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定量系統(tǒng)生物學(xué)是描述生命體的細(xì)胞、組織、器官以及整體水平上結(jié)構(gòu)和功能各異的各種分子（包括基因、蛋白質(zhì)、小分子代謝物等），以及分子在生命體的內(nèi)部之間、與外界環(huán)境之間的相互作用，通過(guò)精準(zhǔn)的分析測(cè)量技術(shù)、結(jié)合計(jì)算生物學(xué)來(lái)定性、定量構(gòu)建生命的數(shù)字化模型，預(yù)測(cè)生理狀態(tài)或者疾病的功能、表型和轉(zhuǎn)化的前沿科學(xué)。生命體的運(yùn)作是在基因調(diào)控下，由許許多多的生化反應(yīng)形成

本項(xiàng)目聚焦于鋰電池管理系統(tǒng)在智能化監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)中的關(guān)鍵痛點(diǎn)，尤其擬面向電池容量衰減預(yù)測(cè)、SOC/SOH估計(jì)不準(zhǔn)、電池剩余時(shí)間不準(zhǔn)確、MAP/SOP估算等方面。通過(guò)引入人工智能算法，構(gòu)建融合機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的電池狀態(tài)預(yù)測(cè)模型，擬實(shí)現(xiàn)高精度SOC（荷電狀態(tài)）與SOH（健康狀態(tài)）估計(jì)的優(yōu)化，提升電池管理系統(tǒng)的智能水平與安全性。 解決方案方面，項(xiàng)目基于實(shí)地檢測(cè)磷酸鐵鋰電池充放電數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練集，采用輕量級(jí)線性回歸模型及改進(jìn)型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模優(yōu)化，并結(jié)合特征工程技術(shù)提高預(yù)測(cè)精度。同時(shí)，設(shè)計(jì)適用于邊緣計(jì)算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平臺(tái)實(shí)時(shí)運(yùn)行，降低對(duì)計(jì)算資源的依賴。 在競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)方面，項(xiàng)目成果具備算法輕量化、部署便捷、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度高、兼容性強(qiáng)等特點(diǎn)，特別適用于電力儲(chǔ)能、電動(dòng)汽車等對(duì)安全性和可靠性要求高的場(chǎng)景。相比傳統(tǒng)BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準(zhǔn)估算SOC/SOH，降低維護(hù)成本。 目前項(xiàng)目成果已在合作企業(yè)內(nèi)部?jī)?chǔ)能設(shè)備中開(kāi)展應(yīng)用測(cè)試，初步反饋表明荷電狀態(tài)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度提升40%左右，電池健康度準(zhǔn)確度提升40%左右，系統(tǒng)響應(yīng)及時(shí)，具備較高實(shí)用性和推廣價(jià)值。專家評(píng)審一致認(rèn)為，該項(xiàng)目在智能電池管理系統(tǒng)方向具有較強(qiáng)的創(chuàng)新性和實(shí)際應(yīng)用前景。

北京體育大學(xué)沈燕飛科研團(tuán)隊(duì)使用人體姿態(tài)估計(jì)算法，對(duì)擊劍比賽過(guò)程中兩名選手的身體各環(huán)節(jié)和關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行的智能識(shí)別。工手動(dòng)標(biāo)記數(shù)據(jù)等方法，更為高效，可應(yīng)用于海量體育視頻數(shù)據(jù)的分析和未來(lái)的體育大數(shù)據(jù)的構(gòu)建。

簡(jiǎn)介： 抗體藥物是生物制藥中復(fù)合增長(zhǎng)率最高的，2019年全球研究抗體市場(chǎng)規(guī)模為34億美元，預(yù)計(jì)在預(yù)測(cè)期內(nèi)復(fù)合年增長(zhǎng)率為6.2％。原研藥二次改造獲得成藥性更好的藥物分子（bio-better）是抗體和細(xì)胞因子藥物研發(fā)的突破口。人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用在靶點(diǎn)篩選、分子進(jìn)化、臨床各階段研究、產(chǎn)品上市后的活動(dòng)中。 我們開(kāi)發(fā)的智能抗體設(shè)計(jì)平臺(tái)，包括 抗體序列注釋分析、抗體翻譯后修飾位點(diǎn)的預(yù)測(cè)、抗原線性表位預(yù)測(cè)、抗體結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)與優(yōu)化、 抗體-抗原相互作用的預(yù)測(cè)、抗體分子的設(shè)計(jì)與改造。高效的完成抗體親和力成熟、穩(wěn)定性優(yōu)化和人源化改造等。  優(yōu)勢(shì)： 1、研發(fā)成本節(jié)約3-5倍，時(shí)間節(jié)省5倍，篩選成功率提升6倍 2、可以幫助指導(dǎo)、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，減少消耗，加快速度，提高準(zhǔn)確率 3、計(jì)算方法已經(jīng)得到了實(shí)驗(yàn)從正、反兩方面的驗(yàn)證。 圖1：深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)相互作用時(shí)界面氨基酸配對(duì):成功率72.1% 圖2：計(jì)算相互作用得到了實(shí)驗(yàn)從正、反兩方面的驗(yàn)證

抗體藥物是生物制藥中復(fù)合增長(zhǎng)率最高的，2019年全球研究抗體市場(chǎng)規(guī)模為34億美元，預(yù)計(jì)在預(yù)測(cè)期內(nèi)復(fù)合年增長(zhǎng)率為6.2％。原研藥二次改造獲得成藥性更好的藥物分子（bio-better）是抗體和細(xì)胞因子藥物研發(fā)的突破口。人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用在靶點(diǎn)篩選、分子進(jìn)化、臨床各階段研究、產(chǎn)品上市后的活動(dòng)中。我們開(kāi)發(fā)的智能抗體設(shè)計(jì)平臺(tái)，包括 抗體序列注釋分析、抗體翻譯后修飾位點(diǎn)的預(yù)測(cè)、抗原線性表位預(yù)測(cè)、抗體結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)與優(yōu)化、 抗體-抗原相互作用的預(yù)測(cè)、抗體分子的設(shè)計(jì)與改造。高效的完成抗體親和力成熟、穩(wěn)定性優(yōu)化和人源化改造等。 優(yōu)勢(shì)：1、研發(fā)成本節(jié)約3-5倍，時(shí)間節(jié)省5倍，篩選成功率提升6倍2、可以幫助指導(dǎo)、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，減少消耗，加快速度，提高準(zhǔn)確率3、計(jì)算方法已經(jīng)得到了實(shí)驗(yàn)從正、反兩方面的驗(yàn)證。

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。

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