技术分析(创新性、先进性、独占性)开发了新颖的深度学习算法，准确识别患病部位，准备诊断患病类型，可以显著提高临床效益。自主独立开发。已经在两家大型三甲医院做测试，算法和程序代码完整，

技术分析(创新性、先进性、独占性) 开发了新颖的深度学习算法，准确识别患病部位，准备诊断患病类型，可以显著提高临床效益。自主独立开发。

生物系黄鸿达课题组博士后汪娜等解析了VASH2-SVBP复合物的晶体结构，并且通过生化和细胞实验证明SVBP不仅能够帮助VASH2进行正确的表达和折叠，而且对于VASH2进行a-微管蛋白C末端去酪氨酸化的功能也起到至关重要的作用。团队还获得了VASH2-SVBP与两种抑制剂（epoY和TPCK）的复合物晶体结构，阐明了这些抑制剂的抑制机理。此后，团

成果描述：聚乙烯醇缩丁醛树脂（Polyvinyl Butyral，简称PVB），是由聚乙烯醇树脂（PVA）在催化剂存在下和正丁醛进行缩聚反应得到功能性树脂。 聚乙烯醇缩丁醛树脂分为低粘和高粘两类，低粘度PVB主要用于制备一般的薄膜、粘结剂、涂料、纸张处理、陶瓷等领域；高粘聚乙烯醇缩丁醛树脂PVB主要用于汽车、飞机、高层建筑玻璃幕墙、潜艇等用安全玻璃的夹层材料，可以在保持良好透光性的前提下提高安全玻璃的抗冲击性性能。 本成果在高品质PVB树脂的合成技术的研究开发上进行了卓有成效的工作，应用新型高效混合剪切反应技术、洗液/滤液循环利用技术、无乳缩醛化反应技术和新型高效强制外循环缩醛化反应器成功地解决了现阶段国内PVB树脂普遍存在的问题，改善了高分子链条微观结构，避免高分子链条间的交联，使缩醛度更高更均匀，由此树脂制得的膜片具有高透光率和低雾度等光学性能，完全可以满足安全玻璃中间膜的需要。 同时，该技术成果避免了传统工艺上的低温反应，可以使初始反应温度从20℃开始，避免了使用冷冻带来的高能耗。且工艺过程大大提高了丁醛利用率，降低了生产成本，适合工业化转化。市场前景分析：聚乙烯醇缩丁醛树脂分为低粘和高粘两类，低粘度PVB主要用于制备一般的薄膜、粘结剂、涂料、纸张处理、陶瓷等领域；高粘聚乙烯醇缩丁醛树脂PVB主要用于汽车、飞机、高层建筑玻璃幕墙、潜艇等用安全玻璃的夹层材料，可以在保持良好透光性的前提下提高安全玻璃的抗冲击性性能。 目前，世界上生产高品质聚乙烯醇缩丁醛树脂的公司主要集中在美国、日本和西欧等经济发达地区， 主要是美国首诺公司( SOLUTION) 、杜邦公司(DUPONT) 、日本积水化学工业公司( SEKESUI) 和德国佳氏福公司( TROSIFOL) 。 我国聚乙烯醇缩丁醛树脂及膜片的生产企业大概有十余家，树脂总生产能力达到40000吨/年，膜片总生产能力达到35000吨/年。但其中低粘度聚乙烯醇缩丁醛树脂占80%以上，安全玻璃用高粘度产品（包括回收国外废PVB料）不到10%，且品质和国外相比还存在较大差距，主要表现在：颜色发黄、酸值偏高、缩醛度较低（国内一般70%以下，国外可以达到80%以上），透明度、雾度和柔软性较差等等，每年需要直接从国外进口高粘度高品质的PVB树脂和膜片，以满足国内汽车工业和建筑工业的发展所需。 对于国内需求量来说，现在低端产品市场已趋于饱和，但中高端产品市场仍供不应求，许多高端产品仍需从国外大量进口。目前国内仅汽车工业对安全玻璃用的高粘度聚乙烯醇缩丁醛树脂需求在1.5万吨/年，且年增长率大约在15%-20%左右，市场发展前景广阔。与同类成果相比的优势分析：以500吨/年的规模计算，该项目的投资额大致在1300万元左右（其中100万元为流动资金）。据可行性分析计算，聚乙烯醇缩丁醛树脂的直接生产成本为1.43万元/吨，车间成本为2.046万元/吨，工厂成本为2.68万元/吨，销售成本为2.71万元/吨。现目前该产品的市场售价为3.3万元/吨。企业的年纯利润为220.76万元，净投资收益率为16.98%。 国际先进。

深圳国际研究生院张盛副教授团队在已开展的核酸测序方面的专用图像传感元器件关键技术基础上，提出了“基于单分子荧光图像测序的冠状病毒核酸智能检测技术”重大攻关项目研究方案。课题组通过远程网络讨论与协作等多种方式，组织了相关学科的专家多次进行技术研讨，并与深圳市行业内的权威机构合作，在两周内快速进行原理论证，形成技术方案，完成智能检测装置的原型结构设计及前期研究准备工作。 项目致力于开发具有核酸智能检测能力的低成本嵌入式物联网设备，为公共卫生防疫事业提供更加有力、且具备“提前生产、快速部署、分散检测”特点的新型核酸检测的解决方案，有望实现未来冠状病毒传染事件中基因序列的快速发布与潜在感染者的本地化核酸检测能力快速部署，帮助医护人员和民众在家庭或社区对感染或疑似患者进行现场筛查，减少潜在感染者的聚集与交叉感染，快速实现核酸检测层次的确诊检验与病症初筛，助力疫病防控和公共卫生领域战略科技力量的提高和储备。

本系统采用Core图像数据库51135幅，每幅图像提取纹理与颜色相综合的128维特征值构建特征数据库，采用自行设计的度量距离分类学习算法，在传统的图像检索基础上引入学习机制，系统共分类369个，每一类选取少量有代表性的图像（最多不超过6幅），试验表明，在提供有限的学习样本条件下，能有效提高图像检索的精度。 系统采用两种检索方法进行比较，一种是传统的欧氏距离，另一种是本系统设计的分类距离学习方法，比较两者在图像检索精度上的差异。 该原型系统核心程序在Linux下用C编译实现，图像检索界面由PHP实现，通过Web服务器实现在线检索功能。

哈尔滨工业大学联合哈尔滨医科大学联合研发“新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统”，该系统阅片效率是人工阅片速度的30倍，新冠肺炎相关病变检测准确率基本达到了医生水平，可以定量评估病变范围。 由于新冠肺炎患者肺部CT图像上有较为典型的征象，可以作为新冠肺炎快速诊断和病情评估的重要依据，因此哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院邬向前教授联合哈尔滨医科大学附属第二医院影像科李萍教授，成立哈工大-哈医大联合攻关小组，研发“新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统”。联合攻关小组紧急联系中国多家医院，收集177000多张肺部CT图像，其中包括来自新冠肺炎患者的近40000张图像。 联合攻关小组克服了各种困难，经过多天通宵达旦努力工作，仅用了一周左右的时间就初步研发成功可用于诊断评估新冠肺炎的CT图像自动分析系统。该系统可以自动检测CT图片上新冠肺炎相关病变，并估算病变区域在整个肺部的比例，为新冠肺炎患者的筛查和病情评估提供了依据。这些信息，在人工阅片时无法得到。该系统已在哈尔滨医科大学附属第二医院进行部署试用。该系统具有非常优越的性能，其阅片效率差不多是人工阅片速度的30倍，新冠相关病变检测准确率基本达到了医生水平，尤其可以定量的评估病变的范围对临床诊断非常有意义。查看原文

本发明提出一种纸币图像识别方法，它用训练集中的纸币图像训练分类器，并用所训练的分类器对所获取的待测纸币图像进行币种、面值、面向和版本的识别，具体包括如下步骤：1)对纸币图像进行预处理；2)取纸币图像中的若干个图像块；3)计算每个图像块的图像特征，组成纸币图像的特征向量，作为训练集中图像或待测图像的各图像块的特征向量；4)利用训练集中的图像的各图像块的

成果简介当前，视频监控得到了迅速发展。视频监控普遍存在的问题是：人脸图像分辨率低下。对于低分辨率的人脸图像，需要清晰化目标人的人脸图像和确定监控中目标人的真实身份，这是一个国际性难题。成果应用应用于2008年北京奥运是奥运史上首次将人脸识别技术作为人员身份识别的智能化手段引入其安保工作，是人脸识别技术在华发展的里程碑。 ------摘自人民日报海外版（2012年02月25日） 应用于户籍查重湛江市对全市6123812张二代证人脸图像进行人脸识别，共查出12314对重复户口，查出8名网上逃犯。 对我国人脸识别应用呈现爆发性增长起到了推动作用应用于视频图像侦察清华大学在低分辨率人脸图像重建的新进展：对瞳距大于12像素的人脸图像进行重建，重建像的人脸识别率为：在10万异源数据库中（如二代证数据库），前100名的识别率大于70%在10万同源数据库中，前100名的识别率大于80%