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MM-3中醫脈象模型 ? MM-3中醫脈象模型應用仿生模擬及波形合成方法，在高分子材料制成的模型手腕部（寸口處）產生16種常見的中醫脈象，這些脈象是中醫八綱脈的典型，是臨床辯證的基礎，熟悉這些基本脈象可以在實踐中舉一反三，逐步掌握診脈方法，進行脈象診斷培訓。本模型作為中醫脈象再現的信號源，可以用于診脈的教學過程，給學生創造良好的反復訓練實踐機會，是理想的教學工具，亦可用于脈象形成機理的體外實驗研究。 ? 一、模型組成： 全套脈象模型由四臺（A、B、C、D）分體模型組成。 ■ A組模型：輸出平、滑、遲、濡脈。 ■ B組模型：輸出洪、革、浮、數脈。 ■ C組模型：輸出弦、結、代、促脈。 ■ D組模型：輸出沉、細、澀、弱脈。 ? 二、技術指標： ■ 搏動信號源：輸出16種指感真實的脈象搏動信號（平、滑、遲、濡、洪、革、浮、數、弦、結、代、促等）。 ■ 波形參數：（h、t、w）：符合規定標準（見《中國脈診研究》一書）。 ■ 仿生手模型老化時間：大于3年。 ■ 最長連續工作時間：4小時。 ■ 分體模型尺寸重量：42×22×28cm（長、寬、高），14KG。 ■ 最大功耗：小于50VA。 ■ 電源電壓：交流220V±10%，50HZ或交流110V，60HZ，由用戶選擇后確定。 ■ 保險絲規格：交流220V時，0.5A；交流110V時，1A。 ? 三、標準配置： ■ 中醫脈象模型：4臺 ■ 電源線：4根 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張

非結構化數據中臺，能夠讓業務產生的海量非結構化數據也能夠得到有效利用。非結構化數據中臺以數據架構為底座，以人工智能來驅動，打通數據孤島，統一管理并處理、分析非結構化數據，讓數據賦能業務，實現數字資產管理、內容自動化、知識運營、業務合規性管理。 非結構化數據管理平臺采用分布式架構，實現對海量非結構化數據的采集、存儲、處理、索引。實現對非結構化數據的抽象、描述、分類、管理、分析、挖掘、監控等。

本發明的目的之一在于提供一種簡單實用的方法，可以從簡單的線性多肽前體出發，通過關環反應，制備環肽、目的之二在于制備得到的環肽由苯環支撐，不依靠分子內的氫鍵，結構新穎。1.一種通過鈀催化的分子內C-H鍵的芳基化反應，高效制備新型環肽化合物的制備方法，其特征在于該方法的具體步驟(圖2)。在反應瓶中依次加入原料、銀鹽、金屬鈀催化劑、添加劑(additive)以及溶劑，指定溫度下攪拌12小時，冷卻至室溫，加入乙酸乙酯稀釋，硅藻土過濾，濃縮，加入二氯甲烷，飽和碳酸氫鈉水溶液洗滌，有機相用無水硫酸鈉干燥，柱層析分離得目標產物。2.本發明所涉及到的金屬催化劑是金屬Pd相關催化劑，可以是Pd(OAc)2，也可以是其他二價Pd金屬催化劑。/line3.本發明所涉及到的銀鹽可以是碳酸銀，醋酸銀，三氟乙酸銀，也可以是其他一價銀金屬催化劑。/line4.本發明所涉及到的添加劑(additive)是羧酸相關添加劑，可以是2-苯基苯甲酸，也可以是如圖3所示的其他羧酸，催化劑的用量一般為0.5equiv。5.本發明所用溶劑是叔丁醇，其用量是為每毫摩爾原料對應使用范圍為40mL至200mL。

本項目開發質量體積小、續航時間長、循環壽命高、安全性好、更適合柔性穿戴應用的新型全固態鋰硫電池系統。該電池系統充分結合鋰硫電池的高容量特性和全固態電池的高安全特性，在性能上具有顯著的優勢

本項目創造性提出符合中藥特點的制藥工業大腦模型，將中藥傳統工藝與最新智能技術相融合，改革中藥粗放型生產制造方式，建成符合高效能生產優質中成藥要求的中藥智能制造平臺，成為信息化、網絡化、智能化制造中成藥的開拓者，為中藥制藥企業高效營運、提質降本、高質量發展提供了關鍵核心技術體系，實現了科學、嚴謹、智能、精準管控中藥制藥過程的技術跨越。   關鍵技術1：中藥制藥關鍵物料屬性智能辨識技術 本項目在中醫藥理論指導下，將現代醫學分子實驗方法與知識網絡分析等智能技術相融合，科學認知中成藥臨床優勢特色和中藥產品質量屬性。 研發了3種辨識方劑化學物質的新方法，整合方劑藥材組成、化學成分、中醫證候和臨床療效等知識單元，從方-藥-病-證入手，提出三個層次的知識關聯網絡構建方法。根據“病證結合、方證對應、理法方藥一致”研究理念，構建了涵蓋藥材-證候、藥材-疾病、成分-疾病三個層次的方劑關聯知識網絡。在此基礎上，整合中醫遣方用藥規律、現代分離分析與高通量篩選技術，發展了基于知識發現的方劑活性物質智能認知新策略，研究發現小青龍湯類方宣肺平喘、助陽解表功效物質組以及一系列具有潛在抗病毒活性的方劑活性物質，不僅為詮釋方劑組方的科學內涵提供了技術工具，也為智能認知中成藥質量屬性探索了新路。 以中醫氣血理論認識心腦血管疾病及2型糖尿病的共同特征，針對疾病發生發展的關鍵病理環節，以糖脂代謝、血管功能、血液流變等為重點，構建心腦血管疾病共有生物分子網絡模型；創新設計靶向PTP1B等關鍵靶點的熒光探針，用于辨識具有抗脂質累積、改善胰島素抵抗等生物效應的中藥活性物質，在此基礎上建立了“成分-靶點-通路-疾病”多層次網絡整體分析方法。 以芪參益氣滴丸、冠心寧片、丹紅注射液等品種為研究載體，通過系統總結中成藥化學、生物及臨床應用信息，梳理中藥生產制造中所涉及的知識實體類、實體類屬性及屬性數據來源，并詳細描述各類實體間的關系，從而構建中藥制藥知識圖譜，科學認知中成藥臨床特色和中成藥質量屬性。   關鍵技術2：中藥產品質量多屬性同時檢測技術 本項目發明了可同時檢測中藥質量及其生物活性成分的方法以及中藥產品化學屬性與生物屬性同時檢測法，并建立了基于深度學習與計算視覺的中藥理化屬性與生物屬性高光譜同時檢測法，實現了中藥化學-生物屬性融合檢測、化學-生物-物理屬性融合檢測以及生物活性多重檢測，為多方位快速檢測中藥產品質量開辟了技術新路。 創新設計中藥化學-生物融合檢測原理，通過在能夠特異性識別生物靶標的肽段上修飾易離子化的標簽分子，合成制備靶向質譜響應探針，用于多靶標高靈敏同步檢測，再使用DART-MS對中藥質譜指紋圖譜與多靶酶活性進行融合檢測，從而建立了基于質譜響應探針的中藥質量多屬性同時檢測法，可快速、靈敏、準確地同時檢測中藥產品化學成分一致性與生物活性，相關研究成果發表在國際分析技術領域頂級期刊《Analytical Chemistry》（IF=6.7）。 首次將微流控芯片應用于中成藥質量評價，針對心腦血管疾病相關的兩個關鍵靶酶（凝血酶與血管緊張素轉化酶），發明并研制出多功能的微流控芯片，將其用于評價芪參益氣滴丸等中成藥的生物活性，實現了對正常與異常批次產品的準確識別，且效果優于色譜指紋圖譜方法。這種微流控芯片不僅可用于評價中藥產品生物活性，而且能夠同時篩選出中藥產品內具有酶抑制活性的化合物。 將新一代人工智能技術與高光譜分析技術相融合，用于智能處理高光譜（可見光和短波近紅外）數據，研制出一種可同時檢測中藥注射劑化學、生物及物理質量屬性的在線分析方法。該方法包括一個端到端的多輸出深度學習模型和一種新的雙尺度異常檢測算法，前者以光譜數據為輸入，可同時測定多個化學成分含量和生物活性指標；后者通過對圖像數據進行邊緣檢測、角點檢測以及曲率計算，能檢測出最小直徑為60 μm的可見異物，實現了總黃酮、總內酯、抗氧化活性、抗凝血活性、色度及可見異物的同時檢測。   關鍵技術3：中藥制藥過程多維度智能感知技術 本項目建立了中藥制藥過程多維度智能感知技術，從不同方位表征制藥過程物料信息與時變特性，為智能認知制藥過程規律提供關鍵信息。 采用高光譜和高速攝像等技術獲取不均勻藥材表面上光學數據，優選數據融合及分類方法，依靠計算機視覺準確感知藥材真偽、產地、質量等級；進一步與常規液相色譜檢測等技術相結合，從物理性狀、指標成分和大類成分等多個維度綜合精準感知藥材品質。針對致病微生物快速檢測，研制了基于SERS的生物傳感器，利用拉曼光譜儀快速檢測中藥產品中微生物，攻克微生物檢測時間長、靈敏度低的現場感知難題。 針對提取過程等中藥制藥關鍵工序中有效成分時變信息檢測，采集并比對正常及異常工況時的提取動態光譜數據，采用機器學習算法建立監測模型，在線實時獲取過程中有效成分提出情況，通過提取數據積累，不斷提升模型精度，準確感知提取過程工藝品質。 為有效降低異常工況發生率，提出中藥制藥過程軌跡監測方法，采用Hotelling T2、DModX和主成分得分等多維統計量綜合表征過程狀態，快速靈敏感知制藥過程狀態異常；根據狀態特征控制后續工況操作參數，提前排除潛在擾動因素，保持過程軌跡始終處于控制限內，攻克了中藥生產制造狀態無法測控的難題，并成功應用于丹紅注射液生產現場。 運用所建立的適用于中藥復雜體系并體現整體觀的中藥制藥過程多維度智能感知技術，將制藥分析技術從以往的“檢測指標成分”創新發展為“監控制藥過程狀態”，科學測判中藥制藥過程狀態一致性，開創了中藥制藥過程一致性管控的技術先河。   關鍵技術4：中藥制藥過程智能認知與優化技術 本項目在中醫藥理論指導下，聚焦中藥先進制藥與信息化融合中的重大技術挑戰，創造性提出符合中藥特點的制藥工業大腦模型以及中成藥生產制造知識圖譜構建方法，建立了制藥過程智能認知與優化技術，打通“信息孤島”，從而能利用中藥工業大數據來發現中藥制藥知識，提升中藥制造智能化程度。 建立藥材關鍵性質和關鍵過程參數范圍與過程產物品質之間的定量關系，明確制藥過程對藥材質量波動的承受能力大小，建立與之相匹配的投料藥材質控標準；進而采用不同批號藥材按比例混勻投料等均一化質控手段嚴控藥材關鍵指標成分含量波動在預設質控標準范圍內，顯著減少原料批次間差異，從制藥過程源頭保障了中藥質量。   創建了風險分析和統計分析相結合的中藥制藥關鍵工藝單元辨析及工藝關鍵參數辨識技術，提出加權決定系數法綜合制藥工藝對有效成分含量、風險物質限量和生產效率等的多目標需求，自主開發計算機軟件并獲軟件著作權，為精準設定制藥過程控制目標參數提供了有效認知工具。

本發明提供一種高通用性大裝載小型無人飛行器。該飛行器包括：翼身融合機體，設置在所述機體兩側的兩個固定主翼，設置在所述兩個主翼下方的兩個撐桿以及設置在兩個撐桿后端的模塊化尾翼組件。所述兩個主翼采用優化后的高升力翼型，使全機具有較小的失速速度；所述機體進行了翼身融合設計，機體內具有較大的裝載容積，能夠搭載多種任務載荷，同時，全機具有靈活的起降能力，可根據任務需要進行彈射起飛、滑跑起飛或垂直起降，從而提高了無人飛行器對不同類型飛行任務的適應能力和執行效率。

本項目科技成果可以有效解決大跨度或多高層民用、商用或工業用途筑結構物中的振動問題，振動類型可以是由地震和風等環境荷載誘發的結構振動，也可以是由電機和旋轉機械等工業設備引起的建筑物振動反應。科研項目“多高層建筑地震反應的消能與控制”系國家重點科技項目（攻關）計劃專題，課題編號 101-9914006-3，由國家計委下達。本項目是在日本、美國和新西蘭等地震多發國家近十年來廣泛關注的技術，隨著經濟的發展在我國也備受重視。其基本思想是使被設計的建筑物在使用期間符合基于三個水準即“小震不壞，中震可修，大震不倒”的抗震設防目標的要求，實質是強調滿足生命安全和損壞控制這樣兩個設計目標，但是解決的手段依靠的是包括消能減震技術在內結構控制技術。本項目的研究內容以被動控制技術為主，開發了包括擠壓型鉛合金阻尼器和彎剪型鉛合金阻尼器在內的各種工程實用的阻尼器。項目研究成果 2007 年獲華夏建設科學技術一等獎（建設部，獲獎年度為 2006 年），其中的彎剪型鉛合金阻尼器獲國家發明專利。

該項目深人研究了跨海河水中架橋的高程測量技術，提出了全站儀中間法監測復雜地形橋梁沉降的方案，效果顯著。研究和探討了橋梁結構主體傾斜監測及水平位移監測技術，重點研究了時空內插模型對于跨河橋梁的線形控制具有重要意義。該項目首次利用盲孔法試驗測試了大跨徑連續鋼箱梁頂板焊縫的焊接殘余應力，有效控制了焊接殘余應力和殘余變形，為鋼結構橋梁的焊接精確施工提供了重要理論依據；通過研究鋼箱梁橋橋面鋪裝層模量，發現鋪裝層模量與鋪裝層應變呈非線性關系的規律，在一定范圍內提高鋪裝層瀝青混凝土模量可以有效降低橋面鋪裝層應變水