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論無憂學(xué)位論文格式檢測(cè)機(jī)器人可以自動(dòng)分析學(xué)位論文格式是否符合學(xué)校的撰寫規(guī)范以及相關(guān)的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，支持文本、插圖、表格、代碼、算法和參考文獻(xiàn)等上百個(gè)檢測(cè)項(xiàng)，并將發(fā)現(xiàn)的不符合項(xiàng)以批注的形式在原稿中自動(dòng)標(biāo)注，指導(dǎo)學(xué)生修訂相關(guān)規(guī)范性錯(cuò)誤。平臺(tái)歷經(jīng)7年運(yùn)營(yíng)，擁有兩百余所高校用戶（含40余所雙一流、985/211學(xué)校），如中南大學(xué)、四川大學(xué)、電子科技大學(xué)、大連理工大學(xué)、國(guó)防科技大學(xué)、西安電子科技大學(xué)、北京郵電大學(xué)、中國(guó)礦業(yè)大學(xué)（徐州和北京）、中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢和北京）、中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)、北京體育大學(xué)、中國(guó)石油大學(xué)（華東）、上海開放大學(xué)、浙江省委黨校等，研究生、本科、黨校、軍校、開放大學(xué)、繼續(xù)教育、高職均有成功案例，支持800余所高校2000余份模板，百度搜索“論無憂 形式規(guī)范|格式 檢測(cè) 通知”，可以看到上百所高校發(fā)通知把格式檢測(cè)作為學(xué)位授予的一個(gè)必備環(huán)節(jié)。 

該研究團(tuán)隊(duì)利用創(chuàng)建的植物功效組學(xué)技術(shù)平臺(tái)研究發(fā)現(xiàn)，從茶中篩選到的有效單體分子EGCG（表沒食子兒茶素沒食子酸酯）能夠強(qiáng)力結(jié)合新冠病毒S蛋白（Kd=121nM），并有效阻斷新冠病毒S蛋白與人ACE2受體的結(jié)合。同時(shí)，研究過程發(fā)現(xiàn)，EGCG不僅能阻止兩者相互結(jié)合，并且對(duì)已經(jīng)結(jié)合受體的S蛋白還有促進(jìn)二者解離的作用。目前，國(guó)內(nèi)外尚未找到與新冠病毒S蛋白親和力強(qiáng)、并且能夠有效阻斷S蛋白與ACE2結(jié)合的分子。這一發(fā)現(xiàn)為開發(fā)預(yù)防和治療新冠病毒感染的相關(guān)制劑提供了非常有價(jià)值的科學(xué)數(shù)據(jù)，同時(shí)為從食藥同源植物寶庫(kù)中應(yīng)急篩選抗病毒成分并迅速用于臨床提供了一個(gè)創(chuàng)新的模式。云南農(nóng)大普洱茶學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室與昆明生物制造研究院有限公司于2020年1月20日聯(lián)合組建了“抗新冠病毒攻關(guān)小組”。研究團(tuán)隊(duì)根據(jù)發(fā)布的新冠病毒基因序列合成并表達(dá)了5個(gè)感染人類的冠狀病毒S蛋白，通過計(jì)算機(jī)模擬篩選方法對(duì)110余種藥食物同源植物中的800余種化合物進(jìn)行了初步選擇，從中優(yōu)選出20余種化合物進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。通過分子互作實(shí)驗(yàn)、分子水平阻斷實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)了與S蛋白具有親和力的5個(gè)天然化合物。

中藥成分復(fù)雜且很多貴重的有效成分含量極低，只有微量甚至痕量。因此，有效成分的 提取分離是中藥開發(fā)的關(guān)鍵工序。發(fā)展中藥提取技術(shù)有助于提高中藥的提取效率，降低能源消 耗，縮短生產(chǎn)周期，穩(wěn)定產(chǎn)品質(zhì)量。微波提取又叫微波輔助提取，是一種具有發(fā)展?jié)摿Φ男滦?提取技術(shù)，即用微波能加熱溶劑，從藥材中分離出所需化合物，是在傳統(tǒng)提取工藝的基礎(chǔ)上強(qiáng) 化傳熱、傳質(zhì)的一個(gè)過程。微波提取技術(shù)與傳統(tǒng)提取技術(shù)相比，具有許多獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)，被譽(yù)為 “綠色提取技術(shù)”，并已成為實(shí)現(xiàn)中藥現(xiàn)代化的主要關(guān)鍵技術(shù)之一。 本課題組研究了微波輔助提取黃花蒿中的青蒿素、闊葉十大功效中的小檗堿、黃芩中的黃 芩苷、金銀花中的綠原酸、積雪草中的積雪草苷、墨旱蓮中黃酮類化合物的小試工藝過程，并 對(duì)青蒿素、黃芩苷、綠原酸、黃酮的微波提取過程進(jìn)行了中試放大研究。 本項(xiàng)目采用先進(jìn)的微波提取技術(shù)，不僅提取效率高、產(chǎn)品純度高、能耗低、操作費(fèi)用少， 而且符合環(huán)境保護(hù)要求，廣泛應(yīng)用于中草藥、香料、食品、化妝品和環(huán)境等領(lǐng)域。

中藥成分復(fù)雜且很多貴重的有效成分含量極低，只有微量甚至痕量。因此，有效成分的提取分離是中藥開發(fā)的關(guān)鍵工序。發(fā)展中藥提取技術(shù)有助于提高中藥的提取效率，降低能源消耗，縮短生產(chǎn)周期，穩(wěn)定產(chǎn)品質(zhì)量。微波提取又叫微波輔助提取，是一種具有發(fā)展?jié)摿Φ男滦吞崛〖夹g(shù)，即用微波能加熱溶劑，從藥材中分離出所需化合物，是在傳統(tǒng)提取工藝的基礎(chǔ)上強(qiáng)化傳熱、傳質(zhì)的一個(gè)過程。微波提取技術(shù)與傳統(tǒng)提取技術(shù)相比，具有許多獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)，被譽(yù)為“綠色提取技術(shù)”，并已成為實(shí)現(xiàn)中藥現(xiàn)代化的主要關(guān)鍵技術(shù)之一。本課題組研究了微波輔助提取黃花蒿中的青蒿素、闊葉十大功勞中的小檗堿、黃芩中的黃芩苷、金銀花中的綠原酸、積雪草中的積雪草苷、墨旱蓮中黃酮類化合物的小試工藝過程，并對(duì)青蒿素、黃芩苷、綠原酸、黃酮的微波提取過程進(jìn)行了中試放大研究。

主要功能和應(yīng)用領(lǐng)域： 本技術(shù)可實(shí)現(xiàn)人糞便樣本顯微鏡檢有型成分圖像的自動(dòng)識(shí)別與分類，利用計(jì)算機(jī)圖像處理、模式識(shí)別及人工智能的理論與技術(shù)，對(duì)顯微鏡下拍攝到的糞便樣本圖像進(jìn)行研究，通過對(duì)各種有型成分形態(tài)和顏色信息等進(jìn)行特征匹配與分類計(jì)數(shù)，分別標(biāo)示出紅細(xì)胞、白細(xì)胞、蟲卵和真菌孢子等不同種類的有型成分，從而達(dá)到在線自動(dòng)識(shí)別有型成分的目的，作為醫(yī)院臨床診斷的依據(jù)。該技術(shù)可擴(kuò)展應(yīng)用于醫(yī)院尿液、白帶、腦脊液、胸腹水、胃液、精液等常規(guī)檢查，并可用于脫落細(xì)胞學(xué)的癌及癌前病變檢測(cè)及分析。 特色及先進(jìn)性： 1）復(fù)雜背景環(huán)境下的自動(dòng)識(shí)別。采用自適應(yīng)雙閉值分割算法進(jìn)行粗分割，提取出ROI區(qū)域中的單個(gè)細(xì)胞或細(xì)胞群作為分析目標(biāo)，細(xì)胞圖像的精細(xì)分割將在每個(gè)ROI區(qū)域里完成，極大地減少了數(shù)據(jù)運(yùn)算量。 2）針對(duì)形態(tài)各異和邊緣模糊圖像的精準(zhǔn)分割。針對(duì)有型成分的顯微生物圖像特點(diǎn)，去除邊界拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜、細(xì)胞各組成區(qū)域內(nèi)灰度不均勻以及成像易受噪聲干擾等因素的影響，基于Chan一Vese模型，提出幾何活動(dòng)輪廓模型方法，使用幾個(gè)獨(dú)立的水平集進(jìn)行有型成分圖像的分割，與傳統(tǒng)分割方法對(duì)比準(zhǔn)確率提升30%。 3）針對(duì)種類繁多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成識(shí)別。基于普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)泛化能力不高的問題，提出利用有限個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行集成并將其結(jié)果進(jìn)行合成，顯著的提高整個(gè)分類學(xué)習(xí)器的泛化能力，提高了整個(gè)系統(tǒng)的識(shí)別能力。 4）采用重疊分離算法精準(zhǔn)分類。有型成分分離、細(xì)胞個(gè)數(shù)的準(zhǔn)確讀取決定了整個(gè)系統(tǒng)的精準(zhǔn)程度。通過尋找到合適的分離點(diǎn)并構(gòu)建分離線，實(shí)現(xiàn)重疊區(qū)域的快速合理分離，從而將粘連、重疊的細(xì)胞分離開來，并進(jìn)行準(zhǔn)確計(jì)數(shù)。 技術(shù)指標(biāo)： 有型成分 漏檢率 誤檢率 白細(xì)胞 5% 15% 膿球 20% 30% 吞噬細(xì)胞 20% 30% 紅細(xì)胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登結(jié)晶 10% 10% 寄生蟲 5% 15% 脂肪球 10% 15% 單張圖片檢測(cè)時(shí)間：＜0.5 s 關(guān)鍵問題和實(shí)施效果 現(xiàn)今國(guó)內(nèi)大多數(shù)醫(yī)院和研究單位對(duì)生物細(xì)胞或微生物病菌等檢測(cè)還是采用人工處理的方式，即將樣品制成涂片，在顯微鏡下觀察并根據(jù)大小、形狀等特征進(jìn)行分類計(jì)數(shù)以得到數(shù)據(jù)結(jié)果，醫(yī)務(wù)人員再通過這些數(shù)據(jù)結(jié)果憑借自身的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)診斷病癥或得出研究數(shù)據(jù)。該技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)樣本顯微鏡檢有型成分的自動(dòng)識(shí)別，滿足了臨床開展常規(guī)及特殊檢測(cè)需要，使得生物檢測(cè)在自動(dòng)化、無異味、無危險(xiǎn)性的情況下進(jìn)行，提高了檢測(cè)效率，改善工作環(huán)境，保護(hù)工作人員，降低檢測(cè)成本和檢測(cè)時(shí)間，提高在國(guó)際市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力，有利于醫(yī)療檢測(cè)行業(yè)的智能化發(fā)展。該技術(shù)可識(shí)別的部分生物細(xì)胞圖像如下圖所示。 紅細(xì)胞 白細(xì)胞 霉菌 蟲卵

本技術(shù)可實(shí)現(xiàn)人糞便樣本顯微鏡檢有型成分圖像的自動(dòng)識(shí)別與分類，利用計(jì)算機(jī)圖像處理、模式識(shí)別及人工智能的理論與技術(shù)，對(duì)顯微鏡下拍攝到的糞便樣本圖像進(jìn)行研究，通過對(duì)各種有型成分形態(tài)和顏色信息等進(jìn)行特征匹配與分類計(jì)數(shù)，分別標(biāo)示出紅細(xì)胞、白細(xì)胞、蟲卵和真菌孢子等不同種類的有型成分，從而達(dá)到在線自動(dòng)識(shí)別有型成分的目的，作為醫(yī)院臨床診斷的依據(jù)。該技術(shù)可擴(kuò)展應(yīng)用于醫(yī)院尿液、白帶、腦脊液、胸腹水、胃液、精液等常規(guī)檢查，并可用于脫落細(xì)胞學(xué)的癌及癌前病變檢測(cè)及分析。

南開大學(xué)科研人員在“氫鍵吸附劑的合成、結(jié)構(gòu)和吸附性能研究”中，合成出了3類氫鍵吸附樹脂，包括ADS-15,ADS-17,ADS-F8等高分子吸附劑。這些吸附劑在結(jié)構(gòu)和性能上突破了以二乙烯苯為主要原料的普通吸附樹脂的框框，對(duì)中藥主要成分黃酮類、生物堿類、酯類、皂甙類等以氫鍵吸附機(jī)理進(jìn)行提取分離，具有較高的吸附量和選擇性，可得到中藥有效成分含量較高的提取物，并且提取工藝簡(jiǎn)單、生產(chǎn)成本較低，能夠適應(yīng)許多中藥成分提取的要求。如人參、絞股藍(lán)、三七、銀杏葉、山楂、葛根、苦蕎、沙棘、芍藥、穿心蓮、喜樹果、梔子、黃連、三棵針、黃芩等有效成分的提取都已形成較成熟的工藝，部分已用于實(shí)際生產(chǎn)，取得了很好的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

本項(xiàng)目提供一種治療失眠癥、抑郁癥的生物堿有效成分及其 2 種新型制劑及其制備方法，分別可以用作口服給藥及鼻腔給藥，方便臨床應(yīng)用，減少給藥頻率、提高病人順應(yīng)性；增強(qiáng)治療效果。

植物、中草藥中的揮發(fā)性成分分為油溶性和水溶性兩大類，俗稱揮發(fā)油、精油，是天然香精的主要原料、也是中藥的活性部位，在香精香料工業(yè)和中藥領(lǐng)域中有廣泛應(yīng)用。實(shí)際應(yīng)用時(shí)主要采用水蒸汽蒸餾工藝所得產(chǎn)品，但在該工藝下?lián)]發(fā)油的提取率不高，尤其是水溶性較強(qiáng)的揮發(fā)性成分很難采用水蒸汽蒸餾工藝制備。揮發(fā)性成分一般都含有一個(gè)或多個(gè)-OH等基團(tuán)，易于與水形成最低共沸點(diǎn)的共沸物，本技術(shù)的原理是在傳統(tǒng)水蒸汽蒸餾裝置的提取罐與冷凝器之間增加一個(gè)精餾塔，隨水蒸汽共沸蒸發(fā)的有機(jī)揮發(fā)物進(jìn)入精餾塔，經(jīng)過多級(jí)氣液平衡后氣相中有機(jī)物濃度大大提高，使得冷凝器中氣相中有機(jī)揮發(fā)油的濃度高于其在水中的溶解度，從而易于冷凝分層。因此本提取-共沸精餾耦合工藝可顯著提高揮發(fā)油的得率和濃度。對(duì)柴胡、川芎、蒼術(shù)、沒藥、玫瑰、茶葉、荷葉等藥材、植物的提取結(jié)果表明，與水蒸汽蒸餾工藝相比，本技術(shù)可使揮發(fā)油的得率提高2~5倍，揮發(fā)油濃度提高2~3倍，十分適合于水溶性較強(qiáng)、含量較低（低于2%）的揮發(fā)油提取。本技術(shù)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，已申請(qǐng)中國(guó)發(fā)明專利：揮發(fā)性成分提取裝置及其提取方法，申請(qǐng)?zhí)枺?00810032234.9，公開號(hào)：CN101274148A

成果簡(jiǎn)介： 主要功能和應(yīng)用領(lǐng)域： 本技術(shù)可實(shí)現(xiàn)人糞便樣本顯微鏡檢有型成分圖像的自動(dòng)識(shí)別與分類，利用計(jì)算機(jī)圖像處理、模式識(shí)別及人工智能的理論與技術(shù)，對(duì)顯微鏡下拍攝到的糞便樣本圖像進(jìn)行研究，通過對(duì)各種有型成分形態(tài)和顏色信息等進(jìn)行特征匹配與分類計(jì)數(shù)，分別標(biāo)示出紅細(xì)胞、白細(xì)胞、蟲卵和真菌孢子等不同種類的有型成分，從而達(dá)到在線自動(dòng)識(shí)別有型成分的目的，作為醫(yī)院臨床診斷的依據(jù)。該技術(shù)可擴(kuò)展應(yīng)用于醫(yī)院尿液、白帶、腦脊液、胸腹水、胃液、精液等常規(guī)檢查，并可用于脫落細(xì)胞學(xué)的癌及癌前病變檢測(cè)及分析。 特色及先進(jìn)性： 1）復(fù)雜背景環(huán)境下的自動(dòng)識(shí)別。采用自適應(yīng)雙閉值分割算法進(jìn)行粗分割，提取出ROI區(qū)域中的單個(gè)細(xì)胞或細(xì)胞群作為分析目標(biāo)，細(xì)胞圖像的精細(xì)分割將在每個(gè)ROI區(qū)域里完成，極大地減少了數(shù)據(jù)運(yùn)算量。 2）針對(duì)形態(tài)各異和邊緣模糊圖像的精準(zhǔn)分割。針對(duì)有型成分的顯微生物圖像特點(diǎn)，去除邊界拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜、細(xì)胞各組成區(qū)域內(nèi)灰度不均勻以及成像易受噪聲干擾等因素的影響，基于Chan一Vese模型，提出幾何活動(dòng)輪廓模型方法，使用幾個(gè)獨(dú)立的水平集進(jìn)行有型成分圖像的分割，與傳統(tǒng)分割方法對(duì)比準(zhǔn)確率提升30%。 3）針對(duì)種類繁多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成識(shí)別。基于普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)泛化能力不高的問題，提出利用有限個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行集成并將其結(jié)果進(jìn)行合成，顯著的提高整個(gè)分類學(xué)習(xí)器的泛化能力，提高了整個(gè)系統(tǒng)的識(shí)別能力。 4）采用重疊分離算法精準(zhǔn)分類。有型成分分離、細(xì)胞個(gè)數(shù)的準(zhǔn)確讀取決定了整個(gè)系統(tǒng)的精準(zhǔn)程度。通過尋找到合適的分離點(diǎn)并構(gòu)建分離線，實(shí)現(xiàn)重疊區(qū)域的快速合理分離，從而將粘連、重疊的細(xì)胞分離開來，并進(jìn)行準(zhǔn)確計(jì)數(shù)。 技術(shù)指標(biāo)： 有型成分 漏檢率 誤檢率 白細(xì)胞 5% 15% 膿球 20% 30% 吞噬細(xì)胞 20% 30% 紅細(xì)胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登結(jié)晶 10% 10% 寄生蟲 5% 15% 脂肪球 10% 15% 單張圖片檢測(cè)時(shí)間：＜0.5 s 關(guān)鍵問題和實(shí)施效果 現(xiàn)今國(guó)內(nèi)大多數(shù)醫(yī)院和研究單位對(duì)生物細(xì)胞或微生物病菌等檢測(cè)還是采用人工處理的方式，即將樣品制成涂片，在顯微鏡下觀察并根據(jù)大小、形狀等特征進(jìn)行分類計(jì)數(shù)以得到數(shù)據(jù)結(jié)果，醫(yī)務(wù)人員再通過這些數(shù)據(jù)結(jié)果憑借自身的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)診斷病癥或得出研究數(shù)據(jù)。該技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)樣本顯微鏡檢有型成分的自動(dòng)識(shí)別，滿足了臨床開展常規(guī)及特殊檢測(cè)需要，使得生物檢測(cè)在自動(dòng)化、無異味、無危險(xiǎn)性的情況下進(jìn)行，提高了檢測(cè)效率，改善工作環(huán)境，保護(hù)工作人員，降低檢測(cè)成本和檢測(cè)時(shí)間，提高在國(guó)際市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力，有利于醫(yī)療檢測(cè)行業(yè)的智能化發(fā)展。該技術(shù)可識(shí)別的部分生物細(xì)胞圖像如下圖所示。