本项目创造性提出符合中药特点的制药工业大脑模型，将中药传统工艺与最新智能技术相融合，改革中药粗放型生产制造方式，建成符合高效能生产优质中成药要求的中药智能制造平台，成为信息化、网络化、智能化制造中成药的开拓者，为中药制药企业高效营运、提质降本、高质量发展提供了关键核心技术体系，实现了科学、严谨、智能、精准管控中药制药过程的技术跨越。   关键技术1：中药制药关键物料属性智能辨识技术 本项目在中医药理论指导下，将现代医学分子实验方法与知识网络分析等智能技术相融合，科学认知中成药临床优势特色和中药产品质量属性。 研发了3种辨识方剂化学物质的新方法，整合方剂药材组成、化学成分、中医证候和临床疗效等知识单元，从方-药-病-证入手，提出三个层次的知识关联网络构建方法。根据“病证结合、方证对应、理法方药一致”研究理念，构建了涵盖药材-证候、药材-疾病、成分-疾病三个层次的方剂关联知识网络。在此基础上，整合中医遣方用药规律、现代分离分析与高通量筛选技术，发展了基于知识发现的方剂活性物质智能认知新策略，研究发现小青龙汤类方宣肺平喘、助阳解表功效物质组以及一系列具有潜在抗病毒活性的方剂活性物质，不仅为诠释方剂组方的科学内涵提供了技术工具，也为智能认知中成药质量属性探索了新路。 以中医气血理论认识心脑血管疾病及2型糖尿病的共同特征，针对疾病发生发展的关键病理环节，以糖脂代谢、血管功能、血液流变等为重点，构建心脑血管疾病共有生物分子网络模型；创新设计靶向PTP1B等关键靶点的荧光探针，用于辨识具有抗脂质累积、改善胰岛素抵抗等生物效应的中药活性物质，在此基础上建立了“成分-靶点-通路-疾病”多层次网络整体分析方法。 以芪参益气滴丸、冠心宁片、丹红注射液等品种为研究载体，通过系统总结中成药化学、生物及临床应用信息，梳理中药生产制造中所涉及的知识实体类、实体类属性及属性数据来源，并详细描述各类实体间的关系，从而构建中药制药知识图谱，科学认知中成药临床特色和中成药质量属性。   关键技术2：中药产品质量多属性同时检测技术 本项目发明了可同时检测中药质量及其生物活性成分的方法以及中药产品化学属性与生物属性同时检测法，并建立了基于深度学习与计算视觉的中药理化属性与生物属性高光谱同时检测法，实现了中药化学-生物属性融合检测、化学-生物-物理属性融合检测以及生物活性多重检测，为多方位快速检测中药产品质量开辟了技术新路。 创新设计中药化学-生物融合检测原理，通过在能够特异性识别生物靶标的肽段上修饰易离子化的标签分子，合成制备靶向质谱响应探针，用于多靶标高灵敏同步检测，再使用DART-MS对中药质谱指纹图谱与多靶酶活性进行融合检测，从而建立了基于质谱响应探针的中药质量多属性同时检测法，可快速、灵敏、准确地同时检测中药产品化学成分一致性与生物活性，相关研究成果发表在国际分析技术领域顶级期刊《Analytical Chemistry》（IF=6.7）。 首次将微流控芯片应用于中成药质量评价，针对心脑血管疾病相关的两个关键靶酶（凝血酶与血管紧张素转化酶），发明并研制出多功能的微流控芯片，将其用于评价芪参益气滴丸等中成药的生物活性，实现了对正常与异常批次产品的准确识别，且效果优于色谱指纹图谱方法。这种微流控芯片不仅可用于评价中药产品生物活性，而且能够同时筛选出中药产品内具有酶抑制活性的化合物。 将新一代人工智能技术与高光谱分析技术相融合，用于智能处理高光谱（可见光和短波近红外）数据，研制出一种可同时检测中药注射剂化学、生物及物理质量属性的在线分析方法。该方法包括一个端到端的多输出深度学习模型和一种新的双尺度异常检测算法，前者以光谱数据为输入，可同时测定多个化学成分含量和生物活性指标；后者通过对图像数据进行边缘检测、角点检测以及曲率计算，能检测出最小直径为60 μm的可见异物，实现了总黄酮、总内酯、抗氧化活性、抗凝血活性、色度及可见异物的同时检测。   关键技术3：中药制药过程多维度智能感知技术 本项目建立了中药制药过程多维度智能感知技术，从不同方位表征制药过程物料信息与时变特性，为智能认知制药过程规律提供关键信息。 采用高光谱和高速摄像等技术获取不均匀药材表面上光学数据，优选数据融合及分类方法，依靠计算机视觉准确感知药材真伪、产地、质量等级；进一步与常规液相色谱检测等技术相结合，从物理性状、指标成分和大类成分等多个维度综合精准感知药材品质。针对致病微生物快速检测，研制了基于SERS的生物传感器，利用拉曼光谱仪快速检测中药产品中微生物，攻克微生物检测时间长、灵敏度低的现场感知难题。 针对提取过程等中药制药关键工序中有效成分时变信息检测，采集并比对正常及异常工况时的提取动态光谱数据，采用机器学习算法建立监测模型，在线实时获取过程中有效成分提出情况，通过提取数据积累，不断提升模型精度，准确感知提取过程工艺品质。 为有效降低异常工况发生率，提出中药制药过程轨迹监测方法，采用Hotelling T2、DModX和主成分得分等多维统计量综合表征过程状态，快速灵敏感知制药过程状态异常；根据状态特征控制后续工况操作参数，提前排除潜在扰动因素，保持过程轨迹始终处于控制限内，攻克了中药生产制造状态无法测控的难题，并成功应用于丹红注射液生产现场。 运用所建立的适用于中药复杂体系并体现整体观的中药制药过程多维度智能感知技术，将制药分析技术从以往的“检测指标成分”创新发展为“监控制药过程状态”，科学测判中药制药过程状态一致性，开创了中药制药过程一致性管控的技术先河。   关键技术4：中药制药过程智能认知与优化技术 本项目在中医药理论指导下，聚焦中药先进制药与信息化融合中的重大技术挑战，创造性提出符合中药特点的制药工业大脑模型以及中成药生产制造知识图谱构建方法，建立了制药过程智能认知与优化技术，打通“信息孤岛”，从而能利用中药工业大数据来发现中药制药知识，提升中药制造智能化程度。 建立药材关键性质和关键过程参数范围与过程产物品质之间的定量关系，明确制药过程对药材质量波动的承受能力大小，建立与之相匹配的投料药材质控标准；进而采用不同批号药材按比例混匀投料等均一化质控手段严控药材关键指标成分含量波动在预设质控标准范围内，显著减少原料批次间差异，从制药过程源头保障了中药质量。   创建了风险分析和统计分析相结合的中药制药关键工艺单元辨析及工艺关键参数辨识技术，提出加权决定系数法综合制药工艺对有效成分含量、风险物质限量和生产效率等的多目标需求，自主开发计算机软件并获软件著作权，为精准设定制药过程控制目标参数提供了有效认知工具。

以大丝束碳纤维（≥12K）为原料，通过自主碳纤维展宽、织造专利技术制备碳纤维展宽织物。该织物最大优势是轻薄（面密度≤80g/m2）、扁平（展宽纱宽度 8-20mm），该纤维低屈曲，具有低成本、高性能特性。该产品可替代传统 3K200g/m2 的碳纤维产品，用于无人机、高档装饰面板、体育休闲器材、高致密 C/C复合材料等领域。 关键技术 （1）创新要点 （2）产品性能/技术指标 知识产权及项目获奖情况 （1）一种用于宽幅扁平碳纤维丝束的连续定型工艺ZL201010519415.1 （2）一种适用于无弯曲织物织造的夹头 ZL201310303000.4 （3）一种适用于无弯曲织物织造的送经装置 ZL201310302349.6 （4）一种无弯曲织物织造的纬纱递进装置 ZL201310302920.4 项目成熟度 成熟度 5 级 投资期望及应用情况 应用于碳纤维复合材料行业。 

XM-T33输精（卵）管结扎术训练模型   主要功能： ■ 输精（卵）管结扎术训练模型模拟一成年男性的外阴结构，外形逼真手感真实。 ■ 模型主要为训练输精管结扎术操作而设计。 ■ 输精管结扎术是输精管绝育术的一种，输精管比较表浅，通过皮肤可将其固定。然后在阴囊两侧，血管稀疏的部位作浸润麻醉；切开皮肤，提出并游离输精管，在稍远离附睾处剪断，切除约0.8厘米，后分别结扎两断端，并包埋；再缝合皮肤。

本实用新型提出一种马铃薯膜上种植机，包括打孔器，以及设于所述打孔器两侧的两个侧板，所述打孔器两侧设有向两个所述侧板方向凸起的凸起部，所述侧板上设有对应于所述凸起部以限制所述打孔器水平位移的凹槽。本实用新型所述的马铃薯膜上种植机，通过打孔器两侧凸起部以及两个侧板上凹槽的设置，有效的控制了打孔器的运动轨迹，使其仅能上下移动，从而有效的避免了马铃薯种植过程中拉膜、挑膜等问题的出现。

产品详细介绍上左：海盘车标本，脊椎动物五纲心标本下左：真稠鱼标本，河蚌解部标本 

本发明属于环境保护中土壤重金属污染的治理和农产品安全领域，涉及一种降低铬在烟草中积累的制剂及其使用方法。一种降低铬在烟草中积累的制剂，该制剂包含浓度为0.08-0.12?μM的油菜素内酯。进一步的，所述的油菜素内酯为2,4表油菜素内酯。本发明制剂具有配制简单、使用方便、无毒副作用和成本低等优点。使用时以叶面喷施的方式进行，与喷洒农药类似，简单易操作。本发明适用于烟草生产低铬产品，适合在中轻度铬污染地区推广应用。

本发明公开一种抹在针头上的中药麻醉剂及其制备方法，所述中药麻醉剂包括有中草药和辅料；所述中草药组分及重量份数配比为：安息香20g、白芥子16g、闹羊花22g、大麻药8g、柳白皮16g、麝香5g、顺江木30g、香樟根15g、铁罗汉12g、响叶杨18g、水龙骨5g、夏天无4g、厓花子6g、草柏枝8g、赤芍2g。

本发明公开了一种适合骨再生修复的生物活性多孔结构支架，该支架包括内、外支架两部分，内支架被外支架包围，所述的内、外支架均是内部孔道结构完全贯通的多孔支架，其中所述的外支架具有高的孔隙率和高的力学强度，所述的内支架具有比外支架慢的降解速度，同时又具有高的力学强度，本发明的支架具有好的力学匹配性能，生物降解性能和骨组织修复性能，而且支架的形状，尺寸可控，孔径大小可控，支架中的内支架、外支架的材料组成和材料的分布可控。同时，本发明还提供了多孔结构支架的制造方法，该方法简单，方便，生产成本低，能够实现按骨缺损修复的需求个性化定制相应的按需求分级降解的多孔支架。

成果描述：四川大学制造科学与工程学院CAD/CAM研究所在工业机器人本体开发、工业机器人空间定位精度标定、机器人视觉伺服控制、空间运动轨迹规划、机器人编程、机器人动态特性分析等方向均进行了较深入的研究，并取得一定研究成果。在工业机器人及机器人视觉等领域发表相关科技论文10余篇，申报相关发明专利2项，承担完成相关国家、省市及企业科研课题5项。市场前景分析：本课题组长期致力于开展机器人视觉系统的研究，并取得一系列研究成果。与普什宁江机床厂合作开发了基于人工视觉的装配机器人，用于某柔性装配生产线上。与同类成果相比的优势分析：与成都广泰有限实业公司合作开发了15、30、50公斤的六关节机器人。针对某企业磁瓦自动生产线自主开发了基于视觉系统的磁瓦搬运机器人。参与了四川成焊宝玛焊接装备工程有限公司承担的国家科技支撑计划项目（2012BAF06B02） “汽车车身多车型柔性装焊制造系统”，负责项目中多机器人协同工作程序仿真系统研发。

面向全球脑科学研究的尖端挑战和我国老龄化带来对退行疾病临床的巨大需求，构建基于人工智能、大数据挖掘等技术的脑影像组学模型，编码与疾病对应的指纹信息，开发Brain Label (SAAS)云，精度比肩国际领先的FSL（牛津大学）和FreeSurfer（哈佛大学）。该平台已在国内神经科排名前十的三甲医院（宣武、天坛等）使用，成为宣武国家临床研究中心的唯一影像大数据技术，为其500余家联盟医院（含深圳市）提供智能化分析服务，也