目前，学龄前儿童误开高楼窗户坠落的事故时有发生，虽然德国研发出一种带锁头的执手，但价格昂贵，使用不是太方便。人们探亲访友、外出旅游、公务出差时驾车、乘车的时间越来越多，遭遇紧急状况的几率也越来越高，故越来越多的公共车辆上配置了破窗锤等破窗逃生工具，一些车辆还安装了车辆应急逃生窗，有的国家亦颁布了车辆应急逃生窗的有关标准。但目前常用的破窗锤等破窗逃生工具和车辆应急逃生窗用“两防”装置在应急时的表现，以及媒体和当事人反映的实际情况，相关应急逃生措施已满足不了人们对其安全性可靠性的需求。

本发明公开了一种多状态节能窗及三种状态切换方法，包括带凹槽的窗框、内窗、设于内窗的控制 装置、以及连接窗框与内窗的上端接合装置和球铰连接装置;控制装置包括把手、与把手相连的第一转 轮、通过第二连杆与第一转轮铰接的第二转轮、通过第三连杆与第二转轮铰接的第三转轮，第一转轮下 方铰接带插销的第一连杆，第二转轮和第三转轮上方分别铰接带插销的第四连杆和第五连杆;上端接合 装置包括滑槽、设于滑槽内可以滑动的滑

一、成果简介 针对我国食品安全现状，在科技部支持下，沈建忠教授领导的科研团队陆续研制出了三聚氰胺、β-内酰胺类、黄曲霉毒素、克伦特罗等30余种快速检测试剂盒和胶体金检测卡，其中20余个产品取得了农业部批准备案文号，并通过中国农业大学食品安全检测产业化基地北京维德维康生物技术有限公司实现了产业化，产品应用在国家兽药残留监控计划、农业部无公害食品行动计划、国家FDA食品放心工程以及伊利集团、北京三元、南京雨润等大型养殖和食品加工企业的例行检测中，特别是在

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：

本专利公布了一种垃圾回收系统，包括垃圾桶和垃圾回收车， 垃圾桶底座上安装有骨架，垃圾桶外壳通过转轴和骨架相连，垃圾桶外壳可绕 转轴转动，垃圾桶桶体上设置有托盘系统、翻转装置、垃圾检测装置、垃圾桶 识别装置、垃圾桶站点太阳能发电系统和垃圾桶控制柜；垃圾回收车包括差分 GPS 天线、垃圾回收车控制柜、垃圾识别装置、垃圾桶识别装置，垃圾收集装置、 垃圾回收车托盘系统、路况摄像系统和太阳能发电系统。垃圾桶具有溢满指示 功能，垃圾回收车可实现路面的自动清扫，还可实现与溢满垃圾桶的自动搜寻， 对垃圾桶内垃圾进行自动清理。 应用领域及前景：城市垃圾回收系统通常包括遍布设置于城市中的垃圾桶青岛农业大学科技成果介绍 2017 －70－ 和对垃圾桶内垃圾进行回收的垃圾车，垃圾桶用于垃圾暂时的存放，垃圾车再 对垃圾桶内的垃圾进行集中清理。

印染织物电脑对中纠偏系统及其装置，具有布边卷取、展开、扩布和对中控制功能。可连接棉印行业的烧毛机、水洗机、镀层机、丝光机、定型机、平网印花机、圆网印花机以及造纸机、塑料薄膜生产线等机械的入口处。自动对中修正偏斜，减少偏斜式边缘弯曲不正所产生的摺纹式色泽光泽不均现象，提高产品品质，实现生产自动化。 本系统采用微电脑与红外数码技术，将模糊智能识别用于对中纠偏，较模拟电路的对中装置上一档次，属国内首创。该系统具有抗干扰性能强、动作稳定可靠、灵敏度高等优点，不受织物厚薄和幅宽的限制，可自动控制中心位置，可高速运行，是提高印染产品质量的好帮手。本系统还可选配笔记本电脑监控工作状况连接Internet网络。

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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：

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。 

高效率、高精度智能化测量技术已成为我国发展高端制造业的瓶颈。本项目突破了高效率、高精度智能化测量的一系列难题，形成的自主创新关键技术有： 1．首次建立了基于运动学图谱分析的智能测量装备设计方法及通用性设计理论体系，使研发周期缩短了40%，研发费用降低了35%。 2．针对多传感器高精度配准的国际性难题，发明了多传感器联合标定标准器的设计方法。 3．针对测量装备伺服系统高平稳性控制的难题，率先提出了体现温度影响的非线性摩擦建模方法，测量装备运动平稳性提高了59%。 已申请国家发明专利18项（授权5项）、实用新型专利12项（授权12项）、软件著作权7项；以金国藩院士为主任的鉴定委员会一致认为项目整体技术达到国际领先水平。获得2013年天津市科技进步一等奖。 图1 缸套类零件检测用高效高精度智能测量装备 图2 惯性元件检测用高效高精度智能测量装备 图3 手机外壳检测用高效高精度智能测量装备