随着物联网设备的指数型增长，传统云计算的集中式处理方法已不能满足数据处理和数据安全等需求，边缘计算应运而生。边缘计算可以提升物联网的智能化，促使物联网在各个垂直行业落地生根。但是，一般的应用都默认只支持一种物联网组网协议或使用一种边缘计算框架，且组网协议跟边缘计算框架的接入十分繁琐，用户使用操作不便，耗时长。   一种集成多组网协议多边缘计算框架的边缘计算处理平台可同时兼容多种组网协议和集成多种边缘计算框架，简化接入步骤，大幅度降低用户的操作步骤和时长。同时，部署简单快捷，通过配置文件执行一键启动脚本即可实现平台的自动化部署及统一管理。与现有技术相比，该平台配置变更灵活。针对不同的服务器，不同的设备，只需要修改配置文件就可以直接部署生效。无须重新编译代码，无须重新创建镜像。此外，该平台具有良好的扩展性，极高的并发处理能力和很强的稳定性。可利用硬件加速数据处理，通过对FPGA、GPU和ASIC等的加速算法实现对数据的加速处。

本项目采用化学生物学手段，筛选出特异性成环标记5-醛基胞嘧啶（5fC）的化合物——叠氮茚二酮和丙二腈，并且标记产物在随后的PCR扩增过程实现胞嘧啶（C）到胸腺嘧啶（T）的转变，可实现全基因组5-醛基胞嘧啶的单碱基分辨率检测。用叠氮茚二酮标记作为标记化合物，可实现对含有5-醛基胞嘧啶DNA片段的先富集再测序，将测序成本大大降低。用生物相容性很好的丙二腈作为标记化合物，可实现单细胞水平的5-醛基胞嘧啶单碱基分辨率检测。血液中细胞外游离DNA上的核酸修饰可以作为人类癌症的生物标记物，本项目涉及的核酸修饰检测技术，不会造成DNA降解，适应于临床小量珍贵样品，在癌症的液态活检上具有重大潜力。

本项目采用化学生物学手段，筛选出特异性成环标记5-醛基胞嘧啶（5fC）的化合物——叠氮茚二酮和丙二腈，并且标记产物在随后的PCR扩增过程实现胞嘧啶（C）到胸腺嘧啶（T）的转变，可实现全基因组5-醛基胞嘧啶的单碱基分辨率检测。用叠氮茚二酮标记作为标记化合物，可实现对含有5-醛基胞嘧啶DNA片段的先富集再测序，将测序成本大大降低。用生物相容性很好的丙二腈作为标记化合物，可实现单细胞水平的5-醛基胞嘧啶单碱基分辨率检测。血液中细胞外游离DNA上的核酸修饰可以作为人类癌症的生物标记物，本项目涉及的核酸修饰检测技术，不会造成DNA降解，适应于临床小量珍贵样品，在癌症的液态活检上具有重大潜力。

小试阶段/n该项目开发了一种丙型肝炎病毒的DNA疫苗及其制备方法，属于分子生物学和感染免疫领域。本发明的DNA疫苗是HCV-E2的第2个N-糖基化位点产生突变，即N423RT突变为D423RT。在E2基因两端引入CpG序列，并将突变的片段构建到真核表达载体上即得到能产生E2突变体的DNA疫苗。本发明方法简便，成本低，克服了糖基化蛋白质在表达上的困难，制备的DNA疫苗可诱导产生比野生型HCV-E2更强的特异性细胞免疫和中和性抗体，特异性的杀伤性CD8+T活性增强，并能够引起较强的IFN-γ、IL4释放

毕赤酵母(Pichia pastoris)是应用最为广泛的外源蛋白表达宿主 菌，它是甲醇营养型酵母中的一种，能够在以甲醇为唯一碳源的培养 基中生长(熊向华，2006)。毕赤酵母是迄今最为成熟的外源蛋白表达 系统之一，目前己有上百种外源蛋白基因在毕赤酵母中获得表达。外 源基因在毕赤酵母中的表达需要有几个基本条件：一是需要有高效的 启动子和终止子；二是要有同源序列以便外源基因能够有效地整合到 毕赤酵 母基因组中；三是要有

中国电子学会发布“电子信息领域优秀科技论文（2020）遴选活动”入选论文。东南大学尤肖虎、张川、谈晓思、金石、邬贺铨联合署名的论文《AI for 5G: research

本发明涉及生物领域的免疫球蛋白产品。 尤其是一种关于鸡蛋卵黄免 疫蛋白（ lgy）产品。轮状病毒遍及全球，是小儿腹泻病的重要病因，对于 该病多年来除采用口服或静脉注射补液纠正脱水之外还无特异性疗法。 本 项目里涉及含有抗 A 组轮状病毒鸡卵黄免疫球蛋白， 并具有其抗体活性的 产品、保健品、药物，本发明的有效成份经精制，纯度高，活性高，是配 制保健品和药物的理想用品， 它们被应用于防治因 A

一、项目简介 随着科技进步和社会需求的发展，机器人手/臂除了工业生产，也越来越多用于服务人类的其它各个领域，这必然会使机器人承担比工业中更加多样的操作任务，面临更加多变的工作环境。因此，国内外对非结构自然环境下、具备自主操作能力的机器人的研究十分重视。当前，具备视觉感知能力的机器人已被公认为机器人发展的主流趋势，将视觉与机器人操作相融合，是对人类行为的模拟，由此产生的视觉伺服控制方法为机器人自主操作能力的实现带来了新的思路，代表了机器人的先进控制技术，也是促进机器人智能化发展的一个重要驱动。可以预见，未来的视觉系统将会成为机器人名副其实的眼睛，视觉伺服技术在机器人自主操作中将具有不可替代的作用。 视觉伺服利用视觉传感器提供的环境信息对机器人运动进行实时反馈控制，涉及机器人机械几何设计、运动学和动力学、自动控制理论、计算机视觉图像处理和摄像机标定等,是智能机器人领域中具有重要理论意义的研究课题之一。迄今为止，机器人手/臂的视觉伺服方法在太空遥操作、机器人手术、水果采摘、工业装配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越来越多的应用。然而，现阶段可实际应用的方案主要面向特定的标定环境、模型参数已知，机器人操作是编码定式的，不具备模型未知条件下的自主操作能力，特别是当面向未来的刚-柔-软体共融机器人时，其柔型结构造成的运动模型及参数的变化与不确定性，必然使现有确定模型的研究方法失效。因此，无模型（目标几何模型，手眼标定模型，机器人运动模型）、非结构环境下的自适应操作对机器人提出了新挑战，是机器人手臂(尤其柔型手臂)视觉伺服控制研究的难点与前沿问题，不断深入对非结构环境下、无模型的机器人手/臂视觉伺服控制的研究具有重要的理论和现实意义。 在非结构自然环境下使机器人像人一样协调自适应操作是当今机器人研究领域的一项尚未实现但又令人感兴趣的研究工作。从理论上看，非结构自然环境下实现机器人柔性操作，就当前研究依靠单一的控制器设计是困难的。因此，本项目借鉴人的手眼协调操作是自适应学习过程，涉及智能进化和行为优化，将随机动态规划理论，结合约束规则与最优化控制，探索一种变参手眼关系，实现机器人在非结构自然环境下的自适应操作。 二、前期研究基础 研究团队一直致力于机器人视觉反馈控制的研究。在基础理论研究上，针对无标定视觉伺服控制方案与设计，均提出了一些新型方法，有扎实的理论基础和知识积累，并不断跟踪和深入在无模型视觉伺服控制的方面研究和前沿问题。目前，已经着手在无模型视觉伺服的可靠性、稳定性控制方面做了充分的探索工作：针对机器人无标定全局稳定操作问题，研究了一种鲁棒卡尔曼滤波(RKF)合作Elman神经网络(ENN)的全局稳定视觉伺服控制方法；提出了一种基于网络辅助尔曼滤波状态估计的无标定视觉伺服方法，提高伺服系统的鲁棒性。同时，立足机器人发展前沿，建立了多模特征深度学习抓取系统，在无结构环境下实现了机器人智能抓取与定位。 已发表的与项目相关的主要论文有： [1] 仲训杲,徐敏,仲训昱,彭侠夫.基于多模特征深度学习的机器人抓取判别方法.自动化学报,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于雅可比预测的机器人无模型视觉伺服定位控制, 控制与决策, 已在线发表, 2018. [11] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于图像的机器人非标定视觉反馈控制全局定位方法, 厦门大学学报(自然科学版), 已录用, 2018. 三、应用技术成果 （一）基于多模特征深度学习的机器人抓取判别 研究了多模特征深度学习及其在机器人智能抓取判别中的应用，该方法针对智能机器人抓取判别问题, 研究多模特征深度学习与融合方法. 该方法将测试特征分布偏离训练特征视为一类噪化, 引入带稀疏约束的降噪自动编码 (Denoising auto-encoding, DAE), 实现网络权值学习; 并以叠层融合策略, 获取初始多模特征的深层抽象表达, 两种手段相结合旨在提高深度网络的鲁棒性和抓取判别精确性. 实验采用深度摄像机与 6 自由度工业机器人组建测试平台, 对不同类别目标进行在线对比实验. 结果表明, 设计的多模特征深度学习依据人的抓取习惯, 实现最优抓取判别, 并且机器人成功实施抓取定位, 研究方法对新目标具备良好的抓取判别能力. （二）无标定视觉伺服解决方案及其机器人操作应用 研究了无标定视觉伺服方法及其在机械臂任务操作中的应用。首先提出视觉伺服目标：假设机器人或者摄像节的模型参数未知或者部分未知，视觉伺服的目标是使用摄像节作为传感器，引导机械臂运动，使当前图像特征收敛到期望图像特征，从而完成定位或者跟踪的任务。 手眼协调关系描述。关节图像雅克比矩阵定量描述了机械臂关节变化引起图像特征变化，它是关节-图像映射的局部线性化矩阵。 建立图像雅克比的在线估计器。将关节图像雅克比矩阵的每一个元素作为辅助系统的状态，建立辅助系统的状态方程；摄像机提取到的图像特征作为测量值，建立辅助系统的观测方程。根据Kalman滤波器理论，我们设计了对关节图像雅克比的在线实时估计算法。 构建基于图像矩的目标函数。为了避免传统的基于点特征的缺陷，例如点特征的标记、提取与匹配过程复杂且通用性较差问题。构建基于图像矩的图像特征向量完成视觉伺服任务，来提高视觉伺服系统的稳定性和可靠性。 四、合作企业 厦门万久科技股份有限公司是一家集销售、软件研发、技术服务、加工技术整合为一体的高新技术企业。目前公司的经营范围涉及CNC软件开发及数控系统销售、CNC控制零件销售及专业维修；工艺优化、机台升级与技术改造、工程配电与软件优化、专用机控制系统开发、多轴机的设计与开发、机台精度检测与校正优化服务等。公司是国际知名生产制造企业——富士康的产品供应商和技术服务商。    

本发明涉及基因工程领域，具体地，本发明涉及一种豇豆胰蛋白酶抑制剂基因、及其应用、大量制备豇豆胰蛋白酶抑制剂的方法。如上所述本发明的发明人首先利用pcr反应从豇豆基因组dna中直接获得cpti基因(cpti基因不含有内含子)，然后优化改造所述cpti序列，改造后的序列在大肠杆菌中的表达量和表达比活性都有显著改进。

项目成果/简介:本发明涉及基因工程领域，具体地，本发明涉及一种豇豆胰蛋白酶抑制剂基因、及其应用、大量制备豇豆胰蛋白酶抑制剂的方法。如上所述本发明的发明人首先利用pcr反应从豇豆基因组dna中直接获得cpti基因(cpti基因不含有内含子)，然后优化改造所述cpti序列，改造后的序列在大肠杆菌中的表达量和表达比活性都有显著改进。