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華北電力大學（保定）碳捕集虛擬仿真教學系統采購項目 招標項目的潛在投標人應在招標通電子招投標交易平臺（http://www.hebztb.com/）獲取招標文件，并于2022年06月15日 09點30分（北京時間）前遞交投標文件。

產品詳細介紹 紫外光加速老化試驗機|紫外光耐氣候試驗箱|紫外老化箱 產品名稱：紫外光加速老化試驗機|紫外光耐氣候試驗箱|紫外老化箱 產品售價： 請咨詢 產品規格：ZN-P 產品備注：該系列產品適用于非金屬材料的耐陽光和人工光源的老化試驗。 說明： ■ 紫外老化箱產品用途   該系列產品適用于非金屬材料的耐陽光和人工光源的老化試驗。 ■ 紫外老化箱箱體結構   箱體采用數控機床加工成型，造型美觀大方，箱蓋為雙向翻蓋式，操作簡便。 箱體內膽采用進口高級不銹鋼板，箱體外膽采用A3鋼板噴塑，增加了外觀質感和潔凈度。 加熱方式為內膽水槽式加熱，升溫快，溫度分布均勻。 排水系統使用回渦型及U型積沉裝置排水，方便用戶清潔。 ■ 紫外老化箱控制系統   采用黑色鋁板聯接溫度傳感器，采用黑板溫度儀表控制加熱，溫度更穩定。 輻射計探頭采用固定式，無須每次裝卸。 輻射量采用高精度顯示和測量的專用紫外線輻照計。 輻射度不大于50W/ m2。 光照和冷凝可獨立控制可以交替循環控制。 光照和冷凝的獨立控制時間和交替循環控制的時間可在一千小時內任意設置。 ■ 紫外老化箱符合標準   GB/T16422.3-1997 GB/T16585-96    紫外老化箱規格與技術參數   型號 ZN-P 工作室尺寸D×W×H 450×1170×500 支持樣板數量：150×75約40塊 性能指標 溫度范圍 RT＋10℃～70℃ 濕度范圍 ≥95％R.H 燈管間距離 35mm 樣品與燈管距離 50mm 紫外波長 290nm～400nm UV-A、UV-B、UV-C（定貨時說明） 燈管功率 40W 溫濕度運行控制系統 溫度控制器 進口LED數顯P、I、D+S、S、R.微電腦集成控制器 時間控制器 進口可編程時間電腦集成控制器（金鐘默勒） 光照加熱系統 全獨立系統，鎳鉻合金電加熱式加熱器 凝露加濕系統 全不銹鋼淺表面蒸發式加濕器 黑板溫度 雙金屬黑板溫度計 供水系統 加濕供水采用自動控制 暴露方式 濕汽冷凝暴露，光照輻射暴露 安全保護 漏電、短路、超溫、缺水、過電流保護/控制器停電記憶

本項目針對人工速生林木材密度小、強度低的特點，研究開發出木材化學改性與干燥一體化工藝技術及裝備。本技術能夠大幅度提高速生材性能，同時解決了常規木材改性技術中改性劑浸透困難、環保性差，改性材功能單一、尺寸小，無法滿足工業生產要求等問題；解決了傳統木材改性技術工藝“先干燥-再浸漬處理-再二次干燥”的能耗高的問題。本項目技術獲國家發明專利授權2項，已在多家企業應用。

新冠肺炎常規通過病史、CT等進行病情評估，但重癥病房應用超聲不便，還需要評估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數不是專業超聲醫生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發揮超聲的作用提出了難題。深圳國際研究生院袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司合作，用人工智能技術賦能5G超聲設備，增添采集心肺關鍵標準切面的導航以及關鍵參數的自動測量等功能，輔助醫生對重癥病人進行動態評估和治療。 袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司1月中旬組成研發團隊，在已有合作工作的基礎上，針對新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯合攻關，半個月就獲得了較好的成果。該技術從2月初開始在武漢協和西院等多家醫院使用，在一定程度上輔助了醫生對重癥患者進行疾病的動態評估和治療指導。 目前該技術正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫院）牽頭開展進一步研究，將完善和改進現有功能，優化遠程診斷流程，實現超聲為醫生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業的幫助。

動物捕食植物種子（下稱種子捕食）是動植物協同進化的重要方面。動物捕食植物種子可影響植物種群更新和繁衍；植物通過調節各種性狀，如種子大小、蛋白質含量，調節動物捕食行為。植物性狀對種子捕食調節能力的評估對理解動植物協同進化具有重要意義。 因此，建立一種用于種子捕食追蹤的人工種子系統，對于種子捕食追蹤及相關研究，理解動植物協同進化，促進野生植物尤其是珍稀瀕危植物保護具有重要的作用。

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：

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：

本發明提供了一種復制式人工關節間隔物的制作方法，包括以下步驟：1）首先在容器內鋪設固化劑，將人工關節假體包裹在容器內的固化劑中，制備人工關節假體陰模；2）然后向陰模內注入硬化劑制備復制式人工關節間隔物。可事先在陰模中放置金屬棒或塊以增加間隔物的強度。本發明能在較短時間內精確制備出尺寸和外形與擬選用人工關節假體一致的間隔物，以縮短手術時間，改善間隔物的作用效果，制備方法經濟且簡便易行。植入的關節式間隔物可使得患者在術后獲得部分正常的關節功能，術后滿意度提高。并有效防止了軟組織的攣縮，為再次手術奠定了基礎。

采用前沿的深度學習算法和相關數據處理技術，經過不斷優化和創新，能夠在極短時間內完成 CT 圖像的人體器官勾畫功能，目前已實現 30 多種器官的自動勾畫。大量歷史病例數據集和模型的不斷創新使 DeepViewer 多種器官的勾畫精準度達到 95%以上。