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成果介紹智能控溫薄膜可以實現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。技術創新點及參數室溫可用（20℃-40℃）節能減排（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智能變色的可能性

面向當前人工焊接效率低下、焊接質量難于保證的缺點，以線結構光傳感器為主要感知工具，構建了一套面向3D空間曲線焊縫的焊接機器人智能導引編程系統，實現了對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化生成等。具體技術指標： （1）焊縫掃描精度在0.2mm以內、掃描速率最高可達1kHz； （2）可面向多種不同類型的焊縫實現自動化作業； （3）無需人工示教編程，可根據掃描模型自動生成機器人的焊接路徑。 創新點： （1）基于3D視覺處理方式，受環境影響小，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。

本發明公開了一種實時跟蹤運動目標區域的智能監控裝置,包括一視頻輸入設備、一視覺分析系統和一網絡輸入輸出設備。為了高實時高精度地進行運動目標的跟蹤,該系統采用了基于模型動態切換的目標跟蹤算法,通過對遮擋狀態的有效判定,對未遮擋的單運動目標采用基于區域跟蹤的簡單快速模型,對相互遮擋的復合運動目標采用基于SIFT特征的窄基線圖像匹配模型,系統結構簡單、高實時高精度、可擴展性強,具有有線以太網和無線GPRS多重網絡接入功能,有效的實現了運動目標區域實時跟蹤功能。

面向物聯網研制一類適合無線傳感網絡環境下使用的智能家居無線控制系統，該系統基于Zigbee協議，遠程控制家居生活中的各類電器設備，還可對房間中的煙霧進行檢測和報警（自動撥打設定電話）。

作為全球導航衛星系統(GNSS)的后起之秀，我國自主北斗導航衛星系統(BDS)近年來迅猛發展。“十二五”及未來“十三五”期間，已有和正在發展大規模的各類地基北斗 /GPS 站網(CORS 網、GNSS/MET 網等)，同時，空基(無人機、有人機)和天基觀測載荷 研制已提上日程。所有這些觀測數據將形成天空地一體化網絡的北斗大數據資源。隨著導航、 定位、授時等北斗傳統應用的日趨成熟(圖 1)，北斗大數據附加值發掘及新型應用領域產 業鏈的拓展將前景廣闊。本項目為導航衛星創新增值應用及北斗大數據信息的深度挖掘，將干擾導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，在突破我國自主導航衛 星遙感探測關鍵技術的基礎上，從地基探測和空基(無人機、有人機)探測兩個層面，實現 軟硬件一體化的北斗/GPS 雙模氣象水文生態多要素綜合監測系統。方案及成果將面向行業 應用需求，引進吸收國際前端技術，緊密結合當地資源優勢，打造內蒙古自治區成為國內率 先開展北斗氣象水文生態增值創新應用的省份，拓展北斗大數據在氣象預報、智慧農業、智 慧水利、生態環境等領域的應用(圖 1)。圖 2 為北斗/GPS 環境多要素智能監測與大數據服務平臺總體方案。圍繞“數據獲取——數據存儲——分析挖掘——應用服務”這一主線進行。其中: 數據獲取分為地空天三類:(1)自主研發的低成本北斗/GPS 環境多要素智能監測設備;(2)無人機搭載北斗/GPS 智能監測傳感器;(3)GNSS 遙感衛星。 環境監測要素包括:農業環境生態(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)。 該方案將充分發揮導航衛星無源探測、高時空分辨率、低成本高產出、實時性強的優勢。同時，方案涉及的監測要素及方法可實現同衛星遙感(高分衛星、降水衛星、重力衛星等) 監測的有效結合和優勢互補，作為國土資源實時監測系統的有機組成部分，共同實現國家級、 區域級空天地一體化物聯網遙感大數據智能監測服務。清華大學在利用地基、空基北斗/GPS 觀測數據進行氣象水文生態要素監測技術開發、 產品研發、軟硬件研發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航系統的 創新應用，團隊成果國內領先且得到國際同行的高度認可，開發并集成了一套完備的“北斗 /GPS 雙模多要素智能監測”整體解決方案。除發表高水平學術論文外，已申請多項發明專 利和軟件著作權(表 1)，2016 年技術成果已通過軟硬件服務在青海(氣象/水利/環境)、四 川(農業/氣象)、山東(農業)、北京(科研單位)等地取得了初期經濟效益。中心已具備 的技術基礎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建設(圖 3)、 空基試驗與技術攻關(圖 4)、監測產品研發(圖 5)、軟硬件設備自主研發(圖 6)。所有這 些技術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產品，并且本項目的成果產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:研制內容一產出的氣象水文生態監測要素估算軟件模塊，可同以北斗 導航定位為主打方向的企業對接，通過嵌入本軟件模塊，拓寬其業務范圍，在為農業、氣象、 水利等部門提供導航定位服務的同時，融入氣象水文生態要素同步監測的功能。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計 50 套，預計每年產生收益 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)監測產品:研制內容一產出的氣象水文生態監測要素產品，如通過 SDCORS 監測 網絡附加得到的多要素監測產品，可實現政府買單為行業公眾提供服務。可與高校、科研院 所等聯合申報國家級、省部級科研項目，預計單個項目經費 500-1000 萬元。(3)新型監測設備:研究內容二所產出的面向氣象農業水文應用的北斗/GPS 雙模氣象 水文生態多要素綜合監測設備，具有低成本、小型化、多功能等優勢，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，實現行業接收機的更新換代及初期市場壟斷。(4)演示系統:研究內容三所產出的北斗/GPS 雙模氣象水文生態多要素綜合監測演示 系統，可率先在山東省(青島市)開展示范應用，且該創新應用模式在全國具有推廣價值。 可聯合申報科研項目，預計單個項目經費 500-1000 萬元，同時可實現業務化推廣應用，名 利雙收。

大健康是未來世界發展的趨勢，在未來10年內將產生10萬億美元的產業。我國在近期提出的健康中國，著眼于擴大在線健康服務，依托大數據提出診斷和治療建議，實現大社區健康管理與大健康服務。實現這一體系的關鍵，在于各種柔性電子、傳感器技術，與物聯網、云通信技術，以及大數據與人工智能相結合。 隨著經濟的發展，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日益盛行，開發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。醫院的醫生能夠通過互聯網、云通訊、分布式的監測和管理每個病房的病人的身體狀況，既節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；結合無線互聯網、云通訊,能實現分布式醫護,虛擬空間管理；與大數據與人工智能結合，進行智能健康管理,實現智慧醫療（圖1）。 圖1 基于柔性傳感器的智慧醫療系統 本項目主要應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標簽作為人機數據交互單元，以大數據為手段對平臺進行管理，瞄準柔性電子與智能大數據前沿領域，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與器件開發 近年來，蠶絲等柔性材料作為醫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。以此為基礎開發柔性電子制造技術，通過柔性材料的光刻、打印等加工技術，制備傳感單元。 （2）人體傳感信號實時監測的云系統的開發 通過建立皮膚表面傳感器無線信號傳輸技術，實現體溫、心跳等信號的遠程監測，符合國家精準醫療精神。通過云系統可對老年社區、醫院等場所進行智能化、集成化的監控，實現健康的大數據管理。除此以外，也可實現個體的遠程診療體系。向“健康中國2030”靠攏，依托大數據提出診斷和治療建議。 （3）將系列傳感器材料制備技術與無線信號傳輸云平臺結合，實現個人和醫院的對自身和病人的健康指標數據進行檢測和管理。以此無線體征檢測的平臺框架為基礎，后續又可以引入更多傳感與控制體系，適應場景的多樣化。 二、前期研究基礎 （1）模仿神經元突觸的蠶絲憶阻器 在神經系統中，當神經沖動從軸突傳導到末端時，Ca2+離子大量涌入突觸前膜引起遞質的分泌，從而改變突觸后膜的導電性。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 可穿戴設備在未來智能裝備領域具有廣泛的應用前景，而我們平時穿戴的衣物均是由纖維編織而成，智能穿戴設備設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多維度傳感，并可適應多種場景，這項工作與傳統紡織行業結合開創了尖端智能科技研究新領域。

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：

圖1. 礦識的4個頁面 a: 選取待識別的礦物，可現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驗估計所得的硬度值后得到識別結果 d: 可以不使用硬度值，僅用圖片進行識別 表1 礦識與其他相關工作的對比 圖片類型 相關研究 性能 可識別礦物數 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  僅用圖片識別的正確數 結合圖片與硬度識別的正確數 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%    

本平臺基于SAAS云模式，以大數據與人工智能技術為支撐，解決了多中心醫學健康研究、藥物試驗、慢病管理、隨訪管理等各類臨床數據采集與分析問題，集成了輕量級項目管理、多終端靈活病例采集、支持隊列與隨機對照的臨床試驗設計、數據采集、數據質控、生物樣本庫、數據統計分析以及臨床資料數據存儲管理等功能，有效提高臨床科研、流行病調查、臨床試驗和健康隨訪的流程化數據全生命周期的管理效率，保障了臨床數據真實性和有效性。平臺提供了項目管理、臨床業務管理（隨訪管理、隊列數據采集、隨機試驗、流程規劃、慢病管理）、盲法設定、郵件提醒（微信掃描）、CRF表庫管理、受試者管理（電子病歷管理與知情同意書）、數據分析、數據高級檢索、生物樣本庫管理、數據集管理與共享、知識庫管理、平臺門戶（新聞公告）、公開注冊、微信集成與智能通知、用戶管理、機構倫理審核與管理、日志管理、字典管理、菜單管理、角色管理、數據留痕等服務，幫助快速配置和積累各臨床科室CRF表和數據采集（教育培訓）流程規劃，形成臨床大數據采集、管理與分析平臺，提供全生命周期的臨床數據服務，服務于醫院隨訪管理、隊列研究、臨床評價、醫學健康調查、慢病管理、健康管理等各類臨床業務，積累臨床大數據資源，促進醫學科學發展。

項目成果/簡介:數據采集技術可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。多模態傳輸技術LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡)在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。       LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa：物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。LoRa （Long Range）:   一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。數據分析技術人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。應用范圍:家居智慧控制，提高舒適度：家庭生活狀態統計和日常需求預測與推薦；多模態行為分析和數據采集和傳輸系統；多模態行為數據采集和分析平臺；基于LoRaWAN/5G的工廠環境、農業大棚等環境監測系統。技術成熟度:通過中試