本发明公开了一种可以同时检测奶牛是否具有脊椎畸形综合症(CVM)、白细胞粘附缺陷症(BLAD)、尿苷酸合酶缺乏症(DUMPS)、瓜氨酸血症(CN)四种遗传病的引物系统。基于该引物系统所制备的产品，能实现同时对奶牛CVM、BLAD、DUMPS、CN四种遗传病基因相关的4处多态性位点进行检测。此外，本发明还公开了能够同时联合检测以上遗传病和奶牛A2基因型的检测方法及其检测产品，该联合检测的结果可用于指导健康奶牛的筛选、育种等。

在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。    本实验室与中国中医科学院合作进行中医临床数据仓库与挖掘分析平台，以及中医临床数据挖掘方法的研究，实现了对中医临床采集病历数数据的集成与整合，数据挖掘与分析的中医临床数据仓库及挖掘分析平台，该平台旨在支持从真实世界中医临床诊疗中产生海量科研分析用数据，并以真实、高质量的数据为基础进行中医临床与理论研究，为中医临床疗效评价、临床中药新药创制提供客观的医学证据和适宜的数据分析方法。该成果于2009年12月获得国家科技进步二等奖。   名老中医OLAP展示例子 1.2多维分析与复杂网络分析系统   以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。  在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。  获奖证书   1.中医临床数据仓库与挖掘分析平台 通过分析中医临床数据元素及其多维、多层次的关系特点，研究设计了中医临床参考信息模型，以及为基础构建中医临床数据仓库细节数据模型和多维数据模型，建立以数据仓库为核心的数据整合、数据抽取/转换/转载和数据整理、数据挖掘、OLAP和统计分析的智能信息处理平台。该平台以中医临床数据仓库及其运行环境工具的构建为基础，基于实际的临床诊疗数据，实现对中医诊疗数据进行多主题、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查询检索，并支持基于Web的OLAP主题应用，为名老中医经验继承研究、中医临床评价研究和临床科研提供实际的诊疗数据证据和知识来源，以支持临床科研决策分析，满足中医临床评价研究的探索性分析需求。针对中医临床数据的特点，研究体现中医临床数据模型特点的数据挖掘新方法，为面向中医临床研究的数据挖掘和机器学习方法研究提供新的思路和研究方向。该平台的构建初期以重大慢性疾病：中风、冠心病和糖尿病诊治规律，以及名老中医经验传承研究为支持目标。   中医临床数据仓库平台   1.1中医临床数据预处理技术临床数据的预处理包括数据整合、数据整理和数据转换等技术，我们面向中医临床数据结构内容以及中医临床研究的分析需求，实现具有完善的数据抽取-转换-装载（Extraction-transforming-loading，ETL）、数据整理和数据转换导出功能的数据前处理软件。该软件针对医学数据利用中的分布式（多采集点）采集、患者隐私保护和大规模数据处理的特点，采用灵活的数据映射配置和临床术语库衔接等方式把各采集点数据导入到临床数据仓库中，并支持批量数据核查和数据规范整理（对临床数据中的术语性数据如症状体征、诊断和药物等进行概念化语义规范）功能。   在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。   名老中医OLAP展示例子    以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。     中医临床复杂网络分析系统  1.3 真实世界中医临床有效处方发现系统 中药新药创制与研发是极具挑战和机遇的领域，当前化学制药和单成份药物研发已经出现明显的瓶颈，传统植物/天然药以及多成份复方药物的研发成为国内外关注的焦点。而从多成份调控和多靶点机理的研究为主要视角的网络药理学更成为新的趋势和方法。针对中医临床诊疗过程中具有证-治-效信息，且个体性的真实世界诊疗实践特点，我们研究基于大规模临床诊疗数据进行有效处方分析和发现的问题，通过对以中药复方为重点的治疗手段药物组成原理的分析，基于复杂网络模型和方法研制形成了有效核心处方及适应症分析方法、有效临床中药筛选与发现系统，对基于真实世界临床诊疗数据分析获得有效处方知识的方法、技术平台和示范应用进行了探索和初步实践，初步表明从真实世界临床诊疗数据中发现和挖掘有效方药是一种可行的途径，有望为中医新药创制提供可以验证的新处方、新药物等临床有效目标药物。     1.  中医临床数据挖掘分析方法 海量观察型临床数据是中医辨证论治数据的主体内容，具有复杂、多维和多关系的特点。从大规模中医临床观察数据中分析提炼形成有意义的临床假设或诊疗知识如有效处方、人群划分、药症关系以及多阶段优化治疗方案等，是实现从复杂、系统的中医辨证论治过程中发现并确认有效优化的临床诊疗处方及其药物组成的基本方法。中医临床数据包括门诊数据和住院数据两大主要部分，其数据内容由临床表现、诊断和治疗（临床疗法）三部分核心内容（如下图），其中辨证知识、证候分布、药症关系、方证关系和药物组成等是数据挖掘和分析的主要目标，而所有这些知识的有效性的评价依据是临床疗效，即确认和发现临床有效的中医诊疗知识是中医临床数据挖掘分析方法的主要有价值研究目标。    中医临床数据挖掘问题：在疗效信息的约束下，验证和发现有价值的临床诊断/治疗关系知识。  2.1基于复杂网络的中药配伍分析方法 人们通过对中医临床处方数据的初期分析，并与临床专家的交流中发现，名老中医的临床复方的组织特性体现在两个层次。第一层次为临床医生一般以经典复方（包括经方、时方和验方等）为基础进行临床处方；第二层次为在药对或药症关系基础上的药物随症加减处理。这两个层次的临床处方配伍过程形成了具有核心处方结构，而又具有较大灵活性的处方集合。因此，通过对名老中医处方集的共性网络结构分析，能够发现体现其处方思维和学术特点的核心处方配伍结构，从而辅助进行名老中医经验的传承和整理研究。通过应用基于无尺度网络现象的网络分析方法进行研究。无尺度网络作为复杂系统研究的一种实证现象和方法，对基于网络研究复杂现象和复杂系统的方法具有很大的推动作用。具有宏观无尺度现象的网络在拓扑上存在幂律现象，即节点的度分布服从幂函数分布。这在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势，某些名老中医偏好使用某些药物，使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。 我们基于网络中权值的幂律分布规律，实现了多层核心子网分析方法，能够从复杂的中药配伍网络中抽取多层核心子网。该算法已经在名老中医处方配伍经验的分析中得到广泛应用。其得到的结果具有直接而明确的临床含义，且可靠性较强。第一层核心子药物子网一般解释为共性的核心处方；第二层解释为主要药物配伍；第三层解释为次要药物配伍。这些药物配伍分别对应样本的核心病机如主要疾病和主要证候等、兼证和加减症状等。以下是两类特定中药处方：1287个肝脾不调证(GPBT)处方和752个2型糖尿病合并代谢综合征处方的分析结果。   特定中药处方的核心药物配伍网络和主要加减网络，其中的网络中的节点是药物，边的权重表示两相关药物配伍使用的次数。 2.2基于隐主题模型的疾病人群临床特征类别分析方法 症状-中药-诊断主题模型（Symptom-Herb-Diagnosis Topic model，SHDT), 用来提取中医临床数据中的症状、中药和诊断间的隐主题结构。SHDT模型是LDA主题模型在多关系应用中的扩展。该模型的核心思想是假设一类样本里面包含有多个主题，例如，一类糖尿病人群有不同的并发症，且这些主题所包含的信息特征（以症状来表达）具有相对完整性和独立性。SHDT把每个主题看作是症状上的多项式分布，并通过症状来表达主题的内容；同时，把每种中药看作是主题上的多项式分布，因为一类中药可以治愈多种症状/疾病；又因为一种诊断包含多种症状/疾病，于是把诊断看作是对主题的描述，构建一种“症状-中药-诊断”主题模型。SHDT模型这种分析原理和思路与中医辨证论治过程基本吻合，它可以客观地按照症状找到自然分类人群，给出诊断描述特征和中药治疗特征。SHDT模型分别在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中进行人群特征分析。实验结果说明了该模型具有较好的适宜性和科学性，分析结果能够较为完整的反映特定疾病中相关的主要人群特征类别。   症状-中药-诊断主题模型，图中三个黑色圆圈，代表显变量（观察变量），其中s 表示一个采样症状，表示患者p的所有药，表示患者p的所有诊断。白色圆圈代表隐变量，其中z 采样症状s对应的主题，x表示s对应的药，u表示s对应的诊断。矩形框表示重复采样。外部矩形框表示在集合中有P个患者。内部矩形框表示对患者p的个症状、主题、药物以及诊断重复采样。 2.3基于内隐对照和部分可观察马尔可夫决策过程模型的动态序贯处方治疗方案优化方法 中医辨证论治是症-治-效紧密相关的个体、动态的复杂干预过程，动态序贯干预是中医临床治疗慢性疾病的基本方法。以患者为轴心的治疗原则和医生的个体性特点，使得中医动态序贯干预过程中包含多样化的治疗方案。在临床诊疗经验知识的形成阶段，医生往往通过对治疗前后患者健康状态的判断，试图获得较好的治疗方案的认识，进而逐步形成固化的有效经验性治疗方案。因此，在无外部对照的情况下，如何从大规模的复杂多维临床关系数据中发现并确认在临床实际中较优的动态序贯诊疗方案是有效临床方案形成的重要课题。 考虑到实际可行性和研究代价的问题，在未有明确的有效干预方案形成的临床研究初期，无外部对照的传统中医经验整理和归纳普遍存在，且长期的中医学实践表明是有效的。但由于临床诊疗信息关系的复杂性，基于传统经验整理方式形成有效治疗方案是一个较为漫长的过程。 因此，如何借助源自真实世界（无外部对照）的大规模临床观察数据，进行挖掘分析，以辅助发现和确认较优的临床治疗方案成为辨证论治临床评价研究的关键问题之一。我们采用部分可观察马尔可夫决策过程模型(POMDP)对此问题进行研究，实现了基于POMDP的中医临床处方优化分析方法，以探寻从来自临床实际的大规模观察性临床数据中发现较优或最优的动态序贯治疗方案，为中医辨证论治有效动态干预方案的形成和临床验证提供参考知识。   中医临床诊疗过程对应的POMDP模型 1.  成果的推广应用 本成果已经在国家科技重大专项：重大传染病防治、重大新药创制等两个项目；国家科技支撑计划项目-名老中医经验传承研究；北京市科技攻关项目和国家中医临床研究基地等项目中进行推广应用。分别对艾滋病、肝炎和肺结核等传染病的中医药防治规律，从中医临床中分析确认有效处方与药物，名老中医的辨证论治个体诊疗经验，中风、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的临床诊治规律，以及全国10余家重点中医院诊疗优势病种（如上海龙华医院的中医胃癌治疗、骨关节病治疗；河南中医学院一附院的中医艾滋病治疗、中医慢性阻塞性肺炎治疗等）的临床诊疗优化方案等进行应用研究。逐步探索和完善中医临床科研一体化技术体系，支持基于临床诊疗实践及其真实世界诊疗数据，进行中医临床研究和中药新药创制研究的医学模式。   北京地区22家单位应用分布图

新媒体时代，各类融媒实践逐步开展，本项目致力于研究省级融媒平台长江云的党建宣传实践，将理论与实践相结合，以新视野关照现实问题。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 杨寒露 网络新媒体 2019/2023 王嘉琦 广播电视 2019/2023 黄艺丹 网络新媒体 2019/2023 吉珈漩 网络新媒体 2019/2023 杨宁 广播电视 2019/2023 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 袁满 新闻与文化传播学院 讲师 网络与新媒体 四、项目简介 新媒体时代，各类融媒实践逐步开展，本项目致力于研究省级融媒平台长江云的党建宣传实践，将理论与实践相结合，以新视野关照现实问题。以2021年湖北广播电视台旗下的长江云融媒体平台中“建党百年”的专栏内容、专栏形式以及专栏机制为例，研究其对党建宣传活动的报道的内容、形式、机制、技术和服务，分析研究省级融媒体平台对党建宣传活动的实践路径。结合新闻学、传播学、社会学以及统计学的知识，通过数据分析、个案分析和访谈等多种形式，多维度地探究省级融媒体平台对党建宣传活动的实践。

与停车场车辆计费等限制条件下的车牌识别应用场景不同，本项目可以实现多种复杂环境下多车牌多角度的车牌检测与识别。

深圳国际研究生院张盛副教授团队在已开展的核酸测序方面的专用图像传感元器件关键技术基础上，提出了“基于单分子荧光图像测序的冠状病毒核酸智能检测技术”重大攻关项目研究方案。课题组通过远程网络讨论与协作等多种方式，组织了相关学科的专家多次进行技术研讨，并与深圳市行业内的权威机构合作，在两周内快速进行原理论证，形成技术方案，完成智能检测装置的原型结构设计及前期研究准备工作。 项目致力于开发具有核酸智能检测能力的低成本嵌入式物联网设备，为公共卫生防疫事业提供更加有力、且具备“提前生产、快速部署、分散检测”特点的新型核酸检测的解决方案，有望实现未来冠状病毒传染事件中基因序列的快速发布与潜在感染者的本地化核酸检测能力快速部署，帮助医护人员和民众在家庭或社区对感染或疑似患者进行现场筛查，减少潜在感染者的聚集与交叉感染，快速实现核酸检测层次的确诊检验与病症初筛，助力疫病防控和公共卫生领域战略科技力量的提高和储备。

项目介绍： 农药残留问题是关系到国计民生和环境可持续发展的重大问题， 当前更成为全社会关注的焦点之一。加强、加快开发食品和饮用水安 全保障技术以及生态和环境监测与预警技术，大幅度提高改善环境、 食品质量的科技支撑能力不仅重要，也极为紧迫。本项目基于生物传 感器分析技术，在前期研究的基础上，利用目前已有的发明专利及取 得的科研成果，重点解决我国食品安全和环境保护中存在的检测、控 制和监测技术难点，创新性研发用于农药残留监测的生物传感快速筛 查装置及系统，并建立示范基地进行推广示范。 本项目基于南开大学分子识别与生物传感实验室在农残检测生 物传感器方面的研究基础和开发经验，综合科研合作院校、研究单位 以及企事业单位在相关技术领域的研发优势，将基础与应用基础研究、 仪器研制、样机生产和应用示范推广有机结合在一起，设计构建性价 比高、操作简便、耐久性强的高性能生物传感检测系列装置以用于农 药残留检测，并进行样机试制（便携式和台式）；与常规农残检测技 术和设备进行对比实验，优化所研发装置的各项性能指标；进一步将该生物传感检测装置用于水体、土壤以及农作物中农药残留量的实际 检测，共同探讨生物传感器在环境污染防治、农药残留污染物监测评 价体系中的应用，真正做到“产学研”相结合，为高新科学技术有效 服务于民生领域起到示范推广作用。 本项目以市场需求为导向，在现有科研成果与专利基础上，以纳 米生物传感器技术为基础的新型农药残留量传感检测器，技术上要求 高度保持生物活性物质的活性，不易脱落，提高电极使用寿命，这对 实现农残生物传感检测有着十分重要的意义。将纳米生物传感器技术 创新性地应用于农药残留量检测领域，在充分发挥纳米生物传感器特 异性强、灵敏度高、一般无需进行样品预处理等技术优势的同时，进 一步将生物活性材料、纳米材料、表面修饰技术等多项最新研究成果 有机结合，弥补了传统检测分析方法的局限与不足，可实现对农残检 测的实时化、动态化、直观化与可视化，在国内外均处于领先水平。 目前国内外研制成功的可实际应用的农药残留传感检测仪器鲜有报 道。 技术优势和特点： 1） 灵敏度高，针对有机磷类和氨基甲酸酯类农药的最低检测限 可达到 10-9 mg/kg，接近常规分析仪器的最低检测限; 2） 检测迅速，2 分钟之内可以完成农残检测，可实现大批量样 品的快速筛查； 3） 特异性好，检测结果不受果蔬中色素、土壤、微尘等杂质的 干扰，检测准确度高；4） 操作简便，一般不需对果蔬样品进行复杂的预处理，可将样 品中待测成分的分离与检测合二为一，使整个检测过程简便迅速，容 易实现自动分析； 5） 成本低廉，台式农药残留传感检测仪器的生产成本远低于大 型分析仪器，便于推广普及； 6） 稳定性好，相对标准偏差 RSD ≤ 2.18%。

项目简介： 市场上的塑料制品应用十分广泛。塑料的废弃物由于自然降解困 难，对环境污染较大。同时，塑料原料的价格较高，大约 7000-13000 元/吨，其回收价格大约在 5000 元/吨左右。对塑料制品进行回收利用具有较高的环境保护意义和经济价值。 在塑料制品的回收利用中，如何对塑料进行分类是一个重要的过 程。不同的塑料、不同的颜色和品质都具有不同的价格，回收后用于 生产的产品范围也不同。 本项目基于近红外传感技术和颜色传感识别，设计了一种便携式 的低功耗塑料分选设备，可针对饮料瓶中的 PET 和 HDPE 两种塑料 品进行分选。 项目特色： 低功耗手持式垃圾分类检测装置包括红外光源、红外传感器、颜 色传感器、传感器检测电路以及 BLE 通信电路等。可以识别分选饮 料瓶片中的 PET 和 HDPE 塑料，并对 PET 的颜色进行识别。 识别检测装置的模型如下图所示。其中的锂电池长度为 65 mm， 布局优化后整个装置所占空间会进一步缩小。

1、主要功能和应用领域： 本设备可满足液晶屏/触摸屏制造行业对导电金球在COG绑定后的在线质量全检需求，即对导电金球的深浅、个数和偏位进行准确高效的自动检测，以满足液晶行业日益上升的金球质检标准和产能要求。金球内核为聚合物材料，外壳为金或镍，直径3~5微米。ACF热压后金球有的被压扁，有的被压开口，并充当LCD和驱动芯片之间的导电通道，如金球压合不好会造成导电不良，使得液晶屏发生批量缺线等故障。 2、特色及先进性： 1）金球深浅判断。导电金球的压合轻重程度没有量化指标，主要依靠人眼目视的感受，需要从图像上提取物理特征参数，以反映金球被压迫从过轻到合适再到过重变化，对应无变形-变形良好-变形过多(压碎)的过程。 2）偏位测量情况多样。当BUMP比金手指尺寸大的时候，完全对准的情况下看不到金手指，和刚好错开一个金手指的情况一样。需保证调机良好情况下的3微米精度，对于偏位较大的情况则需要采用额外的算法来判断。 3）检查标准设置繁多。设计并实现了一个智能分组的工具，在采集了所有视场的图像后，将建标的时候识别出来的BUMP(多为白色)尺寸分组，尺寸相近的在一组，则通过点击智能分组工具，然后就把尺寸、面积和比例相似的分在一起，简化操作。 4）屏幕放置精度和尺寸精度高。系统的检测流程需要根据被测屏幕的放置位置精度和尺寸精度来确定，若屏幕在自动对边后相同特征不同片子产生的位置差异远大于线宽线距，则需要添加自动寻找定位点，然后将其作为位置起点再进行自动检测。 8、 技术指标：金球直径：3微米；分辨率：0.7微米；放大倍数：10；图片大小：4000*100000，4亿像素；采集时间：2秒 ；计算时间：0.8秒 ；ITO引脚：200~500个；单个引脚金球个数：10~50个；整机检测效率：一代机5 s，二代机3.5 s 4、关键问题和实施效果 目前传统液晶屏和触摸屏生产线上，对于ACF热压后的金球压合质量均采用人工抽检的方式，借助显微镜进行人工检测，8-10片抽检一片。该设备可以实现产品的全检，一台设备相当于8-10个人，对于提高产能提升产品质量具有非常重大的意义。该设备采用线阵相机配合精密运动平台实现0.7微米分辨率的图像采集，其光学采集部分如下图所示。

通过“高压线施工安全报警雷达检测系统”项目的实施，研发出了一套能够对高电压施工现场进行安全距离实时监测报警的系统。项目成果将为下一步工业化生产推广应用，为极大地避免高压现场施工机械（或者施工人员）过度靠近带电导线造成接地事故，而成为高压带电设备下施工的必备安全装置奠定坚实的技术基础并提供设计制造依据。 该报警系统能够识别高压线这样的小目标，具有识别能力强、采用雷达系统回波检测测距、测距精度高的特点。 技术指标： ？ 测距范围：1~10米，精度±1.5%（最大量程）； ？ 测试目标：高压线，直径30mm； ？ 测试方位角：20度； ？ 告警：距离达到报警距离（4、6、8米）时，用无线通信方式通知操作室，并以声光方式发出告警信号并同时通知操作员，操作员启动视频监控系统； ？ 供电方式：锂电池； ？ 连续工作时间：不小于4小时。