本发明公开了一种高、低有效氢碳比原料共混催化热解制取燃料的装置和方法，该装置包括预混器、两级螺旋进料器、马达、料仓、流化床热解器、旋风分离器、两级冷凝装置、焦炭仓、储油罐、储气罐、预热器。该方法能够利用该装置将高、低有效氢碳比的不同原料进行共混催化热解。本发明能够将有效氢碳比低的含碳固体废弃物廉价高效地转化为高品质的液体燃料，同时处理有效氢碳比高的塑料等固体废弃物，解决了目前有效氢碳比低的生物质等含碳固体废弃物转化困难，热解产物品质不高，选择性差，催化剂易结焦、失活快的问题。

本发明公开了一种充软化剂高苯乙烯乳液共沉胶的制备方法，步骤为：1)按配方准备原料，将软化剂和防老剂分别进行乳化，得软化剂乳液和防老剂乳液；2)将软化剂乳液和防老剂乳液加入到高苯乙烯胶乳中，搅拌均匀得胶乳混合液；3)将上述胶乳混合物、絮凝剂、质子酸同时且缓慢加入到无机盐和絮凝剂的混合水溶液中，搅拌均匀得到絮凝混合液；4)在絮凝混合液中加入无机碱调节pH=7，边搅拌边形成絮凝物；絮凝物经脱水、干燥制得充软化剂高苯乙烯乳液共沉胶。本发明制备的共沉胶中软化剂均匀分散在体系中，起到了有效的软化作用，大幅度降低了共沉胶的门尼粘度，大幅度提高了高苯乙烯橡胶的加工性能和综合力学性能。成本降低10%-20%，加工耗能降低10-20%。在轮胎，制鞋，胶辊等行业应用前景十分广阔。

本发明涉及一种氯溴碘共混钙钛矿型薄膜及光伏电池的制备方法。包括以下步骤：（1）用甲胺溶液 与氢碘酸反应，产物清洗、干燥后得到碘甲胺白色固体粉末，作为制备钙钛矿的阳离子源；（2）步骤（1）中得到的碘甲胺，与 Cl、Br、I 的铅盐，混合于二甲基亚砜中，在室温环境下搅拌 12 小时，然后静置得到钙钛矿吸收层材料的前驱液；（3）将步骤（2）中得到的前驱液，通过匀胶机旋涂在衬底表面，150℃退火后得到氯溴碘共混钙钛矿光吸收层材料。本发明方法可以实现三元共混钙钛矿型材料的简单，可调制备。所得 C

本发明公开了一种可生物降解的纤维素共混材料及其制备方法， 共混材料包括纤维素、离子液体和可生物降解聚合物，聚合物含量为 10～90wt％，离子液体含量为 2～63wt％，余量为纤维素；离子液体 作为增塑剂，破坏纤维素分子间氢键和增加自由体积，在热机械作用 下赋予纤维素分子链充分的运动能力。方法是将离子液体与纤维素充 分混合后进行混炼，得到离子液体-纤维素基料，再将其与聚合物进行 熔融共混。本发明不仅具有可反复成型加工

本发明公开了一种基于共栅ｃａｓｃｏｄｅ低噪声放大器的增益调节结构，包括粗调和细调两种模式，粗调模式通过减少ｃａｓｃｏｄｅ管ＮＭ２跨导的同时并联额外负载电阻的方式，减少从ｃａｓｃｏｄｅ管ＮＭ２源极看进去的等效负载阻抗来调节增益，细调模式通过并联额外负载电阻的方式，减少从ｃａｓｃｏｄｅ管ＮＭ２源极看进去的等效负载阻抗来调节增益。本发明采用细调通过使用耦合电容，构造了虚拟地，调节范围更大；另外由于到电源隔直电容的作用，细调支路几乎没有直流电流流过，同时粗调级将原ｃａｓｃｏｄｅ管中的部分电流抽取过来为己所用

动物捕食植物种子（下称种子捕食）是动植物协同进化的重要方面。动物捕食植物种子可影响植物种群更新和繁衍；植物通过调节各种性状，如种子大小、蛋白质含量，调节动物捕食行为。植物性状对种子捕食调节能力的评估对理解动植物协同进化具有重要意义。 因此，建立一种用于种子捕食追踪的人工种子系统，对于种子捕食追踪及相关研究，理解动植物协同进化，促进野生植物尤其是珍稀濒危植物保护具有重要的作用。

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。 成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.） 致癌性预测服务器首页 致癌性预测结果页 相关综述对本服务器的介绍 RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性 2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。 特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高 筛选出两个候选抑制剂 3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。 lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较 lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

本发明提供了一种复制式人工关节间隔物的制作方法，包括以下步骤：1）首先在容器内铺设固化剂，将人工关节假体包裹在容器内的固化剂中，制备人工关节假体阴模；2）然后向阴模内注入硬化剂制备复制式人工关节间隔物。可事先在阴模中放置金属棒或块以增加间隔物的强度。本发明能在较短时间内精确制备出尺寸和外形与拟选用人工关节假体一致的间隔物，以缩短手术时间，改善间隔物的作用效果，制备方法经济且简便易行。植入的关节式间隔物可使得患者在术后获得部分正常的关节功能，术后满意度提高。并有效防止了软组织的挛缩，为再次手术奠定了基础。

采用前沿的深度学习算法和相关数据处理技术，经过不断优化和创新，能够在极短时间内完成 CT 图像的人体器官勾画功能，目前已实现 30 多种器官的自动勾画。大量历史病例数据集和模型的不断创新使 DeepViewer 多种器官的勾画精准度达到 95%以上。