临床骨修复涉及骨固定器械及骨填充材料。就骨固定器械而言，如何赋予 其表/界面介导组织自修复性能及抑制细菌感染，提高其长期使用寿命，是亟需 解决的核心关键问题。本成果利用酸蚀钛材，制备表面微米结构，进而利用溶 胶-凝胶法在其表面构建了含锌的纳米结构，获得了兼具抗菌/抑制破骨细胞生 理功能及促进骨快速愈合的性能。利用二氧化钛纳米管阵列加载硒，并以壳聚 糖封盖，实现兼具抗骨瘤及抗菌的效果，同时维持钛基材良好的生物相容性。 利用钛基材原位生成的TiO纳米管阵列加载天蚕肽，并以壳聚糖/天蚕肽偶联透 明质酸LBL多层结构封盖，实现由钛基材潜在细菌分泌透明质酸酶触发的自响应 短期及长效抑菌作用，为研发抗菌钛基植入体积累自主知识产权关键技术。 市场及经济效益分析： 植入体术后细菌感染是导致植入失败的重要原因和临床应用面临的重要挑 战。据估计，全球骨科植入物相关感染的年发病率超过5%。感染导致的植入 失败，将给病患带来二次创伤、严重的精神压力和经济负担，甚至死亡。因此, 研发兼具促成骨和抗菌钛合金植入体（人工关节、接骨板、种植牙等），具有重 要的经济和社会意义。目前，我国高端医用钛合金人工关节等植入体严重依赖进 口（＞70%）,国内三甲医院几乎全依赖国外进口产品（＞95%）。 我国人口老龄化、交通事故和运动创伤等导致骨损伤剧增，骨创伤患者年 达300万人次，以平均每人次骨修复材料及器械消费5万计，该领域市场份额/ 需求约1500亿/年。进而，以骨修复植入体感染的年发病率5%计，我国促成骨/ 抗菌植入体的市场需求约75亿/年。 本成果研发的抗菌表面改性技术，能够方便、迅速、高效地在材料表面 构建抗菌功能界面，保护人们健康。相关抗菌技术也可拓展至骨科以外的植入 医疗器械（比如心血管、心脏起搏器等），这将极大地促进我国传统医疗器械产 品的技术进步和升级，提高企业经济效益，推动我国医疗器械产业整体水平。

一、产品简介        MXY5001光纤传感原理及应用综合实训平台是我司专为各种光纤传感器的学习与研究而开发的。该实训平台是在光纤传感领域中的光纤透射技术、反射技术及微弯反射技术等基本原理的基础上开发而成的。本实训平台从简单到复杂，从基础到应用，系统的介绍了光纤传感器的基本原理，实验方法以及实际应用的实例。学生可以根据所提供的可搭建设计组件开展各种实验，或者根据仪器所提供的元件进行二次搭建。这不仅丰富了大学实验的教学内容，拓宽了学生的知识面，而且可以进一步调动学生学习本专业的积极性，对理工科院校学生将所学知识的工程应用化具有积极的意义。 二、实验内容 LD光源P-I、V-I特性曲线测试设计实验 光纤微弯传感系统设计实验 光纤位移传感系统设计实验 光纤烟雾报警系统设计实验 光纤温度传感系统设计实验 光纤液位测量系统设计实验 光纤压力传感测量系统实验 光纤导光照明系统设计实验 光纤传感角度测量设计实验 三、主要技术参数 1、光源： 650nm点状半导体激光器；650nm光纤激光器；1W红光LED；3W全彩LED； 2、功率计探头： 光电池型号SL248R；开路电压0.3V；短路电流8µA；暗电流1nA；光谱响应范围550nm-750nm，峰值波长650nm；功率范围：0-5mw 3、显示屏：     LCD1602液晶显示屏，单排16针接口；8位双向数据总线；可与8位单片机或控制器直接相连；管脚高电平为+5V；可显示2行；每行16个字符。 4、51系列单片机：     STC89C52，新一代超强抗干扰、高速、低功耗的单片机，指令代码完全兼容传统8051单片机，12时钟/机器周期可任意选择，最新的D版本内部集成max810专用复位电路。 5、光纤微弯称重： 光源：650nm光纤激光器；多模光纤跳线：纤芯直径62.5µm，长度1m；液晶显示光功率值； 砝码：10g、20g、50g、100g、200g； 6、光纤位移传感： 光源：650nm光纤激光器；反射式光纤传感器：纤芯直径φ1长度80cm；液晶显示光功率值； 7、光纤烟雾报警及浓度显示： 光源650nm光纤激光器；多模光纤跳线：纤芯直径φ1长度50cm；液晶显示光功率值及烟雾浓度；光线透过率小于80%（即烟雾浓度大于20%）报警； 8、光纤温度传感： 对射式光纤传感跳线：纤芯直径62.5µm，长度1m；PT100温度传感器：测温范围：0~90°； 温控仪：额定电压180V～220V，50Hz；电源功耗<5W；量程0～400℃；准确度0.5；分辨率1℃；环境温度0～50℃；相对湿度35%～85%；风扇：DC-12V直流风扇；液晶显示光功率值 9、光纤液位测量： 多模光纤跳线：纤芯直径62.5µm，长度1m；光纤准直透镜：近距离，焦距可调；烧瓶：具备入水口及出水口；液晶显示光功率值，水位小于设定值时报警。 10、压力传感测量： 气泵：ACO-001；功率20W；电源220VAC/50Hz；排气量20L/min；压力传感器：测量范围20～250KPa；相应的输出电压为0.2V～4.9V；工作温度范围为-40℃～+125℃； 11、导光照明光纤：端点发光、体发光两种； 12、调整架：轴向位移调节采用了精密螺纹副调节，运动平滑； 四、配置设施 光纤传感应用综合实训平台主机、导轨及支架组件、位移组件、微弯形变装置、 压力组件、温度组件、液位测量组件、照明光纤、光纤跳线、法兰盘，实验指导书及实验录像光盘等。

实验内容 1、了解红外通信的原理及基本特性； 2、测量部分材料的红外特性； 3、测量红外发射管的伏安特性，电光转换特性； 4、测量红外发射管的角度特性； 5、测量红外接收管的伏安特性； 6、基带调制传输实验； 7、副载波调制传输实验； 8、音频信号传输实验； 9、数字信号传输实验。

新冠肺炎常规通过病史、CT等进行病情评估，但重症病房应用超声不便，还需要评估重症患者的心脏等多器官，然而操作者绝大多数不是专业超声医生，这为如何在治疗重症患者的过程中更好地发挥超声的作用提出了难题。深圳国际研究生院袁克虹团队与深圳华声医疗技术股份有限公司合作，用人工智能技术赋能5G超声设备，增添采集心肺关键标准切面的导航以及关键参数的自动测量等功能，辅助医生对重症病人进行动态评估和治疗。 袁克虹团队与深圳华声医疗技术股份有限公司1月中旬组成研发团队，在已有合作工作的基础上，针对新冠肺炎重症患者临床超声的迫切需求开展联合攻关，半个月就获得了较好的成果。该技术从2月初开始在武汉协和西院等多家医院使用，在一定程度上辅助了医生对重症患者进行疾病的动态评估和治疗指导。 目前该技术正由国家感染性疾病临床研究中心（深圳市第三人民医院）牵头开展进一步研究，将完善和改进现有功能，优化远程诊断流程，实现超声为医生治疗重症患者提供更智能、更可靠、更专业的帮助。

项目简介： 水安全是一个国家社会与经济发展的基本保障。水资源的管理和 使用需要精确和及时的监测。现有的水质检测技术需要不断提高其便 携性、降低成本、提高测量灵敏度，用来实现野外的实时水质监测。 本项目以 pH、pO2、温度等水质参数为出发点，通过小型化相关 传感器和检测设备，研发出可用于多参数水质检测的手持式设备。 项目特色： 用于水质多参数检测的手持式设备包括多个传感器、传感器信号 采集电路、低功耗蓝牙（BLE）和窄带物联网（NB-IoT）等通讯电路 以及多传感器融合算法等软硬件模块。 一般商用的 pH、pO2、温度等水质测量设备，需要使用市电供电， 只能在室内使用或者工作环境必须有市电的接入口。使得水质测量范 围受限。并且多数水质检测设备体积较大，难以携带。少数可手持的 设备，成本高昂，功能单一，难以适应室外多参数水质检测的需求。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

太阳能光伏发电绿色无污染，而且我国太阳能资源丰富，水平面总辐射约 1680 吉瓦（1 吉瓦=1000 兆瓦=109瓦），大部分可以用于太阳能光伏发电。随着光伏材料以及相关技术的发展，光伏发电成本已经大幅度降低，光伏能源作为一种新型清洁能源在我国的应用规模迅速增长。光伏发电已经跨越了示范应用阶段，进入了大规模推广的阶 段。近年来，光伏发电产业规模迅速增长。截止到 2015 年 6 月底，中国光伏发电累计装机容量达到了 35.78 吉瓦，其中光伏电站 30.07吉瓦，分布式光伏 5.71 吉瓦。根据美国 IHS 咨询公司预计，2015 年全球光伏装机量增长 16%~25%，达到 53-57 吉瓦之间。

太阳能光伏发电绿色无污染，而且我国太阳能资源丰富，水平面 总辐射约 1680 吉瓦（1 吉瓦=1000 兆瓦=109 瓦），大部分可以用于太 阳能光伏发电。随着光伏材料以及相关技术的发展，光伏发电成本已 经大幅度降低，光伏能源作为一种新型清洁能源在我国的应用规模迅 速增长。光伏发电已经跨越了示范应用阶段，进入了大规模推广的阶 段。近年来，光伏发电产业规模迅速增长。截止到 2015 年 6 月底， 中国光伏发电累计装机容量达到了 35.78 吉瓦，其中光伏电站 30.07 吉瓦，分布式光伏 5.71 吉瓦。根据美国 IHS 咨询公司预计，2015 年 全球光伏装机量增长 16%~25%，达到 53-57 吉瓦之间。 项目特色和创新之处： 分布式光伏系统便于实施，是受到各级政府鼓励的分布式电源模 式，但是由于在设计、管理和评价机制等方面的制约，特别是过高的 后期维护费用，使其推广过程遇到一些障碍。高效率的分布式光伏云 基于物联网技术，对电站中光伏组件的输出性能进行实时的监测，并 对形成的运行数据进行实时的大数据分析，从而获得电站运行的性能 评价指标，以及可能影响电站性能的因素，并给出进行电站性能优化 的建议，提高电站产出。由于采用了高可靠性的无线数据采集技术， 可进行无人化的值守和远程监控，大大降低运维费用。 相比国内产品，具有通信速率高、系统可靠稳定等优势，达到国 际先进水平。本项目方案综合成本低，有利于增加光伏电站的透明度。 与国外同类产品相比，成本只有其 1/4 左右，具有很强的市场竞争力。 组件级的光伏电站数据采集模块。每块太阳能组件对应一个电压监测模块，方阵中每个组串串联电流监测模块都通过本地通讯链路将 数据上报至数据中继模块，将数据通过电站路由器上传至云数据服务 器，传输过程中进行了数据加密，保证数据的可靠性和安全性，所有 的数据在云数据服务器内进行存储与处理，用户可通过 PC 或移动终 端进行数据的调取和查看。 主要技术指标及条件 组件级的电站数据采集系统具有速度快，可靠性高等特点，具体 的技术指标如下： 最大采集频率：120 次/分钟 自身平均功耗：5mA 峰值功耗：150mW 环境温度：-20~80℃ 最大电站规模：1GWp 应用前景及社会价值： 该技术可以在已建或新建光伏电站上应用，大幅提升光伏电站的 运行质量和发电量，降低运维成本,最终实现光伏发电系统的智能管 理、智能运维、智能监控，使得光伏电站也真正进入“智能化”时代。 该项技术能够大幅提升国内光伏电站的技术水平，从而为节能降耗做 贡献。

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：