近日，东南大学化学化工学院青年教师陈旭漫博士在国际顶级期刊《Angewandte Chemie（德国应用化学）》上发表题为“Efficient Near-Infrared Emissive Artificial Supramolecular Light-Harvesting System for Imaging in Golgi Apparatus”的学术论文。 光捕获过程作为将自然光进行捕获、能量转化并利用的步骤，是植物光合作用中第一个也是十分重要的过程。构筑人工光捕获体系对于光能的利用具有重要意义，但目前构筑具有高效人工光捕获体系仍存在很大挑战。 东南大学研究团队利用“杯芳烃诱导聚集”策略，设计合成两亲磺化杯芳烃和阳离子型萘基吡啶衍生物作为荧光给体在水溶液中自组装，并引入尼罗蓝作为荧光受体分子，成功构筑了近红外发射的超分子人工光捕获体系。 通过进一步研究，团队发现该体系在细胞内依然保持很高的光捕获效率和高度稳定性，同时证明了其对高尔基体染色的选择性。该研究对于人工超分子光捕获体系传感、成像、诊断等方面的研究有着重要的推动作用。论文第一作者为东南大学化学化工学院青年教师陈旭漫，东南大学为第一通讯单位。

神兽们一批批“归笼”，对于家长们来说，真是大舒一口气。不过为了孩子们的安全，各个学校可都费尽了心思。 为了迎接学生返校，温州大学的南北校区大门口，都装上了人工智能防疫的神器。这套由学校大数据与信息技术研究院自主研发的“人工智能防疫系统”，是学校教师自己的研究成果，为学校即将到来的复学工作奠定基础，做好充分的安全准备。 “人工智能防疫系统”是温州大学大数据与信息技术研究院基于数据挖掘技术自主创新研发的智能系统，在传统“亮码+人工核验登记”的通行方式上进行改进升级，与校园大数据、市民卡健康码等数据平台共享，通过人脸识别打造非接触式体征识别与统计管理方式。 除此以外，这套系统还结合人流高峰与日常人行、车行、访客管理等多重场景模式，为师生数字化信息后端服务提供有效防疫应用保障，可实现无接触高精度体温检测，精准掌握风险点，降低防控成本、减少感染风险，大大提升防疫管理水平，提前阻断疫情蔓延渠道。 此外，这套智能防疫系统可在学校数据库中搜集比对师生基本属性及假期行为数据，通过后台分析算法挖掘和模拟用户画像，自动摸排并动态监测师生异常，为学校相关管理部门提供管理和决策依据，提前做好疫情防护及应急预案工作。 温州大学大数据与信息技术研究院成立于2019年10月23日，位于温州市龙湾区浙南云谷，是依托温州市人民政府与中国交通通信信息中心战略合作协议，由交通安全应急信息技术国家工程实验室、温州高新区（浙南科技城）管委会和温州大学共同建设、共同组织管理的研究开发机构。研究院科研主力多为温州大学计算机与人工智能学院博士教师。 为保障开学，研究院向温州大学捐赠了两套系统，学校各部门对即将到来的开学潮充分调研，做好了充足准备。

汇萃人工智能实训平台采用了先进的模块化设计理念，创新性的将 python 编程、机器学习理论和方法、深度学习框架与工具等实验课程与机器人引导、机器视觉实训、人脸识别、语音识别等实践课程融合到一个平台，既有理论知识的学习，更有实践操作的体验。 平台集中展现了当前人工智能技术的主要应用场景，为培养人工智能领域人才的专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉提供了创新性的学习工具。同时，通过调整模块配置，平台还可做为智能制造领域专业训练平台，培养学生具备应对未来制造业及其它领域应用中对各种高速定位、测量、识别及检测等的专业技能要求。 // 输入电源：AC220V±10％ 50Hz// 工作环境：温度：-10 ～ 50℃，湿度≤ 90% 无水珠凝结// 外形尺寸：1500mm×900mm×700mm( 长 × 宽 × 高 )// 平台重量：220kg//额定功率：≤ 3.5KW//安全保护：急停按钮，漏电保护 , 光栅保护，接地保护 “一台多用，专业培养、灵活搭载、高效低价”， 这正是汇萃人工智能实训平台的最大特点。

以多云缓和异构为基础架构的混合云管理平台，对接IT资源或云资源池，为学校系统提供all-in-one的IT服务管理能力。

本发明公开了异硫氰酸酯在制备防治肿瘤耐药药物的用途。 本发明运用细胞生物学和分子生物学的方法，证明了异硫氰酸酯有效抑制肿瘤耐药细胞的生长。因此可将异硫氰酸酯作为有效成分制备防治肿瘤耐药的药物，以及保健品、食品、化妆品。

本发明公开了异硫氰酸酯在制备防治肿瘤耐药药物的用途。 本发明运用细胞生物学和分子生物学的方法，证明了异硫氰酸酯有效抑制肿瘤耐药细胞的生长。因此可将异硫氰酸酯作为有效成分制备防治肿瘤耐药的药物，以及保健品、食品、化妆品。应用范围:本发明可应用于生物医药领域，以及保健品，食品，化妆品领域。效益分析:本发明可应用于生物医药领域，以及保健品，食品，化妆品领域。 肿瘤的耐药是当今肿瘤治疗的关键和难点。本发明证明了异硫氰酸酯可有效抑制肿瘤耐药细胞的生长。因此异硫氰酸酯有望成为抗肿瘤耐药的新药及保健品。

本发明公开了一种海带裂解制备富含异山梨醇液体产物的方法，以海带为原料，包 括沥干、粉碎和分离；其特征在于：将粉碎后的海带置于固定床裂解反应器内，在无氧、常 压、反应温度为 300-450℃条件下，进行裂解反应，收集馏出物，经冷却得到的液体即为富 含异山梨醇的溶液。本发明克服了现有技术中制备异山梨醇存在炭化、流程长、原料较贵等 缺点，本通过海带裂解的方法制备异山梨醇，不需要催化剂，流程简单，得到的液体产物中 异山梨醇含量高，经过纯化分离即可提取异山梨醇。 

在大量调研藏药资源，选取清热解毒类品种，建立针对病毒复制周期靶点为机制的抗病毒药物的筛选细胞模型。获得针对抗单纯疱疹病毒Ⅱ 型的 Vero 细胞筛选模型，针对抗腺病毒的 Hep-2 细胞筛选模型，针对抗流感病毒 H1N1 的 MDCK 细胞筛选模型，应用于天然药物以及化合物抗病毒活性的筛选。获得具有抗流感病毒，腺病毒，单纯疱疹病毒活性的提取物以及化合物。结果表明藏药异叶青兰对呼吸道病毒，流感病毒，腺病毒单纯疱疹病毒-II 型均具有很强的活性，对小鼠脑炎的死亡保护率达 30%。异叶青兰有效部位石油醚分

项目概况 该静态模型提供了一个融建筑平台、空调设备、中央空调系统于一体的、具有自由拼装搭接功能的实时教学环境、产品展示平台。 本项目处于国内先进水平，拥有自主知识产权。主要特点 该模型将平台、设备及系统融为一体。具有三大部分： （1）建筑平台。我们认为，建筑平台与中央空调系统是一个有机的整体，离开建筑平台谈中央空调，有如无水养鱼，这正是市面上诸多空调模型的弊端所在。 我们提供的建筑平台以建筑的梁、柱、墙体等为基本部件，按建筑模数等比例制作，部件之间采用了拼装结构，可拼出任意种建筑形式。让学生在自由拼装中了解建筑知识。 （2）设备模型。包括了中央空调从主机到末端的各类设备的实体静态模型。各模型均按主流品牌的设备外形等比例制作，效果逼真，接口清晰。 （3）系统搭建。利用上述建筑平台、设备模型，以及配套的管材、配件，学生可自行搭建各类中央空调系统。 系统可用于教学，也可用于产品展示。 技术指标     模型按建筑模数等比例制作，通用接口，观察、搭接方便、实用性强，可反复使用。是一种新颖的教学和产品展示平台。市场前景     近年来在部分教学活动中使用，赢得了众多客户的信任和支持，具有良好的市场前

业界首个针对AI在极端和对抗环境下的算法安全性检测与加固的工具平台“对抗样本”成新型病毒，算法安全问题亟待解决随着人工智能技术的高速发展，人工智能在诸多场景正逐渐替代或协作着人类的各种劳动，它们可以成为人类的眼睛、耳朵、手臂甚至大脑。其中，机器视觉作为AI时代的基础技术，其背后的AI算法一直是各科技巨头和创业公司共同追逐的热点。然而在机器视觉诸多主流应用场景的背后，往往也藏着由技术性缺陷导致的算法安全风险。例如，在一些训练数据无法覆盖到的极端场景中，自动驾驶汽车的识别系统可能出现匪夷所思的决策，危害乘车人的人身安全。从2016年至今，Tesla、Uber等企业的辅助驾驶和自动驾驶系统就都曾出现过类似致人死亡的严重事故。并且这类极端情形也可能被恶意制造并利用，发动“对抗样本攻击”，去年7月，百度等研究机构就曾经通过3D技术打印出能让自动驾驶“无视”的障碍物，让车辆面临撞击风险。而以上攻击之所以能成功，主要是机器视觉和人类视觉有着很大的差异。因此可以通过在图像、物体等输入信息上添加微小的扰动改变(即上述故意干扰的“对抗样本”)，就能导致很大的算法误差。此外，随着AI的进一步发展，AI算法模型将运用金融决策、医疗诊断等关键核心场景，这类AI“漏洞”的威胁将愈发凸显出来。近年来，包括清华大学人工智能研究院院长张钹院士、前微软全球执行副总裁沈向洋等均提倡要发展安全、可靠、可信的人工智能以及负责任的人工智能，其中AI的安全应用均是重点方向。而且，AI安全作为新兴领域，在开源社区、工具包的加持下，对抗样本等攻击手段日益变得复杂，相关防御手段的普及和推广却难以跟上。并且对抗样本等算法漏洞检测存在较高的技术壁垒，目前市面上缺乏自动化检测工具，而大部分企业与组织不具备该领域的专业技能来妥善应对日益增长的恶意攻击。从安全测评到防御加固，RealSafe让AI更加安全可控就如网络安全时代，网络攻击的大规模渗透诞生出杀毒软件，RealAI团队希望通过RealSafe平台打造出人工智能时代的“杀毒软件”，帮助企业高效应对人工智能时代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前，RealSafe平台主要支持两大功能模块：模型安全测评、防御解决方案。其中，模型安全评测主要为用户提供AI模型安全性评测服务。用户只需接入所需测评模型的SDK或API接口，选择平台内置或者自行上传的数据集，平台将基于多种算法生成对抗样本模拟攻击，并综合在不同算法、迭代次数、扰动量大小的攻击下模型效果的变化，给出模型安全评分及详细的测评报告(如下图)。目前已支持黑盒查询攻击方法与黑盒迁移攻击方法。防御解决方案则是为用户提供模型安全性升级服务，目前RealSafe平台支持五种去除对抗噪声的通用防御方法，可实现对输入数据的自动去噪处理，破坏攻击者恶意添加的对抗噪声。根据上述的模型安全评测结果，用户可自行选择合适的防御方案，一键提升模型安全性。另外防御效果上，根据实测来看，部分第三方的人脸比对API通过使用RealSafe平台的防御方案加固后，安全性可提高40%以上随着模型攻击手段在不断复杂扩张的情况下，RealSafe平台还持续提供广泛且深入的AI防御手段，帮助用户获得实时且自动化的漏洞检测和修复能力。准确度99.99%也难逃被“恶意干扰”，RealSafe高效应对算法威胁 考虑到公众对于对抗样本这一概念可能比较模糊，RealSafe平台特意选取了公众最为熟知的人脸比对场景(人脸比对被广泛用于金融远程开户、刷脸支付、酒店入住登记等场景的身份认证环节)提供在线体验。并且，为了深入研究“对抗样本”对人脸比对系统识别效果的影响，RealAI 团队基于此功能在国内外主流 AI 平台的演示服务中进行了测试。实测证明，“对抗样本”可以极大的干扰人脸比对系统的识别结果，而测试的这几家互联网公司平台开放的人脸比对API或SDK，几乎覆盖了目前市面上很多中小型企业在落地人脸识别应用时的选择，如果他们的人脸比对技术存在明显的安全漏洞，意味着更广泛的应用场景将存在安全隐患。因此，为了帮助更大范围内的企业高效应对算法威胁，RealSafe平台具备以下两大优势：·  组件化、零编码的在线测评：相较于ART、Foolbox等开源工具需要自行部署、编写代码，RealSafe平台采用组件化、零编码的功能设置，免去了重复造轮子的精力与时间消耗，用户只需提供相应的数据即可在线完成评估，学习成本低，无需拥有专业算法能力也可以上手操作。·可视化、可量化的评测结果：为了帮助用户提高对模型安全性的概念，RealSafe平台采用可量化的形式对安全评测结果进行展示，根据模型在对抗样本攻击下的表现进行评分，评分越高则模型安全性越高。此外，RealSafe平台提供安全性变化展示，经过防御处理后的安全评分变化以及模型效果变化一目了然。从数字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周边产品随着机器学习模型不断的升级演化，“对抗样本”已经演变成一种新型攻击手段，并且逐渐从数字世界蔓延到物理世界：在路面上粘贴对抗样本贴纸模仿合并条带误导自动驾驶汽车拐进逆行车道、胸前张贴一张对抗样本贴纸在监控设备下实现隐身……因此，除了针对数字世界的算法模型推出安全评测平台，RealAI团队也联合清华大学AI研究院围绕多年来积累的领先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全产品，为更多场景保驾护航。比如通过佩戴带有对抗样本图案的“眼镜”，黑客可以轻易破解商用手机的面部解锁，通过在胸前张贴特制花纹实现在AI监控下的“隐身”，以及通过在车辆上涂装特殊花纹躲避AI对车辆的检测。发现类似新型漏洞的同时，RealAI也推出相应的防御技术，支持对主流AI算法中的安全漏洞进行检测，并提供AI安全防火墙对攻击AI模型的行为进行有效拦截。人工智能的大潮滚滚而来，随之而来的安全风险也将越来越多样化，尤其近年来因AI技术不成熟导致的侵害风险也频频发生，可以说，算法漏洞已逐渐成为继网络安全、数据安全后又一大安全难题。所幸的是，以RealAI为代表的这些顶尖AI团队早已开始了AI安全领域的征程，并开始以标准化的产品助力行业降低应对安全风险的门槛与成本。此次上线RealSafe人工智能安全平台是RealAI的一小步尝试，但对于整个行业而言，这将是人工智能产业迈向健康可控发展之路的一大步。