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研制了耐多藥結(jié)核病的噬菌體快速診斷試劑盒，可同時(shí)檢測(cè)結(jié)核分枝桿菌臨床分離 株和/或肺結(jié)核患者痰標(biāo)本對(duì) 5 種抗結(jié)核藥物（利福平、鏈霉素、異煙肼、乙胺丁醇、 吡嗪酰胺）的耐藥性。全程只需 3 天時(shí)間，比常規(guī)方法縮短 4～8 周，與傳統(tǒng)方法的診 斷符合率達(dá) 85％以上。

本成果受國(guó)家重大專項(xiàng)“重大新藥創(chuàng)制”（注冊(cè)分類第5類）支持，進(jìn)行糖尿病伴隨心血管疾病藥物研究，現(xiàn)進(jìn)入中試階段，有望獲得一個(gè)有效組分中藥

首次創(chuàng)新研發(fā)了松材線蟲病系列防控新技術(shù)，包括松材線蟲專項(xiàng)自動(dòng)化檢測(cè)技術(shù)、媒介昆蟲特異光譜引誘技術(shù)。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡(jiǎn)介 首次創(chuàng)新研發(fā)了松材線蟲病系列防控新技術(shù)，包括松材線蟲專項(xiàng)自動(dòng)化檢測(cè)技術(shù)、媒介昆蟲特異光譜引誘技術(shù)。解決了松材線蟲病疫情監(jiān)測(cè)、疫木控制和媒介昆蟲防控三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的技術(shù)難題。（1）松材線蟲專項(xiàng)自動(dòng)化檢測(cè)技術(shù)是國(guó)內(nèi)外迄今應(yīng)用的最先進(jìn)的病原檢測(cè)技術(shù)。（2）媒介昆蟲特異光譜引誘技術(shù)彌補(bǔ)了生產(chǎn)上其他引誘技術(shù)主要只針對(duì)產(chǎn)卵期松墨天牛而忽略其他傳播媒介天牛的不足，為病害防控開辟了新途徑。 首次系統(tǒng)開展松樹抗松材線蟲病選育，為我國(guó)松樹針對(duì)松材線蟲病遺傳改良提供了重要的抗性資源。（1）首次系統(tǒng)開展抗松材線蟲病馬尾松選擇育種，為我國(guó)馬尾松抗病遺傳改良提供重要抗性資源。（2）引進(jìn)抗病資源，建立抗松材線蟲病黑松赤松基因庫(kù)。（3）成功構(gòu)建抗病馬尾松、黑松和赤松組培繁殖體系。 獲授權(quán)專利21項(xiàng)，省級(jí)良種5個(gè)。發(fā)表論文156篇，專著1本，國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)1項(xiàng)。

【發(fā) 明 人】嚴(yán)令耕；劉學(xué)華；狄留慶；楊軍 【技術(shù)領(lǐng)域】 本發(fā)明涉及中藥枕芯技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于治療頸椎病的中藥枕芯和制法。 【摘要】 本發(fā)明提供一種中藥枕芯，通過芳香透達(dá)，舒筋活絡(luò)，活血化瘀，行氣止痛達(dá)到治療頸椎病之目的，為了達(dá)到這個(gè)目地，采用如下技術(shù)方案：用于治療頸椎病的中藥枕芯，它所含的活性成分由下列重量份原料配比制備而成：葛根60-120份、薄荷60-120份、桑枝10-50份、桂枝10-50份、當(dāng)歸40-80份、透骨草40-80份、紅花40-80份、威靈仙40-80份、鉤藤40-80份，并采用了相應(yīng)的制備方法。

（專利號(hào)：ZL 201510634086.8） 簡(jiǎn)介：本發(fā)明公開了一種核殼結(jié)構(gòu)銀包鐵納米粉體材料的制備方法，屬于雙金屬納米核殼結(jié)構(gòu)材料領(lǐng)域。該方法是將不同比例的金屬鐵粉和銀粉壓制成塊體，作為等離子電弧爐的陽(yáng)極材料，采用鎢金屬或石墨作為陰極材料，引用氬氣和氫氣作為工作氣體，在一定的電流下，陽(yáng)極和陰極之間起弧，持續(xù)一段時(shí)間后進(jìn)行鈍化，即得粒徑為30～70nm的具有核殼結(jié)構(gòu)的銀包鐵納米粉體。本發(fā)明所提供的制備方法，工藝簡(jiǎn)單，流程短，易于控制，適合大規(guī)模工業(yè)生產(chǎn)且對(duì)環(huán)境無污染，綠色環(huán)保。  

簡(jiǎn)介：本發(fā)明公開了一種核殼結(jié)構(gòu)銀包鎳納米粉體材料的制備方法，屬于核殼結(jié)構(gòu)納米雙金屬材料領(lǐng)域。該方法是將不同比例的金屬鎳粉和銀粉壓制成塊體，作為等離子電弧爐的陽(yáng)極材料，采用鎢金屬作為陰極材料，采用氬氣和氫氣作為工作氣體，在一定的電流下，陽(yáng)極和陰極之間起弧，持續(xù)一段時(shí)間后進(jìn)行鈍化，即得粒徑為45～70nm的具有核殼結(jié)構(gòu)的銀包鎳納米粉體。本發(fā)明所提供的制備方法，工藝簡(jiǎn)單，流程短，易于控制，適合大規(guī)模工業(yè)生產(chǎn)且對(duì)環(huán)境無污染，綠色環(huán)保。

不穩(wěn)定原子核占有核素版圖的絕大部分區(qū)域，近20多年來在實(shí)驗(yàn)室中逐步產(chǎn)生出來，表現(xiàn)出一系列新奇的結(jié)構(gòu)和動(dòng)力學(xué)性質(zhì)，也帶來新的應(yīng)用前景。其中，豐中子原子核的特別奇異的線性鏈狀分子結(jié)構(gòu)已有多年理論預(yù)言，但實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)十分困難，需用多種證據(jù)相互印證。此前多個(gè)實(shí)驗(yàn)組在14C中觀察到鏈狀分子態(tài)的個(gè)別證據(jù)（如北大組的前期工作[Phys. Rev. C 95, 021303R(2017) ]）。 此次北大組在更加豐中子的16C中，通過反應(yīng)Q值、能級(jí)、自旋、特征衰變綱圖等多個(gè)觀測(cè)量，完整確認(rèn)了π2σ2構(gòu)型的正宇稱線性鏈狀分子轉(zhuǎn)動(dòng)帶的四個(gè)成員，成為這種結(jié)構(gòu)研究的一項(xiàng)重要跨越。 此項(xiàng)研究的實(shí)驗(yàn)探測(cè)在我國(guó)的大科學(xué)裝置蘭州重離子加速器(HIRFL)上的RIBLL1放射性束流線上完成。實(shí)驗(yàn)采用每核子23.5 MeV的16C次級(jí)束流，通過非彈散射將16C激發(fā)到集團(tuán)破裂閾值之上的高激發(fā)態(tài)。采用精密的零度粒子望遠(yuǎn)鏡和多套大角度的探測(cè)器組合，精確測(cè)量末態(tài)全部三個(gè)粒子。通過全粒子能動(dòng)量守恒關(guān)系逐事件推知入射粒子能量，避開了放射性次級(jí)束流能量擴(kuò)散的缺陷，首次在彈核碎裂型次級(jí)束實(shí)驗(yàn)中得到分辨率很高的Q值譜，從而清晰的識(shí)別出16C的選擇性衰變路徑。分析過程并采用特殊方法區(qū)分了相鄰硅微條信號(hào)的真假來源，大大提高了最終獲得的多重關(guān)聯(lián)真實(shí)事件數(shù)，從而在足夠的統(tǒng)計(jì)下通過模型獨(dú)立的角關(guān)聯(lián)分析獲得了分子轉(zhuǎn)動(dòng)帶頭號(hào)成員的自旋。實(shí)驗(yàn)最終確認(rèn)了價(jià)中子處于π2σ2構(gòu)型的正宇稱線性鏈狀分子轉(zhuǎn)動(dòng)帶的四個(gè)成員：16.5 MeV(0+)、17.3 MeV(2+)、19.4 MeV(4+) 和21.6 MeV(6+)。圖1概略顯示了觀察到的分子帶成員及其衰變特性。實(shí)驗(yàn)還觀察到一個(gè)可能的純?chǔ)?構(gòu)型的分子態(tài)（27.2 MeV），為后續(xù)實(shí)驗(yàn)提供了指引。

本發(fā)明涉及一種立方體鉑釕核殼納米晶的制備方法，包含以下步驟：1)將乙酰丙酮釕、含鉑化合物和三正辛基氧膦溶解于油胺和N，N?二甲基甲酰胺的混合溶液中；所述的含鉑化合物為氯鉑酸或氯鉑酸鈉；2)將步驟1)中得到的混合溶液在180～250℃下，攪拌反應(yīng)30～600min；3)將步驟2)中得到的產(chǎn)物經(jīng)分離，得到沉淀物，即為立方體鉑釕核殼納米晶。本發(fā)明還涉及上述方法制備得到的立方體鉑釕核殼納米晶。該制備方法通過一步法獲得形貌尺寸均一的立方體鉑釕核殼納米晶，所得的產(chǎn)物尺寸適中、分散性好，且制備方法簡(jiǎn)單。

該成果提出了一種基于空譜差分輔助核聯(lián)合稀疏表示分類的高光譜圖像分類方法。本章方法的主要?jiǎng)?chuàng)新性在于：1）能夠?qū)⒐庾V的差分輔助信息和原光譜特征信息有效結(jié)合。2）能夠考慮不同光譜屬性間的高階空間相關(guān)信息。3）原空譜和差分空譜核特征字典的信息通過具有混合正則的核聯(lián)合稀疏表示分類方法得到充分利用。通過在真實(shí)高光譜圖像數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)表明，該成果提出的方法能夠有效地提高高光譜遙感圖像的分類效果。 主要技術(shù)指標(biāo) 不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本數(shù)參閱表 1. 在該訓(xùn)練樣本集數(shù)量下的分類結(jié)果表現(xiàn)參見表 2. 相比于傳統(tǒng)分類器 SVM，OA 提高了約 20%；相比于 SOMP，OA 提高了約20%。 該成果無需使用 GPU 資源在保證精度的同時(shí)有效提升了分類的精度和效果，同時(shí)在較少訓(xùn)練樣本條件下仍能得到較好的分類精度和分類效果。 表 1. 不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本選取數(shù)量 表 2. PaviaU 大學(xué)數(shù)據(jù)下不同方法的正確率比較