双金属复合板（带）可在不降低使用效果（装饰性能、防腐性能、机械强度等）的前提下节约资源、降低成本。一般要求复合用热熔胶具有较高的粘结强度、耐高温、耐酸碱及其它化学试剂腐蚀的能力。聚酯热熔胶对金属及高分子聚合物的粘结效果较好，可通过调整原料中酸和醇的成分与配比来满足不同的实际需求，但其是线性饱和聚酯材料，缺少交联中心，软化点低、耐酸碱性能差。 改性聚酯热溶胶其组分包括聚脂热熔胶和氯乙烯醋酸乙烯酯，其中还添加了增塑剂、热稳定剂及辅助填料。通过氯乙烯醋酸乙烯酯自由基的聚合反应，提高胶黏剂的

碳纳米管的优越电磁波吸收性能， 在军事领域及民用领域里有潜在的 巨大用途。碳纳米管吸波材料对于国家安全、隐形作战装备研制、具有十 分重大的意义。碳纳米管 /聚合物复合吸波材料还可广泛应用于民用领域， 可用于抗静电、电磁屏蔽，减少或者消除电磁波对人体的伤害及电磁设备 的干扰。 本研究显示碳纳米管 /聚合物复合吸波材料具有优良的雷达波吸收性 能，具有广阔的市场空间和应用前景。

一种高分子复合散热材料制备方法，属于复合材料的制备方法，解决现有制备方法实现填充颗粒在高分子母体中平行排布时工艺繁琐、排布效果局限的问题。本发明包括制备复合粉体步骤、制备复合材料混合液步骤和固化步骤；首先在片状 h-BN 颗粒表面附着磁性纳米Fe3O4 颗粒，使其具有磁性；将磁性复合粉体与液态高分子材料混合得到混合液，通过机械振动和旋转磁场的共同作用，复合粉体粒沿着竖直方向平行排布；使用加热炉对其加热固化，最终得到固

所属行业领域 平板显示及光通讯 成果简介 蓝相液晶由于具有快速的电光响应速度（亚毫秒级）、无需彩色滤光片、无需取向处理、无需视角补偿膜等优点，而被誉为最具革命性的新一代液晶显示材料。然而目前蓝相液晶材料存在蓝相温域窄（通常仅有1～3oC）、驱动电压高以及电光迟滞等问题，限制了其产业化进程。本成果通过开发纳米粒子掺杂蓝相液晶复合显示材料，具有较宽的蓝相温域（-10～10

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：

铁路勘测设计一体化、智能化是系统地研究和建立以数字化信息为基础，以计算机应用技术拉通勘测设计全过程为主要特征的新的生产作业模式。所以，该系统应将使用各种勘察手段所采集的铁路线路及其相关的地形、地理、地质、水文等资料加工成数字化信息，通过接口界面进行信息处理并传输到工程数据库中。先进的计算机网络必须覆盖各专业CAD终端，各专业在集成化设计环境中共享工程数据的信息，完成本专业设计，同时输出数字化和可视化的设计成果，供后序专业应用。设计完成后，全部CAD设计电子文件通过网络直接归档，从而实现铁路勘测设计一体化。随着各专业设计专家系统的建成与不断完善，再实现勘测设计智能化。在一体化新的作业模式下，勘测设计的全过程可以理解为对一般数字化信息流的采集、加工和扩充的过程。外业的勘测和勘探资料是这股数字化信息流的源头，各专业的设计工作是对信息流的加工和扩充。最终完成的数字化信息就是设计成果和归档资料。设计与管理所面向的不再是原来的书面资料和图纸，而是在工程数据库统一管理下，在网络的终端上有序受控流动的数字化信息流。所以，实现勘测设计一体化的过程就是从以非数字化为基础的现有作业模式向以数字化为基础的新的作业模式转化的过程。实现这一转化需要建立新的勘测设计流程，研究解决新模式带来的一系列技术层面和管理层面的关键问题。 1)勘测设计资料数字化是新的生产作业模式的基础，只有后道工序需用计算机处理的资料是数字化的资料，才能保证整个设计过程形成数字化的信息流。这就需要外业勘测时尽量利用各种测量仪器的数字化功能，使第一手资料即是数字化的形式，同时资料整理必须利用计算机来完成，才能获得满足内业设计要求的数字化勘测成果。为了实现外业数字化勘测，重点应研究以下问题：充分开发利用航测、全站仪及各种遥感设备的数字化功能；研究既有地图如何实现高精度、高清晰度扫描数字化处理；开发在勘测现场的铁路线路初步设计方案比选系统，改变外业队的作业方式，建立与数字化勘测相适应的装备水平、劳动组织、作业内容和管理制度。 2)建立工程数据库是新的生产作业模式的核心，新模式与原有模式的重大区别之一就是外业与内业之间、各专业这间需要共享的数据都要通过数据进行存取，所有的设计成果都由数据进行保存与管理。所以，如何开发一个符合铁路勘测设计行业特点、功能强大的工程数据库管理系统是本项目研究的一个重点。为此，需要研究与解决以下关键技术问题：做好标准化工作，制定铁路勘测设计一体化数据格式标准，规定每个专业的哪些数据需要进；如何处理非结构化数据；如何制定适应铁路勘测设计特点的数据结构。 3)建立铁路勘测设计集成化设计环境是新的生产作业模式的关键，新模式与原有模式的重大区别之一，就是全部内业设计均在集成化设计环境中进行。设计集成化环境是以计算机网络为平台，工程数据为核心，设计流程管理为主线，各专业设计软件与程序数据库接口为主要内容的计算机集成应用体系。为此，需要研究与解决以下关键技术头题：建设技术先进的计算机网络系统；研究出一种适应各种软件和各种数据需求的专业设计软件与工程数据库的接口方案；开发设计流程管理系统，保证整个设计在受控，有序的条件下进行。从而实现完全消除专业间书面资料的往来传动，每个设计人员在自己的计算机站点上就可完成设计和前后工各种间的信息交换。 4)建成计算机档案管理系统是新的生产作业模式的重要内容，新模式与原有模式的重大区别之一，就是全部电子设计文件采用光盘存储并由计算机管理。计算机档案管理可实现在网络环境下直接检索、查询、浏览和下载电子档案文件，并为电子设计文件重复利用提供了极大的方便。为此，需要研究与解决以下关键技术问题。正确处理管理型软件与管理方式之间的关系，就是说，所编的档案管理软件应满足行业的需要，适应各设计院在档案管理上存在种种差别的实际情况，而不是让各设计院改变档案管理方式来适应所编的软件；能浏览各种格式的电子文件，使软件具有良好的实用性。 5)采用人工智能技术是实现铁路勘测设计智能化的主要途径。传统CAD技术的特点是辅助设计人员进行计算与绘图，没有智能功能。总结国内外经验后，我们认为，以专家系统、智能CAD为主要内容的人工智能技术在铁路设计中的应用是实现铁路勘测设计智能化的主要途径。铁路选线是带全局性的非常错综复杂的设计问题，一直以人工以验为主进行设计，只能对有限的方案进行研究，设计周期长，推荐方案往往不是最优的。所以，必须要研究铁路新线设计智能CAD系统，以提高设计质量。采用综合地质勘探方法来解决特定的工程地质问题被证明是行这有效的。由于综合地质勘探模式有几十种，采用哪一种模式来解决某一个具体工程地质问题往往是很复杂的、模糊的。采用的模式不适合，就不能有效地解决问题，所以要研究铁路地质综合勘探方法专家决策支持系统，以显著提高地质工作质量

产品详细介绍 电压：6V-24V 额定电流：10A(持续工作无需散热器) 额定电流：30A(持续工作需铝散热器) 额定电流：60A(持续工作需铝风扇散热器) 注：固态开关小，安静，没有移动部件，防止击穿和温度过高而熔融。出口商品，出口品质。

主要技术要点（创新点） ： 设计一种基于柔顺机构仿生物尺蠖运动规律设计的微动机器人。 设计了一种能夹持不同大小和形状不规则物体的新型空间微夹持器。 针对微夹持器在夹持微小物体过程中的粘着问题，提出了一种基于压电振动控制的释放操作方法。项目背景：该成果来源于胡俊峰副教授主持的国家自然科学基金项目《基于柔顺机构的智能微操作机器人动力学与控制研究》。微操作机器人广泛应用于微机电系统、生物医学、航空航天等前沿领域。成果主要研究微操作机器人的力学建模、设计和控制。 

大功率半导体（LED）照明的散热问题一直是阻碍其发展的瓶颈问题之一。为了解决这个难题，本技术提出了一种新型的灯具封装结构和一种复合式散热器，该散热器结合了金属导热快，聚合物易于制作复杂的表面微结构，增加散热面积等特点，提高了散热能力。本技术研究内容如下：1.大功率LED球泡灯散热器设计。本技术创新性的提出了一种新型的芯片和灯具的封装结构，采用金属芯片基柱与聚合物散热外壳的结构组合式换热器，减小了芯片与外壳连接的接触热阻，充分利用金属导热快，聚合物外壳散热快的特点，有效地解决了功率为3W和7W的LED球泡灯的散热问题。2.针对集成式大功率LED路灯的特点，设计了一种聚合物散热器，对翅片厚度、长度、高度等几何参数，以及表面辐射率和热导率对散热器性能的影响进行了研究，并得到了优化后的散热模型，经过数值模拟发现其能够满足100W LED路灯的散热要求，并具有成本低、轻便、抗腐蚀等优点。3.大功率电子器件的聚合物微通道板式散热器设计。该散热器创新性的采用聚合物与金属结合的形式，并采用宽度为0.3mm的微通道作为主要散热结构，该结构能够有效的增加相同外形尺寸的散热器的换热面积。利用聚合物微注塑加工方法制作了散热器样品。4.对大功率芯片散热器测试试验系统设计。该系统可以提供稳定的冷却介质，可对实验中需要的数据进行测量、显示及储存，能够实现对LED芯片的控制。