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本成果提出了基于零件批量加工數據分析的加工工藝與流程優化，主要包括零件加工過程的工藝數據挖掘與機器學習算法、基于數據和機理模型相結合的零件加工精度預測、基于機器學習的零件加工工藝優化與決策、基于數據驅動的零件批量加工工藝優化方法驗證這四方面。以下是各方面具體對應內容： 1）零件加工過程的工藝數據挖掘與機器學習算法：在數據挖掘與機器學習算法方面，搭建了軸類零件全流程加工工況數據實時采集硬件平臺，實現對加工力、加工振動、主軸電流等工況數據的實時在線獲取。 2）基于數據和機理模型相結合的零件加工精度預測：在航空薄壁件加工精度預測方面，對復雜曲面加工過程混合建模與全流程加工精度預測等理論開展了深入研究工作；建立了零件單工序/多工序加工精度預測混合驅動模型，實現了加工精度的高效高精預測。 3）基于機器學習的零件加工工藝優化與決策：在軸類零件全流程加工工藝優化與決策方面，圍繞隱馬爾可夫決策過程、遺傳算法等理論開展了理論研究工作，結合軸類零件加工過程開展了優化工作；提出了加工參數自適應調控聯合決策方法。 4）基于數據驅動的零件批量加工工藝優化方法驗證：構建加工數據庫1套，包含機床設備、加工刀具、加工參數、檢測數據等四種類型數據。開發全流程加工智能推理軟件1套（部署于中航發南方公司柔軸車間），實現航軸全流程質量數據感知與工藝優化，其中全流程誤差建模與分析模塊實現了端到端的零件加工質量智能推理，可以用于工藝設計與現場預先感知，加工過程工藝數據挖掘模塊實現基于批量數據的多工序誤差流分析，實現后續工序加工誤差推理，加工過程工藝優化與智能決策模塊實現了零件多工序加工質量數據推理與給定期望指標下的加工參數優化。 圖1 本成果對應功能結構示意圖 【技術優勢】 圍繞航空領域制造的加工質量問題，開展基于制造過程數據的工藝全流程智能決策技術與系統的研發，初步實現工藝與制造過程的智能控制。在數據挖掘與機器學習算法、航空薄壁件加工精度預測、軸類零件全流程加工工藝優化與決策、零件全流程加工質量智能推理與優化、智能加工產線智能決策技術應用與推廣等多個方面實現了突破，具有顯著的理論價值與應用價值。 規范制定方面，研究了薄壁件加工誤差產生的深層機理，構建了批量零件加工過程中誤差傳遞的理論模型，探究了機床、夾具、刀具、加工參數全方位、多層次的因素對于零件加工誤差產生的影響規律，提出了零件加工工藝與流程優化策略，形成制定面向航空發動機大長徑比軸類零件的決策規范，規定軸類零件全流程加工過程中機床、刀具、裝夾、加工參數四個方面的具體要求。通過中國航發南方工業有限公司企業標準體系管理系統制定、修改、審批，形成《航空發動機軸類零件加工工藝優化與決策技術規范Q/2B 1586—2022》。 軟件開發方面，將上述理論成果進行高度集成，開發了零件全流程加工智能推理優化軟件（MIO軟件）。軟件集成了四大功能模塊，包括加工工藝數據庫、全流程誤差建模與分析、加工過程工藝數據挖掘、加工工藝優化與智能決策。相關知識與優化規則形成權。全流程加工智能推理優化軟件以及知識庫軟件通過第三方測評，測評機構具備MA與CNAS認證資質，最終形成《零件全流程加工智能推理優化軟件第三方測試報告》、《智能加工產線工藝全流程智能決策工藝知識庫軟件第三方測試報告》。 應用驗證方面，結合航空發動機制造具體需求，將相關成果應用到某型號航空發動機軸類零件（動力渦輪傳動軸）加工生產中。將零件全流程加工智能推理優化軟件部署在航軸加工車間，在驗證產品的加工設備上部署了數據采集裝置，實時采集加工過程數據，集成企業工藝資源數據庫和產品數字化檢測系統，獲取機床、夾具、刀具、產品質量等信息，構建了加工工藝數據庫，開展了航軸加工工藝分析、現場加工質量預先感知、加工工藝與流程優化、現場實際加工驗證等工作。通過南方公司現場應用驗證，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年優化前，次品率為8.38%；2021年6月至2022年5月優化后，次品率為3.81%）。相關應用驗證通過了中國航發南方公司的效果認定，并形成用戶報告。 【技術指標】 1）采用機理模型/有限元仿真技術獲取切削力/熱/柔度/加工誤差數據集，構建代理模型實現了切削過程的毫秒級預測，切削過程關鍵物理量的預測時間優于10毫秒。 2）建立了機理模型與小樣本工況數據混合驅動的預測模型不確定分析與量化模型，提出了貝葉斯框架下的不確定校準方法，實現了加工誤差快速（毫秒級）精準（偏差小于5微米）預測。 3）提出了航軸加工質量狀態估計方法，建立了現場多源數據信息串聯模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實現工序間感知平均誤差控制在9.21%內。 4）建立了加工次品率與加工參數約束集間雙向映射互通模型，首次提出了基于隱馬爾科夫模型與遺傳算法的聯合決策方法框架，聯合決策優化框架保證次品率降低優于50%。

放射狀膠質細胞是大腦發育最為關鍵的一種神經前體細胞，分裂產生大腦皮層幾乎所有的神經元和膠質細胞。所有動物細胞都有中心體，通常位于細胞核附近的細胞質中。然而中心體在放射狀膠質細胞內的定位十分獨特，位于遠離細胞核的頂端細胞膜上，即腦室腔的表面上。這種獨特的亞細胞特征已被發現數十年，但其成因及功能一直令人困惑。圖1. 中心體的頂端膜錨定調控神經前體細胞機械特性和大腦皮層的大小及折疊時松海教授和史航研究員課題組采用基于透射電鏡成像的連續超薄切片技術，首次觀察到了放射狀膠質細胞內的中心體是通過附著在母體中心粒上的遠端附屬物（distal appendages）錨定在頂端細胞膜上的（圖1）。為了探索其分子調控機制和生理功能，研究人員在大腦皮層放射狀膠質細胞內特異性地去除了遠端附屬物的重要構成蛋白CEP83，使得遠端附屬物無法形成，從而阻止中心體與細胞膜的連接。結果發現，去除CEP83蛋白后，母體中心粒上不再形成遠端附屬物，中心體和頂端膜發生了微小的錯位，不再錨定在頂端膜上。進一步研究表明，中心體這一不足1微米的位移，不是通過影響初級纖毛的形成，而是破壞了頂端膜上特有的環狀微管結構，導致頂端膜被拉伸、變硬。這一物理特性的改變引起了放射狀膠質細胞內機械敏感信號通路相關的YAP蛋白（Yes-associated protein）的過度激活，從而導致了放射狀膠質細胞前期的過度擴增以及之后中間前體細胞的增多，最終使得大腦皮層神經細胞顯著增加，體積擴大，并引發異常折疊。論文鏈接:https://www.nature.com/articles/s41586-020-2139-6

天津大學醫學工程與轉化醫學研究院與中國電子信息產業集團中電云腦（天津）科技有限公司合作，充分發揮國家健康醫療大數據試點工程天津“云腦”中心自身的大數據平臺及計算技術優勢，連日來針對疫情發現、分析和預警技術，以及遠程診療方案取得多項重要成果。據悉，作為健康醫療大數據國家研究院、智能醫學工程教育部工程研究中心的依托建設單位，天津大學與中國電子信息產業集團于2017年聯手組建國家健康醫療大數據試點工程天津“云腦”中心，中心現已搭建起醫療大數據服務云腦平臺，開展醫療數據的遠程收集、處理工作，并研發了面向醫療大數據的優化處理和利用技術。在疫情預測預警方面，基于國家相關部門發布的經濟行為、人口分布及遷徙等統計數據，集合當前的疫情病例數據，應用人工智能和科學計算技術，“云腦”重點實現了：城市人口流動輸入性疫情預警：以日為周期監測城市流入人口的數量、來源分布以及來源城市疫情狀況，對各市的輸入性疫情進行預測和預警；城市疫情預警：融合經濟數據、疫情狀況、人口流動分布以及病毒感染特點對未來一周的疫情進行預警；疫情狀況與經濟行為指數相關度追蹤：基于政府部門發布的經濟相關數據，分析經濟行為與疫情的相關程度，為政府相關部門開展疫情防控工作提供科學參考數據。天津“云腦”在面向新冠肺炎的遠程診療方面已準備就緒，即將進入臨床測試階段。“云上診室”基于物聯網、遠程通信、大數據等技術手段，實時將來自醫療科室、影像科的新冠肺炎患者的診療數據經由高速網絡同步傳輸到會診中心，并可向醫療系統共享疫情醫療數據，集合呼吸科、感染科、內科、重癥醫學科、反射科等專家進行網絡會診，進而實現專家與病患、專家與醫務人員之間異地“面對面”的互動，減少院內聚集性感染，緩解疫情下緊張的醫療資源，為疑似病患提供就診空間，為確診患者爭取救治時間。“云上診室”相關成果將用于：遠程影像診斷：構建實用高效、穩定可靠的遠程醫療影像服務平臺，存儲區域內的影像資料索引信息，并能夠直接調用新冠肺炎的患者信息與CT等影像診斷報告；遠程重癥監護：實時在線監護新冠肺炎病患信息、影像、視頻資料，并通過線上會診室，對病患出具診斷治療指導意見；新冠肺炎智能輔助診斷：實時采集病患的生理數據，構建針對新冠肺炎的數據病例庫，利用機器學習等技術，輔助臨床診斷；提供第三方對接標準接口：為多媒體設備、應用、網絡平臺等提供第三方的對接標準接口，實現可擴展、模塊化。

“應急傳染病醫療救治中心的改造策略“方案充分利用原體育館附屬用房設置病房及醫護醫技用房，局部利用集裝箱增設符合傳染病醫院污水處理要求的病區廁所和醫護洗消模塊。并且針對武漢方艙醫院大規模病床無物理隔斷的缺陷，通過集裝箱模塊組合，搭建標準化的方艙醫院病房，改造利用可逆性強，對原體育館建筑只需改造空調排風。所有集裝箱病房及功能模塊均可災后回收，二次利用。   查看原文

本技術成果重點通過研究開放式數據交互技術，在基礎數據支撐平臺層面解決異構交通數據一致性描 述、跨平臺交互等問題；通過研究城市路網多粒度運行狀態分析技術，在交通狀態感知與分析層面解決大 規模路網交通運行狀態多粒度獲取等問題；通過實施中心城市交通狀態感知與分析集成系統開發與實證測 試，實現面向交通管理與出行的多目標多層級交通運行狀態評價。

項目概況 為企業的倉庫（配送中心）提供完整的物流管理整體解決方案。所提供的系統集成設計方案，涉及配送中心作業區域的劃分、貨架的選型與布局、物流作業機械的選型、信息系統的規劃、物流配送中心的管理制度等內容。主要特點 1． 根據企業需求與倉儲特點而進行倉庫（配送中心）整體設計。包括倉儲布局、貨架、出入庫作業設備的選型方案。2． 為企業編制個性化的倉儲管理軟件，并建立起物流信息系統。3． 協助建立的計算機網絡（有線與無線）系統。 4． 根據企業需要提供移動式倉儲管理系統。通過手持式數據采集器，實時采集、實現移動式的倉儲管理業務。工作人員可以花更少的時間來檢查貨架的存貨情況，而將更多的時間用于幫助客戶和完成其它重要任務。技術指標 通過物流倉儲管理信息化解決方案，提高庫存管控能力，降低庫存成本，提高配送效率，提升企業倉儲物流管理水平。本項目可使倉庫中的貨物從入庫開始到產品出庫結束的整個過程各環節信息都處在數據中心的準確調度、使用、處理和監控之下，提高倉儲響應速度與服務水平，同時便于決策層做出準確的判斷，大大提高市場競爭力。 市場前景    中小企業物流信息化是提升企業綜合競爭力的途徑。物流作為企業的新的利潤源，正為企業管理的決策者所矚目。本項目實施方案已經在南京鼎牌電器有限公司實施，實施效果令人滿意，因而具有推廣價值。

已有樣品/n斑馬魚是開展高通量藥物篩選的最佳動物模型。中國科學院水生生物研究所建立我國唯一的國家級斑馬魚資源中心，對國內外提供一流的斑馬魚資源和技術服務；中心牽頭完成“斑馬魚1號染色體全基因敲除計劃”，建立各種人類疾病和藥物篩選模型；經過5年的建設，中心已被國際學術界公認為全球三大斑馬魚資源庫之一。依托國家斑馬魚資源中心擁有的斑馬魚資源模型和技術優勢，建立疾病藥物篩選的大平臺，將能大大提升我市的生命健康產業。斑馬魚是開展高通量藥物篩選的最佳動物模型。依托國家斑馬魚資源中心擁有的海量斑馬魚資源模型和技

浙大生儀學院磁共振平臺的CBIST團隊近期公開了一批包含三位旅行志愿者在十家不同中心采集的磁共振擴散成像數據集。數據的具體描述和簡要質量報告已經在Scientific Data發表。

“美美窟藝”中華西域石窟藝術傳承中心是全國第一個從事龜茲石窟傳播、傳承和轉化的大學生團隊，由中南財經政法大學的師生發起并組織，目前已經吸引了來自全國超過100人的各民族青年參與。 一、項目進展 已注冊公司運營 二、企業信息 企業名稱 美美窟翼（武漢）文化科技有限公司 企業法人 阿斯亞·卡孜汗 注冊時間 2022/3/14 注冊所在省市 湖北省武漢市 組織機構代碼 MA7LBKGK-9 經營范圍 一般項目：技術服務、技術開發、技術咨詢、技術交流、技術轉讓、技術推廣；企業形象策劃；市場營銷策劃；咨詢策劃服務；組織文化藝術交流活動；辦公用品銷售；日用品銷售；工藝美術品及禮儀用品銷售（象牙及其制品除外）；互聯網設備銷售；圖文設計制作；文藝創作；攝像及視頻制作服務（除許可業務外，可自主依法經營法律法規非禁止或限制的項目） 企業地址 武漢市洪山區南湖大道182號中南財經政法大學大學生素質教育中心23-01辦公室 獲投資情況 無 三、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 漆肖媛 工商管理學院/市場營銷專業 2020/2024 王儒燕 金融學院/投資學專業 2020/2024 袁伊艾 金融學院/工程造價 2020/2024 萬典 會計學院/CPAC專業 2020/2024 吳玲慧 工商管理學院/工商管理類 2021/2025 姜奇恒 刑事司法學院/偵查學專業 2020/2024 四、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 尼加提·艾買提 工商管理學院 講師 政府管理與創新 城市社區治理 鄧漢慧 公共管理學院 教授 大學生創新創業教育 喻良濤 公共管理學院 教授 大學生創新創業教育 于蘇甫江·玉山 黨委學生工作部、人民武裝部 助教 大學生創新創業教育 五、項目簡介 “美美窟藝”中華西域石窟藝術傳承中心是全國第一個從事龜茲石窟傳播、傳承和轉化的大學生團隊，由中南財經政法大學的師生發起并組織，目前已經吸引了來自全國超過100人的各民族青年參與。 “美美窟藝”以龜茲為代表的中華西域石窟藝術作為靈感來源，以湖北新時代絲路成長青年社為依托，以傳播創新中華西域石窟藝術文化為使命，為世界遺產的保護與傳承中注入青年的創造力與熱情，同時面向中南財經政法大學及全國各民族青年開展關于中華西域石窟藝術文化的探索學習、創造創新等活動，取得了一系列成果。 自工作室成立以來，我們組建了自己的團隊，吸納了來自全國各族致力于石窟藝術傳承和文化遺產保護的超過100位青年學生，并自主開展了具有組織特色的研習會和創作活動，產出了上百幅精美的作品，同時我們還積極參加創業比賽等，探索龜茲石窟藝術的價值轉化和商業實現路徑。