本发明公开了一种基于有限状态自动机的语音情感交互装置与方法。所述装置包括：语音采集模块，用于设置录音源、采样率、音频通道、音频数据格式，完成后向原始文件写入裸数据生成文件A；对文件A进行语音情感识别的语音情感识别模块；通过情感的载体进行情感交互的语音情感交互模块。语音情感交互模块包括：有限状态自动机模型的构建模块，用于采用有限状态机描述语音情感状态及其转换过程；情感交互状态转换表的建立模块，用于有限状态自动机转换函数的定义和有限状态自动机转换函数的确定；转换矩阵模块，用于在有限状态自动机模型中，用状

本发明公开了一种对发动机进行水蒸汽掺烧的方法，包括将水转化为高温蒸汽的步骤和将高温蒸汽喷入天然气发动机进气管或进气道的步骤。本发明还公开了一种天然气发动机中的掺烧装置，包括：水蒸汽箱，通过进水管道与进水口连通，水通过该进水管道流入其中；水蒸汽喷射装置，设置在发动机的进气管道管壁上，用于向进气管道喷入水蒸汽；水蒸汽箱设置在发动机排气管上，排气管穿过其内部，箱内的冷却水经排气管被加热为高温蒸汽，并通过一出口管道进入水

本发明公开了一种对采用球头刀具的五轴联动机床平滑加工路径的方法，包括：(1)根据加工零件的几何形状和工艺参数，生成刀位轨迹源文件；(2)对源文件依次进行逐行读取、解析并提取其刀位点位置和刀轴矢量，以及判断刀位行有无干涉锥角以确定其锥角值的操作，由此获得锥角刀路文件；(3)对锥角刀路文件依次进行逐行读取，解析并提取其刀位位置、刀轴矢量和锥角，以及确定所有刀位行最优刀轴矢量的操作；以及(4)根据最优刀轴矢量计算刀位点坐标并执行后置处理以生成机床加工路径，从而实现对机床加工路径的平滑处理。通过本发明，能够使刀轴平滑过渡局部变成三轴加工，以消除局部非线性误差，并消除了奇异位置机床旋转轴大幅旋转问题，提高加工效率。

本系统采用振动、温度、电压、电流等多种传感器来采集表征通风机健康状况的各种物理参数，来判断电机的异常工作状态，并实时显示电机轴的振动及温度等参数情况。并且通过上位机提取信息的特征，采用人工智能处理，实时地、连续地对通风机进行智能体检。在通风机发生故障之前，预测通风机故障并发出报警信号，并且能够在风机出现故障时给出相应的解决策略。

本发明公开了一种基于触发式测头五轴联动机床回转轴线几何参数测量方法，属于数控系统、机床结构参数测量领域，包括仪器安装、参数设置、碰撞采集和RTCP参数计算步骤。通过数控系统，驱动测头探针与标准球进行碰撞并锁存碰撞点机床坐标，根据坐标计算各个示教点相对应的标准球球心坐标，使用最小二乘数据处理方法，对各个标准球球心坐标拟合主动旋转轴与从动旋转轴轴线方向与空间位置，得到RTCP参数。本发明方法可完成五轴联动机床回转轴线几何参数(即RTCP参数)自动精密测量，实现旋转刀具中心点精确控制。

本发动机实训台是本公司采用上海通用别克君威发动机为适应汽车教学需求而研制的，该实训台由电控发动机.自动变速器为一体（八成新）、操作显示面板及发动机及自动变速器彩色电气原理图电脑控制柜、可移动式台架(万向脚轮)、汽油供给系统(脚踏式油门踏板)、冷却系统(自动电子风扇)、启动系统、发电充电系统、排放系统(进气歧管、排气管消声器)、发动机变速器传感器、执行器、原车仪表、原车电脑、具有发动机运转及显示（水温.燃油.机油.充电.转速.车速.档位）配备原车OBD-Ⅱ接口、真空显示表、燃油压力显示表、喷油器工作指示LED灯、自动变速器电磁阀工作指示LED灯、电压检测表（检测任意路传感器工作信号、工作电压）、故障设置区可设置32-64路故障、老师设置任一路线路故障（故障设置采用单片机控制数码管显示）、故障排除区（学生通过各种仪器、仪表、或读取故障码）在面板上用专用排故线连接排除故障、通过OBD-Ⅱ读码. 消码. 数据流. 故障分析、传感器信号模拟等多项功能、具结构紧凑、操作方便、安全可靠、教学直观、是汽车发动机实物教学不可缺少的实验室设备之一。 技术性能： 1、主要参数值： ●V6缸12气门水冷电喷发动机           排量2.5L（3.0L） ●自动变速器                              4T65E 电控4速R档 ●可移动台架(分体式+安全不锈钢防护拦)     1700×1000×1800mm ●汽油箱容量                              10L ●润滑液容量                              4.2L ●自动变速器油                            9.5L ●蓄电池容量                              12V54AH ●冷却液容量                              10.4L ●设备重量（不含油液）                    380Kg

路面病害分为表面破损（如裂缝）、路面变形（如沉降）和结构病害（如层间脱空）三大类。该技术以路面检测成果为全卷积神经网络的输入信号，对于表面破损，其输入为多功能检测车拍摄的路表图像；对于路面变形，输入为三维检测车测取的三维路面模型；对于结构病害，输入为探地雷达信号图像。通过海量数据的训练、测试，可实现上述三类病害的自动化识别、分类和测量，为路面养护工程提供数据支撑。此外，该技术在保证与人工识别结果相同的精度下，可将数据处理速度提高千倍以上。 

泛素-蛋白酶体体系（Ubiquitin-Proteasome System，简称UPS）是细胞内最重要的蛋白质降解通路，对维持生物体内蛋白质的浓度平衡，以及对调控蛋白、错误折叠或受到损伤的蛋白的快速降解起着至关重要的作用，参与了细胞周期、基因表达调控等多种细胞进程，由UPS失常引发的蛋白质新陈代谢异常与众多人类重大疾病直接相关。2004年，Aaron Ciechanover, Irwin Rose和Avram Hershko三位科学家被授予了诺贝尔化学奖，以表彰他们对该降解通路的发现。UPS中蛋白酶体是细胞中最基本的、最重要的不可或缺的、最为复杂的大型全酶超分子复合机器之一，人源蛋白酶体全酶包含至少33种不同的亚基，总原子质量约为2.5MDa。美国FDA批准的多种治疗癌症的药物分子即以蛋白酶体为直接靶标。近年来，随着冷冻电镜技术的发展和应用，人们对这一大分子机器的结构和功能研究得以不断深入。2016年，毛有东课题组与合作者报道了人源蛋白酶体基态的3.6Å冷冻电镜结构及其他三个亚纳米分辨构象，并首次发现一个亚稳态构象的核心颗粒（Core Particle，简称CP）底物转运通道处于开放状态（见PNAS 2016, 113: 12991-12996）。2018年4月，该课题组又报道了6个ATPγS结合状态下的26S动态结构，包括三个CP开放态对应的亚稳简并态近原子分辨（4~5Å）结构（见Nature Communications 2018, 9: 1360）。尽管这些工作揭示了蛋白酶体的基本架构和内在运动行为，但由于缺乏蛋白酶体与底物之间的相互作用，人们对于蛋白酶体如何实现底物降解的原子水平工作机制仍一无所知。此外，尽管冷冻电镜技术近年来广泛应用于分析具有动态特征的蛋白复合体结构和平衡态构象，但对其中间态结构和非平衡构象分析的分辨率水平往往局限在4～6埃或更低，离真正的全原子水平动力学分析还有相当一段距离。 为了真正实现原子水平的蛋白酶体底物降解动态过程的冷冻电镜三维重建和动力学表征，毛有东课题组攻克了两大技术难题。其一，如何在蛋白酶体完成底物降解之前抓到它的所有可能的中间态构象？课题组发展了一种新颖的核酸置换法，利用ATPγS降低AAA-ATPase激酶水解活性的特点，在底物降解中间过程，通过将ATP快速置换成ATPγS，结合快速冷冻的优势，从而扑捉到蛋白酶体在底物降解过程的中间态。其二，如何在从冷冻电镜数据中分析出更多构象的同时，还把分辨率做到3埃甚至更好？课题组通过多年持续努力，发展了多种基于人工智能和机器学习的冷冻电镜图像聚类的新型算法，并针对蛋白酶体的动力学特征，设计了一套极其有效的整合了多种算法的多构象分类流程。通过这两套技术方案的完美结合，课题组成功解析了人源蛋白酶体在降解底物过程中的七种不同的、但差别甚微的、高分辨原子水平的天然态构象（Native states），完整展示了蛋白酶体从泛素结合到去泛素化，再到底物转运的动态过程。与同期在Science上发表的与底物结合的酵母蛋白酶体的4.2-4.7埃冷冻电镜结构（Science doi: 10.1126/science.aav0725，来自加州伯克利分校和Scripps研究所）相比，该Nature论文不仅总构象数量多一倍，全部构象分辨率还高1-2埃。由于Science论文采用了抑制Rpn11去泛素活性的策略，其非天然态结构中底物并不能真正自由转运，所推测的机理仅限于底物转运这一步，对于其他三大Nature论文所回答重要问题均无法给出答案。这体现了该Nature论文不仅在实验方法的原创性上和数据分析水平和质量上，更在科学发现和问题探究的深度和广度上大幅超越了来自Science的竞争性论文。图一 七个利用冷冻电镜解析的精细原子结构完整揭示了从泛素识别、去泛素化反应、转运启动和持续降解的核心功能动态过程。 作为整个蛋白酶体的动力来源与运转核心，AAA-ATPase激酶分子马达展现出了三种不同的核苷酸水解协作模式，6个ATPase亚基协调工作，交替与底物发生相互作用。在去泛素化过程（EB态）中，处于对立位置的两个ATPase亚基Rpt2与Rpt4水解ATP，而Rpt5与Rpt6则释放ADP，ATPase内的底物转运通道被打开，使得底物可以进入轴心通道；与此同时，去泛素化酶Rpn11亚基与泛素及底物发生相互作用，执行其作为去泛素化酶的功能；在转运起始过程（EC态）中，相邻的两个ATPase亚基Rpt1与Rpt5会同时水解ATP，调控颗粒（Regulatory Particle，简称RP）发生大规模转动并释放泛素；在底物去折叠与转运过程（ED态）中，三个相邻的ATPase亚基会分别同步进行ATP的结合、ADP的释放与ATP的水解，这一过程会单向传递下去，将ATP水解释放的化学能转换为机械能，使得相应的ATPase亚基发生刚体转动，推动底物的去折叠和单向输运，同时CP的转运通道入口打开，底物被送入通道中进行降解。这些研究结果为几十年来对蛋白酶体功能的研究提供了宝贵的第一手原子结构和动力学信息，对于理解生物体内蛋白质的降解过程和一系列负责物质输运的ATPase马达分子的一般工作原理具有极为重要的科学意义。

2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。​结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。 

研究目的和意义机器学习和人工智能已成为当今最热门的技术之一。2017年，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，正式将人工智能作为国家重要发展战略之一。人工智能已经成为信息技术时代的又一波浪潮。在这波浪潮的推动下，互联网行业、金融行业、传统制造业、政务民生、公安警务等各行各业都在积极向人工智能领域转型升级，利用人工智能先进技术提升智能分析和辅助决策能力，