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本發明公開了一種基于投影數字高程模型的正射影像鑲嵌線自動提取方法，包括步驟：步驟 1，獲 取單片正射影像的投影數字高程模型；步驟 2，確定待鑲嵌正射影像對；步驟 3，將待鑲嵌正射影像對 的投影數字高程模型按地理坐標疊加獲得疊加圖像，將疊加圖像二值化得到二值疊加圖像；步驟 4，采 用圖像形態學方法提取二值疊加圖像的骨架線獲得骨架線網絡，采用 Dijkstra 算法在骨架線網絡中搜尋 最短路徑，即待鑲嵌影像對的鑲嵌線。本發明方法能自動獲取高質量的正

提取完甘草酸的甘草藥材廢渣，一般都被遺棄，堆積如山，污染環境。本發明涉及一種全新的從甘草廢渣中提取降血糖活性成分的方法。

本發明公開一種基于灰點提取的自動白平衡矯正方法，包括以下步驟：S1 通過黑電平矯正圖像傳感器采集的 RAW 數據，去除直流偏移成分；S2 利用灰點選取標準對經 S1 獲得的圖像數據進行處理，檢測其中是否存在灰點；S3 當識別出灰點時，通過均值計算法計算其RGB 三通道的增益，然后跳轉到步驟 S7；S4 當沒有識別出灰點時，通過圖像熵判斷顏色復雜度，去除圖像中大色塊；S5 通過灰度陰影法求出經 S4 處理后圖像 RGB 三通道顏色亮度的閔可夫斯基范數；S6 根據 S5 得出閔可夫斯基范數計算圖像 RG

本發明公開了一種實時視頻通信中的感興趣區域提取方法，本發明首先對視頻圖像中的運動區域和 亮度區域進行提取，同時將視頻圖像劃分為結構化紋理，平滑紋理，隨機紋理三個區域。根據人眼對運 動的區域，亮度較高的區域以及結構化紋理區域較為感興趣的特點，對運動信息，亮度信息和紋理信息 設置不同的權重，最終綜合得出人眼對各個區域的感興趣程度。本發明基于人眼的視覺特性，根據人眼 對視頻圖像中不同區域感興趣程度的不同，對視頻中感興趣區域進行分級提取，從而使提取的感

唐古特青蘭，又稱―甘青青蘭‖，藏語稱―知羊格‖，藏醫用唐古特于蘭的地上部分入藥。本項目提供的唐古特青蘭提取物可以在抑制病毒吸附、預防病毒侵染、抑制病毒基因復制、直接滅活病毒等多環節發揮明顯的抗病毒作用,故而該提取物可以用于制備抗病毒藥物，其原料豐富、價廉、萃取工藝簡單,成本低,并可很方便地做成各種劑型，具有廣泛的開發與應用前景。 

1.痛點問題 盡管目前已有一系列臨床治療手段，但癌癥仍然是人類健康與生命安全的最主要威脅之一，大多數癌癥仍然有巨大的未滿足醫療需求。抗腫瘤藥物的研發依賴于靶點分子的鑒定。因此，依托于新的抑癌靶點，開發全新的抗腫瘤靶向藥，是當前創新藥研發的前沿。現有藥物靶點主要是蛋白編碼基因，所開發藥物以靶向蛋白質的抗體藥、小分子化合物藥為主。 長非編碼RNA（lncRNA）是近年來發現的一類不編碼蛋白質的RNA分子，具有組織特異性強，功能復雜，種類數量大等特征。研究發現多個lncRNA與各種生物學過程相關，但是大多數lncRNA的生物學功能仍然未知。學術界已發現多個與腫瘤發生發展相關的lncRNA，但目前尚沒有靶向lncRNA的抗腫瘤藥物上市或在臨床試驗中。鑒于lncRNA復雜、多樣化、特異性的生物學功能特征，這一大類分子有望成為新的疾病治療靶點庫。與已知的蛋白靶點相比，lncRNA研究少，易于獲得原創、高價值的靶點專利。這要求基礎研發工作在特定生理或疾病狀態下，從成千上萬的lncRNA中準確鑒定具有核心、基礎生物學意義的lncRNA，并詳細解析其細胞功能與分子機制，確定其作為疾病治療靶點的可行性與科學基礎。 2.解決方案 在此前的研究中，本項目組以腫瘤體系為研究對象，開發了基于信息論的多組學數據挖掘與lncRNA功能預測方法流程。在多種癌癥中鑒定了具有核心生物學功能的lncRNA。例如，首次發現一個此前從未被研究過的lncRNA對于肝癌腫瘤細胞等高增殖率細胞的核仁結構及功能至關重要。研究證明該lncRNA在腫瘤中特異性地高表達，并且對于腫瘤細胞的快速增殖不可或缺，因此項目提出以該lncRNA作為腫瘤治療靶點，開發抗腫瘤小核酸藥或小分子化學藥，控制肝癌發展。 項目技術核心是在腫瘤體系中鑒定重要lncRNA的技術流程，預期產品是針對一系列lncRNA新靶點的靶向藥物。 3.合作需求 1)資金需求：針對新靶點lncRNA的小核酸藥臨床前研發需要的資金投入，在IND申報前需約2500-5000萬元人民幣； 2)孵化資源：公司研發所需辦公及研發場地、實驗室、計算服務器、分析與測試公共實驗室等； 3)團隊：生物醫藥科技公司管理團隊、核酸藥臨床前研發團隊、商務開發與合作團隊、財務、法務等支持團隊； 4)CRO公司合作：小核酸序列大規模合成、敲低效率驗證、動物模型、藥物毒理、藥代動力學、免疫原性等指標測試； 5)大型醫藥公司合作：商討未來技術轉讓方案，利用大型醫藥公司臨床開發資源，開展臨床研發合作； 6)藥物遞送平臺合作：針對小核酸藥靶向遞送需求，開展不同遞送工具的合作開發； 7)臨床醫院合作：針對臨床治療需求，開展小規模IIT臨床試驗，準備IND申報； 8)基礎研究合作：與lncRNA研究領域內國內外基礎研究團隊合作，開發新的lncRNA靶點。

本發明公開了一種可以同時檢測奶牛是否具有脊椎畸形綜合癥(CVM)、白細胞粘附缺陷癥(BLAD)、尿苷酸合酶缺乏癥(DUMPS)、瓜氨酸血癥(CN)四種遺傳病的引物系統。基于該引物系統所制備的產品，能實現同時對奶牛CVM、BLAD、DUMPS、CN四種遺傳病基因相關的4處多態性位點進行檢測。此外，本發明還公開了能夠同時聯合檢測以上遺傳病和奶牛A2基因型的檢測方法及其檢測產品，該聯合檢測的結果可用于指導健康奶牛的篩選、育種等。

成果介紹人臉圖像分析研究不僅能豐富和發展圖像處理與分析的理論和方法，而且在教育、醫療、公安等社會服務以及公共安全等行業中具有重要的應用價值。基于人臉視覺特征的表情、身份以及親屬關系識別是當前人臉圖像分析研究的前沿課題，而光照和人臉姿態變化等因素對人臉視覺特征提取與建模的影響則成為當前該研究面臨的主要瓶頸。開展魯棒人臉視覺特征的提取、建模與識別研究，突破現有研究的局限性，能顯著推動人臉圖像分析的研究進展，進一步滿足國家在社會服務與公共安全等領域中的需求。技術創新點及參數1、 突破局部二值模式編碼的視覺特征描述算子的局限性，提出局部三值模式編碼的視覺特征描述算子，提出解決場景光照變化干擾以及高斯噪聲干擾的圖像處理一般性方法。2、 率先提出基于區域協方差矩陣的非正面表情特征描述方法，提出基于高斯混合模型和最小貝葉斯錯誤率估計的異方差鑒別分析方法，建立基于高斯混合模型的多視角表情識別理論。3、 率先提出基于人類學和遺傳學的“父母—子女”親屬關系鑒別方法，提出以父母年輕時面部圖像為橋梁的“父母—子女”親屬關系鑒別的子空間遷移學習理論和方法。4、 提出人臉視覺特征提取和識別的多流形鑒別分析理論，提出雙子空間鑒別分析的增量式算法，突破雙子空間鑒別分析方法的計算瓶頸。市場前景本項目圍繞人臉圖像中的表情、身份以及親屬關系識別等科學問題，深入開展魯棒人臉視覺特征的提取、建模與識別的理論和方法研究，重點解決視覺場景中光照與人臉姿態變化下的魯棒人臉視覺特征的提取與建模問題

成果描述：葡萄籽作為釀酒工業的下腳料，其中含有大量的原花青素。原花青素是植物王國中廣泛存在的一大類多酚物質的總稱，由不同數量的的兒茶素或表兒茶素縮合而成。研究發現，葡萄籽提取物中含有大量的原花青素，具有強大的抗氧化、清除自由基能力和對人體微循環具有特殊改善的雙重功效，以高效、低毒、高生物利用而著稱。本產品以葡萄籽提取物為主要原料，輔以其他的具有抗氧化功效的原料，以突出該產品抗氧化的保健功效。市場前景分析：保健食品市場。與同類成果相比的優勢分析：所用原料符合中國衛生部關于保健食品的原料要求，產品的衛生指標、理化指標、功效成分指標和安全性指標等均符合衛生部關于保健食品的相關要求。

本技術方法提取的DNA質量 高，產率達0.4ug DNA/g濕土，適 合進一步純化以構建宏基因組文 庫。