【发 明人】唐于平；刘欣；段金廒；林祥志；林汝榕【摘    要】本发明公开了鬼鲉或鬼鲉肝脏提取物在制备提高免疫力的保健品或药品中的应用，本发明以资源丰富的海洋资源鬼鲉为研究对象，通过大量药理实验筛选鬼鲉的药理活性，实验结果表明，鬼鲉及其肝脏提取物具有明显的提高免疫器官指数，减少免疫器官损伤，增加免疫细胞的数目，提高血液中和细胞因子含量以及促进脾淋巴细胞的分裂增殖的作用，显示出非常好的增强免疫力的作用，并且对非特异性免疫、体液免疫及细胞免疫均具有很好的增强作用，且实验结果表明用药安全可靠。鬼鲉资源丰富，可开发成新的提高免疫力功效的保健品或药品，具有很好的应用前景。

【发 明 人】唐于平；刘欣；段金廒；林祥志；林汝榕 【摘要】 本发明公开了鬼鲉或鬼鲉肝脏提取物在制备提高免疫力的保健品或药品中的应用，本发明以资源丰富的海洋资源鬼鲉为研究对象，通过大量药理实验筛选鬼鲉的药理活性，实验结果表明，鬼鲉及其肝脏提取物具有明显的提高免疫器官指数，减少免疫器官损伤，增加免疫细胞的数目，提高血液中和细胞因子含量以及促进脾淋巴细胞的分裂增殖的作用，显示出非常好的增强免疫力的作用，并且对非特异性免疫、体液免疫及细胞免疫均具有很好的增强作用，且实验结果表明用药安全可靠。鬼鲉资源丰富，可开发成新的提高免疫力功效的保健品或药品，具有很好的应用前景。

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

通过将膜分离器与流化床反应器耦合，利用膜材料的选择筛分与渗透性能，在高温下实现气相产物与催化剂的原位分离，从而提高催化剂使用效率与反应的转化率及产品选择性、同时有效去除反应产物中的热粒子与焦油等杂质，减少PM 2.5等超细颗粒物排放，实现产物净化与大气环境保护。流化床膜反应器在气固相反应过程中对贵重催化剂和超细粉体的回收具有重大的经济意义，可最大程度的减少催化剂或产品的损耗，降低生产成本，提高经济效益.

南京大学分离工程研究中心开发的高精度塔器分离技术，已获得国家14项专利授权。目前，该技术已在国内40多家大中型企业推广应用，解决了生产过程的原料净化和产品的高纯度分离问题，产生直接经济效益20多亿元。该技术获得2000年国家教育部科学技术二等奖，2003年江苏省科技进步一等奖，2004年中国国际专利发明博览会金奖，第二届中国技术市场协会金桥奖。

1.1主要用途 目前，各类运载器、飞行器、航空器内部信息主要依赖有线电缆传输。大量的线缆和接插件一方面占据了有效载荷的重量和空间；另一方面因为插接件带来可靠性的下降；此外电缆网属于定制产品，延长了型号研发的周期。 本技术成果主要面向飞行器内部高可靠数据传输的需求，开发了一套专用的无线通信解决方案，实现无缆化的信息传输，具体有以下三方面的用途： （1）实现伺服控制回路信令的无线传输，在保证低时延高可靠的信令传输的前提下，减少控制回路中穿舱段的多级接插件数量和电缆长度，提高系统可靠性。 （2）实现舱内图像设备到到主控计算机高吞吐量视频数据的无线传输，省去高速通信电缆及其接专用插件。 （3）实现舱内无线传感器网络，实现集成变送器的小型化无线收发器，大幅度传感器电缆、省去变送器一级信号和供电缆，大幅度降低传感网络系统的重量。 采用无线化传输技术，能够大幅降低电缆和接插件接点的数量、节省专用线缆网定制周期、省下空间和重量，提高飞行器有效载荷或战斗部作战能力，并在恶劣振动环境下提高整个系统可靠性。 1.2技术特点及优势 该技术不同于通用的无线数传或者无线传感网络，其优势在于： （1）物理层采用超宽带UWB传输技术，具有高传输可靠性； （2）具有低延迟以及高时延确定性； （3）从物理层开始，专门设计的一套专用的、可靠通信架构； （4）<1mW发射功率，对其他设备干扰小（接近于环境本底）； （5）技术成熟度已达5-6级，可靠性经过实际飞行验证。 图片(a) 无线传输节点样机 图片(b) 经受发动机尾段恶劣环境试车考验 图片（c） 2018年5月，在OS-X火箭上进行舵机信令无缆传输验证 图片（d） 央视新闻报道

悬赏金额：10万元 发榜企业：广东瑞根电子有限公司 需求领域：电子关键元器件及模块、动力电池及电源、高效节能关键技术与装备 自动化与智能控制技术、LED照明应用 产业集群：新能源产业集群 技术关键词：高压,温升、炸机、自动化作业

基于陶瓷膜材料的连续膜反应器技术是化工产品生产过程的重要强化手段，是化学工业绿色化发展的重要举措之一，该工艺将催化反应与膜分离两个单位操作耦合到同一个系统中，实现超细催化剂与产品的原位分离，使生产过程连续化，可简化流程、节约成本、提高产品质量并减少环境污染。 该技术在石油化工、医药、农药、染料等众多行业的产品生产过程中具有广阔的应用前景，该技术有望取代离心、板框过滤以及金属管过滤等传统的催化剂分离技术，成为二十一世纪最有前途的化工工艺之一。 专利情况：已授权10项 成熟度：量产 合作方式：技术开发、技术服务、技术咨询 创新要点：将反应与分离两个相互独立的单元过程耦合为一个单元操作，生产过程中，反应物料连续不断地进入反应器，反应一定时间后，物料通过泵的作用进入膜组件，催化剂被膜截留并回到反应器继续参与反应，产品连续透过膜，通过进料流量与出料流量的控制，实现生产过程的连续平稳运行。 连续膜反应器技术中除了反应器，成套膜装备也是其核心构件。膜分离属于单元操作，通过膜组件的串并联，可实现处理量的增加，因此仅需通过膜数量的增加，即可增加生产规模。目前最大的膜反应器装备为20万吨/年己内酰胺生产用膜反应器，其膜面积为600平方米。膜反应器装备的投资依赖于膜面积的大小，其基本投资为1~1.5万/平方米。同传统生产工艺相比，连续膜反应器技术可显著增加生产规模，完全实现催化剂的循环使用，降低能耗20%以上。

通过将膜分离器与流化床反应器耦合，利用膜材料的选择筛分与渗透性能，在高温下实现气相产物与催化剂的原位分离，从而提高催化剂使用效率与反应的转化率及产品选择性、同时有效去除反应产物中的热粒子与焦油等杂质，减少PM 2.5等超细颗粒物排放，实现产物净化与大气环境保护。流化床膜反应器在气固相反应过程中对贵重催化剂和超细粉体的回收具有重大的经济意义，可最大程度的减少催化剂或产品的损耗，降低生产成本，提高经济效益。