本发明公开了一种蜂窝移动通信网络覆盖的多小区联合优化方法及其装置；本发明的方法包括：收集目标区域内各基站位置信息；对目标区域进行栅格划分；测量各基站到各栅格点的传播损耗；遍历发射总功率、天线电参数组合，统计不良覆盖比；挑选使不良覆盖比最小的组合，馈送最优激励电流至各天线。本发明的装置包括：信息收集模块、栅格化处理模块、传播损耗确定模块、遍历求解模块和挑选模块。本发明通过优化阵列天线的方向图和发射功率来实现面向实际传播环境的网络覆盖的多小区联合优化，使得整个目标区域的不良覆盖最少；既可用于面向实际传播环境的网络覆盖的多小区联合优化，也可以用于对个别小区的不良覆盖进行单独纠正。

本发明公开了一种基于平均场博弈的移动通信基站能效优化方法，属于无线通信技术领域。本发明方法用基站发送功率的产出投入关系来定义系统的能量效率，结合平均场博弈的能量效率优化算法，通过数学推导得出了每个基站的最优控制策略应满足的方程组，求解得到最优化基站发送功率，从而提高基站的能量效率，本发明方法有效针对提出的功率控制策略的大规模网络，采用本发明方法能效保持稳定，且能量效率大于采用固定发射功率策略。

本发明公开了一种基于指令域分析的数控加工工艺参数动态优 化方法，包括： (1)设置采样的加工状态信息和加工程序指令序列信息， 并相应配置形成加工信息动态采集界面；(2)实时采集获取实际加工数据，并利用正余弦算子对采集的数据进行迭代平滑处理，并提取滤波 处理后信号的特征值； (3)根据当前行加工的 G 指令和/或刀位轨迹类型 在工艺系数数据库中选择确定优化系数；(4)利用上述步骤获取的特征 值以及优化系数，建立优化模型，据此计算当前合理的工艺参数，从 而实现对加工工艺参数的动态优化。本发明的方法以指令域分析为基 础，可以实现对数控系统工艺参数快速优化，实现与插补周期同步， 最大程度实现数控系统加工质量与效率的提升。 

本发明公开了一种支持响应面估值与更新的优化流程建模方法， 包括如下步骤:使用试验设计组件获得初始设计点，将上述初始设计 点作为输入变量导入表达式组件中获取输出变量;使用响应面组件基 于上述输入变量和输出变量构造初始响应面;通过引用组件实现初始 响应面的估值计算，并计算初始响应面的最优点;将该最优点作为新 输入变量载入到表达式组件中，产生新输出变量;基于新的输入变量 和输出变量生成新响应面，实现响应面的更新;基于新响应面计算得 到新的最优点;

成果的背景及主要用途：导墙或隔水墙这种轻型薄壁结构受到脉动压力的交变作用，导致结构物疲劳破坏和强烈振动的危险性，是一个现实的问题，应引起水工结构设计人员的充分重视，也是水利工程研究的一个重要课题。天津大学1996 年至 2000 年先后开展了中国长江三峡工程开发总公司委托的“三峡水利枢纽厂坝隔（导）墙泄洪振动的水弹性模型实验研究”（编号：ZT-96（1）-7）和“三峡工程厂坝隔（左导）墙的优化研究”（CT-98-22-5）的科研项目；2002 年至 2003开展了中国水电顾问集团中南勘测设计研究院委托的“向家坝水电站消力池底板和导(隔)墙结构水弹性模型试验研究”项目；2004 开展了“三峡导墙振动的原型观测研究”。通过这些项目的研究工作，对导墙结构的流激振动和结构优化开展了系统的实验研究、理论分析和原型观测，提出的创新性成果在工程中得到应用，取得了显著的社会和经济效益。 技术原理与工艺流程简介：对于导墙结构流激振动响应往往是其结构设计的控制条件，其结构的安全和结构优化设计与流激振动响应关系密切。但由于泄洪振动的复杂性，即激振源、脉动荷载时空相关和流固耦联效应的复杂性，通过单纯的水力模拟和数值计算难以正确确定导墙流激振动的响应。而采用泄洪激振的水弹性实验模拟可以很好的解决这一问题。水弹性模型是对“结构——水体——地基——动荷载”四位一体的流固振动系统的模拟，它可以同时满足“动荷载”输人系统相似和结构系统动力响应相似，即满足水力学条件和结构动力学条件相似。通过水弹性模拟实验研究导墙结构流激振动的一般规律，建立相应的理论计算模型，开展原型观测，提出导墙结构安全评价的指标以及安全监测、健康振动的理论分析方法，并通过原型观测来验证。技术水平及专利与获奖情况：该项成果达到国际先进水平。 应用前景分析及效益预测：针对三峡工程导墙从水流条件和结构静动力条件两个方面来进行三峡工程导墙泄洪振动及优化研究，研究成果已在工程建设中得到应用、实施，节省投资约 4000 万元，效益明显。 开展了向家坝水电站消力池导(隔)墙结构水弹性模型研究，优化了两个导(隔)墙体型。该研究成果对向家坝导(隔)墙的泄洪振动响应及其整体稳定性提供了科学的评价依据，为工程建设提供了一个强有力关键的技术支撑，相关成果已被设计采用。结合导墙结构原型观测，应用提出导墙流激振动的反分析方法，可为导墙安全运行监测和健康诊断提供了理论依据和技术平台，这种理论方法和技术手段对其他泄洪消能建筑物的安全监测和健康诊断、实时预警都有广泛的应用前景。该成果的理论方法也可推广到溢洪道边墙的流激振动和安全监测。 应用领域：水利水电工程设计和运行管理。 合作方式及条件：技术服务。

系统建立了传统发酵食醋酿造微生物群落及代谢组分分析技术;创新了食醋酿造微生物功能分析及高效筛选技术;构建了基于酿造微生物功能优化的制醋新技术体系，实现了产业化应用，为传统优势产业技术提升提供了基础。项目创新点 ①集成应用微生物群落分析技术，首次解析镇江香醋酿造微生物群落结构及其动态演变与发酵进程的规律； ②系统建立食醋有机酸及风味物质分析及其与酿醋微生物功能关联分析技术，首次明确了镇江香醋特征有机酸及功能物质川芎嗪的来源； ③构建了基于酿造微生物功能优化的制醋新技术体系，显著缩短了镇江香醋发酵周期，提高了原料转化率及综合产能，产品批次稳定性得到提高。 

成果介绍本发明公开了一种虚拟家装室内场景设计中的阴影渲染方法。包括阴影映射图生成步骤，半影估计步骤，基于泊松碟采样的百分比渐近滤波步骤，最后通过加入漫反射环境光，生成具有真实感的虚拟家装室内场景阴影效果图。本发明方法能够高效且能改善阴影映射图锯齿走样的问题。技术创新点及参数本发明提供一种真实感强烈，生成了场景中物体的软阴影而且速度快， 可以满足虚拟家装实时渲染要求的虚拟家装室内场景设计中的阴影渲染方法。市场前景本发明方法结合阴影映射图与百分比渐进滤波技术实现虚拟室内家装 的实时阴影效果渲染，不仅能够生成具有真实感的家装室内设计中的阴影渲染，而且 不会随着场景中三维物体复杂度增加而增加，无需预处理能够满足实时应用需求。该 技术对计算机虚拟现实在虚拟家装领域的应用具有重要意义。

本成果以专利形式体现（专利号 201310723968.2 ），生命科学大多以微生物为研究对象，有很多物种都是近缘的，无法用普通方法区分，本方法通过 PCR 方法可以快速区分，建立了一种设计特殊引物的方法。

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：