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技術(shù)分析(創(chuàng)新性、先進(jìn)性、獨(dú)占性) 挖掘了蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)的幾何特征，開(kāi)發(fā)了新穎的優(yōu)化設(shè)計(jì)算法，準(zhǔn)確識(shí)別結(jié)合位點(diǎn)，準(zhǔn)備預(yù)測(cè)抗體結(jié)構(gòu)和抗體-抗原相互作用復(fù)合物結(jié)構(gòu)，可以顯著提高藥物設(shè)計(jì)效益。自主獨(dú)立開(kāi)發(fā)。 已經(jīng)在國(guó)際競(jìng)賽中取得第一名的好成績(jī)，也應(yīng)用在生物和醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)中，算法和程序代碼完整。

整車(chē)的動(dòng)力總成的性能優(yōu)化不僅涉及到整車(chē)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、發(fā)動(dòng)機(jī)整體性能（整個(gè)運(yùn) 行范圍）的優(yōu)化，而且更重要的是動(dòng)力系（發(fā)動(dòng)機(jī)）和傳動(dòng)系（整車(chē)）的優(yōu)化匹配。過(guò) 去，在整車(chē)開(kāi)發(fā)中往往忽略了這個(gè)關(guān)鍵部分：或沒(méi)有引起足夠的重視，或沒(méi)有實(shí)現(xiàn)同步 開(kāi)發(fā)；沒(méi)有合適的評(píng)判體系（尤其是綜合評(píng)判），試驗(yàn)和模擬計(jì)算以及設(shè)計(jì)不能協(xié)調(diào)等 等。所以，整車(chē)動(dòng)力總成的性能達(dá)不到最佳狀態(tài)。 本項(xiàng)目從 1996 年開(kāi)始，經(jīng)過(guò) 10 余年的研究，建立了動(dòng)力總成的綜合評(píng)價(jià)體系，進(jìn) 行了模擬計(jì)算（商用軟件）與試驗(yàn)技術(shù)（試驗(yàn)臺(tái)架和方法、國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)等）協(xié)調(diào)性的研究， 收集、整理了動(dòng)力總成設(shè)計(jì)的國(guó)家和企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，建立了較完善的、可行的、具有實(shí)用價(jià) 值的整車(chē)動(dòng)力總成開(kāi)發(fā)體系，先后完成了國(guó)內(nèi) 4 個(gè)公司委托的科研項(xiàng)目。 本項(xiàng)目提出的“整車(chē)動(dòng)力總成綜合評(píng)價(jià)體系”經(jīng)與企業(yè)合作的科研項(xiàng)目實(shí)用驗(yàn)證， 證明對(duì)提高動(dòng)力總成的綜合性能是有理論意義和實(shí)用價(jià)值的。 本項(xiàng)目的部分研究成果 “整車(chē)動(dòng)力總成綜合性能評(píng)價(jià)體系構(gòu)建、模擬計(jì)算和試驗(yàn)的協(xié) 調(diào)以及在整車(chē)開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用“獲得 2006 年汽車(chē)行業(yè)科技成果二等獎(jiǎng)。 

這里所講的履帶式車(chē)輛動(dòng)態(tài)性能匹配，是指履帶式車(chē)輛機(jī)械及液壓傳動(dòng)動(dòng)力特性及 熱特性仿真與分析系統(tǒng)；是應(yīng)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法及系統(tǒng)工程方法，整合傳統(tǒng)底盤(pán)理論、 液壓液力傳動(dòng)理論、地面力學(xué)理論及傳熱學(xué)等多個(gè)學(xué)科，發(fā)展而出的一種針對(duì)工程機(jī)械 或越野式車(chē)輛動(dòng)力性能的綜合性系統(tǒng)理論體系，此理論體系可根據(jù)車(chē)輛各傳動(dòng)元件參數(shù) 及行駛環(huán)境特征，定量得出其性能的動(dòng)態(tài)化表現(xiàn)以及各傳動(dòng)環(huán)節(jié)的能量消耗和發(fā)熱量， 可實(shí)現(xiàn)以下功能： 夾具 干涉 1． 可分析車(chē)輛行駛各瞬態(tài)和穩(wěn)態(tài)時(shí)的性能表現(xiàn)，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段就可實(shí)現(xiàn)其性能 的預(yù)測(cè)； 2． 可對(duì)車(chē)輛在不同工況、不同路面環(huán)境下進(jìn)行性能評(píng)價(jià)，在一定程度上指導(dǎo)車(chē)輛 元件針對(duì)不同路面環(huán)境的匹配方案； 3． 可實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛冷卻要求的定量化表述，指導(dǎo)各車(chē)輛傳動(dòng)環(huán)節(jié)的散熱冷卻系統(tǒng)匹 配設(shè)計(jì)。 此理論體系還可進(jìn)一步發(fā)展為車(chē)輛元件匹配優(yōu)化方法，機(jī)電一體化控制基本模型等， 支持工程機(jī)械和越野式車(chē)輛未來(lái)的智能化和節(jié)能化發(fā)展。 1．模塊化：模型建立由模塊拼接，可適應(yīng)多種不同車(chē)輛機(jī)型的分析，極大地提升 了系統(tǒng)的覆蓋面。 2．動(dòng)態(tài)化：模型描述了車(chē)輛中個(gè)元件的慣性（質(zhì)量、轉(zhuǎn)動(dòng)慣量等）及彈性（彈簧、 液容等），可描述動(dòng)態(tài)工作過(guò)程。因此可接受動(dòng)態(tài)載荷輸入，以適應(yīng)工況負(fù)荷變化時(shí)車(chē) 輛性能的研究。 與已有的動(dòng)態(tài)仿真模型相比，本分析系統(tǒng)具有以下優(yōu)點(diǎn)： 1． 多物理形態(tài)：體系中綜合了原動(dòng)機(jī)（柴油機(jī)），機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)（變速箱，車(chē)橋， 履帶驅(qū)動(dòng)），液壓傳動(dòng)系統(tǒng)（泵，管路，馬達(dá)，缸），液力傳動(dòng)系統(tǒng)（變矩器），熱系統(tǒng) （冷卻循環(huán)，散熱器）多個(gè)方面的研究成果，綜合性強(qiáng)，有效滿(mǎn)足大系統(tǒng)分析需要。 2． 對(duì)環(huán)境開(kāi)放式：結(jié)合大氣溫度，地面特性等外界環(huán)境，可分析同種機(jī)型在不同 環(huán)境下的性能反應(yīng)，對(duì)于車(chē)輛適應(yīng)性的提高可起到促進(jìn)作用。 3． 功率損耗性能評(píng)價(jià)：可分析功率在傳輸過(guò)程中的損耗，進(jìn)而獲得對(duì)車(chē)輛性能的 評(píng)價(jià)方法，更科學(xué)的評(píng)價(jià)車(chē)輛產(chǎn)品的匹配合理性。 4． 機(jī)-熱系統(tǒng)統(tǒng)一的熱平衡解決方案：機(jī)械-熱系統(tǒng)一體化模型，工程化應(yīng)用了傳 熱學(xué)的相關(guān)成果，可實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛冷卻要求的定量化表述，指導(dǎo)各傳動(dòng)環(huán)節(jié)的散熱冷卻系 統(tǒng)設(shè)計(jì)。

 精準(zhǔn)匹配搏動(dòng)式人工心臟利用快速精密驅(qū)動(dòng)技術(shù)、血液破壞流場(chǎng)優(yōu)化設(shè)計(jì)和無(wú)傳感器定位技術(shù)等設(shè)計(jì)制作的一種搏動(dòng)式人工心臟輔助裝置（包含有搏動(dòng)式血泵、控制器等），可幫助衰竭心臟提供人體所需要的搏動(dòng)血流。 精準(zhǔn)匹配搏動(dòng)式人工心臟主要用于心臟外科領(lǐng)域，治療嚴(yán)重的心臟病。具體的用途有：對(duì)心臟直視手術(shù)后嚴(yán)重的低心排出量綜合癥，幫助心臟穩(wěn)定患者的血流動(dòng)力學(xué)；在急性心肌梗死并發(fā)心源性休克時(shí)，利用與自然心臟的反博改善心肌供血，為進(jìn)一步的手術(shù)治療贏得時(shí)間；對(duì)需要進(jìn)行心臟移植的病人提供過(guò)渡橋梁，同時(shí)因?yàn)榭蓪?shí)現(xiàn)與自然心臟的精準(zhǔn)匹配輔助，有望增加心衰患者心功能恢復(fù)的機(jī)會(huì)，有減少心臟移植需要的可能。 本裝置已取得多件國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利，在電機(jī)驅(qū)動(dòng)、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)等多方面取得重要進(jìn)展。  

本發(fā)明公開(kāi)了一種工件定位方法及定位系統(tǒng)，該定位方法包括 以下步驟：1)定位模型構(gòu)建，通過(guò) RSSI 值采樣及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練獲 得定位模型；2)待定位超高頻 RFID 標(biāo)簽定位：2.1)工件進(jìn)入監(jiān)測(cè)區(qū)域 的網(wǎng)格中，根據(jù)超高頻 RFID 讀寫(xiě)器數(shù)量及位置分布，確定待定位超 高頻 RFID 標(biāo)簽所在的監(jiān)測(cè)區(qū)域；2.3)獲得 RSSI 值，輸入到定位模型 中，輸出待定位超高頻 RFID 標(biāo)簽所對(duì)應(yīng)的網(wǎng)格位置坐標(biāo)；2.4)檢查待

機(jī)床的振動(dòng)最終都決定了刀具和工件的相對(duì)振動(dòng)，是影響表面加工精度的主要因素之一，特別是加工過(guò)程中的振動(dòng)控制決定了加工系統(tǒng)的穩(wěn)定性。其中加工的振動(dòng)主要是高頻的主軸振動(dòng)，主要引起主軸和工件的相對(duì)振動(dòng)，并通過(guò)動(dòng)態(tài)力最終反映到動(dòng)態(tài)性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)上。我們通過(guò)在工藝系統(tǒng)中增加主動(dòng)控制單元，從而能夠通過(guò)其產(chǎn)生的控制力來(lái)實(shí)現(xiàn)切削振動(dòng)的主動(dòng)抵消。

機(jī)器人在煤礦救援領(lǐng)域發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，但仍存在無(wú)法精確識(shí)別災(zāi)后環(huán)境、無(wú)法適應(yīng)井下復(fù)雜地形以及難以檢測(cè)、定位井下生命體等問(wèn)題。 一、項(xiàng)目進(jìn)展 創(chuàng)意計(jì)劃階段 二、負(fù)責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專(zhuān)業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時(shí)間 柳佳樂(lè) 自動(dòng)化18-2 2018-2022 劉浩峰 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)18-7 2018-2022 石少勇 測(cè)控技術(shù)與儀器18-2 2018-2022 欒廣鑫 電氣工程及其自動(dòng)化18-5 2018-2022 李明晶 測(cè)控技術(shù)與儀器18-1 2018-2022 三、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專(zhuān)業(yè) 職務(wù)/職稱(chēng) 研究方向 楊洪濤 機(jī)械工程學(xué)院 教授 精密測(cè)試技術(shù)、儀器精度理論及應(yīng)用、自動(dòng)化測(cè)控系統(tǒng) 凌六一 電氣與信息工程學(xué)院 教授 智能信息處理、光電檢測(cè)及環(huán)境光譜探測(cè)技術(shù) 蘇樹(shù)智 計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院 副教授 人工智能、模式識(shí)別、機(jī)器視覺(jué)、信息融合、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域 四、項(xiàng)目簡(jiǎn)介 目前，機(jī)器人在煤礦救援領(lǐng)域發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，但仍存在無(wú)法精確識(shí)別災(zāi)后環(huán)境、無(wú)法適應(yīng)井下復(fù)雜地形以及難以檢測(cè)、定位井下生命體等問(wèn)題。為此，本團(tuán)隊(duì)充分利用六足機(jī)器人高穩(wěn)定性和多地形適應(yīng)性的優(yōu)勢(shì)，應(yīng)用激光雷達(dá)、深度相機(jī)和其他輔助傳感器，設(shè)計(jì)仿生六足煤礦救援機(jī)器人，結(jié)合SLAM、A*、ROS等先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)礦井災(zāi)后局部復(fù)雜環(huán)境的三維地圖構(gòu)建、地形障礙物識(shí)別以及機(jī)器人自主路徑規(guī)劃。機(jī)器人所獲信息實(shí)時(shí)無(wú)線(xiàn)傳輸至上位機(jī)，幫助救援人員快速制定科學(xué)有效的救援方案。

簡(jiǎn)介： 1、胰腺腫瘤CT圖像診斷算法。針對(duì)胰腺腫瘤分類(lèi)問(wèn)題，從醫(yī)學(xué)CT圖像出發(fā)，搭建深度學(xué)習(xí)模型。對(duì)于腫瘤分類(lèi)，我們將問(wèn)題建模成兩部：胰腺定位查找和胰腺腫瘤分類(lèi)。我們建立級(jí)聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)，從病人腹部的CT圖像中將胰腺器官分割出來(lái)。級(jí)聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)比之前的層級(jí)分割網(wǎng)絡(luò)結(jié)果提升10各點(diǎn)。之后建立多模態(tài)分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)，針對(duì)CT圖像的特性，將多切片多造影劑時(shí)期多區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，在胰腺腫物分類(lèi)中取得了較好的結(jié)果。 層級(jí)分割模型示意圖  分類(lèi)模型可視化熱圖   2、現(xiàn)有的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移的醫(yī)療診斷措施為病理活檢，是一種過(guò)度醫(yī)療。基于乳腺鉬靶圖像的術(shù)前無(wú)創(chuàng)的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)手段能夠有效避免過(guò)度醫(yī)療。我們構(gòu)造了基于乳腺鉬靶圖像的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)處理乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移問(wèn)題。我們對(duì)乳腺鉬靶數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理和數(shù)據(jù)集的整理、劃分。我們構(gòu)造了三個(gè)不同的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)和雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)。其中，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)分為 CC 位網(wǎng)絡(luò)和 MLO 位網(wǎng)絡(luò)。在乳腺鉬靶數(shù)據(jù)的測(cè)試集上，患病側(cè) CC 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè) MLO 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)、雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果依次遞增。這表明了同時(shí)使用同一患者的四張鉬靶圖像的雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)具有更好的預(yù)測(cè)效果，更適合乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)任務(wù)。對(duì)于雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)，我們不僅使用了雙側(cè)測(cè)試集 1，還使用了額外的雙側(cè)測(cè)試集 2 進(jìn)行測(cè)試。 鉬靶乳腺圖像預(yù)處理   雙側(cè)雙體位深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)   優(yōu)勢(shì)：從客觀(guān)的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)出發(fā)，結(jié)果可重復(fù)，而且高效快捷，提高識(shí)別準(zhǔn)確率的同時(shí)，便于臨床推廣。  

1、胰腺腫瘤CT圖像診斷算法。針對(duì)胰腺腫瘤分類(lèi)問(wèn)題，從醫(yī)學(xué)CT圖像出發(fā)，搭建深度學(xué)習(xí)模型。對(duì)于腫瘤分類(lèi)，我們將問(wèn)題建模成兩部：胰腺定位查找和胰腺腫瘤分類(lèi)。我們建立級(jí)聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)，從病人腹部的CT圖像中將胰腺器官分割出來(lái)。級(jí)聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)比之前的層級(jí)分割網(wǎng)絡(luò)結(jié)果提升10各點(diǎn)。之后建立多模態(tài)分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)，針對(duì)CT圖像的特性，將多切片多造影劑時(shí)期多區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，在胰腺腫物分類(lèi)中取得了較好的結(jié)果。層級(jí)分割模型示意圖 分類(lèi)模型可視化熱圖 2、現(xiàn)有的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移的醫(yī)療診斷措施為病理活檢，是一種過(guò)度醫(yī)療。基于乳腺鉬靶圖像的術(shù)前無(wú)創(chuàng)的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)手段能夠有效避免過(guò)度醫(yī)療。我們構(gòu)造了基于乳腺鉬靶圖像的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)處理乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移問(wèn)題。我們對(duì)乳腺鉬靶數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理和數(shù)據(jù)集的整理、劃分。我們構(gòu)造了三個(gè)不同的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)和雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)。其中，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)分為 CC 位網(wǎng)絡(luò)和 MLO 位網(wǎng)絡(luò)。在乳腺鉬靶數(shù)據(jù)的測(cè)試集上，患病側(cè) CC 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè) MLO 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)、雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果依次遞增。這表明了同時(shí)使用同一患者的四張鉬靶圖像的雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)具有更好的預(yù)測(cè)效果，更適合乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)任務(wù)。對(duì)于雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)，我們不僅使用了雙側(cè)測(cè)試集 1，還使用了額外的雙側(cè)測(cè)試集 2 進(jìn)行測(cè)試。鉬靶乳腺圖像預(yù)處理 雙側(cè)雙體位深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò) 優(yōu)勢(shì)：從客觀(guān)的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)出發(fā)，結(jié)果可重復(fù)，而且高效快捷，提高識(shí)別準(zhǔn)確率的同時(shí)，便于臨床推廣。

云蝶科技是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的人工智能和AI大模型企業(yè)，聚焦產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)，提供從核心算法、智能硬件到全場(chǎng)景應(yīng)用的大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)產(chǎn)品與解決方案。乘著國(guó)家數(shù)字化轉(zhuǎn)型的東風(fēng)，云蝶科技近年來(lái)已成長(zhǎng)為技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)航、業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)領(lǐng)跑、市場(chǎng)規(guī)模領(lǐng)先的行業(yè)龍頭企業(yè)，相繼獲評(píng)國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)、廣東省專(zhuān)精特新中小企業(yè)、廣州市未來(lái)獨(dú)角獸企業(yè)、廣州擬上市企業(yè)最強(qiáng)科創(chuàng)領(lǐng)頭羊等榮譽(yù)，目前已在全國(guó)超過(guò)100個(gè)區(qū)縣落地4000余個(gè)項(xiàng)目，產(chǎn)品和方案被廣泛的應(yīng)用于教育、工業(yè)和農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域。