2020年2月12日，湖南大学联合苏州系统医学研究所、中国国家流感中心和中山大学等单位，成功开发基于分子标记物的流感病毒表型预测平台FluPhenotype，并在国际生物信息学专业权威期刊《Bioinformatics》发表题为“FluPhenotype-a one-stop platform for early warnings of the influenza A virus"的文章进行相关介绍。该文章的第一作者为湖南大学生物学院硕士研究生卢聪毓和博士研究生蔡泽娜，通讯作者为湖南大学生物学院副教授彭友松与苏州系统医学研究所蒋太交教授。 研究人员通过整合流感病毒核苷酸和氨基酸水平的分子标记物，以及基于分子标记物的抗原和宿主等预测模型，开发了快速预测流感病毒的抗原、宿主、致病性、耐药性等多个表型的预测平台FluPhenotype。

荧光技术是近 20 年来兴起的新型分析方法，灵敏度高、适用范围广。污水和水体的荧光光谱是多物质产生的复合光谱，它们与水样唯一对应，被称为“水质荧光指纹”，简称“水纹”。该法在污染性质快速判断方面具有独特优势。荧光指纹是水样内蕴特征的反映，还携带了有机物总量信息，可作为新型的水质表征方法。课题组从 2003年开始从事水纹研究，在清华大学基础研究基金、教育部科技重点项目、清华大学自主研究项目、国家重大水专项等项目资助下，掌握了数百种水纹，创新性开发出基于水纹比对的新型预警和污染识别原理，并研发出污染预警溯源仪。获得 2 项发明专利，第 16 届中国国际工业博览会高校展区二等奖。

1 成果简介我国水污染事故频发， 以有机污染为主。现有技术不能迅速确定污染类型，因此事故发生后无法迅速采取恰当的应对， 是产生重大经济和环境损失以及负面国际影响的主要原因。为维护水环境安全，保障人民生活和生产， 需要一种能迅速确定污染类型的、环境友好的水体有机污染预警技术。 水质指纹与水样唯一对应， 简称水纹。课题组从 2003 年开始从事水纹研究，在清华大学基础研究基金、教育部科技重点项目、教育部清华大学自主研究项目、国家十一五重大水专项等项目资助下， 掌握了上百种水纹，创新性开发出基于水纹比对的新型污染识别原理，并研发出有机污染溯源仪，填补了迅速确定污染类型的仪器的空白。该仪器由水纹采集仪、水纹比对软件和丰富的水纹数据库组成，可以识别数十种有机污染类型。仪器的特点如下：自动取样，自动测量，自动比对；数据库设计人性化，可以自动添加新指纹；数据自动保存；水纹采集仪性能稳定，使用、维护简便，当仪器光源老化时，自动提示更换等。上述优点表明该仪器既适合在线实时监测，也可以作为监测车和实验室的专用仪器。查新表明，国内外目前尚未发现有相似原理的仪器。 性能参数：灵敏度高，信噪比达到 250；完成一次溯源任务不足 15 分钟，测量时间短，重现性好；工作温度/湿度 15-350℃， 45-80%（不可有冷凝现象，350℃以上时湿度为 70%以下)；不加任何试剂，取样量少，不产生二次污染；连续 24 小时使用耗电仅数度，成本低。 图1 有机污染预警溯源仪2 应用说明2011 年 7 月至 2012 年 3 月，水质有机污染溯源预警仪在京杭运河江苏苏州段进行了为期 3 个月的实地连续测试运行， 仪器检测出数次水质异常，并及时进行了报警， 现场测试表明，该仪器能够灵敏、及时地监测到污染的发生和变化， 预警迅速，并能给污染类型的信息，对于快速确定有针对性的采取污染应对措施大有益处。 目前正在太湖水源地进行示范运行。 仪器经过了权威第三方的检测。3 效益分析由于目前国内外尚无同类产品，而污染预警和溯源的需求比较迫切，因此本仪器具有较大的推广空间。本仪器价格每台约 60 万元。而本仪器运行稳定、灵敏。总体上，仪器成本低，维护省，快速，无二次污染， 24 小时连续使用，运行费每月在 3000 元左右，具有明显的经济和技术优势。

基于手机的人脸识别和定位的社矫人员监管系统”主要功能：每天可定时和随机方式要求社矫人员上传个人GPS位置信息，同时进行人脸识别和活体检测，从而在不需要增加额外的专用硬件设备，仅借助现有的智能手机，便实现对相关社矫人员行踪的实时监管，并有效杜绝监管工作中普遍存在的社矫人员“人机分离”、“冒名打卡”、“照片刷脸”等现象。该系统已与现有社矫系统（蓝信、律兜）无缝对接。无人社矫厅版本已经投入使用。

本系统在设计中使用了先进的网络处理器技术，包括高性能的IXP2400处理器和高速千兆以太网接入能力，提供了强大的网络处理能力和可靠的运行稳定性。本系统完成的基于网络处理器硬件平台根据不同的实际需求，可以广泛应用于各种网络通信系统和网络安全领域，边缘路由器，千兆硬件防火墙和入侵检测系统，具有广阔的市场前景。

（1）系统具有多通道和自我诊断功能：全部16个通道动影像播放，防止图像变调，自我诊断，动作感应，支持连续、移动、传感器录制等多种录制方式 2）支持多种协议：系统支持TCP\IP等网络协议，可以通过PSTN、ISDN、ADSL等进行远程图像的控制以及搜索（3）固化的编解码算法：本系统采用优化的编码算法并且固化在存贮芯片中 （4）日常操作/

本项目提供压缩机全生命周期管理系统，建立模块化、集成化数据环境，面向于往复压缩机、隔膜压缩机，服务于石油化工、加氢站、储气库、船舶动力等行业主要包括： 设计规划阶段——压缩机整体方案设计，压缩机结构形式设计，核心部件材料遴选分析，启/停流程设计，安全控制策略设计等； 运行工作阶段——压缩机运行数据实时采集、远程动态展示，核心部件状态监测与故障诊断，监测诊断一体式/分体式硬件与软件系统开发； 检修维护阶段——零部件维修预警、寿命预测，可视化维修方案、维修模型、维修视频，压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台。 关键技术一：压缩机性能计算技术与选型设计技术 基于 Windows 平台，遵循结构化、模块化原则，采用 QT 框架、C++语言编制交互设计软件，可实现往复压缩机物性计算、热力计算、动力计算、设计校核复算、平衡计算、产品系列化自动匹配、多工况计算七项功能于一体，可实现往复压缩机机组设计计算、选型、零部件管理一体化功能。现阶段已授权发明专利 1 项，软件著作权 1 项。 关键技术二：压缩机状态监测与故障诊断技术及设备 针对压缩机核心零部件构建相应状态监测方案与故障诊断方法，包括：①集成气缸内热力过程特征和阀片声发射信号的诊断方法，基于气阀声发射信号获得气阀故障的特征参数和反映故障程度的量化指标，诊断不同类型气阀故障；②基于活塞杆应变重构 pV 图方法的往复压缩机气阀无损故障诊断方法，基于活塞杆应变重构压力-容积图（p-V图）的无损监测方法，为传统侵入式方法破坏气缸完整性带来安全隐患的问题提供解决方案；③十字头销磨损、活塞杆松动的故障诊断方法，对不同程度十字头销磨损、活塞杆松动故障进行模拟试验，对比时频域分析研究十字头销磨损、活塞杆松动的故障机理、声发射信号和振动信号特征，提取故障特征识别故障程度；④基于压缩机内油-气压力“伴随”关系，国内外首次提出了集成声发射与油-气压无损监测的隔膜压缩机状态监测新方法，进一步根据油-气压力“伴随”关系的失调追溯故障根源；⑤基于增量式编码器的往复压缩机轴系扭振测试方法，基于增量式编码器构建了往复式压缩机扭振测试系统，为传统方法在现场实际应用时难于实施提出解决方案；⑥压缩机气流脉动和振动模态分析技术，隔振结构设计、管路结构设计，提供机组振动测试、诊断以及改进方案。 本项关键技术现阶段已授权国内发明专利 4 项，申请国际专利 2 项、国内发明专利10 项；应用于中海油海洋平台天然气压缩机；开发压缩机故障诊断仪，已在某加氢站压缩机调试中成功检测出气阀泄漏、膜片运动失效、活塞环磨损、溢油阀阀芯磨损等严重故障。 关键技术三：压缩机数据共享与健康管理云平台 构建压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台；构建压缩机热力-动力-应力-寿命分析模块，集成监测数据评价机组运行状态；基于故障诊断技术，建立机组现场监测数据与健康/故障状态信息实时共享平台，打破机组现场与远程管理者之间的技术壁垒；实现压缩机核心部件维修预警、寿命预测，交互 GUI 界面集成可视化压缩机维修维保手册、指导视频、三维模型；压缩机全生命周期管理，显著提高运维效率和管理水平。

团队基于集中式驱动，四轮转向的设计理念，突破了低底盘高度前后独立悬架技术壁垒，完成了从0.5吨-3吨级线控底盘的系列化开发。相对现有轮毂电机驱动的线控底盘，产品可在保证相同驾驶功能的前提下，成本降低2万元左右/台。 　　团队采用整体桥构型，突破了“跷跷板”机构的技术壁垒，完成了6吨-20吨级AGV系列化产品开发。与市场同类产品对比，产品具有转向半径小，成本较低和可靠性高的特点。 　　针对当前线控底盘难以兼顾全向、全地形和不同承载需求的痛点问题，团队开发了适用不同承载需求的全向、全环境线控底盘。技术特点为：① 采用转向、驱动和制动模块化设计理念，通过加装车规级行车和驻车制动器，整车可实现直行、斜行、阿克曼转向、坦克调头、定点调头等模式；② 采用轮边电机驱动，突破了电机+减速机+轮毂轴承单元一体化驱动技术，并基于正向设计理念，实现模块化设计。当前已开发完成8款适用不同承载需求的角单元；③ 突破了满足遥控和自动驾驶功能的整车电控技术，并基于V型开发流程完成了全向、全矢量线控底盘的系列化产品开发。 　　部分产品如下页图示：

同济大学电信学院刘富强教授团队研制的汽车主动安全预警系统能综合运用视频检 测与识别技术、传感器信息获取技术、CAN 总线数据挖掘技术、信息集成融合技术，提 取车辆及其周边环境信息，对可能发生的危险状况进行预测并主动的发出预警信号从而 保证交通安全。 其中视频检测识别技术通过对视频图像进行实时处理与分析具备以下功能：通过驾 驶员的闭（眨）眼状态判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态；提取前方道路标志线环境信 息并反馈给驾驶员和汽车用于车辆行驶状态提示；捕获障碍物（如道路中的车辆和行人） 在车道中的位置和与本车的距离和相对运动信息从而避免潜在的碰撞事故。传感器技术 综合使用多种传感器，其中超声波距离传感器可以近距离测量传感器与目标之间的距离； 而激光雷达可以大范围远距离的距离测量从而弥补超声波和视频的不足；加速度仪可用 来测量汽车行驶过程中的加速度；而方向盘转角能够实时获得驾驶员对车辆的操控，同 时也能推算车道的曲率半径。控制器局域网 CAN 技术可以获得车辆运行状态信息（车速、 油门开度、转向灯状态等。上述技术获得的一些车辆的信息数据经过信息集成融合技术 融合成事先设定的数据格式，使之成为所需要的数据地图。由此可以判断汽车是否处于 危险状态或者是否会造成潜在事故从而给出预警信号。