心情搜索，是情感分析和搜索引擎的有机结合，在情感分析的基础上，对海量微博数据进行统计分析。用户可以搜索感兴趣的话题，获知该话题随着时间变化大众情感的变化，获知公众对该话题的主流看法和讨论。 技术实现：本成果包括情感分析、情感值与关键词统计、索引建立和热点话题提取4大部分。情感分析部分负责完成对文本内容进行情感分析。情感值与关键词统计部分对情感分析的结果进行统计，分析每个话题随着时间的推移，各种情感出现频率的变化，并提取涉及该话题的文本内容中的出现频次最高的关键词。索引建立部分对情感值和关键词统计数据建立索引，便于对其检索。热点话题提取部分对当前的网络文本进行实时分析，发现大家议论的热点话题。本发明在对网上言论进行情感分析的基础上，分析每个话题的热度曲线和网民议论该话题时提到的关键词，并实现话题搜索和热点话题的提取。市场前景：为特定需求进行定制，实时分析特定对象的关注热点和情感倾向或特定事件在一段时间内的情感变化趋势，可应用于需要关注网上言论的机构或企业。

成果简介：JZSearch 精准搜索引擎由北理工副教授张华平博士精心设计，具 有专业精准、高扩展性和高通用性的特点。可支持文本、数字、日期、字符串等各种数据类型的高效索引，支持丰富的查询语言和查询类型，支持少 数民族语言的搜索。同时，全文搜索中间件通过可视化界面，可以快速地配 置相关参数，启动搜索服务，并提供测试程序，可以无缝地与现有数据库系统融合，实现全文搜索与相关的数据库管理应用系统。 项目来源：自行开发 技术领域：信息技术

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：

在串联回路中，当电弧或放电现象发生时，对电流进行频谱分析，根据电流 的频谱特征变化来确定是否有电弧发生，提供预警信息或保护动作。为了防止在 开关的瞬间或受到其他脉冲电流的干扰造成电弧故障检测电路误动作，同时在频谱分析的基础上综合电弧时间长短等其他特性作为电弧故障的判据。系统的硬件 部分包含电流检测、滤波、故障特征提取等模块。软件部分包含信号采集、信号 处理、故障判别等模块，并综合时间等其他因素降低误报率，提高检测系统的可 靠性。在算法中，采用了人工智能算法以提高系统的适应性。主要成果包

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

现代互联网、通信和信息科技应用涉及海量异构数据，有效管理和使用数据需要对其进行组织优化和 预处理。索引是重要的预处理方法，以其为基础可提供高效的数据搜索功能。常用的开源搜索引擎Lucene第一部分 电子与信息领域技术成果采用属于关键字索引的分词倒排技术，可满足自然语言数据搜索的需求，但是对词较多或者无法分词的异 构数据，比如信号、日志、代码和基因等，需要使用SA（suffix array，后缀数组）索引，在技术原理和应 用范围上均区别于关键字索引。

成果简介：LJParser 大数据搜索与挖掘开发平台针对互联网内容处理的需要， 融合了自然语言理解、网络搜索和文本挖掘的技术，提供了用于技术二次开 发的基础工具集。开发平台由多个中间件组成，各个中间件API 可以无缝地 融合到客户的各类复杂应用系统之中，可兼容 Windows，Linux， Android， Maemo5, FreeBSD 等不同操作系统

1、项目简介 本项目在三维荧光光谱技术的基础上，建立光谱数据矩阵计算模型和处理方 法，建立了基于荧光光谱和智能算法的食品安全检测新技术。应用于白酒检测， 实现了白酒品种和年份酒年份的科学化、仪器化和智能化鉴别和测定；应用于食 品添加剂检测，实现了目标物的种类和含量的方便、快捷、灵敏、准确测定。 2、创新要点 本项目研发用于复杂混合物体系检测的高分辨率荧光光谱技术，结合数学建 模方法和智能计算技术，以三维荧光光谱获得更多信息，以三维数阵校正智能算 法进行混合物光谱特征信息的提取和处理，在处理复杂混合物体系光谱信息方面 发挥优势，实现了以“数学分离”代替“化学分离”、以“计算识别”代替“人 工判别”，解决了复杂混合物荧光光谱特征指向问题，建立了新的食品安全检测 技术。 3、效益分析 “白酒年份酒的荧光光谱检测技术及鉴别系统”可实现对所建库中不同品牌白 酒及不同年份白酒进行准确鉴别，可应用于白酒企业的生产管理和年份白酒消 费市场的监督管理，将促进我国白酒年份酒的产生和销售的规范和发展，推动 品牌白酒鉴别工作的技术进步，为打击假冒伪劣、保护名牌提供技术支持，具 有直接的经济效益和良好的社会效益。 4、推广情况 建立的白酒荧光光谱检测技术对“中国白酒 169 计划”和“白酒 3C”计划的 家白酒企业的产品进行了应用。在“山西杏花村汾酒厂股份有限公司”，本项目 成果已应用于公司的生产管理和市场的监督管理.本项目成果已在“无锡市凯得 灵糖果食品有限公司”得到应用，应用于公司生产原料和成品的检测。为本公司 确保产品质量，提供了有效的技术支持，促进了产品质量的稳定和提高，应用二 年多时间以来，糖果的产销量有了显著的增长