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項目簡介 化工設備及化工設備是在高溫、高壓及腐蝕環境下工作的機械設備，其零部件的安全可靠工作是整個生產裝置的安全運行的基本保障。化工機械零部件的脆性破壞，對化工裝置的安全生產危害性極大。它無先兆、容易引起重大事故。我們采用數值分析方法，對化工設備常用零部件的受力情況進行分析計算，運用金相分析及掃描電鏡等手段對零部件斷口的組織特征及微觀形貌進行分析；采用化學分析方法及微區能譜分析方法對斷口物質成分進行分析；采用斷裂力學分析方法根據斷口的形成過程對零部件的破壞進行斷裂力學參量分析。應用情況 運用以上方法及手段，對武漢石油化工廠聚丙烯裝置活化劑管道連接螺栓的突然破壞、原油加熱裝置熱電偶管的突然破壞及催化裝置浮頭式換熱器小浮頭連接螺栓的突然破壞進行了失效分析，找出了導致零部件發生脆性突然破壞的原因，為采取有效措施防止此類破壞提供了參考依據，為整套裝置的安全運行起到了一定的保障作用。

由于地球的自傳，地面的太陽電池板必須自動跟蹤太陽才能獲得最好的輻照效果。為此必須建立聚光和自動跟蹤太陽的復雜而昂貴設備，這樣無疑增加了成本。本項目不要建立復雜的自動跟蹤太陽的設備，卻能盡量多地聚集射角入電池表面的太陽光。為此，我們將光伏玻璃表面制備成由多個半球面構成的復眼結構，將其覆蓋光伏太陽電池板表面時就可將斜照入射的太陽光盡可能多地聚集射入太陽電池表面，進而提高太陽電池的光電轉換效率。模擬表明，在沒有間隙排布和弦高比為2.5時效果最優，并且復眼越大優化效果越好，與常規平面光伏玻璃相比，所收集的光能增加4.43%。按設計制得實際復眼光伏玻璃樣品，通過一天陽光下的實際測量，得到了類似模擬的效果。本項目自主研發了由多個由半球面構成復眼結構的光伏玻璃，將其覆蓋光伏太陽電池板表面時可將斜照入射的太陽光盡可能多地聚集射入太陽電池表面，具有跟蹤太陽光的類似功能，提高太陽電池的光電轉換效率。與常規平面光伏玻璃相比，所收集的光能增加4.43%以上。

一、項目簡介 “中國制造2025”與《福建省實施<中國制造2025>行動計劃》促使智能制造成為生產制造企業的主旋律,而工業機器人作為智能制造的重要柔性制造單元，2015年中國機器人市場累積銷售68459臺。然而，工業機器人結構復雜，工作環境惡劣，保養和維護對生產企業技術人員的能力提出了極高的要求。一旦工業機器人故障得不到及時維修，將直接影響正常生產。因此，開發工業機器人故障診斷與預測系統對工業機器人的推廣和應用將起到重要作用。 二、前期研究基礎 與泉州市微柏工業機器人研究院有限公司建立合作關系，采用企業與高校共同投資模式，建立“嘉庚學院—微柏工業機器人創新實驗室”，實驗室現有師生近百人，為高校師生提供研發環境，為企業進行技術難題攻關并培育人才。與微柏簽署了為期3年的技術服務合同（2014.12-2017.12，微柏工業機器人技術支持服務，150萬元）。 得到廈門大學中央高校業務費資助“基于大數據的工業機器人故障診斷與預測方法研究，2016.1-2018.12，35萬元”。 四、合作企業 泉州市微柏工業機器人研究院有限公司是福建省工業機器人研發龍頭企業，從事工業機器人相關技術研發及產業化十余年，專注研發六關節與四關節自由度串并聯機械手等，自主研發數十種應用在沖壓、噴涂、焊接、激光加工等生產作業領域的專業機器人。自主研發了高精度RV減速機檢測臺，工業機器人零點矯正與運動精度檢測裝置，焊接機器人防碰撞測試裝置等工業機器人核心部件與整機檢測系統，獲得國家發明專利5項，國家實用新型專利30項。作為福建省科技小巨人企業、福建省科技型企業泉州市智能制造示范企業等，承擔了省部級科技項目10余項。

本發明公開了一種基于區域分割和曲面擬合的室內定位方法， 包括：在給定目標區域中設置 M 個信號源和 N 個參考點，保證每個參 考點能夠接受來自至少一個信號源的信號強度，同時記錄每個參考點 的二維坐標信息，對于每個參考點進行信號強度采樣，然后對樣本取 均值，得到第 i 個參考點的指紋，將給定目標區域劃分為 K 個區域， 并根據每個區域內的參考點的指紋，建立相應的區域指紋，并存到指 紋數據庫，在每個區域內，針對每一個信號源，利用該區域內參考點 的指紋，建立一個曲面擬合函數來表示該信號源在該區域內的信號強 度分布。本發明能夠解決現有指紋定位技術中，定位性能受參考點粒 度的制約，定位結果只能從有限個參考點中提取，導致定位精度有限 的問題。

1. 藥物制劑 2. 體外抗炎作用 與陰性對照組相比，脂質體滴眼劑對巨噬細胞分泌炎性細胞因子NO和TNF- a的抑制作用更明顯(p<0.01)。與陽性對照組相比，陽性對照組(地塞米松溶液，250μg/mL)與脂質體(18250μg/mL)的體外抗炎作用無顯著差異(p﹥0.05)。說明脂質體滴眼液具有良好的體外抗炎作用。結果如表和圖所示。 Table. Effect  on NO and TNF-α secretion in RAW264.7 cells. (mean ±SD, n=6) Group NO concentrations（μmol/L） TNF-α concentrations（μmol/L） Blank control 4.62±0.26 78.6±3.69 LPS 19.45±0.74 7737.3±251.75 Liposomes（μg/ml） 3 9.31±0.55 5527.6±225.83 10 7.96±0.29* 3529.2±189.17* 18 5.73±0.22** 2549.3±134.17** 24 5.46±0.34** 1563.4±83.33** 30 4.20±0.23** 556.9±28.67** Negative control 10.12±0.62 5387.79±226.45 Positive control 5.81±0.24** 2413.9±148.5** Note: * means the difference is significant compared with the LPS group (P < 0.05), ** means the difference is very significant (P < 0.01). Fig. 8. (A) Effect on TNF-α secretion of RAW264.7 cells, (B) Effect on the secretion of inflammatory mediator NO in RAW264.7 cells. 3. 體內抗炎效果 體內抗炎效果結果見下圖。

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。

數控立車切削加工作為制造技術的主要基礎工藝，隨著制造技術的發展，在 20 世紀末也取得了很大的進步，進入了以發展高速切削、開發新的切削工藝和加工方法、提供成套技術為特征的發展新階段。是制造業中重要工業領域，如汽車工業、航空航天工業、能源工業、軍事工業和新興的模具工業、電子工業等行業的主要加工技術，也是這些工業領域迅速發展的重要因素。為了滿足市場和科學技術發展的需要，達到現代制造技術對數控技術提出的更高的要求,為適應數控進線、聯網、普及型個性化、多品種、小批量、柔性化及數控迅速發展的要求，最重要的發展趨勢是體系結構的開放性,數控技術、制造過程技術在快速成型、并聯機構機床、機器人化機床、多功能機床等整機方面和高速電主軸、直線電機、軟件補償精度等單元技術方面先后有所突破。 黑燈工廠”是 Dark Factory 的直譯，即智慧工廠，因為從原材料到最終成品，所有的加工、運輸、檢測過程均在空無一人的“黑燈工廠”內完成，無需人工操作，所以可以關燈運行，故而得名。智能化才是支撐企業的核心，智慧工廠中員工對智能化設備的掌控能力的要求大大提高，由原來的純粹單一“操作為主，設備為輔”的角色演變為“設備為主，操作為輔”，需要員工變身為具備全面技術能力的工程師。技術工程師不僅要保證智能化生產線的正常運行，還要保證快速處理生產過程中產生的異常等，而且成為了智慧工廠的“隱形人”，由其在綜合考慮效率、成本等因素的基礎上決定哪些工作由機器完成，哪些由人完成，實際的生產仍是一個人機協作的過程。基于數字孿生建模、分析、調試、決策和運維等遠程管控來實現和保障的。 本項成果的核心是黑燈模式下的動柱式數控機床智能裝備及基于云控遠程運維平臺的加工產線的開發及其產業化，主要是開發中小型數控動柱立式機床智造裝備、基于數字孿生驅動的云管控系統及 APP，研制低時延智能控制器并實現產業化。其關鍵技術是數字孿生驅動的一體化設計、智能控制AI 算法及其控制器和基于物聯網的云控遠程運維技術。數控機床與智能數字化+物聯網+云平臺相結合，因此形成的本成果是特有的數字化智能裝備（數智裝備）。 技術先進性和獨占性在于： （1）基于數字孿生的動柱式數控車床的設計制造方法及精密加工自動化流程智能改進技術； （2）基于數字孿生驅動的自感知、自決策、可預測性運維等于一體的黑燈模式智慧工廠的云管控平臺及制造服務 APP； （3）全新的基于區域選擇性耦合控制的低時延智能控制技術的開發。創新點在于： （1）基于數字孿生模型的動柱式數控機床及其配套生產線的設計制造方法創新； （2）“倒立式五軸車銑中心”實現 5 面車銑復合加工；“動柱式數控立車”技術，X 軸主導軌、X 軸滾動絲桿、X 軸副導軌三者來定位動立柱技術；8-12 工位伺服液壓刀塔，加工時換刀快、精度高、故障少； （3）通過內置 K210 智能芯片、SIM8200/8300 和智能傳感等核心模塊，實現了智能裝備間 NB-ioT 和 mMTC 等 5G 物聯通訊和人機交互； （4）將多源數控機床運行數據高效融合以及邊緣計算與云端一體化，開發制造服務 APP 模塊，構建面向制造服務生命周期的云網端管控平臺； （5）基于區域選擇性控制的低時延智能控制器實現了智能裝備之間的網格化耦合控制，結合云網端管控系統及深度學習，構成智能產線。

熒光二氧化硅微球（CDs@mSiO2）負載抗體等生物大分子針對病毒、細菌和疾病體外檢測試劑盒。 技術指標（創新要點等）： 1、使用性能優越的碳量子點取代穩定性差、熒光量子產率低的有機熒光染料和毒性大的無機半導體量子點； 2、通過調節碳量子點的合成原料，使得碳量子點偶聯錨定在二氧化硅微球上，且不會引起碳點的熒光猝滅從而有利于連接抗體或生物大分子等，產品具有快速、靈敏度和特異性高等優勢。

本文在對會計師事務所避稅業務中的行為特點進行分析的基礎上,總結了五個方面的啟示,以提高我國的反避稅工作能力.

在調整經濟結構方面,財政政策優于貨幣政策,結構性減稅對我國經濟結構調整能夠發揮獨特而重要的作用.本文認為,基于經濟結構調整的結構性減稅政策的著力點應為:推行低稅負的增值稅制與營業稅制,刺激消費需求增長;全面推行"營改增"等改革,促進產業結構優化;依托增值稅,營業稅和企業所得稅三大稅種扶持中小企業發展;完善稅收優惠政策.加大對不發達地區的支持.