，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(guò)仿生該過(guò)程，利用Ag+離子在外加電場(chǎng)作用下WK@AuNCs蠶絲蛋白薄膜的遷移行為來(lái)模擬阻值漸變和阻值記憶的過(guò)程。其電學(xué)特性表明其具有獨(dú)特的突觸特性，并具有突觸學(xué)習(xí)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(lái)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(jué)異狀的情況下，完成多種生理指標(biāo)的采集。我們通過(guò)研制柔性壓力傳感器，已在運(yùn)動(dòng)檢測(cè)、發(fā)聲檢測(cè)、脈搏檢測(cè)等方面開(kāi)展了大量研究。 （3）纖維傳感器 可穿戴設(shè)備在未來(lái)智能裝備領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景，而我們平時(shí)穿戴的衣物均是由纖維編織而成，智能穿戴設(shè)備設(shè)計(jì)的最高境界為對(duì)其本身必須的纖維材料的功能化。我們通過(guò)對(duì)纖維材料進(jìn)行改造和設(shè)計(jì)，制備除了纖維狀溫度、壓力傳感器。對(duì)纖維傳感器進(jìn)行編織可實(shí)現(xiàn)多維度傳感，并可適應(yīng)多種場(chǎng)景，這項(xiàng)工作與傳統(tǒng)紡織行業(yè)結(jié)合開(kāi)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(xué)習(xí)和分子模擬算法，結(jié)合新一代分子特征化方法，開(kāi)發(fā)了多種計(jì)算機(jī)模型，可用于藥物開(kāi)發(fā)中的多個(gè)階段，為藥物的快速設(shè)計(jì)開(kāi)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(cè)方法：傳統(tǒng)的化合物毒性檢測(cè)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(cè)，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(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)，大大提高了效率，使其越來(lái)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(duì)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(wèn)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(cè)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(cè)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(cè))、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預(yù)測(cè))、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預(yù)測(cè))的預(yù)測(cè)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(cè)技術(shù)服務(wù)。自2017年服務(wù)器發(fā)表起，我們已為國(guó)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(guò)20多萬(wàn)個(gè)化合物的毒性預(yù)測(cè)服務(wù)。在有機(jī)化合物毒性預(yù)測(cè)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(guò)性、水生生物毒性預(yù)測(cè)模型，以及糖尿病早期篩查模型的開(kāi)發(fā)，正在進(jìn)行P450酶阻滯劑性預(yù)測(cè)模型、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的毒性預(yù)測(cè)算法研究、基于分子對(duì)接的化合物毒性預(yù)測(cè)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(cè)服務(wù)器首頁(yè) 致癌性預(yù)測(cè)結(jié)果頁(yè) 相關(guān)綜述對(duì)本服務(wù)器的介紹 RF-hERG-Score預(yù)測(cè)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(duì)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(guò)實(shí)驗(yàn)評(píng)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(duì)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(kāi)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(kāi)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(shí)別方法：長(zhǎng)非編碼RNA（lncRNA）是一種長(zhǎng)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(guò)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(guò)計(jì)算方法預(yù)測(cè)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(kāi)發(fā)了幾種用于預(yù)測(cè)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(cè)），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(cè)性能。 lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)模型的性能比較 lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)服務(wù)器相關(guān)軟件著作權(quán)：

圖1. 礦識(shí)的4個(gè)頁(yè)面 a: 選取待識(shí)別的礦物，可現(xiàn)場(chǎng)拍照獲取或從手機(jī)相冊(cè)中選取 b: 截取待識(shí)別礦物中心圖 c: 輸入便攜硬度儀測(cè)量或經(jīng)驗(yàn)估計(jì)所得的硬度值后得到識(shí)別結(jié)果 d: 可以不使用硬度值，僅用圖片進(jìn)行識(shí)別 表1 礦識(shí)與其他相關(guān)工作的對(duì)比 圖片類型 相關(guān)研究 性能 可識(shí)別礦物數(shù) 準(zhǔn)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(jī)圖片 Artificial Intelligence in Theory and Practice, 2008 6 91.0 Minerals 2019 12 74.2 photo & hardness 相機(jī)圖片+硬度 礦識(shí) 36 90.6   表2 礦識(shí)能夠識(shí)別的36種礦物及其準(zhǔn)確率 礦物名 樣本數(shù)  僅用圖片識(shí)別的正確數(shù) 結(jié)合圖片與硬度識(shí)別的正確數(shù) Agate瑪瑙 5 5 5 almandine鐵鋁榴石 6 4 4 azurite藍(lán)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%