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研究利用天然植物多酚化合物木犀草素與微量營養元素金屬錳離子成功合成了一種具有類酶活性的材料（Lu-Mn納米酶），該材料具有良好的生物相容性和生物安全性，在微酸性條件下（腫瘤微環境）可高效地將H2O2轉化為具有腫瘤細胞清除能力的·OH，能夠有效殺死腫瘤細胞，抑制腫瘤生長，為癌癥治療提供了一種新的策略。

本項目聚焦于鋰電池管理系統在智能化監測與預測中的關鍵痛點，尤其擬面向電池容量衰減預測、SOC/SOH估計不準、電池剩余時間不準確、MAP/SOP估算等方面。通過引入人工智能算法，構建融合機器學習與深度學習的電池狀態預測模型，擬實現高精度SOC（荷電狀態）與SOH（健康狀態）估計的優化，提升電池管理系統的智能水平與安全性。 解決方案方面，項目基于實地檢測磷酸鐵鋰電池充放電數據構建訓練集，采用輕量級線性回歸模型及改進型人工神經網絡進行建模優化，并結合特征工程技術提高預測精度。同時，設計適用于邊緣計算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平臺實時運行，降低對計算資源的依賴。 在競爭優勢方面，項目成果具備算法輕量化、部署便捷、預測準確度高、兼容性強等特點，特別適用于電力儲能、電動汽車等對安全性和可靠性要求高的場景。相比傳統BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準估算SOC/SOH，降低維護成本。 目前項目成果已在合作企業內部儲能設備中開展應用測試，初步反饋表明荷電狀態預測準確度提升40%左右，電池健康度準確度提升40%左右，系統響應及時，具備較高實用性和推廣價值。專家評審一致認為，該項目在智能電池管理系統方向具有較強的創新性和實際應用前景。

線性規劃問題在實際生活中有著廣泛的應用，隨著經濟和計算機技術的發展，作為最優化方法的一個重要分支，非線性規劃方法在經濟、工業、國防等國民經濟和社會發展的各領域都有廣泛的應用。但是在非線性規劃中，有一些理論問題沒有解決，有些新的方法有待進一步完善，特別在當前大數據背景下，傳統的算法已經不能適應新的需求（如問題的數據量龐大且帶有特殊結構，Jacobian矩陣計算困難等）。因此，一方面需要對原有的算法理論進一步完善，另一方面，需要研究在大數據背景下的優化算法的理論和實際計算效果。 本項目考慮把NCP函數和濾子方法相結合，利用對偶信息，減弱收斂的條件，提高計算效果。其次，針對濾子方法、SQP方法各自的不足之處，考慮將其同其它算法結合并利用數值代數技術，如與序列線性方程組方法相結合，以減少其計算量，可以克服原約束優化算法的一些缺點。最后，考慮一些帶有特殊結構的大規模優化問題，如約束Jacobian計算困難或Jacobian結構特殊，利用數值代數技術對模型降階并設計合適的優化算法。簡言之，在現有的濾子方法的研究結果基礎上，擬利用數值代數（如Krylov子空間方法）和濾子技術提出一些解決約束非線性規劃問題的新方法，完善它們的收斂性分析和其它理論分析，提高它們的計算效果。這不僅在濾子方法等數學規劃理論與算法方面有所貢獻，而且在經濟、工程、科學計算領域也具有重要的應用價值。 該項目已獲國家自然基金項目立項支持。

上海大學通信學院蔣皆恢研究團隊聯合復旦大學附屬華山醫院、瑞士伯爾尼大學合作團隊于2020年4月22日在《European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging》上在線發表論文“Individual brain metabolic connectome indicator based on Kullback-Leibler Divergence Similarity Estimation predicts progression from mild cognitive impairment to Alzheimer's dementia”。該期刊是核醫學領域最具影響力的頂級學術期刊，在JCR及中科院SCI期刊分區為一區Top，2019年其影響因子達7.182。上海大學為第一單位，上海大學通信學院博士生王敏為第一作者，上海大學蔣皆恢副教授和華山醫院左傳濤教授為共同通信作者。該研究依托上海先進通信與數據科學研究院、上海大學通信學院特種光纖與光接入網重點實驗室、特種光纖和先進通信國際聯合實驗室進行。 阿爾茲海默癥(AD)是引起癡呆最常見的老年退行性疾病，其醫療年花費占國內生產總值的1.47%。由于AD疾病進程不可逆轉，一旦確診絕大多數已至中晚期癡呆。藥物賴以起效的靶細胞都已經凋亡，更無從談藥效。因此早期診斷和干預已成為臨床共識。輕微認知障礙(MCI)為AD癡呆前期，基于MCI臨床基線數據對AD轉化進行預測，具有重要的臨床價值。18F-葡萄糖代謝(FDG)正電子發射斷層掃描成像(Positron Emission Computed Tomography, PET)技術，可在體揭示認知下降過程中的大腦代謝水平變化，但是先前的研究多是基于數值分布的量化分析，而忽視了各神經元之間的代謝相關性，這些代謝相關性可能揭示一些常規指標難以發現的微弱病理生理學變化。因此，蔣皆恢研究團隊提出了一種新的基于KL散度估計的、個體代謝連接組學方法，并用于對MCI向AD轉化預測。基于公共數據庫ADNI數據的研究結果表明，該方法在MCI人群分析中具有較高的有效性、穩定性和特異性。使用該方法構建的腦代謝連接組學預測指標，在510例MCI患者中達到了比傳統方法更高的預測效果。本研究為揭示腦內代謝連接異常提供了新思路。論文鏈接：https://link.springer.com/article/10.1007/s00259-020-04814-x

先天性唇腭裂是口腔頜面部最常見的出生缺陷。據我國出生缺陷監測中心1995-2000的統計數據表明，唇腭裂已躍居為我國新生兒中最常見的先天性畸形。由于唇腭裂的發病機制不清楚，目前尚無預防的辦法。因此，努力提高唇腭裂的臨床治療水平是最重要的任務。而唇裂手術效果的不穩定性和腭裂修復手術后患者上頜骨生長發育抑制的現象仍然是唇腭裂臨床治療領域面臨的難題。為此，本項目進行了以下幾方面的研究： （1）影響唇裂修復術后效果因素的研究；（2）影響腭裂修復術后效果因素的研究；（3）新的唇裂整復手術設計原理和方法的研究與應用；（4）避免或減輕腭裂修復術后上頜骨生長發育抑制方法的研究；（5）新的腭裂整復手術設計原理和方法的研究與應用。 結合本項目研究成果編寫出版了《唇腭裂修復外科學》和《唇腭裂手術圖譜》2部專著，在國內外專業雜志上發表論文80余篇，其中SCI論文11篇。研究成果被國內外學者引用104次。培養博士研究生12名。主要研究成果中唇腭裂修復的華西法在全國主要的口腔醫學院校的教學、科研和醫療工作中得到了廣泛應用。所建立的新的唇裂手術方法被全國40多家大學附屬醫院和省級醫院所應用，受益患者已達1萬余人，取得了良好的社會效益。