放射性药物是可用于诊断或治疗目的的药物，由放射性同位素与有机分子键合组成。有机分子将放射性同位素传递至特定的器官、组织或细胞。 ​ 根据特性选择放射性同位素发射穿透伽马射线的放射性同位素用于诊断（成像），发出的辐射脱离身体后被特定仪器（SPECT / PET相机）检测到。通常，用于成像的同位素产生的辐射在1天后通过放射性衰变和正常的身体排泄完全消除。最常见的用于成像的同位素是：99mTc、I123、I131、Tl201、In111和F18。 ​ 发射短程粒子（α或β）的放射性同位素用于治疗，因为它们能够在非常短的距离内失去所有能量，因此产生大量局部伤害（例如细胞破坏）。该特性用于治疗目的：破坏癌细胞，骨癌或关节炎的姑息治疗中减缓疼痛。这类同位素在体内的停留时间比成像同位素更长；用来提高治疗效率，但仍然限制在几天内。最常见的治疗同位素是：I131、Y90、Rh188和Lu177。 ​ 放射性药物的工作原理是：基于使用分子“出租车”，将受控剂量的放射性活度特异性地传递至目标患病组织（通常是癌细胞），以便根据所用放射性核素的类型可视化（诊断）或治愈（治疗）组织。放射性药物通常包含负责将放射性核素引导至目标组织的生物载体（抗体、肽等）。双功能螯合剂牢固地抓住放射性核素并确保与生物载体之间的牢固结合。

上海理工大学庄松林院士和顾敏院士领导下的未来光学国际实验室宣布，首次利用机器学习反求设计（machine-learninginversedesign）实现了三维矢量全息（Three-dimensionalvectorialholography）的新概念。据介绍，这项发明是光学全息技术领域的一次重大突破，其提供的基于机器学习的反求设计可精准且迅速地产生一个或多个任意三维矢量光场，有望应用在超宽带全息显示、超安全信息加密以及超容量光存储、超精确粒子操控等各个领域。相关研究成果于4月18日凌晨发表在国际顶级学术刊物《科学进展》上。该杂志为《科学》（Science）刊物旗下子刊，是一个涵盖所有学术领域的开放性、综合性科学刊物。光是一种电磁波，其在介质中传播的同时伴随着电磁和磁场的振荡，被称为光的矢量特性。基于光波的横波特性，光的振荡通常被限制在与其传播方向垂直的二维平面上。近些年，研究发现光的振荡可打破传统二维平面的束缚，通过干涉产生纵向光振荡，即形成第三维光矢量。在物理学上，通过求解三维麦克斯韦方程可以正向得到一个三维矢量光场分布，但其不可控。一直以来，精确产生任意三维矢量光场是一个世界性难题，因其需要十分复杂的反求设计，超出了人类知识和经验的边界。顾敏院士指导的科研人员利用机器学习反求设计率先实现了三维矢量全息，可精确地控制三维全息图像中每个像素点的任意三维矢量状态。“通过机器学习的人工智能新科技，我们首次实现了三维矢量光的操控，并将机器学习的算法延伸到光学全息中去，”顾敏院士说，“这样的操控是全方位的，包括对每个三维矢量光携带的信息进行编码、传输和解码，因而消除了传统二维偏振光的束缚。”文章第一作者任浩然博士（目前在德国慕尼黑大学从事洪堡博士后研究）说：“机器学习在光学设计中扮演着越来越重要的作用。我们研究证明训练后的人工神经网络可有效地、快速地产生任意三维矢量光场，达到接近百分之百的准确性，极大地提高了光场调控的效率。”这项发明还为光学全息开辟了一条新道路，首次在全息中证明光的三维矢量状态可以作为独立的信息载体，实现信息的编码和复用。顾敏院士说：“这项发明作为光学全息技术领域的一项重大突破，不仅为下一代超宽带、超大容量、超快速并行处理的光学全息系统奠定了基础，同时也为加深理解光与物质的相互作用（例如粒子操控）提供了一个崭新的平台。”该项工作得到了墨尔本皇家理工大学（RMIT）人工智能纳米光子学实验室以及计算机科学系的大力支持。

本成果可从根本上解决上述痛点难题，传感器检测到冰雪等风险路况时，及时向路政、交警部门和社会发送预警和报警信号，以便及时采取风险管控措施，大大降低恶性交通事故发生的可能性。还可与道路融雪化冰系统协同工作，监测到冰雪危险路况时，传感器信号自动启动融雪化冰系统工作，消融冰雪，保障道路安全通畅。本成果的主要创新点： 1）压电平膜传感器多阶谐振频率和振动谱解析技术； 2）多光谱传感器光电信号处理技术； 3）复阻抗传感器信号检测及处理技术； 4）多传感器信息融合人工智能技术； 5）传感器可靠性结构设计技术。 冰雪路况传感器主要包含阻抗谱、谐振谱和多光谱等三种核心关键技术，如下图所示，其来源于团队前期研发的压电平膜式、光纤（光电）式和阻抗式结冰传感技术成果，均为具有自主创新特色及自主知识产权的研究成果。

    myCobot人工智能套装是集视觉、定位抓取、自动分拣模块为一体的入门级人工智能套装。基于Linux系统，在ROS搭建1：1仿真模型，可通过开发软件实现机械臂的控制，简单易学，能够快速入门学习人工智能基础知识，启发创新思维，领悟开源创意文化。本套装扩展性好，开放性高，可以被用于多种用途。可易用专科院校的实训平台、机器人学科搭建、机器人实验室或个人学习与使用。 产品特性 大视觉识别算法 四种颜色木块、不同形状卡片任意选择，4种ID二维码识别学习二维和三维世界之间的投影关系，图像特征点带你学习图像分割、保存图片特征，深度学习yolov5算法，让你了解神经网络。 6种适配机械臂 支持 myCobot、mechArm、myPalletizer 的M5Stack和树莓派版本。 aruco码的检测、跟踪：摄像头精确定位与标定，并进行自动抓取。 颜色及图像识别：应用深度学习算法，用户可以利用机械臂完成定位抓取和自动分拣。   联系我们：深圳市大象机器人科技有限公司 官网：https://www.elephantrobotics.com淘宝官方旗舰店：https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7PY8UhV电话：+86 (0755) 8696 8565/+86 181 2384 1923地址：深圳市福田区华强北电子科技大厦D座智方舟国际智能硬件创新中心D403 D504 D505

研发阶段/n本成果采用了菌种和培养基分离的方法，主要试剂均以工作液形式提供，解决了传统微生物方法稳定性差的问题；在测定样品时，只需将棉拭子插入组织样品，样品前处理简单，整个测定过程由6h缩短为5h，适合高通量的样品筛选；对磺胺类药物的灵敏度低，适用于定性检测动物组织样品中多种磺胺类药物残留；操作方法方便易行、灵敏度高、简单、快速，将会为磺胺类药物残留的监控提供有力的保障。技术水平：专利技术（国家发明专利授权号：ZL2006100186472）应用前景：本成果克服了现有技术灵敏度低、检测时间长、操作费

恶性肿瘤是严重危害人类健康的一类疾病，尽管自1942年耶鲁大学的Gilman等首次证明盐酸氮芥对小鼠Gardner淋巴瘤有治疗作用以来，肿瘤的药物治疗取得了长足的进展，并成为当前临床治疗不可或缺的主要措施。但高毒副作用、耐药等问题仍然是临床肿瘤药物治疗遇到的主要障碍。新的作用靶点和作用机制的创新抗肿瘤药物的研发是改变肿瘤治疗现状的重要途径，也是新世纪抗肿瘤药物研究的主导方向。 根据前期合成构效关系的研究基础上，对靶点Pim蛋白激酶进行合理药物设计。结合Pim-1蛋白晶体结构的对接研究，构建新的类似化合库。通过对候选化合物库进行虚拟筛选和系统地体外酶水平和细胞水平实验，进一步研究构效关系，提炼3D药效团。对筛选出的1-2个成药性高的化合物进行激酶选择性研究和体内抗肿瘤药效学实验，为一类基于新靶点药物研发提供重要依据。 通过研究建立一套快速、有效针对Pim激酶的药效团模拟，虚拟筛选的组合化学方法学。通过系统研究候选化合物结构、分子量大小、成药性和功能基等因素与细胞、酶抑制能力以及毒性大小等的关系，筛选出一批低毒、低成本、高效的pim激酶抑制剂，用于肿瘤模型的综合考察。为进一步开发具有自主知识产权的针对抗肿瘤药物，奠定良好的应用基础。在已建立小鼠肿瘤模型上，综合考察Pim激酶抑制剂在体内对肿瘤的治疗效果。为Pim激酶在动物体内的新功能探讨提供更多的理论依据和实验基础。 通过本项目的实施，将获合成50个以上TZD类似物，经过体外和体内筛选，争取获得 1-2个结构新颖、具有高活性，毒副作用较低的抗肿瘤药物的候选化合物。通过探讨噻唑二酮类化合物结构与激酶选择性的关系，以及通过肿瘤动物模型的研究，进一步丰富Pim激酶的新功能及通过新的信号通路调控肿瘤细胞生长抑制凋亡的研究内容。

医疗内窥镜是目前常用的一种临床诊断工具，尤其对于消化科的医生而言，他们通过内窥镜能直接观察到人体消化器官内部的病变情况，如溃疡、肿瘤等，甚至还可以利用内窥镜进行微创的外科手术，在医学界应用广泛。与放射科的阅片相比，消化内镜是消化道病变筛查和诊断的金标准，也是微创和无创治疗的主要手段。 由一款围棋人工智能程序AlphaGo(阿尔法围棋)开始，人工智能开始走进大众的视野。世界范围内对其的广泛讨论预示着人工智能时代已经到来。随着深度学习算法不断发展、日益成熟，人工智能已逐步用于医疗影像分析领域。近年来，关于内窥镜影像在AI领域的发明成果如潮水般涌现。 在内镜检查中，操作医师将抓取的图像和视频保存到内镜报告系统中，再由诊断医生根据这些抓取的影像出具诊断报告。由目前公开的内窥镜影像收集归纳系统中，尚未利用深度学习的方法来进行胃、肠的内窥镜影像学习，进而构建一个较为全面的内窥镜影像的样本库。目前的方法不利于简化医生的操作且不具有数据归一化处理和转换能力，无法根据数据适用范围的不同对数据进行管理和提供智能的数据分析功能。 一种人工智能扫描内窥影像样本库管理系统包括以下模块：图像输入模块，用于收集内窥镜图片；按官方标准，将胃部或者肠部内镜视野分成多个部位，通过人工智能系统对从医院内窥镜系统采集的图像进行预分类，并将影像数据上传至系统指定文件目录；登陆模块，用于在注册医生登录系统进入当前功能菜单后，对图片进行评图，确认该图片类别是否正确；系统主控界面，用于进行人机交互，并对图像进行显示；业务功能模块，包括：图像分类单元、视频库单元、病灶标记单元、我的任务单元、用户信息单元；系统设置模块，用于管理用户与权限。本发明界面美观友好、信息查询灵活方便；对上传影像数据智能分类，减少医生操作，只需最终确定。 本系统产生的价值在于： 一、界面美观友好、信息查询灵活方便； 二、对上传影像数据智能分类，减少医生操作，只需最终确定； 三、数据库管理模块，具有数据归一化处理和转换能力，根据数据适用范围的不同对数据进行管理，提供智能的数据分析功能； 四、集成第三方标记工具，标记过程简单清晰，结果数据稳定可靠； 五、用户权限设置合理，系统安全级别高； 六、防错退出模式，保证系统安全稳定运行。

一、项目简介 水下潜水器是海洋立体监测系统的重要移动平台，在深海工程检测、地质勘探、科学考察、环境监测与军事应用等方面有重大需求与发展前景。《国家“十二五”海洋科学和技术发展规划纲要》明确了“开发水下自航行剖面测量技术，形成近海实时、快速观测能力”的重点任务。目前国内外水下潜水器普遍采用细长或开架结构和螺旋桨驱动，具有推进效率低，转弯半径大和辐射噪声大的弱点，急需在减阻和探测能力上取得突破。本项目围绕水下小型机器人高精度探测与识别重要需求，研究基于人工智能的水下探测与识别技术，在水声仿生智能探测、目标特征提取和分类识别上开展技术攻关，并研制样机。海图公司开发多款水下机器人产品，618展示得到重要认可。基于人工智能的小型水下机器人可广泛应用于海洋与内陆，有显著产业化前景。 二、前期研究基础 科研依托厦门大学海洋与地球学院、水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室，具备开展水声实验的良好设施：嘉庚号科考船、一艘海洋二号实验船、两处岸边实验站、一个大型水声水池、水声换能器、测量放大器、丹麦B&K公司的声学测量仪器谱分析仪等。已研制多款水下仿生机器人并在水池完成测试。研究团队凭借跨学科优势，把仿生声学探测与水下机器人技术相结合，取得创新成果。本项目实施所需要的实验方法与技术已经具备，并已在以往研究中得到成功应用，从而具备扎实的科研基础。 三、应用技术成果 在仿生探测方面，研究基于人工智能的水下探测与识别技术。仿生最优能量传输与波束控制、仿生目标探测与人工智能识别可以提高水声探测指向性、抑制混响并具备定向水声通信能力，能够突破现有水下机器人水声探测和通信限制。在基于人工智能的海洋仿生机器人研发方面，利用生物医学成像测量鲸豚流线体形、结构和组织特性，设计仿生机器人具有仿生形态和柔性特性，突破现有水下机器人结构和材料设计理念。研究水声仿生智能探测、目标特征提取和分类识别提升仿生机器人水下工作能力。在仿生水下机器人样机研制、传感和模式识别等取得应用成果。 四、合作企业 海图志（厦门）智能科技有限公司由福建省海洋与渔业厅批准的双创干部苏芃牵头成立，组织了西北工业大学、华南理工大学、厦门大学、福州大学、福建师范大学等院校博士专家40余人组成，2015年开始，经过了2-3年的基础理论研究，已经申报和取得相关的专利软著20项。开发过相关的水下装备设备包括水下光学成像摄像机、水下光学镜头、水声定位设备、水下潜器等等，具备一定的开发研究的基础。得到省委于伟国书记、中国工程院院长周济、国家海洋局林山青副局长等等领导的认可。相关的产品取得福建省618青年海洋创新创意成果奖第一名，第六届全国海洋航行器设计与制作大赛一等奖，19届中国国际高新技术成果交易会优秀产品奖、中国创新创业大赛福州市三等奖。海图志（厦门）智能科技有限公司取得厦门海峡科创基金的以5000万估值的投资，在厦门设立海洋机器人创业基地。 海图志（厦门）智能科技有限公司小型水下产品在2016年深圳高交会上引起了科技部、云南省科技厅、广西省海洋局等其他省市领导的重视，2017年福建618项目成果交易会上得到中国工程院院长、福建省省长（现任省委书记）、国家海洋局副局长、福建省副省长、省发改委主任等专家领导的肯定。

项目成果/简介:医疗内窥镜是目前常用的一种临床诊断工具，尤其对于消化科的医生而言，他们通过内窥镜能直接观察到人体消化器官内部的病变情况，如溃疡、肿瘤等，甚至还可以利用内窥镜进行微创的外科手术，在医学界应用广泛。与放射科的阅片相比，消化内镜是消化道病变筛查和诊断的金标准，也是微创和无创治疗的主要手段。由一款围棋人工智能程序AlphaGo(阿尔