全球氨基酸市场需求增长势头强劲，年均增长5.6%以上。2017年，全球年产量已达850万吨，总销售额超百亿美元。目前，氨基酸的生产主要有三种方法，包括微生物发酵法、化学合成法和酶法水解法等。其中，微生物发酵法因其产能高、成本低等优势，作为最主要的方法，生产了全球总产量85%以上的氨基酸。为应对不断升级的市场需求，氨基酸发酵企业亟需提高发酵产量和拓展氨基酸品种，而关键在于获得氨基酸高产菌株。现有的氨基酸高产菌株筛选方法如氨基酸类似物筛选法，存在毒性高、阳性率低及种类受限等问题，无法满足筛选需求。因此，开发全新的氨基酸高产菌株筛选方法具有十分重要的科学意义和应用价值。 项目组通过增加序列中稀有密码子的数量来提高蛋白翻译所需氨基酸浓度的“门槛值”，利用必需基因和颜色蛋白编码基因，建立了氨基酸高产菌株的选择和筛选体系，并证明了该方法在大肠杆菌和谷氨酸棒状杆菌中的可行性。本研究为氨基酸高产菌株的筛选提供了新系统，理论上可用于任何一种天然氨基酸高产菌株的筛选，同时也为氨基酸高产机制的发现提供了新思路，可用于氨基酸发酵生产中优良菌株的构建，进而推动氨基酸市场的增长，促进氨基酸在饲料、食品、医药等民生领域的应用。 目前，微生物细胞工厂的遗传改造已经基本完成，正在进一步的改造。发酵生产的浓度、产率和速率都达到国际先进水平。进一步的提高正在研究进行中。

一、成果简介 解决目前畜禽养殖业疫病复杂(病源复杂且具有抗药性)、死亡率较高、各种疾病降低生产性能和药物残留等多种问题。本项目是国家“863”高技术研究发展计划成果，含有授权国家发明专利用5项。生产出新型抗病肽蛋白功能性生物饲料，它是一种富含抗菌肽(如细菌素)以及多种功能肽、消化酶、有机酸、功能微生物和未知促生长因子(UGF)的新型抗病、助消化、促生长、环保的绿色功能性生物饲料系列产品。用于生产出优质、安全、绿色、营养、风味独特的各种畜禽和水产动物产

饲料添加剂牛羊乐即磷酸脲，是国内近年来开发的一种新型反刍家畜饲料添加剂。国外从70年代开始广泛使用，饲喂肉牛产肉量可增加10-15%，奶牛奶量增加12-18%。喂羊增重显著，还可提高羊毛产量，喂雏鸡可提高成活率，降低饲料消耗，有广阔的应用前景。年产1万吨生产线，设备投资450万元。 氯化胆碱 (氯化-2-羟乙基三甲胺) ，主要用作饲料添加剂。还可用作塑料及印刷业的抗静电剂和二元羧酸酯化的水解催化剂及植物生产调节剂等。每公斤饲料添加2～3克氯化胆碱，蛋鸡每月多产蛋7～10%，肉鸡每月增重100余克，对猪、马、兔、貂等动物和鱼类均能促进生产、繁殖，提高成活率，降低饲料消耗。本技术开发的用价廉易得、无污染、能反复使用的固体催化剂，催化反应制取氯化胆碱。工艺简单，无三废，成本低，效益好。年产1万吨规模，设备投资450万元。 双乙酸钠是当今理想的新型高效防霉保鲜助长剂，具有毒性极小，无残留，高效防霉防腐、保鲜、增加营养价值等功效，是联合国ＦＡＯ/ＷＨＯ组织推荐使用的食品添加剂，已在美国、日本、德国、加拿大等发达国家普遍使用。本课题组，经过一年的反复实验，研究开发出以醋酸与烧碱反应制取双乙酸钠的新工艺。该技术设备简单、原料价廉易得、工艺合理、操作方便、反应时间短、收率高、成本低、无三废排放。年产5000吨规模，设备投资约1200万元。

饲料添加剂牛羊乐即磷酸脲，是国内近年来开发的一种新型反刍家畜饲料添加剂。国外从70年代开始广泛使用，饲喂肉牛产肉量可增加10～15%，奶牛奶量增加12～18%。喂羊增重显著，还可提高羊毛产量，喂雏鸡可提高成活率，降低饲料消耗，有广阔的应用前景。年产1000吨规模，设备投资：45万元。 氯化胆碱（氯化-2-羟乙基三甲胺），主要用作饲料添加剂。还可用作塑料及印刷业的抗静电剂和二元羧酸酯化的水解催化剂及植物生产调节剂等。每公斤饲料添加2～3克氯化胆碱，蛋鸡每月多产蛋7～10%，肉鸡每月增重100余克，对猪、马、兔、貂等动物和鱼类均能促进生产、繁殖，提高成活率，降低饲料消耗。本课题组开发的用价廉易得、无污染、能反复使用的固体催化剂，催化反应制取氯化胆碱。工艺简单，无三废，成本低，效益好。年产1万吨规模，设备投资450万元。

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。

  肠癌合并同时性腹膜转移（PC）的发病率约为5-10%，复发时合并腹膜转移发病率为25-44%。“腹膜转移如果能够早期诊断，可以增加彻底减瘤手术的机会，未来能够明显延长肠癌患者的生存期。”王辉教授说。2018年团队和深圳腾讯AI lab建立了合作关系，研发一个基于卷积神经网络（CNN）的ResNet3D系统。经查，这是世界上第一个诊断肠癌腹膜转移的AI平台，能够自动识别原发肿瘤特征，同时提取肿瘤临近腹膜的影像学特征，构建基于人工智能的SVM分类器。训练组一共纳入了19814张CT图像，验证组包括了7837张CT图像。    研究发现，ResNet3D的AI系统仅需花费34秒就自动识别并诊断了所有验证图像。“ResNet3D+SVM分类器”的肠癌腹膜转移诊断的准确性高达94%，AUC为0.922，敏感性和特异性均高达94%，明显优于常规增强CT的诊断能力。

利用人工喉代偿人体声带是这些患者恢复发声功能的一种有效途径。北航研究团队以基于语音相关的多参数自由调控为目标，在深入的理论研究基础上，已经成功研发了三代电子人工喉。第一代频率固定手执式电子人工喉；第二代频率二值可调分离式电子人工喉；第三代基于生理参数调控型电子人工喉。 已完成工程样机。

XM-N4高级人工流产模拟子宫   一、功能特点： ■ XM-N4高级人工流产模拟子宫采用高分子材料制成，柔软有弹性，外形真实。 ■ 为学习人工流产刮宫技术而设计，包括三个模块：孕6-7周水平位子宫、孕6-7周前倾，孕6-7周后倾子宫。 ■ 三个怀孕子宫都可以打开，放入模拟妊娠囊。 ■ 宫颈口可插入扩宫器、刮匙，可以模拟刮宫操作，模拟妊娠囊可被刮下。 ■ 带有底托，可使子宫固定在正确位置。 ■ 可反复进行练习。   二、标准配置： ■ 高级人工流产模拟子宫：1套 ■ 模拟妊娠囊：1袋 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

产品详细介绍 应用价值 •对教师：提升科学素养，成为AI教学专家 •对社会：凸显教育本质，构建人才培养摇 实验室建设以“营造科技氛围，满足教学需求”为核心，根据场地特点打造含AI文化展示区、AI应用体验区、AI教学实践区在内的个性化方案。 课程体系构建从通识教育、体验教育、实践教育三个层次进行开展，将深奥的人工智能技术原理与生活实际问题相结合，采用案例式讲授、体验式教学、项目式学习的方式由浅入深进行授课，并着重培养学生协作、实践、创新、分享的能力。 3. 根据一线教师教学需求，教师队伍建设以校内教师培养和企业专家服务相结合的方式，培养AI教学专家。