本发明公开了一种电站锅炉炉膛结渣多区段实时监测方法，通过在炉膛中增加热流计测点并采集锅炉实时运行参数、入炉煤质数据和锅炉炉膛结构及设计参数，按照建立好的结渣多区段计算步骤，推算出炉膛多个区段的实时结渣情况，为运行人员进行分区段吹灰提供参考。

蓄电池是目前煤矿蓄电池电机车运行的能源来源，其本身的安全可靠决定了蓄电池机车的安全可靠运行，蓄电池电机车司机在驾驶机车时，若能实时通过显示屏观察蓄电池的容量和剩余使用时间，则可以有效指导司机对蓄电池机车的计划使用，能及时更换容量不足电池，防止电池过放电，同时也能防止蓄电池机车半路抛锚事故的发生，提高生产效率与生产水平。 本成果通过实时检测运行过程中蓄电池的开路电压及放电电流，同时根据蓄电池的放电曲线，能对蓄电池容量及剩余使用时间进行预测。 1、能够实时测量蓄电池的电压，电压范围 0～250V； 2、根据蓄电池的实时电压预测蓄电池的剩余容量； 3、能够根据蓄电池容量与带载情况，预测蓄电池的使用时间； 4、根据蓄电池机车的平均速度，预算蓄电池的行驶理程； 5、当蓄电池容量下降至正常容量的 20%时，实现语音提示； 6、所有的检测预测信息通过液晶屏实时显示。

煤矿提升机箕斗卸煤不净的原因有:水煤、黏矸造成箕斗内滞卸载不完全；冬季严寒天气，箕斗内的水媒冻结造成滞煤，当箕斗定量装载在箕斗滞煤情况下再次装载后，其实际载荷超过额定负荷，远超过电机额定能力，会造成无法正常提升，若不及时排除，则易造成提升安全事故的发生。本成果设计了测量余煤卸载情况的监测系统，该系统将利用无线张力检测装置，实时检测提升机钢丝绳的张力，并通过无线发送装置发送到地面，之后，通过标度变换并计算出钢丝绳张力和载重量最终显示在液晶显示器上，当过有余煤未卸尽时，则报警，提醒及时清理箕斗余煤。该成果的发明，极大提高了矿井提升机的安全提升水平，促进了煤矿的安全高效生产。 该成果针对提升机提升过程中的过载情况进行研究，设计了基于无线通信的装卸载安全 提升智能监测与控制装置。主要技术性能指标如下： 1、能够实时测量钢丝绳张力，钢丝绳直径 22～36mm； 2、该系统能够测量装载重量为 0～20 吨。 3、系统采用无线数据传系统，工作频率为 2.4G，传输距离 200～2000m； 4、系统采用蓄电池供电，供电电压 12V，功率 0.7W。 5、能实时监测钢丝绳张力，并实时显示装载重量。

本系统由设置于路边的视频图像采集装置和后台图像识别服务器组成。 渣土车进入监控区域，视频图像采集装置采集渣土车的图像，并将所采集图像发送到后台图像识别服务器。图像识别服务器分割出渣土车的轮胎图像，并进行清洁检测。对疑似问题车辆发出人工干预请求。本系统适合城市道路管理部门使用。 授权专利： 基于视频信号的城市车辆轮胎清洁状况监测方法 201310135366.5 

本成果属于能源领域里电气工程高电压与绝缘技术学科。在973计划、国家 自然科学基金和重庆市重点攻关课题等共同资助下，开展了SF6气体绝缘装备特 高频局部放电（PD）定量监测（检测）方法与技术研究，解决了最能反映设备内部绝 缘故障特征与程度的PD信号传感、提取、定位和标定等关键科学技术难题，建 立了相应的绝缘故障专家诊断系统，研发的SF6气体绝缘装备绝缘状态在线监测 装置得到广泛应用。其核心发明点为： 1. 发明了特高频PD信号传感技术：创新了特高频传感器展频的附加阻抗匹 配网络、多层屏蔽谐振、非中心点馈电以及复合结构等关键技术，发明了强电磁 环境下采集微弱PD信号的微带与横电磁波喇叭超宽频带特高频复合传感器，检 测频带达到超宽范围（在驻波比为2、增益不小于3dB时，相对带宽为25. 6%）,且 中心频率在500MHz~ 1GHz内可选，并可调节多频谐振点的相对位置以形成抑制 窄带干扰频段的阻带，解决了特高频PD信号监测中的首要技术难题。 2. 发明了抑制强电磁复合干扰方法与技术：率先提出复小波（包）变换需用 复阈值的科学思想，给出了选取复阈值的原则与方法，构建出用于抑制强电磁干 扰的最优复合信息WTRIn序列，发明了用复小波（包）变换抑制强电磁复合干扰的 算法与技术，解决了强电磁环境下监测（检测）PD信号需要抑制白噪声、电晕脉 冲、随机混频窄带及其复合干扰的技术难题，同时建立了抑制干扰效果的综合定 3. 发爵了基于传感器阵列的泰勒遗传PD源定位方法与技术：创新了非平稳 脉冲信号多样本能量相关提取信号时间差的方法和全局搜索PD源最大概率位置 的遗传算法，提出了双曲面定位方程的泰勒优化方法，发明了利用阵列传感器多 样本冗余检测数据融合并逐次修正定位结果的逼近技术，使定位时间差求取误差为皮秒级，距离误差在厘米级。 4. 发明了特高频PD定量监测（检测）的标定原理与技术：创立了用波形参量 时频域等效定量监测（检测）PD量的标定方法，揭示了PD波形参量与PD量之间 的内在关联，获取了不同影响因素下标定PD量大小的校正实验曲线及解析表达 式，发明了可方便用于实验室和现场监测（检测）的人工注入特高频标准校正波形 与实测PD波形时频域等效定量标定PD量的关键技术。 成果授权发明专利18项、实用新型专利6项及软件著作权1项，发表论文 237篇（SCI收录49篇、EI收录185篇），被国内外同行正面引用2344次。科学院程时杰、工程院李立涅和杨士中院士等多名同行专家对成果给出高度评价。成果获2013年重庆市科技进步一等奖、2009年重庆市自然科学二等奖。

XM/CPR190高级半身心肺复苏模拟人 （电子监测/简易型）   XM/CPR190半身心肺复苏模拟人（电子监测/简易型）在XM/CPR186的基础上进行升级，执行美国心脏学会（AHA)2015国际心肺复苏（CPR)&心血管急救（ECC)指南标准，是一些经费投入不足的机构普及心肺复苏的理想选择。   一、功能特点： ■ 本模型为成年男性上半身，采用高分子材质，肤质仿真度高。 ■ 解剖标志明显，具有仿真的头颈部，头部可水平转动，有利于清除异物。 ■ 胸部体表标志明显（胸骨角、乳头、剑突等），便于胸外按压的操作定位。 ■ 心肺复苏术：仰卧位，头可后仰，便于清除呼吸道异物，可进行胸外按压。 ■ 可进行口对口人工呼吸或者使用简易呼吸器辅助呼吸，有效人工呼吸可见胸廓起伏。 ■ 瞳孔示教：观察双侧瞳孔散大与缩小。 ■ 模拟标准气道开放。 ■ 可进行人工手位胸外按压，正确的按压深度5-6cm。 · 按压深度正确，有正确蜂鸣音。 · 按压深度过大，有报警蜂鸣音。 ■ 可进行人工口对口呼吸（吹气），吹入的潮气量大小通过观察胸部的起伏来判断（潮气量标准≤500ml/600m-1000ml≤）。 ■ 操作周期：按压与人工吹气30:2（单人或者双人），完成五个循环周期CPR操作。 ■ 操作频率：100-120次/分。 ■ 操作方式：训练操作。 ■ 供电方式：采用电池供电。   二、标准配置： ■ 半身心肺复苏模拟人：1台 ■ 手提式帆布包：1个 ■ 呼吸面膜：1盒 ■ 可更换脸皮：1个 ■ 可换肺囊装置：4个 ■ 操作指南光盘：1张 ■ 复苏操作垫：1个 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-F51阴道后穹窿穿刺模型   XM-F51阴道后穹窿穿刺监测考核指导操作模型由外皮、固定腹腔脏器、子宫、子宫直肠凹血囊、阴道、直肠水囊、支架组成，外皮套在整个模型的外部，固定腹腔脏器的装置用于将各功能脏器固定在它们各自的位置上，子宫直肠陷凹水囊、直肠水囊、子宫、阴道四个部分镶嵌在固定腹腔脏器装置内，支架用于托起整个模型，保持模型臀部抬高，便于操作，子宫直肠凹血囊，直肠水囊是一个囊性结构，其上连接了两根引流管，用于往内注入液体。 一、功能特点： ■ 模型采用高分子材料制成，解剖位置准确，皮肤柔软有弹性，手感逼真，病变组织真实。 ■ 于子宫颈阴道粘膜交界下方1cm处的后穹窿正中、与宫颈管平行方向刺入（用7号穿刺针），将有淡红色液体抽出，示穿刺术质量达标。 ■ 操作者未按操作常规穿刺，如刺入直肠，将抽黄色液体，为操作失败。 ■ 操作者未按操作常规进针，盲目地向两侧刺入，伤及周围器官示穿刺术失败。 ■ 可行双合诊、三合诊检查。 ■ 穿刺囊可更换。   二、标准配置： ■ 阴道后穹窿穿刺操作模型：1台 ■ 可更换穿刺囊：6个 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

路面病害分为表面破损（如裂缝）、路面变形（如沉降）和结构病害（如层间脱空）三大类。该技术以路面检测成果为全卷积神经网络的输入信号，对于表面破损，其输入为多功能检测车拍摄的路表图像；对于路面变形，输入为三维检测车测取的三维路面模型；对于结构病害，输入为探地雷达信号图像。通过海量数据的训练、测试，可实现上述三类病害的自动化识别、分类和测量，为路面养护工程提供数据支撑。此外，该技术在保证与人工识别结果相同的精度下，可将数据处理速度提高千倍以上。 

泛素-蛋白酶体体系（Ubiquitin-Proteasome System，简称UPS）是细胞内最重要的蛋白质降解通路，对维持生物体内蛋白质的浓度平衡，以及对调控蛋白、错误折叠或受到损伤的蛋白的快速降解起着至关重要的作用，参与了细胞周期、基因表达调控等多种细胞进程，由UPS失常引发的蛋白质新陈代谢异常与众多人类重大疾病直接相关。2004年，Aaron Ciechanover, Irwin Rose和Avram Hershko三位科学家被授予了诺贝尔化学奖，以表彰他们对该降解通路的发现。UPS中蛋白酶体是细胞中最基本的、最重要的不可或缺的、最为复杂的大型全酶超分子复合机器之一，人源蛋白酶体全酶包含至少33种不同的亚基，总原子质量约为2.5MDa。美国FDA批准的多种治疗癌症的药物分子即以蛋白酶体为直接靶标。近年来，随着冷冻电镜技术的发展和应用，人们对这一大分子机器的结构和功能研究得以不断深入。2016年，毛有东课题组与合作者报道了人源蛋白酶体基态的3.6Å冷冻电镜结构及其他三个亚纳米分辨构象，并首次发现一个亚稳态构象的核心颗粒（Core Particle，简称CP）底物转运通道处于开放状态（见PNAS 2016, 113: 12991-12996）。2018年4月，该课题组又报道了6个ATPγS结合状态下的26S动态结构，包括三个CP开放态对应的亚稳简并态近原子分辨（4~5Å）结构（见Nature Communications 2018, 9: 1360）。尽管这些工作揭示了蛋白酶体的基本架构和内在运动行为，但由于缺乏蛋白酶体与底物之间的相互作用，人们对于蛋白酶体如何实现底物降解的原子水平工作机制仍一无所知。此外，尽管冷冻电镜技术近年来广泛应用于分析具有动态特征的蛋白复合体结构和平衡态构象，但对其中间态结构和非平衡构象分析的分辨率水平往往局限在4～6埃或更低，离真正的全原子水平动力学分析还有相当一段距离。 为了真正实现原子水平的蛋白酶体底物降解动态过程的冷冻电镜三维重建和动力学表征，毛有东课题组攻克了两大技术难题。其一，如何在蛋白酶体完成底物降解之前抓到它的所有可能的中间态构象？课题组发展了一种新颖的核酸置换法，利用ATPγS降低AAA-ATPase激酶水解活性的特点，在底物降解中间过程，通过将ATP快速置换成ATPγS，结合快速冷冻的优势，从而扑捉到蛋白酶体在底物降解过程的中间态。其二，如何在从冷冻电镜数据中分析出更多构象的同时，还把分辨率做到3埃甚至更好？课题组通过多年持续努力，发展了多种基于人工智能和机器学习的冷冻电镜图像聚类的新型算法，并针对蛋白酶体的动力学特征，设计了一套极其有效的整合了多种算法的多构象分类流程。通过这两套技术方案的完美结合，课题组成功解析了人源蛋白酶体在降解底物过程中的七种不同的、但差别甚微的、高分辨原子水平的天然态构象（Native states），完整展示了蛋白酶体从泛素结合到去泛素化，再到底物转运的动态过程。与同期在Science上发表的与底物结合的酵母蛋白酶体的4.2-4.7埃冷冻电镜结构（Science doi: 10.1126/science.aav0725，来自加州伯克利分校和Scripps研究所）相比，该Nature论文不仅总构象数量多一倍，全部构象分辨率还高1-2埃。由于Science论文采用了抑制Rpn11去泛素活性的策略，其非天然态结构中底物并不能真正自由转运，所推测的机理仅限于底物转运这一步，对于其他三大Nature论文所回答重要问题均无法给出答案。这体现了该Nature论文不仅在实验方法的原创性上和数据分析水平和质量上，更在科学发现和问题探究的深度和广度上大幅超越了来自Science的竞争性论文。图一 七个利用冷冻电镜解析的精细原子结构完整揭示了从泛素识别、去泛素化反应、转运启动和持续降解的核心功能动态过程。 作为整个蛋白酶体的动力来源与运转核心，AAA-ATPase激酶分子马达展现出了三种不同的核苷酸水解协作模式，6个ATPase亚基协调工作，交替与底物发生相互作用。在去泛素化过程（EB态）中，处于对立位置的两个ATPase亚基Rpt2与Rpt4水解ATP，而Rpt5与Rpt6则释放ADP，ATPase内的底物转运通道被打开，使得底物可以进入轴心通道；与此同时，去泛素化酶Rpn11亚基与泛素及底物发生相互作用，执行其作为去泛素化酶的功能；在转运起始过程（EC态）中，相邻的两个ATPase亚基Rpt1与Rpt5会同时水解ATP，调控颗粒（Regulatory Particle，简称RP）发生大规模转动并释放泛素；在底物去折叠与转运过程（ED态）中，三个相邻的ATPase亚基会分别同步进行ATP的结合、ADP的释放与ATP的水解，这一过程会单向传递下去，将ATP水解释放的化学能转换为机械能，使得相应的ATPase亚基发生刚体转动，推动底物的去折叠和单向输运，同时CP的转运通道入口打开，底物被送入通道中进行降解。这些研究结果为几十年来对蛋白酶体功能的研究提供了宝贵的第一手原子结构和动力学信息，对于理解生物体内蛋白质的降解过程和一系列负责物质输运的ATPase马达分子的一般工作原理具有极为重要的科学意义。

2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。​结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。