在国内，可调度式并网发电系统中现有充电机产品大多只具备通过光伏充电的基本充电功能，不具备由电网双向功率转换功能。且目前基本应用中也大都未考虑并网发电系统与电网能量、信息双向流动的功能。这一项目的实施将为我省光伏并网发电系统与电网互动提供思路；为实现高性价比的并网发电装置模块化提供技术；为我省智能电网提供高效服务作探索；为我省光伏建筑分布式发电提供方案。与江苏领先电子有限公司合作，成果产品已完成小试，在江苏领先电子有限公司研发实验楼顶试运行1年，已具备产业化能力。产品中申请中国发明专利4项，其中授权1

本发明公开了一种二硒化钴/碳纳米材料，包括基底、厚度为 1 μm～2μm 的 CoSe2 层以及厚度为 1nm～10nm 的无定形碳层，所述 CoSe2 层生长于所述基底表面，呈现三维片状结构，所述无定形碳层 附着于所述 CoSe2 层表面，且所述 CoSe2 层与所述无定形碳层的质量 比为 90:1～1800:1，所述基底为钛片或钛丝。本发明通过将无定形碳 层附着于 CoSe2 材料表面，从而提高了纳米材料的循环稳定性，从而

本发明公开了一种兼容 EPICS 的可编程自动化控制方法及装置， 该方法包括 S1 获取被控对象的输入信号，并通过 CA 协议从网络上读 取辅助控制信息；S2 将输入信号和辅助控制信息传递给与用户配置相 应的插件和脚本，并根据插件和脚本对输入信号和辅助控制信息进行处理得到输出信号和用于发布的辅助控制信息；S3 将输出信号输出并 通过 CA 协议在网络上发布辅助控制信息；S4 根据用户配置的频率重 复执行步骤S1至S3 直至用户暂停或停止PAC。 本发明支持EPICS-CA 协议，可以方便的集成且使用

本发明公开了一种铜纳米线的铜铜键合工艺。在基片表面依次 沉积粘附层和种子层；在种子层上制备一层光刻胶，并在光刻胶上制 作圆孔；在圆孔中电镀铜，得到铜凸点；利用水热法在铜凸点表面生 长 Cu(OH)2 纳米线；去除残余的光刻胶；对 Cu(OH)2 纳米线进行热分 解，得到 CuO 纳米线；对 CuO 纳米线进行还原，得到铜纳米线；利 用上述步骤分别在两个基片上制得铜纳米线，通过热压方式对这两个 基片上的铜纳米线进行键合。本发明通过还原制得铜纳米线，直接应于后续键合，避免了额外的去氧化层步骤，能在较低的

本发明公开了基于激光扫描离散点强度梯度的道路标线自动化提取方法，包括：步骤 1，利用高程 信息与 RANSAC 法从激光点云中提取路面点集；步骤 2，采用中值滤波器对路面点集中路面点进行滤波； 步骤 3，分别计算路面点集内各路面点的强度梯度；步骤 4，根据路面点的强度梯度，采用全局聚类法 将路面点集内路面点聚类为强度梯度较大和强度梯度较小的两类路面点，将强度梯度较大的路面点作为 种子点；步骤 5，根据种子点进行标线点搜索。本发明综合利用离散点的

一、项目分类 显著效益成果转化 二、成果简介 项目组历时15年，围绕长三角肉羊系统地开展了遗传资源挖掘与选育、高效繁育与繁殖营养调控、营养标准制订与全混合日粮开发等技术研发与集成示范，取得如下创新性成果： （1）筛选和鉴定了一批肉羊高繁殖力候选基因，系统开展了湖羊和地方山羊的保护、提纯复壮与选育，建立了高繁育种核心群，获得了批量克隆和转基因克隆羊。 （2）系统揭示了高繁母羊生殖内分泌规律和卵泡发育机理，阐明了营养因素对肉羊卵泡发育和孕体的影响及其调控机制，为提高母羊的繁殖力提供了新的理论依据。 （3）率先研究了湖羊及杜湖杂交组合不同阶段营养需要量参数，制定营养标准，填补了空白。率先开发肉羊TMR颗粒饲料配方、调制及饲喂工艺，提高了非常规饲料资源利用率，为肉羊精准养殖提供了技术支撑。 基于该成果，项目组累计推广出栏种羊74.32 万只，出栏肉羊72.07万只，TMR颗粒饲料推广量达50万吨，推动以海门为中心，辐射带动启东、太仓等区域，打造海启仓“一机两翼”肉羊特色片区，已经入选2020年农业农村部“一县一业”样板县,并通过肉羊养殖技术扶贫助力产业脱贫攻坚。

该成果创新性地基于二维半导体的硅基同质器件，首次提出了类脑功能的“传感-计算-存储一体化”神经形态芯片架构，实现了光电传感、放大运算、信息存储功能的一体化集成，为突破冯·诺依曼瓶颈和实现类脑智能提供了一种全新思路。 缪向水教授团队，长期从事相变存储器芯片、存算一体忆阻器芯片技术研究。2018年出版了国内第一本忆阻器专著《忆阻器导论》，2019年团队93项三维相变存储器芯片专利许可给芯片公司并合作开发产品，并与行业龙头企业合作建立了联合实验室，推动存储器芯片技术的成果转化以及未来引领技术的探索。曾荣获国家科技进步奖2项、湖北省技术发明一等奖1项。 同质晶体管-存储器架构的原理及器件结构 缪向水团队长期从事相变存储器芯片、存算一体忆阻器芯片技术研究。2018年出版了国内第一本忆阻器专著《忆阻器导论》，2019年团队93项三维相变存储器芯片专利许可给芯片公司并合作开发产品，并与行业龙头企业合作建立了联合实验室，推动存储器芯片技术的成果转化以及未来引领技术的探索。曾荣获国家科技进步奖2项、湖北省技术发明一等奖1项。

一、项目分类 重大科学前沿创新 二、成果简介 间质性肺疾病（ILD）是常见的呼吸系统疾病，特发性肺纤维化（IPF）是ILD中最常见也最为严重的疾病类型。IPF是一种进行性发展、致死性、病因及发病机制未明的间质性肺疾病。该疾病多发于老年人，患者从诊断建立到死亡的中位生存时间仅为2～3年，5年病死率为70%～80%。随着老龄化社会的进展与环境的持续恶化，IPF患病人群呈不断上升趋势。保守估计目前全球患病人数约5000万，我国患病人数约60万，年死亡病例达40000例。截止到2017年，国内外批准上市用于治疗IPF的药物仅有吡非尼酮和尼达尼布。这两种药物可以延缓肺功能下降速度，但是无法逆转病情进展、有效提高患者生存期，而且对一部分患者具有相当大的副作用，晚期常需要肺移植，医疗花费巨大。因此目前迫切需要开发更加安全可靠、疗效确切、价格合理的治疗特发性肺纤维化的新药。 项目研究基础 研发平台：依托南开大学药物化学生物学国家重点实验室-天津市首个肺纤维化药物研发平台，该平台拥有全套的药物研发所需的各种大型仪器和检测设备，标准的细胞间和动物房，硬件设施完善。 批件申报经验：项目组在国家重大专项十二五平台和肺纤维化药物研发平台支持下申报获批南开大学首个肺纤维化临床批件：多西环素治疗继发性肺纤维的临床批件（化药原1.6类），批件号为2017L01323。 IPF药物研发梯队级候选化合物：项目组已建立完善的肺纤维化药物细胞筛选体系和动物药效评估体系，拥有具有自主知识产权的多个天然产物衍生物化合物库，目前已筛选多达500个化合物，有一系列化合物显示出良好药效，且已申报相关专利。 项目优势 项目组发现TGF-β1信号通路在肺纤维化发病过程中起着重要的中心调控作用，因此有针对性地以TGF-β1／Smad信号通路为靶点建立了细胞水平的高通量药物筛选体系，及体外细胞模型和体内动物模型的IPF药物评价体系，并通过半合成的手段获得了具有自主知识产权的天然倍半萜衍生物库，随后利用动物药效学模型进行验证，一共得到15个活性化合物（Hits）。对TGF-β1的活性化合物CP0105结构进行优化，得到先导化合物CP0116。已申请相关专利2项。 药物动力学预实验研究：候选药物分子CP0116经口服吸收迅速，生物利用度为76.9%，与血浆蛋白结合率低（小于1%），血浆半衰期约为2小时，药物分子12小时清除干净。主要经肝，肾代谢。 毒理学预实验研究：急毒预试验结果显示，一次性对小鼠（n=10）灌胃给药CP0116（2000mg/kg），48小时内无一死亡，与对照组相比，无异常。长毒预试验结果显示，对小鼠（n=10）连续灌胃给药CP0116（100mg/Kg）55天，给药组老鼠无一死亡，与对照组相比，未观察到任何毒性作用。 药效学研究：吡非尼酮（100mg/kg）给药组小鼠肺胶原含量较模型组降低18%，纤维化面积减少25%；同剂量CP0116给药组小鼠肺胶原含量较模型组降低26%，纤维化面积减少48%，药效结果优于吡非尼酮组。 药学研究：CP0116结构稳定、收率稳定、纯度可达98%以上，小试工艺已经开发完成。

一、成果简介 微生物饲料添加剂(FeedGradeMicrobialAdditives)是药物保健促生长饲料添加剂的最可行替代方案之一。美国FDA定义为可直接饲喂微生物(DFMS)，又被称为益生素(Probiotics)、益生菌等。它的核心含义是指摄入动物体内参与肠道内微生物平衡的、具有抑制动物胃肠道有害微生物群落的作用，或增强非特异或特异性免疫功能，具有预防疾病、促进动物生长和提高饲料转化效率的活性微生物制剂。并可以进一步与其他辅料(如生物活性多肽

（一）项目背景 当前，智慧教育具有智能导学、精准推荐、定制辅导、精细评价等特点，已成为国际国内教育信息化发展的趋势。智慧教育的研究主要聚焦于智慧学习环境建设的研究、智能技术支持下的智慧教学研究和机器学习技术支持下的个性化学习研究。智慧教育的出现极大地促进了当前教育中学习空间的重构。在“学习空间”之前，人们通常使用“教学空间”来指代这种场所，将有教学活动的场所均称作教学空间。随着人们对学习过程的理解变化、智慧教育的快速发展以及人们对非正式学习的重视，学习空间逐渐由单一的物理教学空间向包含物理空间、网络空间、移动空间的多元学习空间转变。多元学习空间的提出虽然更多地体现出了“以学生为中心”的倾向，但如何具体衡量多元学习空间对学生学习效果的影响是评价多元学习空间的重要步骤。同时，在多元学习空间具体构建时，面对空间中来源不同、结构多样、数量庞大的多模数据如何进行处理存储、并在保证数据有效性的前提下对教育数据进行隐私保护是多元学习空间需要解决的另一个难点。 （二）项目简介 本项目主要目标是针对信息技术支撑下学习空间多元化、场景复杂、需求多样化，学习者及学习行为呈现出新的特点和规律，研究多元学习空间中学习行为数据化关键技术，构建“云-边缘-物联网”架构的多模态数据存储与处理平台，实现混合式学习环境下学习行为智能感知和数据化，优化学习行为模型，基于实际应用与不同学习目标函数及内容，建立可重复、可预测、可验证的对比数据集，为数据驱动的智慧教育生态构建和教育应用提供核心技术与数据支撑。 （三）关键技术 我们面向智慧教育中准确认知学生的学习状态和行为的大数据需求提出研究方案。本项目实施方案涉及教育学、物联网、云计算、人工智能、隐私保护等多个领域，主要技术路线如图所示： 图 1 技术路线图 其中，项目包括的关键技术主要有以下三点： 1.基于物联网的多模态数据实时智能感知和多时间域数据采集技术 该技术针对学习状态的数据化、特征参数量化问题，设计能够采集多 重学习空间下的智能数据感知物联网系统。主要技术难点在于抽样频率与 识别准确度的平衡、人机交互的变化规律等全新科学问题。 2.学习状态多模态数据解析和智能处理技术 利用智能感知物联网采集实时性的原始学习状态数据，包括面部表情、 脑电信号、头部姿态、交互行为等原始数据，这些数据具有数据量大、模 态多、冗余度高等特点，需要通过智能化的预处理方法转换成可以量化的 状态数据。 3.多层次数据差分隐私保护技术 学习行为数据是学习者被动采集的多方面行为数据，受到日益增长的 具有争议性的数据伦理的制约。该项技术通过数据隐私保护机制实现数据 多层次化的差分隐私安全算法；在保证学习者最大数据隐私性的前提下， 研究满足学习行为分析所需要的数据颗粒度。