产品简介： CES-AIoT339 是软/硬件一体的面向 AI 人工智能方向的实训系统，融合边缘计算，人脸识别，机器视觉，文本/证件识别，语音识别诸多 AI 技术，同时引入物联网传感器，无线网络知识点，是一套 AI 人工智能+物联网综合型实验系统。 该款实验箱由具有边缘计算能力的单板计算机，高清晰画质视频采集器，拾音器，本地显示器，操控端口，物联网基础部件组成，完整布署在实验箱里，配套实验教程和实训所需的辅件。 该款实验箱是针对新工科“人工智能”专业研发的，具备创新，先进，实践性强等特点，适用于人工智能，计算机，电子，信息工程，自动化等相关专业。 产品特点： 该系统引入科大讯飞语音技术，百度 AI OCR 技术，可运行在边缘计算机上实现通用文字识别，证件/票据识别，语音识别等 AI 应用，比如身份证识别，户照，银行卡，营业执照，车牌，驾驶证/行驶证的识别。 AI 人工智能+ 物联网“双核”组合 提供物联网传感器，无线网络模块，NB-IoT 模块，与边缘计算机，AI 人工智能部件，构成 AI人工智能和物联网的融合，且支持与阿里云的链接，支持使用者进行 AI 人工智能物联网的应用扩展开发。 基于安卓系统的 AI 人脸识别技术 提供人脸识别的开源安卓工程包，实现静态，动态下的人脸特征采集，特征分析，对比等人脸识别功能。 AI 人工智能+ 物联网“双核”组合 基于 ARM 架构 Cotex-A72 六核处理器，内建强大视频处理引擎 Mail-T864 GPU, 完美支持H.265/H.264 视频解码，支持大数据处理，流畅运行 AI 应用软件。 硬件一体化设计，高度集成，易于设备的维护实验所用到的硬件，均布署在实验主板上，一对 N 供电模式，各单元相互独立，模块化设计。

基于跨行业数据挖掘标准流程CRISP-DM，实现数据的深度挖掘分析，帮助教师与学生发现数据中隐藏的关系及规律，为教师科研提供数据分析探索、模型构建、成果应用的一站式数据挖掘工具，高效开展行业应用研究。平台支持用户通过简单拖拽、低代码的方式快速完成挖掘分析流程构建。同时支持模型自动化构建、模型智能评估，推荐最优模型与算法。 1、极简的建模过程 基于拖拽式节点操作、连线式流程串接、指导式参数配置，用户可以通过简单拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程构建。平台内置数据处理、数据融合、特征工程、扩展编程等功能，让用户能够灵活运用多种处理手段对数据进行预处理，提升建模数据质量，同时丰富的算法库为用户建模提供了更多选择，自动学习功能通过自动推荐最优的算法和参数配置，结合“循环行”功能实现批量建模，帮助用户高效建模，快速挖掘数据隐藏价值。 2、丰富的分析算法 内置150多个分析算子，包含30余种数据预处理方法，5种数据融合方法、11种常用特征工程，实现数据融合处理与特征构建；包含聚类、分类、回归、关联规则、时间序列、综合评价、协同过滤等7类N种机器学习算法，支持深度学习、集成学习与自然语言处理等人工智能分析方法，满足各类业务科研场景需求。 3、灵活的扩展能力 支持用户编制SQL\R\Python\Java\Scala\Matlab\PySpark脚本实现个性化的算法脚本。自定义算法功能允许用户通过R\Python\Java\Scala基于平台规范封装自主算法并发布形成平台节点，方便用户灵活扩展平台算法节点功能，增强平台的业务适应能力，充分满足不同领域科研的个性化需求。 4、全面的分析洞察 通过丰富详实的洞察内容，帮助用户全方位观察建模过程任意流程节点的执行结果，为用户开展建模流程的改进优化提供依据，从而快速得到最优模型，发现数据中隐含的业务价值。建模分析报告支持在线查看，并且支持下载可编辑Word版本，支持科研报告及相关成果发布应用。 5、全栈科研成果管理与应用能力 分析成果的快速工程化应用，支持模型以调度任务、异步服务、同步服务、流服务及本地化服务包等形式应用，满足工程化的不同诉求。提供统一的成果分类统计及统一管理监测，帮助用户高效便捷地管理成果、利用成果及监测成果。 6、跨平台模型迁移及融合 支持PMML文件的导入和导出，可以实现跨平台模型之间的迁移和融合，利于用户进行历史模型的迁移，实现用户在不同平台的模型成果快速共享，提升各类科研成果的复用性。    

成果简介：JRCODE-CCOS1200 精密数控研抛机是中心自主研发的 7 轴 5 联动 大型光学非球面精密数控研磨抛光机床。机床主体为龙门式结构，运动部件 采用精密导轨结合高精度光栅反馈，运用 8 轴控制器实现任意轴组合插补， 集成在线轮廓测量系统。工艺系统开放，具有多轨迹选择、多格式数据兼容、变参量操控与优化功能。 技术领域：先进光学加工制造 现状特点：

历史文化厚重 办学成绩显著成都理工大学工程技术学院是教育部批准的全日制普通高等学校，由中国核工业西南物理研究院与成都理工大学于2000年在亚洲最大的受控核聚变实验基地创办，是我国核工业所属唯一普通本科高等学校（国有、公办）。学院秉承“两弹一星”精神和“四个一切”核工业精神，恪守成都理工大学“穷究于理、成就于工”的校训，形成了“敢为人先，奋发图强，育才树人，追求卓越”的大学文化。学院在同类院校中首批获得学士学位授予权，形成了以工学为主，涵盖理、工、经、管、文、艺术、教育等七大门类，多学科协调发展的学科专业体系。学院面向全国28个省（直辖市、自治区）招生，现有在校生近20000人，已为社会输送优秀毕业生70000余名。学院先后荣获“中国一流高等独立学院”“全国独立学院毕业生就业竞争力20强”“四川省高校就业工作先进单位”“全国教育教学管理示范院校”“全国教育管理创新十大独立学院”“中国十大优势专业独立学院”“全国最具办学特色示范院校”“全国最具社会满意度示范院校”“全国教育现代化建设示范（院）校”等荣誉。学院社会知名度高、影响力强，建设及办学成就多次被中央电视台、人民日报、中国教育报等中央媒体报道。地理优势独特 校园环境优美学院位于世界著名旅游胜地——四川省乐山市主城区，面朝三江、背依峨眉。乐山交通发达、出行便利，纵贯西南的高速铁路、高速公路交汇于此，距离成都国际机场40分钟，是西部综合交通次枢纽。学院占地面积1300余亩，规划面积1800余亩，绿化覆盖率达70%，校园景色宜人，处处彰显环境育人的特色。校区地势丘峦起伏，建筑布局随湾依山，占地300余亩的沫若湖碧波荡漾，环湖公园、万景花园鸟语花香，银杏大道、香樟大道风景如画，桂花林、桃花林相映成趣，与峨眉山—乐山大佛世界自然与文化双遗产景区融为一体……是四川省唯一同时拥有全国绿化模范单位、省级绿化模范先进学校、省级园林式单位等荣誉的大学。师资力量雄厚 科研成果丰硕学院现有教师1200余人，是国家事业编制人员，副教授以上高级职称及博士、硕士学位教师占教师总数87.5%。学院分别从清华大学、北京大学等高校及中国科学院、中国工程院、核工业系统等科研院所聘请了一批富有教学、科研经验的院士、教授为学科带头人，双师型教师所占比例逐年提高，形成了老中青结合，结构合理，德业并进的优秀师资队伍。学院科研成果丰硕，多年来在同类高校中名列前茅，先后获得“国防科技工业管理创新奖”，省部级“科技进步奖”多项。近三年来，学院教师主持国家自然科学基金、国家国防预研、核能开发项目、西物创新行动人才金字塔项目以及各类纵横向科研项目近200项，与地方大中型企业、研究所成功对接项目二十多项，直接服务地方经济建设社会发展取得显著成效；获授权发明和实用新型专利近90项，在核心及以上期刊发表论文近600余篇，其中，SCI、EI期刊、CSCD等收录80余篇。同时，学院在中核集团的大力支持下，学院教师已参与到当今最大的国际合作科研项目“国际热核聚变实验堆计划”当中，为开发人类终极能源作出贡献。教学条件完善 育人特色鲜明学院已建成工程训练中心、核工程与核技术实验教学中心、经济与管理实验教学中心、土木工程实验教学中心、先进制造技术虚拟仿真实验教学中心等5个省级实验教学示范中心，教学科研设备总值达4亿元。学院智能化图书馆藏书176万册。建在我院的中国核聚变博物馆已入选第八批全国重点文物保护单位、第三批国家工业遗产，是全国核科普教育基地、四川省科普教育基地、四川省爱国主义教育基地、四川省研学基地，已成为教学科研和大学生思想政治教育的高端平台。学院致力于培养理论基础扎实，实践能力强，具有创新精神的应用型高级专门人才。近三年，学生参加全国大学生“恩智浦”杯智能汽车竞赛、全国大学生电子设计竞赛、全国大学生结构设计竞赛、高教社杯全国大学生数学建模竞赛、全国大学生机械创新设计大赛、“学创杯”全国大学生创业综合模拟大赛等国家级大赛中，获得一等奖29项、二等奖30项、三等奖26项。在中国高等教育学会《高校竞赛评估与管理体系研究》专家工作组发布的2015-2019年学科竞赛排行榜中我院位列全国同类高校第9名。就业优势明显 发展前景广阔学院利用独有的核工业背景，在中国核工业国家实验室及大中型企业建立就业实习基地，在珠江、长江三角洲建立实习及就业办事处，与多家核电站签订用人协议，向核工业系统输送大量的优秀人才；与百余家知名企事业单位建立良好合作关系，实施“订单式”人才培养模式、设立企业奖学金、有针对性地举办各类供需见面会，多渠道搭建就业平台，拓宽就业途径。中核集团、中广核、中国工商银行、中国移动通信集团公司、中国联通网络通信集团有限公司等央企定点在我校招聘，毕业生就业率连年保持在95%以上，部分专业达100%，倍受用人单位的欢迎和好评。学院先后荣获“全国独立学院毕业生就业竞争力20强”“四川省普通高等学校毕业生就业工作先进单位”“西部大开发人才培养基地”“全国职业核心能力优秀单位”“全国最具社会满意度示范院校”等多项荣誉。当前，成都理工大学工程技术学院正迎着高等教育改革的春风，深入贯彻落实全国教育大会精神，围绕立德树人根本任务，按照国家军民融合发展战略部署，抓住“中国制造2025”与核工业大发展的良机， 奋力谱写新时代一流应用型大学建设新篇章!

主要功能         10位四则运算         百分比计算、圆周率计算、平方运算         带分数与假分数互相转换         小数与百分数互相转换         时、分、秒输入与转换、时间运算         分数化简计算、求倒数、带余数除法         全点阵显示、快速上下、左右翻转查看         多步重现、显示方式与书写格式一致         修改、插入、删除、定点计数法         24小时时间设定、计时器         2001年到2099年日期调设         题库、答案、全清键         超硬保护盖         硅胶按键         手动、自动关机功能 规格尺寸：  重量：110g(含电池) 机身尺寸：150mm*78mm*15mm 耗电：0.003W 电源：二节AAA（7号/SUM-4） 电池寿命：约有1年（每天使用一小时） 操作温度：0℃-40℃

成果描述：本实用新型公开了一种微热计算机显卡,涉及电子设备领域,包括背板、PCB板、锥形台热传体、散热鳍板、散热风扇以及固定框架。所述PCB板、锥形台热传体、散热鳍板依次固定在所述背板与固定框架组合成的层状固定架中。所述锥形台热传体采用热管的技术原理,铜制中空设计,能够快速的将GPU工作时产生的热量传递至散热鳍板上,由散热风扇对散热鳍板进行散热从而实现对GPU进行散热的目的。本实用新型结构简单,实用性强,通过采用锥形台热传体进行热传递、散热鳍板与散热风扇组合进行散热的设计能够高效的对GPU进行散热,使显卡在常规工作中保持在相对正常的工作温度,延长了显卡的使用寿命。市场前景分析：本实用新型结构简单,实用性强,通过采用锥形台热传体进行热传递、散热鳍板与散热风扇组合进行散热的设计能够高效的对GPU进行散热,使显卡在常规工作中保持在相对正常的工作温度,延长了显卡的使用寿命。与同类成果相比的优势分析：国内领先

CSCW（Computer Supported Cooperative Work）是一种将人类合作行为模式与计算机支持技术融合为一体的新兴技术，是研究基于计算机技术支持的环境中（即CS）一个群体协同工作完成一项共同的任务（即CW）的领域。CSCW体现了信息时代人们对工作的群体性和协作性的要求，正因为如此，对CSCW系统的研究日益受到重视，它已成为信息科学发展的重点之一。 CSCW研究内容主要分为：上层—CW层：支持群体协同工作，为系统提供具指导性意义的系统理论方法，包括协作机制,协作管理,交互模式，并发控制；下层— CS层：有关计算机化的人与人交互的相关技术，为系统提供底层支撑技术，包括网络传输，音视频处理，数据库应用。 CSCW系统研究的是如何用计算机支持人与人之间的交互与协作，它的应用领域很宽广，如军事应用、工业应用、办公自动化（OA）医疗应用、远程教育、会议系统等。     CSCW系统：本研究同时实现了基于100M Ethernet的CSCW系统的一种实现模型。选择LAN作为CSCW系统实现模型的网络环境，并通过采用TCP/IP协议与Internet进行无缝连接。主要功能：音视频多点传输，静图协同，协同编辑，多媒体数据支持。

产品详细介绍　　产品简述： 　　　金硕计算机网络教室采用纯软件设计，安装、维护、升级方便。其应用软件则采用全新压缩算法和高效内核技术并运用了最新的计算机网络技术和多媒体传输技术, 可通过与校园局域网联网，使金硕计算机网络教室的功能更加丰富与贴近教学。  　　功能与特点： 　　广播教学    消息发送　　屏幕监视    电子抢答　　遥控辅导    电子黑屏　　教学示范    远程管理　　师生对讲    文件传递　　分组讨论    网络影院 　　适用范围： 　　适于各大、中、小学校职校、技校等等。

描述 C15-10是一款可进行水平操作的小型风洞。气流通过风洞出料端的变速风扇进入工作段。入口处有一个蜂窝整流器9.4:1的压缩比可确保气流顺利进入工作段。工作区由透明的丙烯酸塑胶材质构成，可清楚地观察模型，工作段的侧壁和顶部有适当的模板连接点。工作段的特点是整个底座可移动，这样可插入大的或复合式的模板，例如C15-24伯努利仪器。用户可自行构建C15-25边界层板或其它模板。基础风洞配有USB接口，以便于计算机（不提供）操控。一个电子压力传感器安装在工作段内壁，可测量静压力，同时可计算气流速度，并显示在计算机上。压力计需和可选项模板及仪器一同使用。有两种选择，一个13管水柱压力计或一个16通道电子压力计。风洞操作软件带有电子压力计读数和数据记录功能。水柱压力计的读数是完整的并可被记录，但是需要手动输入计算机。可选项模型安装在一个圆形舱口里（直径为120mm），模型永久性位于舱口盖上以便封闭开口（冲洗工作段内壁以免干扰流动）。工作段侧壁上的快速断路夹具对模板有防护功能。舱口配有必要的角尺，可使模板按照已知角度进行手动旋转。平整透明的丙烯酸塑料盖可用于没有模板的地方，这种做法通常用于给用户增加可选择的模板。第二个小一点的舱口位于模板安装位置后面，可使供选择的伴流量耙（C15-15）安装在不同备选模块的下游。在配备此可选项之后才可安装平整的装货口盖。工作段标有简单的操作说明以便于观察任何一个可选项模板周围的流动形象化。模板周围的水流轮廓伴有轻质细绳用于显示会发生边界层分离（脱离）现象的地点。细绳的长度可进行简单的调整，其垂直和水平位置也很容易更改。工作段顶部有三个抽头，每个抽头都带有一个塞子栓，用以冲洗内壁，可置入流动形象化系统或皮托静态管（配件C15-14）。这些抽头位于工作段的前端，模板安装位置的上游和下游。附件和测量仪器C15-11斜管压力计13个倾斜度为30°的透明管可测量细小的压力差别（0–160 mm H2O）。设备包括一个带有螺旋取代剂的蓄水池，螺旋取代剂可快速调节压力计中的基准液面，并且设备还带有一个快速断电连接器以便快速连接到模板和仪器。水可作为安全便捷的压力计液体。C15-12电子压力计配备有16个不同的压力传感器，每个传感器的测量范围在0-178 mm H2O。（利用另一个USB端口连接到控制计算机，风洞控制软件带有读数功能）。普通抽头可使所有传感器将大气压力作为参考标准。快速断电连接器可快速连接到模板和仪器。C15-13升阻天枰（需要C15-20或C15-22）配有两个部件的电子天枰用于测量合适模板的升降（不和带有多个内攻丝点的模板一同使用）。通过简单的安装可将升阻模板连接到天枰，以确保模板的正确方向。电子传感器用于测量升阻力，阻力可直接测量，升力通过减少模块重量来测量。测试中的模块可在设备上旋转，可对旋转角度进行电子测量。升阻传感器和旋转传感器的读数显示在计算机的控制软件屏幕上，数据可被记录。平衡器适用于C15-20或C15-22，然而也适用于用户创建的备选模板。C15-14皮托静止管（需要C15-11或C15-12）一个小的皮托静止管位于套筒内，套筒安装在工作段的顶部的三个不同位置。比方说工作段的前端，模板安装位置的上游和下游。套筒可使皮托管垂直贯穿整个工作段，以便测量风洞内的速度变化。皮托静止管的绕性管路配有两个快速断电连接器。面朝正面的孔测量总压强，面朝侧面的孔测量静压强。读数间的差别用于计算气流速度。 提供的皮托静止管设计经典，带有一个可生成电子管系数的椭圆形突出物，可作为皮托管的统一体，末端的倾角/偏离对读数并不是非常敏感。C15-15半流测量耙（需要C15-11或C15-12）该耙含有10个纵向排列的管，它们指向气流。耙安装在使用模板的下游。管子安装在5mm固定高度处，配件可被替换成2.5mm,通过两台设备间的读数可测量2.5mm间距。管子通过挠性管路连接到多路快速断路连接器。模板（可选项）C15-20升阻翼面（要求C15-13）用于NACA0015剖面平整的对称翼面。配备的装配杆可使其安装在C15-13升阻天枰上，因此可测量机翼在不同袭击角度下的升阻力。因为C15-21可直接将上升参数同压力分布进行对比，所以翼面有相同的部段。C15-21压力翼（需要C15-11或C15-12）对称机翼有10个分接点，沿着翼型的一边分布，可测量机翼前缘到机翼后缘的压力分布。通过倾斜机翼的正迎角和负迎角可获得较高面和较低面的压力分布。用于NACA0015翼型的装置，由于C15-20可将压力分布与上升特性进行直接对比，因此机翼有相同的部段。分接点与表面是齐平的，通过挠性管路连接到多路快速断路连接器。C15-22阻力模型（需要C15-13）七个不同的模型可与C15-13升阻平衡器一同使用，用于研究模型形状对阻力的影响。五个模型有着50mm的相同赤道直径，因此对气流会产生相同的横截面：-球面形-气流半球面，凸面-气流半球面，凹面-圆盘形-流线形另外，凹面高尔夫球平面球有着相同的直径，用于演示由于凹陷产生的不同的阻力。一个备用的载体棒用于校正阻力，或用于安装在用户自创的其它模型上。C15-23压力缸（需要C15-11或C15-12）一个简单汽缸，直径为30mm,配有10个平均分布的分接点，分布在气缸的一边，可测量气缸周围的压力分布。气缸可进行180°旋转，以便绘制气缸周围的压力分布图。分接点与表面是齐平的，通过挠性管路连接到多路快速断路连接器C15-24伯努利装置（需要C15-11或C15-12）文氏管通过移动平板安装于管道工作段内。文氏管平板上配有11个压力抽头，通过挠性管路连接到多路快速断路连接器。文氏管的高度与整个工作段高度一样，入口处宽度为150mm(工作段全宽),狭道处宽度变为100mm.其材质为可视性极好的透明丙烯酸塑胶。C15-24用于展示横静力压如何随横截面的变化，然而，在同皮托静压管（C15-14）一起使用时，可全面演示伯努利方程。C15-25边界层板（需要C15-11或C15-12）一个带有倾斜翼型前缘的平板，通过移动平板垂直安装于工作段内部。一个平的皮托管安装在横向测微计上，可测量位于平板表面不同距离处的气流速度。平板可依据皮托管进行移动，以便测量平板机翼前缘和机翼后缘之间任何位置的速度分布图。一个光滑的平板和人工粗糙平板可展示层状边界层和扰动边界层之间的差别。皮托管的挠性管路配有快速断路连接器。用户通过一系列组件可对备选模板进行组建。包括一个底板，一个环形开口和一系列带有合适挠性管路的快速断开连接器。软件功能为C15-10提供的全套教育软件可用于可选项仪器和模型。软件用于控制风洞，包括控制风扇上的开关和控制速度，以及展示和记录所有的数据。这些设备包含在一个模拟图控制屏内，控制屏显示仪器绘制的图形，电子传感器值，传感器计算值（例如风扇速度，升力等等），可手动输入和记录诸如水柱压力计类仪器的测量值。设备还包含功能强大，灵活的数据记录和图表绘制仪器，配套有传感器校准设备和数据显示和数据输出选项。设备还提供显示屏，可从整体上了解软件，设备，程序以及相关理论。精细的”Help”设备支持显示器，可深入引导用户并生成背景材料。软件提供大量预先制定好的学生练习题，每道题都配有特定的模拟图和详细的指导辅助说明。这些精挑细选的，预先制定好的方法利用不同的备选模版和仪器，用于向用户介绍气流和空气动力学原理。练习是精心设计的，利用恰当的仪器可对不同的模型进行评估。涉及到在没有仪器进行完整分析，只有压力计，升阻平衡器，皮托管的情况下进行简单流动形象化研究。另外，为了其极好的灵活性，软件包含有用户构造的“工程工作”，可用于扩展研究或使用用户自己的模板。普通软件界面包括软件CD上的单个驱动器，需要利用软件，通过USB接口连接C15-10。这样可让用户编写自己的软件，无需使用Armfield提供的软件。这个软件可写入很多不同的系统。最具代表性的有LabView, MatLab, ‘C’, ‘C++’, Visual Basic, Delphi 和其它可使用外部驱动器的软件环境。在完全熟悉其它设备或者软件与其它设备兼容的情况下，用户可通过编写软件来满足其特殊需求。   分类说明• 用于高校教学用的小型计算机控制的风洞• 透明的丙烯酸工作段（150mm x 150mm x 455mm）具备良好的可视性• 变极器控制的AC风扇可将气流速度精确控制在34m/s• 大量可选项模板和测量仪器• 模板和压力计之间的多路或单路快速断路连接器• 模板位于工作段的内壁，配有快速断路风钩• 具有配套的数据记录和教学软件• 电子监视器可进行远程操作• 工作段的移动底座可插入大的或复合式的模型• 包含流动形象化演示设备• 气流研究仪可选项包括伯努利仪器 特征/性能 计算机控制气流 150 (理论上6” )立方毫米工作段 可视性极好的透明工作段 大量用于研究空气动力学和气流的模型 可选择的水或者电子压力计 压力计软管上的快速短路连接器和快速断路连接件以便于改变模型 配有简单的流动形象化技巧说明 说明 C15-10>方形测试区，理论上150 x 150mm，长455mm>工作段的气流速度变化范围为0-34m/s（提示：部分模型仅在低速情况下使用）>测面入口收缩比为9.4:1（理论上）C15-11>管长320mm>倾斜角30°>测量范围0-160 mm H2OC15-12>16道0-178 mm H2O（有差异）C15-13>模型升力3.4N>模型阻力3.4N>倾斜角+/- 45°C15-20>翼型NACA0015>线长61.5mm>厚度9.2mmC15-22>赤道直径：大模型50mm高尔夫球和小球43mmC15-23>气缸直径40mm>抽头间距20°C15-24>窄道处宽100mm>上游下游宽150mm要求/必备设备用户必须通过USB接口连接到计算机，并运行Windows。使用备选C15-12时，需要另一个USB接口。根据使用的模型而定需要C15-11，C15-12，或C15-13（详见模型描述）电源要求C15-10-A: 220-240V/1/段, 50Hz, 10AmpsC15-10-B: 110-120V/1/段, 60Hz, 20AmpsC15-10-G: 220-240V/1/段, 60Hz, 10Amps运输参数体积：1.5m3总重：220kg外观尺寸C15-10高：0.700m宽：2.250m高：0.460m 

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：