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成果創新點 為再生醫學、組織工程、神經科學、人工智能等領域 提供新的研究工具；為制造“細胞芯片”、構建“人工視覺”、 “人工聽覺”的基本單元奠定基礎；開發全新的高成功率 藥物篩選技術和藥物控釋技術；打印人體組織或器官，為 構建和修復組織器官提供新的臨床醫學技術。 原理創新：采用諧振腔式液滴產生機構，解決單細胞 液滴的發生效率和速度的矛盾。同時降低細胞在打印中的 損傷。有效液滴產生數>

為再生醫學、組織工程、神經科學、人工智能等領域提供新的研究工具；為制造“細胞芯片”、構建“人工視覺”、 “人工聽覺”的基本單元奠定基礎；開發全新的高成功率藥物篩選技術和藥物控釋技術；打印人體組織或器官，為構建和修復組織器官提供新的臨床醫學技術。 原理創新：采用諧振腔式液滴產生機構，解決單細胞液滴的發生效率和速度的矛盾。同時降低細胞在打印中的損傷。有效液滴產生數>20000 個/秒。 技術創新：采用轉盤式結構主體，安裝多個打印頭， 解決了換頭時大體積打印頭尺寸和行程的矛盾。 獨到的設計思想：創新的低溫打印頭結構，解決了常規低溫打印頭存在的冷凝水問題。 

本發明公開了一種基于 GPU 加速的 DEM 超分辨率方法。包括： (1)利用插值方法將低分辨率 DEM 學習數據擴充 K 倍，使其與高分辨 率 DEM 學習數據達到同一尺度；同時將待重建的 DEM 數據通過相同 的插值方法擴充 K 倍，得到低分辨率 DEM 重建數據；(2)分別將高分 辨率 DEM 學習數據、低分辨率 DEM 學習數據和低分辨率 DEM 重建 數據分為一系列大小為 N×N 的相互重疊的區域塊；(3)對低分辨率 DEM 重建數據的每一個區域塊，在低分辨率 DEM 學習數據中進行相 似

上科大iHuman研究所在肥胖癥藥物靶點研究上獲重要突破，首次解析 人源黑皮質素受體4（Melanocortin-4 Receptor，MC4R）原子分辨率晶體結構。該成果以“Determinationof the Melanocortin-4 Receptor Structure Identifies Ca2+ as a Cofactor forLigand Binding”為題，于4月24日在國際頂級學術期刊《科學》在線發表。上科大Stevens課題組博士研究生于靜為文章的第一作者，iHuman研究所創始所長Raymond C. Stevens和密歇根大學教授Roger D. Cone為共同通訊作者，上科大是第一完成單位。領導這項研究工作的Stevens實驗室專注于多肽配體調控的G蛋白偶聯受體（GPCR）及與肥胖癥和代謝類疾病相關受體研究。肥胖癥增加了其它并發癥的患病風險，如二型糖尿病、心血管疾病等。MC4R主要在下丘腦中表達，參與控制食物攝取、能量消耗、體重維持等。實驗和臨床證據也表明，MC4R是肥胖癥治療的重要靶點。但針對MC4R結構與功能的研究及藥物研發一直充滿挑戰。通過與密歇根大學Roger Cone實驗室以及南加州大學合作者的共同努力，最終解析了人源MC4R與環形多肽配體SHU9119復合物2.8埃分辨率的晶體結構。研究團隊發現鈣離子（Ca2+）結合在MC4R正構結合口袋中，同時與受體及候選藥物發生相互作用，這也是首次觀察到功能性Ca2+與GPCR的結合模式。同時，他們發現Ca2+有助于穩定受體-候選藥物復合物，并使內源性激動劑α-黑素細胞刺激激素（α-melanocyte stimulating hormone, α-MSH）的親和力和效力得到了極大的提高，但Ca2+對內源性拮抗劑刺鼠相關蛋白（Agouti related protein, AgRP）卻無類似的作用效果?！癕C4R是一個神秘而有趣的蛋白分子，還有許多未被發現的故事。MC4R-SHU9119-Ca2+復合結構第一次揭下了MC4R的神秘面紗?！庇陟o說道，“將對活化狀態的結構、MC4R與G蛋白、與其它蛋白之間的相互作用，以及同源/異源二聚體形成等方面進一步研究”。這項工作由上科大生命科學與技術學院和iHuman研究所的Raymond Stevens與趙素文團隊、密歇根大學的Roger Cone實驗室以及南加州大學的科研人員共同開展。

項目簡介用直流電阻率法的單極-偶極裝置在全測區形成相互交錯的正交觀測系統；應用該三 維高分辨電阻率勘探及直接成像方法可以克服現有二維高分辨電阻率勘探方法由于旁側 效應引起的洞道定位不準，和洞道形狀不確定的問題。較一般的三維高密度電阻率勘探 對地下洞道的敏感性高，真正實現了對地下分析分辨單元的多次覆蓋測量。 性能指標 具有較強的抗干擾和剔除靜態偏移的能力，易于實現測區的滾動測量和無縫銜接。 三

提出并發展了一種蛋白質“鄰近脫籠”策略，將可遺傳編碼的非天然氨基酸脫籠技術與計算機輔助設計篩選技術相結合，在一系列不同種類的蛋白質上實現了高時間分辨的原位激活，為在活細胞及活體動物內研究蛋白質的動態調控機制提供了一種普適性技術。利用這一被命名為 CAGE-prox 的新方法，他們建立并驗證了“激酶正交激活和信號轉導調控”、   “時間分辨的蛋白質組學分析”，“基于毒素蛋白的抗腫瘤蛋白前藥”等一系列原創應用，展示了這一化學生物學新技術在開展蛋白質動態功能研究與調控中的優勢和特色?！盎瘜W脫籠”策略，可通過對蛋白質關鍵殘基的化學保護和脫保護反應，實現對其活性的“關－開”調控（Nat. Chem. Biol. 2016, 12, 129）。利用這一技術，他們先后在賴氨酸（Nat. Chem., 2014, 6, 352; Nat. Chem. Biol., 2014, 10, 1003）、酪氨酸（J. Am. Chem. Soc., 2016, 138, 15118）等天然氨基酸側鏈上實現了生物正交斷鍵反應和化學脫籠，開展了激酶等蛋白質家族的特異激活和機制研究（ACS Cent. Sci, 2016, 2, 325，ACS Cent. Sci. 2019, 5, 145）。由于細胞內蛋白質的種類繁多、活性調控機制各異，目前該方法仍受可供脫籠的氨基酸種類限制，無法適用于所有蛋白質。

一種基于字典漸近更新的人臉圖像超分辨率方法:在訓練階段，采用去一法對低分辨率人臉圖像訓 練集的每張低分辨率人臉圖像進行超分辨率重構，得到一層低分辨率中間字典;以此低分辨率中間字典 作為新的低分辨率人臉圖像訓練集輸入，重構得到新一層的低分辨率中間字典;重復上述過程，最終得 到多層低分辨率中間字典。在測試階段，根據輸入的低分辨率人臉圖像，上一層低分辨率中間字典和高 分辨率人臉圖像訓練集，對輸入低分辨率人臉圖像進行超分辨率重構，得到預估高分辨率人臉圖像;重 復上述過程，最終重構出高分辨率人臉圖像。本發明可得到更高質量、與真實情況更為接近的重建效果。

本發明公開了一種液晶基電調空間分辨率全色成像探測芯片，包括陶瓷外殼、金屬支撐和散熱板、驅控和圖像預處理模塊、面陣全色成像探測器、以及面陣電控液晶微透鏡，驅控和圖像預處理模塊、面陣全色成像探測器、以及面陣電控液晶微透鏡設置于陶瓷外殼內，陶瓷外殼后部固定設置于金屬支撐和散熱板頂部，驅控和圖像預處理模塊固定設置于陶瓷外殼后部與金屬支撐和散熱板連接處，面陣全色成像探測器平行設置于驅控和圖像預處理模塊頂部，面陣電控液晶微

本發明公開了一種數字高程模型 DEM 超分辨率的方法，包括：建立高分辨率 DEM 與低分辨率 DEM 的位置映射，對每一個低分辨率DEM 測試區的子區域在低分辨率 DEM 搜索區進行相似塊查找與相似性估計，選取相似性最高的一系列子區域作為相似塊，將查找到的一系列相似塊映射回高分辨率 DEM 實測區,將這些對應的高分辨率 DEM實測區子區域塊按其對應的相似權重相加得到一個新的子區域,將上述超分辨率后的高分辨率 DEM 缺失區的子區域拼接起來，加上高分辨率 DEM 實測區已有的數據就為一個完整的高分辨率

一種基于數據驅動局部特征轉換的噪聲人臉超分辨率重建方法，包括對待重建的輸入低分辨率人臉 圖像和高、低分辨率訓練集相應劃分相互重疊的圖像塊;對于輸入低分辨率人臉圖像的每一個位置上的 圖像塊，分別從低分辨率人臉樣本圖像對應位置的圖像塊中找出 K 個最近鄰的圖像塊，并對應找出相應 高分辨率人臉樣本圖像中的圖像塊，進行去均值化;利用映射系數計算出各圖像塊相應的高分辨率人臉 圖像塊，重構出高分辨率人臉圖像，進行迭代后處理。本發明解決了主成分分析無法捕獲處于高維流形 空間人臉特征的問題，利用局部流形的線性特性有效的進行了噪聲人臉圖像的超分辨率重建，同時進行 高分辨率圖像后處理，進一步提高了重建結果的主、客觀圖像質量。