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渗透汽化分子筛膜的规模化制备技术
分子筛膜是在多孔陶瓷支撑体上通过水热晶化制备而成的一层分子筛薄膜，利用分子筛自身微孔道结构，可以实现分子水平的分离。分子筛膜渗透汽化脱水技术是一种新型的膜分离技术，通过膜一侧引入含水有机溶剂，而另一侧抽真空的方式，能够有效实现溶剂脱水，获得高纯溶剂产品。
南京工业大学
2021-01-12
重金属污染土壤的复合生物高分子修复技术
重金属污染已成为严重困扰我国农业生产的重要因素之一，目前受重金属污染的耕地面积约为2000万公顷（约占耕地总面积1/5），以镉、铅影响最大。传统的物理化学修复方法效率低、代价大，还容易带来二次污染。
课题组针对以上重金属治理难题，开发出了复合生物高分子修复技术。该技术针对作物不同的生育期，反向调节生物高分子的分子量以及DL单体构型比例，根据需求，实现高分子对土壤重金属的3～12个月的补集固定，有效缓解重金属对植物生长的胁迫作用，并降低其在植物体内的积累。本成果具有成本低、效率高、环境友好、使用方便、易加工等优势，具有广阔的市场和实用价值。
技术特点：
1．生物高分子含量≥25%，分子量≥200kDa；
2．根据需求，对土壤重金属吸附固定时间达3～12个月；
3．易加工，粉剂、颗粒、液剂皆可。使用方便，随水冲施或滴灌均可，省工省时，操作简单；
4．使用成本低，约为100～300元／亩；
5．根据本团队多年相关成果积累自主研发的技术，申请中国发明专利20多项，拥有自主知识产权。
南京工业大学
2021-01-12
粒状壳聚糖改性介孔分子筛用于食品脱色
脱色作为食品工业物质纯化的重要步骤，特别是在木糖醇、柠檬酸、味精等食品生产中都有重要应用。本项目以木糖醇脱色为突破口，通过系列对比和研究最终得到了粒状壳聚糖改性介孔分子筛。该材料具有壳聚糖大吸附量与介孔分子筛比表面积大（大于 500m2 /g）、吸附率快、结构稳定性好的特点，并可多次再生重复使用，提高了初次脱色产品质量，避免了碳酸氢钙和活性炭的污染源，可将脱色液体的 pH值提高，简化中和工序。利用此材料可将水解液直接脱色，大大提高了吸附效率。
应用领域及能为产业解决的关键技术：
该脱色分子筛现主要用于食品脱色领域，如木糖醇，柠檬酸，味精等的脱色处理，将该材料进一步改性，可应用于药品提纯，污水处理等行业，相关行业、跨行业扩散的能力也很强，市场前景十分广泛。
壳聚糖/介孔分子筛可代替碳酸氢钙和活性炭，无污染源，可再生利用，经济效益和社会效益显著。
技术产业化条件：
（一）设备：1.用于填装壳聚糖介孔分子筛脱色剂交换柱，工作温度 30－100℃，设计处理糖汁能力 30m3 /h，适应于年产 500 吨精制糖生产线使用。2．再生装置，配套检测出料糖液色值及 SO2 含量，具有自动清洗交换树脂或脱色高分子材料的功能。3、用于糖汁暂存和保温的 10M3 储罐。2、液相色谱，用于测试糖含量及纯度。4、气相色谱及其自动进样器等。
（二）材料：低黏度壳聚糖、高黏度壳聚糖、分子筛、各种烷基铵盐、戊二醛、环氧氯丙烷、聚乙烯亚胺、醋酸、酸碱度标准物质、其它标准物质、氮气、氢气、实验室及生产设备及耗材、常用试剂等。
按年产壳聚糖改性介孔分子筛脱色剂 1000 吨进行计算，项目建设周期 12 个月，除基建投资外，设备投资总额为 400 万元左右。
南开大学
2021-04-13
聚合物-无机胶体复合粒子和超分子复合材料
1、基于超分子作用的聚合物-SiO2复合粒子的设计合成和性能研究。
2、聚合物-无机纳米复合粒子的制备与表征。
3、在Chem.Rev.,Polym.Chem.,Langmuir,J.Phys.Chem.C,J.Polym.Chem.Part A,Appl.Surf.Sci.等发表论文多篇。
上海理工大学
2021-01-12
高分子自修复涂层关键技术及产业化
智能自修复防腐涂料通过先进的方法，将封装缓蚀剂的纳米容器均匀分散至传统涂层中，一方面解决缓蚀剂与涂层的相容性问题，同时在涂层发生异常变化(破损，过度挤压，酸碱刺激)时，纳米容器中封装的缓蚀剂迅速被释放，附着在金属材料表面，有效抑制这些位置腐蚀的发生。这是个智能保护系统，腐蚀发生时，它可以在特定的时间和位置自动释放腐蚀抑制剂。而当该位置腐蚀停止时，纳米容器的释放也自动终止。
所有者：中国科学院过程工程研究所
成果发布时间：2018 年
中国科学院大学
2021-01-12
XM-171骨骼肌分子结构及收缩变化模型
XM-171骨骼肌分子结构及收缩变化模型
XM-171骨骼肌分子结构及收缩变化模型显示骨骼肌粗丝和细丝的分子结构，粗丝和细丝的相互关系，收缩时细丝向粗丝之间滑行。
尺寸：放大，25×25×54cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
骨骼肌分子结构及收缩变化模型XM-171
XM-171骨骼肌分子结构及收缩变化模型
XM-171骨骼肌分子结构及收缩变化模型显示骨骼肌粗丝和细丝的分子结构，粗丝和细丝的相互关系，收缩时细丝向粗丝之间滑行。
尺寸：放大，25×25×54cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
银耳高分子异聚多糖/马齿苋提取液
利用银耳子实体中分离出来的一种高分子异聚多糖，含有木糖、岩藻糖、葡萄糖醛酸等多种糖。
临沂欣宇辉生物科技有限公司
2021-08-30
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学
2021-04-10
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
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。
东南大学
2021-04-10