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本成果采用最新的深度學(xué)習(xí)和分子模擬算法，結(jié)合新一代分子特征化方法，開發(fā)了多種計算機模型，可用于藥物開發(fā)中的多個階段，為藥物的快速設(shè)計開發(fā)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(yù)測方法：傳統(tǒng)的化合物毒性檢測技術(shù)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(yù)測，所需投入較少，但產(chǎn)出巨大。特別是基于化合物的物理化學(xué)和結(jié)構(gòu)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(yù)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(nèi)試驗之前先使用計算機模型對化合物進行大規(guī)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(xué)習(xí)算法的化合物毒性預(yù)測集成學(xué)習(xí)算法，運用此集成學(xué)習(xí)算法建立了新的有機化合物致癌性、致突變性和肝毒性預(yù)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(yù)測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預(yù)測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預(yù)測)的預(yù)測服務(wù)器，這些服務(wù)器能夠為使用者提供更高效更便捷的預(yù)測技術(shù)服務(wù)。自2017年服務(wù)器發(fā)表起，我們已為國內(nèi)外藥物分子設(shè)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(yù)測服務(wù)。在有機化合物毒性預(yù)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(yù)測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發(fā)，正在進行P450酶阻滯劑性預(yù)測模型、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的毒性預(yù)測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預(yù)測研究等。相關(guān)研究成果已發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數(shù)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(yù)測服務(wù)器首頁 致癌性預(yù)測結(jié)果頁 相關(guān)綜述對本服務(wù)器的介紹 RF-hERG-Score預(yù)測藥物引起的hERG相關(guān)心臟毒性 2.藥物設(shè)計方法：在計算機上對藥物靶點和藥物分子的結(jié)構(gòu)和活性建模，計算藥物與靶點之間的相互作用關(guān)系，從而設(shè)計出具有治療作用的藥物。計算機輔助藥物設(shè)計可以為藥物設(shè)計各階段的實驗方案提供有意義的指導(dǎo)，減少需要通過實驗評估的候選藥物的數(shù)量，從而加快新藥研發(fā)速度。我們應(yīng)用分子對接、分子動力學(xué)模擬、自由能計算、機器學(xué)習(xí)等方法研究流感病毒等重要疾病的計算機輔助藥物設(shè)計、并開發(fā)更有效的計算機輔助藥物設(shè)計方法。在計算機輔助藥物設(shè)計研究我們主要完成了流感病毒M2質(zhì)子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進行先導(dǎo)化合物生成模型研究、基于機器學(xué)習(xí)的虛擬篩選打分函數(shù)算法開發(fā)、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設(shè)計研究。 特異性重打分函數(shù)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(zhuǎn)錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學(xué)和病理學(xué)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(jié)合。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的實驗研究需要大量資源。累積的實驗數(shù)據(jù)使得通過計算方法預(yù)測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用成為可能。我們使用各種數(shù)學(xué)建模和機器學(xué)習(xí)方法開發(fā)了幾種用于預(yù)測lncRNA-蛋白質(zhì)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(guī)則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網(wǎng)絡(luò)投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監(jiān)督鏈路預(yù)測），HLPI-Ensemble（集成學(xué)習(xí)）。在交叉驗證中，我們的模型獲得了較好的預(yù)測性能。 lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測模型的性能比較 lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測服務(wù)器相關(guān)軟件著作權(quán)：

采用前沿的深度學(xué)習(xí)算法和相關(guān)數(shù)據(jù)處理技術(shù)，經(jīng)過不斷優(yōu)化和創(chuàng)新，能夠在極短時間內(nèi)完成 CT 圖像的人體器官勾畫功能，目前已實現(xiàn) 30 多種器官的自動勾畫。大量歷史病例數(shù)據(jù)集和模型的不斷創(chuàng)新使 DeepViewer 多種器官的勾畫精準度達到 95%以上。 

高效率、高精度智能化測量技術(shù)已成為我國發(fā)展高端制造業(yè)的瓶頸。本項目突破了高效率、高精度智能化測量的一系列難題，形成的自主創(chuàng)新關(guān)鍵技術(shù)有： 1．首次建立了基于運動學(xué)圖譜分析的智能測量裝備設(shè)計方法及通用性設(shè)計理論體系，使研發(fā)周期縮短了40%，研發(fā)費用降低了35%。 2．針對多傳感器高精度配準的國際性難題，發(fā)明了多傳感器聯(lián)合標定標準器的設(shè)計方法。 3．針對測量裝備伺服系統(tǒng)高平穩(wěn)性控制的難題，率先提出了體現(xiàn)溫度影響的非線性摩擦建模方法，測量裝備運動平穩(wěn)性提高了59%。 已申請國家發(fā)明專利18項（授權(quán)5項）、實用新型專利12項（授權(quán)12項）、軟件著作權(quán)7項；以金國藩院士為主任的鑒定委員會一致認為項目整體技術(shù)達到國際領(lǐng)先水平。獲得2013年天津市科技進步一等獎。 圖1 缸套類零件檢測用高效高精度智能測量裝備 圖2 慣性元件檢測用高效高精度智能測量裝備 圖3 手機外殼檢測用高效高精度智能測量裝備

高效率、高精度智能化測量技術(shù)已成為我國發(fā)展高端制造業(yè)的瓶頸。本項目突破了高效率、高精度智能化測量的一系列難題，形成的自主創(chuàng)新關(guān)鍵技術(shù)有： 1．首次建立了基于運動學(xué)圖譜分析的智能測量裝備設(shè)計方法及通用性設(shè)計理論體系，使研發(fā)周期縮短了40%，研發(fā)費用降低了35%。 2．針對多傳感器高精度配準的國際性難題，發(fā)明了多傳感器聯(lián)合標定標準器的設(shè)計方法。 3．針對測量裝備伺服系統(tǒng)高平穩(wěn)性控制的難題，率先提出了體現(xiàn)溫度影響的非線性摩擦建模方法，測量裝備運動平穩(wěn)性提高了59

建立基于多智能體的軟件動態(tài)體系結(jié)構(gòu)模型，采用模型驅(qū)動的軟件構(gòu)造方法，敏捷構(gòu)造開放環(huán)境下軟件系統(tǒng)；研究變化建模、層次感知、智能決策等技術(shù)方法，實現(xiàn)軟件結(jié)構(gòu)、行為等多方面的動態(tài)演化。 主要技術(shù)指標 從環(huán)境感知、數(shù)據(jù)分析、通信機制等多個方面，提升了面向動態(tài)環(huán)境的復(fù)雜軟件系統(tǒng)持續(xù)性演化能力。 支持軟件系統(tǒng)在運行過程中靈活調(diào)整、柔性適變。 相關(guān)成果 （1）基于多智能體的軟件動態(tài)演化支撐環(huán)境； （2）自適應(yīng)軟件體系結(jié)構(gòu)建模工具； （3）基于Agent自適應(yīng)動態(tài)集成演化平臺； （4）面向動態(tài)演化的集成規(guī)則設(shè)計工具軟件。

針對行政約談場景中存在的人工記錄效率低、內(nèi)容理解偏差記錄、資料追溯繁雜等問題，本成果開展了基于音視頻識別及語義分析的智能約談平臺的研究。基于 AI 深度學(xué)習(xí)的音視頻識別框架、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論和語義知識本體的文本語義相似度計算方法，研究音視頻識別的語音轉(zhuǎn)寫、對話管理、計算機視覺技術(shù)和內(nèi)容分析的語義理解、語義優(yōu)化、情感識別方法，實現(xiàn)網(wǎng)信約談、紀委約談、公安審訊、監(jiān)獄談話等多種行政約談場景下的約談智能化和數(shù)字化。其中，語音識別轉(zhuǎn)寫是開展智能約談系統(tǒng)研究的前提和基礎(chǔ)，本成果訓(xùn)練了聲學(xué)模型和語言模型，構(gòu)建編碼器，通過音頻角色分離和聲紋識別技術(shù)分離說話人聲音，編碼器識別解碼，經(jīng)過文本語義處理轉(zhuǎn)寫為文本。而文本語義處理是智能約談系統(tǒng)提升約談效能的源動力，成果構(gòu)建了基于語義本體的自動專家導(dǎo)引約談知識庫，通過基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的語義相似度計算給約談工作人員推薦約談問題；約談結(jié)束后，利用融合主題特征的文本自動摘要技術(shù)快速生成匯報摘要，利用基于分布式表示的事件抽取技術(shù)自動生成約談報告。本成果研制高效、便捷的智能約談音視頻識別及語義分析平臺，實現(xiàn)了在線約談預(yù)約、人臉識別身份核驗、語音實時轉(zhuǎn)寫、約談問題智能引導(dǎo)提問、音視文同步顯示、匯報摘要自動生成、約談報告自動生成、約談文件回溯、約談大數(shù)據(jù)分析等功能。

項目背景：目前，國內(nèi)腳輪生產(chǎn)基地大部分在南方地區(qū)， 據(jù)統(tǒng)計，中國腳輪產(chǎn)品市場份額約占全世界的 30%，全國需 求量約 600 億元，公司為彌補北方高品質(zhì)腳輪的空缺，進行 了注塑車間智能化技術(shù)改造，建設(shè)了集中供料、集中供水電、 集中供氣的智能化先進生產(chǎn)線，配合先進的冷卻技術(shù)，通過 機械手以及輸送帶完成“注塑+成型+冷卻+輸送”一條線。 廣泛應(yīng)用于工業(yè)、商業(yè)、醫(yī)療器械以及機械、物流運輸、環(huán) 保清潔用品、家具行業(yè)、美容器械、食品機械、五金生產(chǎn)等 各行業(yè)。 所需技術(shù)需求簡要描述：尋求針對腳輪產(chǎn)品制造過程中 的流程優(yōu)化和技術(shù)改造方案。并通過對注塑機等設(shè)備 MES 數(shù) 據(jù)的提取和挖掘，實現(xiàn)注塑過程的數(shù)字孿生，并設(shè)計開發(fā)基 于數(shù)字孿生的智能決策系統(tǒng)。  對技術(shù)提供方的要求:能完成對腳輪生產(chǎn)線的精益改 造，并實現(xiàn)數(shù)字孿生技術(shù)的個性化應(yīng)用。 

簡介：本發(fā)明公開了一種纖維過濾介質(zhì)結(jié)構(gòu)的擬態(tài)化重建及其性能計算方法，屬于纖維結(jié)構(gòu)擬態(tài)重建技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的擬態(tài)化重建過程為：一、獲取纖維過濾介質(zhì)圖像；二、設(shè)置最佳閾值，進行二值化處理；三、對二值圖像進行中心線檢測；四、對中心線上像素點進行四對角方向?qū)Ρ龋@得旋轉(zhuǎn)半徑di和旋轉(zhuǎn)方向df；五、進行三維旋轉(zhuǎn)，獲得纖維過濾介質(zhì)擬態(tài)化重建圖像。本發(fā)明的性能計算方法通過輸入一系列相關(guān)參數(shù)，利用經(jīng)驗公式獲得纖維過濾介質(zhì)不同風速的過濾效率曲線和壓力損失曲線。本發(fā)明以真實纖維過濾介質(zhì)內(nèi)部微觀單層結(jié)構(gòu)圖像為基礎(chǔ)，利用簡單、快速的圖像處理方法對所得圖像進行擬態(tài)化重建，擬態(tài)化重建模型能夠逼真模擬真實纖維過濾介質(zhì)的結(jié)構(gòu)。  

城市三維空間管理是城市特色與形象塑造的重要手段，是城市建設(shè)管理的重要任務(wù)，依托數(shù)字化管理平臺，提升管理的科學(xué)理性、效率、效果以及智能化水平。以威海三維空間智能管理數(shù)字化平臺實踐項目為依托，融合團隊目前所擁有的近50項相關(guān)專利技術(shù)，展開了基于多源大數(shù)據(jù)的萬維沙盤建構(gòu)、三維空間管控要素的譜系化建構(gòu)、三維空間管控引導(dǎo)的智能規(guī)則、人機交互機制下的智能管理應(yīng)用場景等相關(guān)研究，完成智能管理數(shù)字化平臺的建設(shè)，并投入到日常的城市建設(shè)管理之中，大幅度提升了管理工作的科學(xué)性與工作效率，取得了良好的實踐效果。

成果介紹城市三維空間管理是城市特色與形象塑造的重要手段，是城市建設(shè)管理的重要任務(wù)，依托數(shù)字化管理平臺，提升管理的科學(xué)理性、效率、效果以及智能化水平。以威海三維空間智能管理數(shù)字化平臺實踐項目為依托，融合團隊目前所擁有的近50項相關(guān)專利技術(shù)，展開了基于多源大數(shù)據(jù)的萬維沙盤建構(gòu)、三維空間管控要素的譜系化建構(gòu)、三維空間管控引導(dǎo)的智能規(guī)則、人機交互機制下的智能管理應(yīng)用場景等相關(guān)研究，完成智能管理數(shù)字化平臺的建設(shè)，并投入到日常的城市建設(shè)管理之中，大幅度提升了管理工作的科學(xué)性與工作效率，取得了良好的實踐效果。技術(shù)創(chuàng)新點及參數(shù)1、平臺在集成了城市設(shè)計二三維成果、城市基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、包括多規(guī)合一與控規(guī)等其他規(guī)劃編制成果等三大類、50+層數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，有能力進行相對復(fù)雜的城市空間指標測度，如錯落度計算、天際線分析等。2、平臺中錄入并集成了中心城區(qū)城市建設(shè)用地所有地塊約35000條管控規(guī)則，初步實現(xiàn)了管控規(guī)則的智能化應(yīng)用，平臺中開發(fā)出以下六大場景應(yīng)用：相關(guān)規(guī)劃的要求核提、方案報批的智能審查、多方案的智能比選、規(guī)劃要點的智能生成、建筑方案的精細審查、規(guī)劃實施的智能監(jiān)測。3、據(jù)規(guī)劃分局的管理人員透露，之前需要15-20個工作日，甚至更長時間處理的工作量，在借助于數(shù)字化平臺輔助的基礎(chǔ)上，1-2個工作日即能完成，大幅提升了規(guī)劃管理部門的工作效率，同時審查結(jié)果更加準確、全面。市場前景本智能管理數(shù)字化平臺成果能逐步推廣至全國各大中小城市，能有效提升規(guī)劃管理工作的效果與效率，同時為規(guī)劃管理理性決策提供技術(shù)支撐，具有較好的發(fā)展前景。同時，平臺可逐步擴展多源大數(shù)據(jù)，為未來的數(shù)字城市、智慧城市建設(shè)提供一定的方法與保障。