该项目通过建立四种不同致病因素（包括博来霉素、百草枯、二氧化硅和脂多糖加香烟提取物）诱导的肺纤维化动物模型，实验结果表明多西环素可明显降低肺纤维化模型动物的肺系数，改善肺组织纤维化程度，降低肺纤维化病理评分及肺组织中胶原的含量，降低慢性炎症介导的肺纤维化模型小鼠血清中炎症因子 TNF-α、TGF-β1、IL-4 的含量，增加 IFN-γ的含量。除此之外，多西环素还可以增加肺纤维化模型小鼠的体重，改善模型小鼠的生存状态，显示出多西环素对肺纤维化具有很好的治疗效果，且毒性和副作用均较低。 课题组研究发现多西环素可通过抑制气道和肺上皮细胞转录因子 Twist1, Snail, Slug 和间质细胞标记物 Vimentin 的表达，并增加E-cadherin 的表达，从而使上皮细胞维持其原有极性和紧密连接，抑制细胞骨架重塑，从而抑制其向肌成纤维细胞的转变和活化，减少细胞外基质的分泌及其在肺间质的过度沉积，进而抑制肺纤维化的病理过程。本项目药理机制有一定的深入研究，已申请了专利（专利号201410514986.4）并完成临床前实验，获得了临床试验批件（批件号：2017L01323） 技术创新点： 1）目前肺纤维化上市药物疗效不甚理想，急需开发新型有效药物， 多西环素在临床前研究中表现出良好的抗肺纤维化效果，开发潜力很大。 2）多西环素本身即为抗生素，可达到抗感染、抗炎与抗组织纤维化的多重功效。 3）与其他治疗肺纤维化药物相比，多西环素毒副作用低，患者依从性好。 4）该类化合物合成方便，生产工艺成熟，可快速的投入生产并获得高效制剂。 市场应用前景： 近年来肺纤维化的发病率不高（8/10 万人），但一直呈现上升趋势。肺纤维化患者从出现呼吸道症状到呼吸窘迫死亡的中位生存时间仅为 28.2 个月，从诊断建立到死亡的平均生存时间为 3.2～5 年，肺纤维化 5 年病死率超过 40%，其自然缓解相当罕见(<1%)，甚至比某些恶性肿瘤死亡率还高。从这些数据可以看出，肺纤维化已经给我国人民的生命健康造成严重的不良影响。目前治疗肺纤维化的上市药物仅有吡非尼酮和尼达尼布两种，吡非尼酮 2015 年全球销售额为5.63 亿美元，2016 年第一季度该药销售额为 1.78 亿美元。尼达尼布于 2015 年被纳入 ATS/ERS/JRS/ALAT 特发性肺纤维化诊治国际循证指南的推荐用药，当年销售额达 3 亿欧元，2016 年尼达尼布的销售额翻倍达到 6.13 亿欧元，2017 年上半年达到 4.29 亿欧元。这两种药物都是由国外研发销售，目前国内临床上需要开发疗效佳、安全性较好、自主知识产权的治疗肺纤维化药物，因此盐酸多西环素市场前景良好。 合作方式及条件： 希望进行专利转让，或者与投资者共同开发，申报临床试验批件，并进行临床研究。 已获得的知识产权： 多西环素的应用（治疗肺纤维化）（专利号：201410514986.4 ） 本项目已获得新药临床批件，批件号码为 2017L01323。

本发明属于水电能源优化运行领域，公开了一种实时负荷下水电站多模式时空嵌套出力动态调整方法，该方法以实时负荷变化量大小为依据，制定多种模式调整策略。当电站接受到新负荷指令时，自动进入其相应调整模式。本发明方法可减少电站机组出力变幅、有效躲避振动区、降低穿越振动区次数，且电站总耗水率与计划经济运行计算得到的耗水率非常接近，无明显额外耗水。因此本发明方法兼顾稳定性、经济性与高效性，比现有技术更为经济、安全、高效。

北京师范大学环境学院梁赛教授课题组研究成果在《自然》子刊《自然·食品》（Nature Food）以研究论文形式在线发表（Network resilience of phosphorus cycling in China has shifted by natural flows, fertilizer use and dietary transitions between 1600 and 2012）。该研究分析了1600-2012年间中国磷循环网络的韧性，研究结果表明，受自然流动、化肥使用和饮食转变的影响，近几十年中国磷循环网络的韧性呈下降趋势。 磷元素是人类生存和生态系统运转所需要的一种必要营养元素。对人类和生态系统而言，磷循环网络在遭受外部冲击时仍能持续保障磷供给的能力（即韧性）至关重要。已有研究主要通过磷元素代谢路径分析来研究磷资源使用和磷排放问题，较少关注磷循环网络的韧性。本研究首次综合运用生态网络分析等方法，对1600-2012年间中国磷循环网络的韧性进行了测度研究与影响因素分析。 结果表明：为满足中国不断增长的食品消费总量和结构的需求，中国磷循环网络从由土壤自然磷流主导转变为由化肥生产的工业磷流主导，并不断强化。这种变化降低了网络中的冗余路径，从而导致近几十年来磷循环网络的韧性呈下降趋势。城市化进程加剧了磷的单向流动，进一步降低了磷循环网络的韧性。特别是在2000-2012年间，由于人群饮食结构中动物性食物比重不断提高，磷循环网络的韧性下降了11%。如果按这种趋势继续发展，在社会环境的冲击和干扰下，磷供应会逐渐成为影响中国粮食安全的重要因素。 为提高磷循环网络的韧性，本研究提出减少食物损失和浪费、提高“农田到餐桌”食物供应链效率、减少化肥使用、提升磷循环率等措施，并进一步量化这些措施对磷循环网络韧性的提升程度。此外，本研究的框架和指标也适用于分析其他地区和资源的网络韧性，可以为全球可持续发展目标的实现提供科学依据。 本研究由北京师范大学和华东理工大学领衔，国际应用系统分析研究所、意大利欧洲-地中海气候变化中心和意大利威尼斯大学、美国陶森大学、捷克共和国马萨里克大学、美国密歇根大学、中山大学、清华大学、英国伦敦大学学院、广东工业大学等单位组成团队共同完成。北京师范大学梁赛教授和华东理工大学余亚东副教授为论文共同第一作者，北京师范大学梁赛教授、华东理工大学余亚东副教授和英国伦敦大学学院米志付研究员为论文的共同通讯作者。合作作者杨志峰院士对论文完成给予了重要指导。该研究得到国家自然科学基金等项目的资助。

本发明公开了一种基于神经网络的反演大气可降水量的MODIS模型改进方法，包括以下步骤：S1：利用MODIS三通道比值法反演大气可降水量PWV，记为PWVMODIS；S2：利用BP神经网络建立测站处的纬度φ、测站处的高程h、年积日doy、PWVMODIS与测站GPS/MODIS反演的PWV残差RES之间的非线性关系；S3：对BP神经网络模型进行训练；S4：将φ、h、doy以及PWVMODIS作为输入参数代入BP神经网络模型，并计算出GPS测站处PWV残差RESBP；S5：利用RESBP补偿PWVMODIS，获得大气可降水量PWV＝PWVMODIS+RESBP。本发明有效提高了建模精度。

项目成果/简介:本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.

北京师范大学环境学院梁赛教授课题组研究成果在《自然》子刊《自然·食品》（Nature Food）以研究论文形式在线发表（Network resilience of phosphorus cycling in China has shifted by natural flows, fertilizer use and dietary transitions between 1600 and 2012）。该研究分析了1600-2012年间中国磷循环网络的韧性，研究结果表明，受自然流动、化肥使用和饮食转变的影响，近几十年中国磷循环网络的韧性呈下降趋势。 磷元素是人类生存和生态系统运转所需要的一种必要营养元素。对人类和生态系统而言，磷循环网络在遭受外部冲击时仍能持续保障磷供给的能力（即韧性）至关重要。已有研究主要通过磷元素代谢路径分析来研究磷资源使用和磷排放问题，较少关注磷循环网络的韧性。本研究首次综合运用生态网络分析等方法，对1600-2012年间中国磷循环网络的韧性进行了测度研究与影响因素分析。 结果表明：为满足中国不断增长的食品消费总量和结构的需求，中国磷循环网络从由土壤自然磷流主导转变为由化肥生产的工业磷流主导，并不断强化。这种变化降低了网络中的冗余路径，从而导致近几十年来磷循环网络的韧性呈下降趋势。城市化进程加剧了磷的单向流动，进一步降低了磷循环网络的韧性。特别是在2000-2012年间，由于人群饮食结构中动物性食物比重不断提高，磷循环网络的韧性下降了11%。如果按这种趋势继续发展，在社会环境的冲击和干扰下，磷供应会逐渐成为影响中国粮食安全的重要因素。 为提高磷循环网络的韧性，本研究提出减少食物损失和浪费、提高“农田到餐桌”食物供应链效率、减少化肥使用、提升磷循环率等措施，并进一步量化这些措施对磷循环网络韧性的提升程度。此外，本研究的框架和指标也适用于分析其他地区和资源的网络韧性，可以为全球可持续发展目标的实现提供科学依据。 本研究由北京师范大学和华东理工大学领衔，国际应用系统分析研究所、意大利欧洲-地中海气候变化中心和意大利威尼斯大学、美国陶森大学、捷克共和国马萨里克大学、美国密歇根大学、中山大学、清华大学、英国伦敦大学学院、广东工业大学等单位组成团队共同完成。北京师范大学梁赛教授和华东理工大学余亚东副教授为论文共同第一作者，北京师范大学梁赛教授、华东理工大学余亚东副教授和英国伦敦大学学院米志付研究员为论文的共同通讯作者。合作作者杨志峰院士对论文完成给予了重要指导。该研究得到国家自然科学基金等项目的资助。

本项目研发一种基于国际先进的微环流分析技术的原位水质监测系统，体积小，成本低，试剂损耗量较小，维护周期长。基于此仪器进行高密度水质监测网络的搭建，并通过无线技术将水质监测网络的数据上传到服务器，通过算法对数据进行分析，完成快速、准确的污染溯源，为水域污染的进一步防、治提供一种实时、有效的手段。

本发明公开了一种基于选择性隐朴素贝叶斯分类器的网络故障 诊断方法，包括：(1)从网络历史数据库中获取历史数据，包括症状变 量集以及故障类变量集；(2)构建选择性隐朴素贝叶斯分类器预测模型， 根据症状变量集中的每个症状变量确定对应的最相关症状变量集合； (3)所述选择性隐朴素贝叶斯分类器通过训练历史数据自动学习到分类 器参数；(4)进行故障诊断时，对测试数据利用上述选择性隐朴素贝叶 斯分类器进行估计得到对应最终的故障诊断结果。通过执行本发明中的网络故障诊断方法，有效解决了现有网络故障诊断中运算复杂度高、 网络诊断结果偏差大的问题，显著提高了网络诊断的准确性，在进一 步降低运算复杂度的同时，能够保持较好的学习能力及容错特性。

本发明公开了一种在 P2P-CDN 混合视频点播网络中的性能测试 方法，属于视频点播技术领域。本发明包括：客户端的设计和实施、 分布式行为估计。本发明将播放缓冲分为三个流机器，管理者按照流 机器的任务处理权限的来依次分配任务实现任务窗口的管理，同时利 用 rCDN 窗口长度灵活伸缩和三个流机器重新加入的机制来模拟客户 端的暂停和拖拽，最后提出了集中式的控制机制为提前离开的客户端 选择合适的替代者。本发明提供了在大规模、真实环境下的性能测试 方法，降低了在视频点播网络中的视频缓冲时间，为用户提供稳定性 能和可靠服务

本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.