本项目获 2017 年国家科技进步奖二等奖。 本技术围绕食品危害物低成本、快速发现为核心，将生物识别与结合新型纳 米标记材料相结合，针对目前生物快速检测中存在的稳定性和可靠性问题，利用 自组装技术将多种光、电、磁学信号集于一体，构建具有良好体系相容性和稳定 性的纳米-生物传感界面，提出了基于等离子手性信号的高灵敏检测新技术，发 展了集快速富集与多信号同时测定于一体的多功能传感检测新方法和新器件。 （1）综合运用了化学和生物体系的多尺度模拟和计算，提出了基于粗粒化 模型的抗原抗体亲和性定量分析新方法，设计并研制了 200 余种高亲和性和高特 异性抗原和抗体。 （2）研究了抗体与载体成分（纤维素、磁性纳米材料、硅球等）的表界面 性质，创制了基于相分离的新型分离富集介质，并研制了相关快速富集和分离产 品，大大提高了复杂基质中痕量成分的提取效率。 （3）研制了新型标记材料，解决了“高标记效率”和“生物分子高活性” 无法兼顾的难题，研制了系列高特异性检测探针，为复杂体系中痕量物质的快速 甄别提供了有力手段。 本项目共获得国家发明专利 87 项，实用新型专利 5 项，获美国授权发明专 利 1 项，制订国家食品安全标准 2 项

我室沈洪兵、胡志斌团队近日在《柳叶刀-区域健康》（西太平洋）（The Lancet Regional Health-Western Pacific）发表了领衔的出生队列的最新研究，本研究使用大规模前瞻性出生队列，系统比较辅助生殖受孕与自然受孕子代出生缺陷率的差异，并评估辅助生殖技术的安全性。本研究的结果将为优化辅助生殖方案的选择提供证据和线索，提高对辅助生殖受孕子代健康的关注。

针对上述社会安全事件综合研判的难题，本成果利用系统工程的综合集成研讨方法论，综合公安学、管理科学、计算机科学等相关学科理论、方法与技术，提出了基于多时空线索链的社会安全事件智能综合研判关键技术以及面向社会安全警情事件的警务资源指挥调度方法。 ①基于多时空线索链的社会安全事件智能综合研判关键技术以群体性聚集事件作为典型社会安全事件，构建基于六空间的社会安全事件综合集成研讨厅体系：融合构建“情景数据-元数据-知识-实体模型-形式模型-算子”六空间体系，提出多时空线索链生成技术，抽取知识空间中共性的时空线索链模式；基于知识和数据共同驱动的思想，提出了社会安全事件的研判支持方法，包括基于知识图谱的推理方法、基于相似案例的推理方法、以及基于贝叶斯网络的推理方法等；进而结合专家研判，实现典型社会安全事件智能综合研判。 ②面向社会安全警情事件的警务资源指挥调度方法是在层次任务网络规划（Hierarchical Task Network, HTN）的基础上，实现任务执行时间、空间和资源约束的推理，解决考虑多任务类型、多警种、多出警地点、任务带有时效性、考虑交通和处置时间等实际因素的警务资源调度方案制定问题；进而考虑执行时间等不确定因素的影响，在规划过程中处理不确定性，制定柔性调度方案，使生成的调度方案更好地适应不确定的执行环境。 ③在此上述关键技术基础上，运用系统工程方法，研究了基于云计算与边缘计算的端网云的网络结构、通讯协议及协同计算模型，综合考虑各方面因素对平台体系架构进行了设计，从顶层设计层面解决信息孤岛、资源有限等难题，构建了基于云计算于边缘计算的社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台。整体技术路线如下图所示： 图 1 社会安全事件智慧化立体综合预警与智慧平台整体技术路线 研制的基于云计算于边缘计算的社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台，主要由四个系统组成。其中，融合“人、车、物、网、地”的警情大数据支撑平台与公安部门现有的业务系统相对接，关联研发的目标识别与警情事件监测预警结果，实现警情数据的采集、整理和分析。社会安全事件智慧化综合预警与分析系统基于大数据支撑平台提供的公安业务数据、网络舆情信息和研判结果数据等，提供了公安部门需要的事件分析和研判功能。面向社会安全事件的警务资源指挥调度系统基于研判结果，具有领域知识管理、调度方案生成和执行异常识别等功能，为指导指挥员进行调度方案制定提供辅助决策能力。最后，基于研发的系统间及与公安相关业务系统间的互操作模式、资源可伸缩的并发处理技术，由应用集成管理平台提供应用集成和服务集成功能，包括统一的用户管理和认证、工作界面、应用云服务管理等，实现各系统间的有机集成，平台体系架构如下图所示。 图 2 社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台体系结构 成果相关图片展示： 图 3 社会安全事件智慧化综合预警与分析系统驾驶舱 图 4 时空大数据查询模块 图 5 研判规则管理模块 图 6 预案管理模块

哈尔滨工程大学软包/固态电池电极极片制备设备采购及服务竞争性磋商

高校科技成果尽在科转云

一、项目简介 当前虚实融合技术面临的重大挑战可以归结为以下两个关键科学问题：（1）非配合虚实环境的无缝融合与交互自然呈现。（2）云环境下虚实融合环境的语义理解、统一表达与应用软件快速定制。为解决上述两个关键科学问题和技术瓶颈，本项目重点研究了自然虚实融合呈现的硬软件技术和装置，构建虚实融合应用流程框架和规范，创新云软件定制和服务模式，实现应用示范。充分利用移动、穿戴式设备的多传感器优势以及云端结合方式进行三维结构的重建、语义标注、识别理解与信息关联。 二、前期研究基础 目前已发表论文10篇，包括4篇期刊论文等（包括TIP、TMM等权威期刊论文）。申请专利3 项。 三、应用技术成果 1）基于搜索的图像深度估计，相对误差低于传统方法，对训练集的需求小于基于深度学习的方法。 Make3D数据集的深度估计结果2）基于双模深度玻尔兹曼机（DBM）的三维场景物体检测框架，给出了RGBD训练数据不足的难题，流程如下 3）基于序列约束的哈希算法在不同比特率情况下均取得了很好的效果。 在LabelMe和Tiny100K上使用不同哈希比特率的效果