由北京林业大学承担的“木本灌木资源产业化促进沙荒地植被恢复技术研究”（200904007）项目在干旱沙地灌木化培育具有饲用价值的刺槐与其嫩枝树叶加工优质畜牧饲料、木质化枝干加工木质成型燃料产业化方面取得了阶段性的进展。1、在科尔沁沙地刺槐灌木化培育。通过数年的育苗和沙地造林及造林后的灌木化培育试验，刺槐在入冬后或春季萌芽前的平茬抚育作业，是保障该植物能在风大干旱、低温的科尔沁沙地育苗及灌木化培育的关键；2、木本饲料收割、灌木平茬抚育机械设备。研制能在地形变化较大的沙地运行并进行饲料、灌木平茬作业的

空间信息网络是天、空、地一体化领域的国际 研究热点，以中继卫星组成的天基骨干网是空间信息网络的重 要组成部分，满足国家战略需求，同时可带来巨大的社会、经 济效益。然而，我国尚处在天基骨干网建设的初级阶段，组网 关键技术亟需深入研究。 主要功能：为一套天基骨干网关键技术的仿真和演示验证 系统，硬件部分由地面若干通信节点、服务器节点组成，软件 部分由天基骨干网应用承载能力分析子系统、用户按需任务编

内容介绍： 采用软化学工艺合成了不同成分，不同配比的精细电子陶瓷、光电陶 瓷粉体，其粒度可控，成份可调，尺寸分布窄，粉体分散性好，可广泛 用于生产压电陶瓷、多层陶瓷电容器、新型光电透明陶瓷的原始粉料， 以及陶瓷换能器、滤波器、谐振器、电容器、变压器、存储器、声表面 波滤波器等方面，也可用于单晶生长原料和多元氧化物功能薄膜靶材， 及供高校、科研单位研究使用。

6-氨基青霉烷酸（6APA）是重要的半合成青霉素的“母核”，在6-氨基青霉烷酸的氨基上引入不同的侧链，可制备成各种的高效、稳定、抗菌广谱、服用方便的多种半合成青霉素。天津大学通过多年攻关，成功开发出了6APA精制结晶新技术与设备，生产出的6APA产品纯度高，稳定性好，晶形完美，粒度分布均匀，产品收率达到93％以上。青霉素G（V）钾盐或钠盐经固定化酶裂解后，通过蒸发浓缩，有机溶剂萃取后，原料液进入新型结晶器，通过计算机辅助控制的反应结晶工艺，生产出高质量的6APA晶体产品。

高温煤焦油是煤焦化过程中得到的一种黑色或黑褐色粘稠状液体，其组分非常复杂，估计上万种，已被鉴定五百多种，并且高温煤焦油是很多稠环化合物和含氧、氮及硫的杂环化合物的重要来源。目前，煤焦油很大一部分作为燃料油直接燃烧，这样既是对资源的极大浪费，又会造成环境的污染。高温煤焦油馏分较宽，同时加氢需要按最苛刻的反应条件设计，而按馏分加氢可根据原料中各馏分含量设计反应条件，这样既降低设备的及节省催化剂投资，又能降低过程的能耗。各馏分经过加工可得到萘、α-甲基萘、β-甲基萘、喹啉、异喹啉、吲哚、联苯、苊、芴、蒽、咔唑、芘等多种产品，这些产品都是重要原料，用途广泛。

提出一种基于人工智能技术的电子线路软故障检测方法，采用多个电路进行仿真分析，均能够较好的实现对电路故障特征的提取和分析，实现对电子故障器件的精准定位和故障类型识别。 该技术将人工智能技术与传统的信号处理技术进行结合，运用STFT技术实现电路信号的表征形式变换，再结合人工智能技术中的深度残差网络学习技术分析模拟电路的性能特征，可以实现对元件故障类型的确定，完成电路的软故障分析和诊断。

开发了多种太阳能与建筑一体化结构形式，获得发明专利授权多项； 在理论方面，提出了状态空间法和反应系数法对太阳能与建筑一体化结构进行建模和分析；开发了相应的热性能分析的程序。 太阳能集热发电装置与建筑围护结构融为一体，具有集热、保温和防水功能，并可实现模块化和装配化

该检测技术目前主要能力有烟丝宽度检测、烟丝结构检测、烟叶霉变检测、污损图文识别、雾化效果检测、烟气成团性检测等，并且实现了在线检测防潮、多频次、样本复杂等检测难点；解决了目前行业内容人工取样检测效率低下、人工观察不及时、无法实现人工检测等难题，在行业创新性上具有重要意义。

成果简介： 针对珍稀的植物材料，通过体细胞克隆技术进行高效繁育，获得优良性状并固定，提高珍稀资源植物生长效率、成活率和活性成分含量，为实现规范化、大规模种植和深度开发珍稀资源植物提供种源保障，是现代农业和高新医药企业GAP基地建设所需的高品质种源解决方案之一。 植物的繁殖方式有无性繁殖和有性繁殖两种。无性繁殖通常是种植散户自己留种繁殖，没有优选更新，种质易退化，影响资源植物的质量和产量。同时还存在着繁殖周期长，效率低，耗种量大等问题，很难满足高效率的大规模种植的需要。有性繁殖过程中，一是种子能繁育的，可以育苗后移栽，但没有经过优选的品种种苗的质量会存在着不稳定，品质差异较大的问题。另一种是种子无胚乳，在自然状况下萌发率极低，甚至不萌发，因此，种子繁育存在着十分困难的技术障碍。 体细胞克隆技术在无菌环境下，用少量的珍稀植物活体材料在优化的培养基上进行扩大培养、繁殖，快速生产出优质、稳定、大量的种苗，可以实现珍稀资源植物的规模化生产，解决现代农业和高新医药企业GAP基地建设中种源问题，为珍稀资源植物的深度开发奠定坚实的基础。

成果简介： 主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。