我国精神疾病发病率高且增长趋势明显，是我国推进国民大健康战略所面临的巨大挑战。然而当前精神疾病临床诊断缺乏发病机制的依据，主要以临床表型为指标。多数精神疾病的发病原因与人体基因新发突变相关，这种不在父代而仅在子代发生的基因变异对精神疾病的临床诊疗极具重要性。         研发团队建立了从患者新发突变基因组学到转录组、蛋白组学的完整生物组学发病机制临床辅助诊断系统，填补了精神疾病临床诊断的组学机制评价空白，系统自动生成辅助诊断报告和用药风险分析，具有显著的临床应用价值，符合领域发展的国际行业趋势，具有巨大的市场推广潜力。         意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持

智教高校一站式网上大厅系统构建一个集成化、智能化的在线服务系统，覆盖高校教学、管理、生活等核心场景，高效处理来自学生和教职工的各类申请业务，如学生的请假审批、奖学金审批，教职工的调课审批、报销审批等。审批流程应具备灵活性，可根据不同业务类型设置不同的审批节点和权限。为师生提供便捷、高效、安全的“一站式”服务，推动校园数字化转型。 审核流程具备工作流引擎，支持自定义各项审批流程，包括但不限于：学籍异动、处分审核等。提供伴随工作流程的消息提示功能。可设置工作流程的审批某个角色，流程执行过程中的审批人可以精确指定为角色下的某个用户。 可以根据高校实际业务管理需求及线下一站式大厅地址及布局，自定义预约部门信息、预约地点、办事内容等信息，学生可以通过手机移动端线上查看，并根据个人需求选择。 1、将学校教务、学工、后勤、科研等各部门分散的服务事项整合至一站式网上大厅。通过搜索栏、分类导航等多种便捷查找方式，用户能够快速定位所需服务。针对不同服务类型，定制灵活可变的业务流程，涵盖申请、审核、审批直至办结的全流程，并配备自动提醒机制，保障业务处理的及时性。 2、学校管理部门实现各类申请业务的高效审批。审批流程可根据业务类型灵活设置不同审批节点与权限。 3、打造功能齐全的信息发布平台，学校管理部门可轻松发布通知公告、政策法规、新闻资讯等各类信息。

产品概述： 人体针灸穴位数字交互系统是依据全国中医药行业高等教育“十四五”规划教材《针灸学》等进行研发，结合最新的计算机和三维虚拟仿真技术，把腧穴的认穴识穴、针灸手法、针灸治疗、人体解剖等知识进行呈现。针灸穴位发光人模型根据真实人体比例制成，含肌肉解剖、经脉循行流注、经脉络属表里关系等专业知识，内置光电感应电路模拟人体穴位，可实现穴位发光、语音播报、模型同步跟随，形成了新的中医针灸穴位的互动教学模式，方便了老师教学和学生学习。 系统内容： *1.1.、系统包含十四经络和针灸治疗两大模块。 *1.2、十四经络：包含了手太阴肺经、手阳明大肠经等十四经络循行（古今）介绍、病候、主治、穴位、分寸等内容； *1.3、针灸治疗：涵盖六种疾病类型，上百种病症的定义、辨证、治疗、主穴、配穴、方义、操作等详细内容 *1.4、针刺视频：包含40多种针刺手法以及分布腧穴毫针刺法、局部多针刺法等视频教学，教学效果直观有效。 1.5、穴位详解：三维虚拟模型上详细展示人体≥800（包含双侧）个腧穴的名称、注音、国际代码、点位、解剖位置等信息。 *1.6、常见的危险穴位具有特殊标记，详细信息包含异常针刺情况表现及情况处理。 *1.7、配备腧穴的横断面或矢状面图谱，了解腧穴在皮下的解剖结构和针刺的入针情况。 二、实训功能： 2.1、可实现铜人模型上≥210个穴位灯光的实时操控。 *2.2、软硬件同步：穴位发光、声音、三维虚拟人体模型跳转同步控制。 2.3、腧穴播报：可在使用硬件操作时，系统可以自动实时播报腧穴名称等内容。 2.4、双向交互：软件可控制铜人穴位灯的开启与关闭，铜人穴位触控笔点亮穴位，软件中三维模型可跳转到相应位置，并播报其穴位名称。 *2.5、在没有与软件系统相连接时，用户也可使用穴位触控笔点亮铜人模型上的穴位灯光。 *2.6、单穴、多穴：可选择单穴或多穴模式，实现不同数量穴位灯光的开启与关闭。 *2.7、经络循行：通过三维动效形式展示。可通过软件系统操作数字虚拟模型的经络开关，点亮铜人上的一整个经络穴位，显示十二经脉循环流注，经脉络属表里对经关系，直观了解人体中医经络循行。 *2.8、铜人穴位灯光可实现经络的循行走向。 2.9、穴位灯光可实现闪动与常亮。 2.10、利用红、橙、蓝、绿四种颜色穴位灯进行经络及穴位区分。 2.11、复位功能：一键关闭硬件模型上所有的灯光显示。 2.12、系统具有示教、训练多种功能，根据需求，在软件功能里选择需要点亮标记的腧穴，进行相关的教学和训练。 *2.13、针灸治疗模块下，配合铜人模型可对不同病症的主穴或配穴的穴位灯单独显示。 *2.14、演示功能：可实现所属经络的穴位灯光循环闪动。 三、软件功能 *3.1、根据真实人体比例打造高仿真的三维人体数字模型，可进行任意角度旋转、放大、缩小、平移，可切换前、后、左、右、上、下六视图、对任意界面进行截图保存等多种操作等。 3.2、重置：一键重置三维模型至初始状态。 3.3、对称穴位：一键显示对侧的穴位，方便对侧穴位的定位和学习。 3.4、骨度分寸：根据当前学习的穴位，一键获得根据临近结构得出的分寸信息，更方便腧穴认知。 *3.5、透明度：可一键透明皮肤、肌肉、骨骼，也可以调节不同层度的透明度，方便学习人体的内部解剖结构的毗邻关系。 *3.6、搜索：输入穴位名称、拼音或代码，可在三维人体模型上快速定位到该穴位。 *3.7、系统：可以对皮肤、肌肉、骨骼、脏器、血管、神经等解剖系统进行隐藏和显示。 3.8、设置：多背景颜色设置，适配不同的操作场景。 3.9、界面清爽模式：一键隐藏所有功能选区，只显示三维虚拟模型，并可随时调取。 3.10、一键实现模型衣服的隐藏和显示，方便模型穴位的查看。 3.11、语音功能：针对详细注解内容，进行对应的语音讲解。 *3.12、具备模拟考试功能,自动从实训题库中随机选择5道题目，组成模拟卷，供随机练习。另具有危险穴位题库可供选择。 四、配置清单 4.1、65寸触摸一体机含支架。 4.2、主机：intel i5处理器、 8G 及以上内存、 500G SSD高速固态硬盘、独立显卡支持高清输出。 *4.3、仿古铜人模型：全铜打造，高度不低于168CM，重量不低于75kg. 五、中医针灸数字人系统V1.0 一套

前期研究发现一个海洋真菌来源的，含有特殊的 N-甲基化和 D-型氨基酸片段的小分子活性环三肽化 合物 X-13，在动物、模式生物和细胞水平均发现具有强烈的促血管生成作用；对大鼠糖尿病溃疡损伤模 型也具有显著修复活性。

本发明涉及一种基于黄金分割比例的菱形模板双尺度图像去噪方法。本发明的技术要点是采用菱形模板并进行自适应模板扩充，利用参与计算的信号点的距离权重和灰度权重的归一化权重进行去噪。本发明的优点是菱形模板中参与计算的所有信号点到中心点的距离方差较小，尽可能避免了距离过远的信号点参与滤波计算；根据噪声密度取部分信号点参与计算，不仅降低了计算复杂度，而且降低了模板内可能存在的其他噪声及边缘对滤波效果的影响；模板中横向包含的像素点和纵向包含的像素点个数之比为1:0.618，充分利用了数学的经典理念,也符合人的视觉习惯。实验结果表明，本发明既能处理低密度噪声，又能处理高密度噪声，噪声密度越高，相对效果越好。

本发明公开了一种基于运动颜色关联的视频图像显著性检测方 法，包括：获得视频图像的静态显著性图；提取场景的光流向量场；对光流向量场进行初步分类并抛弃最大分类区块；将视频图像从 RGB 颜色空间转换到 HSV 颜色空间；根据 HSV 颜色空间 H 分量中对应颜 色在输入图像中出现的频率，生成颜色直方图；针对光流向量场有效 分类区块中的每个向量，将其范数投射到颜色直方图的相应区间中去， 得到每个颜色区间的运动尺度变量；得到每种颜色的运动显著性值并 投影到原图像生成运动显著性图；将运动显著性图与静态显著性图相 加得到最终显著性图。本发明的方法可以有效地将运动特征纳入显著 性考虑范围，在现有的运动视频测试集上能取得优于传统方法的结果。

一种基于字典渐近更新的人脸图像超分辨率方法:在训练阶段，采用去一法对低分辨率人脸图像训 练集的每张低分辨率人脸图像进行超分辨率重构，得到一层低分辨率中间字典;以此低分辨率中间字典 作为新的低分辨率人脸图像训练集输入，重构得到新一层的低分辨率中间字典;重复上述过程，最终得 到多层低分辨率中间字典。在测试阶段，根据输入的低分辨率人脸图像，上一层低分辨率中间字典和高 分辨率人脸图像训练集，对输入低分辨率人脸图像进行超分辨率重构，得到预估高分辨率人脸图像;重 复上述过程，最终重构出高分辨率人脸图像。本发明可得到更高质量、与真实情况更为接近的重建效果。

本发明公开了一种基于支持向量回归的雷达图像适配性预测方法。所述方法包括：学习阶段，提取 SAR 图像多维特征构成学习集；对学习集样本特征预处理后，将其分为学习集 L1、L2，然后用学习集L1 训练支持向量机，并用得到的 SVM 模型对学习集 L2 进行分类，根据分类正确率、样本特征和类心之间的距离计算各样本的适配率；之后利用学习集特征及其相应的适配率，拟合回归得到适配性预测函数模型；预测阶段，对待评估的 SAR 图像

本发明公开了一种基于场量分析的视频图像显著性检测方法，包括以下步骤：S1 获得视频图像的静态显著性图；S2 根据连续的视频帧提取场景的光流向量场；S3 通过聚类方法对光流向量场进行初步分类并找出最大分类区块；S4 通过每个分类区块与最大分类区块之间的对比生成差异性能量；S5 规范化差异性能量，获得运动显著性值并生成运动显著性图；S6 将该运动显著性图与所述静态显著性图线性加权相加得到最终显著性图，即可实现对视频图像的显著性检测。本发明的方法综合利用视频场景的静态特征和动态特征来得到显著性映射结果，特

本发明公开了一种基于运动颜色关联的视频图像显著性检测方法，包括：获得视频图像的静态显著性图；提取场景的光流向量场；对光流向量场进行初步分类并抛弃最大分类区块；将视频图像从 RGB颜色空间转换到 HSV 颜色空间；根据 HSV 颜色空间 H 分量中对应颜色在输入图像中出现的频率，生成颜色直方图；针对光流向量场有效分类区块中的每个向量，将其范数投射到颜色直方图的相应区间中去，得到每个颜色区间的运动尺度变量；得到每种颜色的运动显著性值并投影到原图像生成运动显著性图；将运动显著性图与静态显著性图相加得到最终