一种三维音频精简方法及系统，包括采集原始三维多声道音频系统中 L 个扬声器的空间位置信息和 人头特征的空间位置信息，将 L 个扬声器的输入时域信号变换得到对应的频域信号；计算 L 个扬声器所 播放的声音信号在左耳、右耳、人头中心处的声压和；从当前的待精简扬声器集合中，寻找一个使原始 声场失真最小的扬声器将其精简剔除；对新的当前待精简扬声器集合继续进行精简，直到得到 M 通道 系统的扬声器最优空间位置排布；将 M 通道系统的对应扬声器上的频域信号

本发明公开了一种盐差能分级发电系统，包括：多个渗透装置串联形成的多级渗透装置，其中，每个渗透装置包括由多个渗透膜元件并联而成用以将不同浓度的溶液分成高浓度侧和低浓度侧的渗透级；多个水轮机，其中每个渗透装置的高浓度侧对应一个水轮机，且各水轮机同轴连接，用以驱动发电机工作；在渗透级的高浓度侧和低浓度侧分别通入高浓度溶液和低浓度溶液后，渗透级可将渗透压差转变成高浓度侧流体静压，并利用在各渗透级施加的相应大小的背压，

本专利建立一种基于线性判别分析和独立成分分析的车辆分类方法，首先利用线性判别分析提取特征进行第一次大小车型的分类，再利用独立成分分析的第二种结构与线性判别分析的结合，进行特征提取，实行第二步将车辆分为不同的详细车型。

本发明提供了一种服务计费的方法，包括：定制服务计费规则元数据；按照预设的规则模型使用所述规则元数据生成满足业务需求的服务计费规则；依据用户选择的服务，建立用户信息与相应的服务计费规则的关联；依据用户的服务请求数据，匹配相应的服务计费规则生成计费信息。本发明可以在将计费流程与计费规则分离的基础上，提高计费规则的可定制性，并满足复杂的服务计费需求。

成果与项目的背景及主要用途：正压式防护头罩及全隔离呼吸系统有两种形式，一种是“寻诊型”，另一种是“抢救/手术型”，均采用全隔离密闭防护头罩，便携和托载两种形式的独立纯净压缩空气，实现呼吸系统与现场污染空气及环境的全隔离，并有效地与全身防护服进行连接，实现包括呼吸在内的全隔离防护。防护头罩采用正压式供气方式，配合全隔离呼吸系统，避免了采用现场空气过滤方式和使用污染现场供汽管道等具有潜在污染可能的方式，做到真正的全隔离防护。 该项技术有四种：一体式软头罩、硬质（分体）头罩、一次性软头罩、披肩式头罩。技术原理与工艺流程简介：正压式防护头罩具有软体型和硬体型两种，整个系统均具有气压预警和报警、加湿装置、冷却装置、调压调流量装置，并配有全身隔离服。整套防护头罩和全身隔离服为防水设计，满足液体喷淋消毒和热风烘干的使用环境和要求。本研制项目采用便携式纯净压缩空气和混合式氧气作为气源，与现场的环境空气不发生接触。在全隔离头罩内用纯净压缩空气实现正压，气体只从头罩正向溢出，保证环境空气不能负向进入，做到真正的全隔离。重量：轻质铝合金气瓶；巡诊型和抢救手术型。容量：25Mpa，2Lx2/10Lx2，24%氧含量，可以达到实用。 配套技术措施：余气压报警、加湿装置、气体冷却装置、调压调流量装置。技术水平及专利与获奖情况：处于国内同类型先进技术水平，已申请专利（专利号：ZL03257795.8）。应用前景分析及效益预测：在医学、化工、生物、环保、卫生等需要对人员进行保护和与环境进行隔离等应用行业和领域将有巨大的应用前景。目前该技术的成熟程度达到可工业化批量生产。如初期月产 200 套，生产成本 800～1200 元/套（含随身呼吸系统），市场售价 1800～2600 元/套，年销平均1000 套，产值 260 万，利润近 140 万。 应用领域：在医学、化工、生物、环保、卫生等需要对人员进行保护和与环境进行隔离等应用行业和领域。技术转化条件（包括：原料、设备、厂房面积的要求及投资规模）：所需原 材料： 均为市场上可采购原材料，无特殊要求，例如：铝气瓶、医用呼吸管、调压及过滤加湿组件等等； 设备及环境要求：AC220V 电源、塑料压合机等； 所需厂房面积：普通厂房 100 平方米； 人员要求：相关初级专业人员； 初期投资规模：除以上条件外需流动资金 20 万。 合作方式及条件：技术转让，转让费：人民币 20 万元。 

远程听诊可实现安全而有效的隔离就诊。华南理工大学田翔教授团队研发的远程听诊系统可用于集中隔离点患者或家庭隔离患者的听诊，保护医生不受感染。该听诊系统针对防疫过程中听诊条件恶劣、环境噪声大且复杂多样的特点，采用自适应滤波方法，能有效滤除环境噪声，使得医生能在嘈杂的环境下听清楚微弱的体音信号。听诊器续航能力强，单次充电应可连续工作 4 小时以上，其频响特性和谐波失真度满足国家医药行业标准“听诊器（YY91035-1999）”的要求。听诊器与手机采用蓝牙方式实现无线通讯，医生可在隔离病房外听取患者体音信号。手机还可将体音信号上传远程监护中心，方便居家隔离患者实现远程听诊。手机和听诊平台均可录音保存，实现个性化文档管理。

本成果主要针对我国机械、航空、航天、船舶和国防武器等工程领域重要装备核心基础 部件及系统迫切需要解决的共性关键技术难题，在国家自然科学基金、国家航天关键技术和 重庆市支撑计划等重点科技项目资助下，在特殊与极端环境下的高性能机电传动及系统研究 方向，通过十多年潜心研究，发明并研制出基于高可靠精密滤波传动技术及系统的高新产品。 主要创新性成果如下： 1. 发明了具有人体关节功能的高可靠精密滤波传动技术，研制出高可靠精密滤波减速器, 该传动机构在高传动精度范围内具有人体关节功能的自适应变形协调控制能力，能有效过滤 和降低动力传递与运动变换过程中的波动、振动和噪声，攻克了高精度与高可靠之间难以兼 顾协调的关键技术瓶颈。 2. 发明并研制出高可靠精密滤波驱动装置与工业机器人集成系统，创造性地解决了传统 驱动装置在满足动力传递与运动控制精度的同时难以确保其高可靠性的关键技术难题，并成 功应用于工业机器人和国防武器等重要装备。 3. 发明并研制出基于高可靠滤波传动技术的智能型水润滑橡胶合金轴承、高弹性橡胶合 金联轴器及传动系统，使得船舶推进系统艇轴具有人体关节功能的自适应变形协调精确对中 控制能力，有效降低了振动噪声和无功能耗，大大提高了动力推进系统核心基础部件的可靠 性和使用寿命。 4. 发明并研制出基于高可靠精密滤波传动技术的工程复合材料精密成形数字制造装备 及系统，具有感知、分析、推理、决策等可适应协调智能控制功能，能显著过滤掉精密成形 过程中控制参数的波动，有效保证精密成形产品的可靠性和性能一致性，实现了面向用户需 求的高性能传动件大规模优质高效生产。 该成果在高精度、高刚度、高可靠、长寿命、低噪声、无污染、智能化、高功率密度等 高性能传动件及系统的创新设计制造理论和方法，特别是在高精度与高可靠的协调、高刚度 与高精度的协调、特殊与极端环境下摩擦学与动力学优化、精密加工制造及产品可靠性与性 能一致性等关键技术方面有重大突破，取得了多项具有自主知识产权的重要创新成果，获国 家授权发明专利38项、软件著作权3项，发表论文165篇（SCI、EI收录128篇），被有 关部门组织专家会议鉴定为国际领先水平，并分别获得重庆市和教育部技术发明一等奖。 该成果对打破工业发达国家的技术垄断和封锁，满足我国对高性能核心基础部件及系统 的重大需求创造了关键科技条件，其成果已应用于中国航天科技和中国船舶重工等100多 个单位有关重要装备，创造性地解决了中航工业XX公司多个规格型号产品失效问题，并为航天工程XX项目成功实施提供了理论与技术支撑，产品性能指标达到并部分超过美国 MIL-DTL-17901C军用标准，合格率100%,提高生产率170%,节约用电85%,节省贵重 原材料46%,出口欧美等30多个国家。近三年累计销售额26878万元，利润4626万元， 税收1591万元，取得巨大经济和社会效益，有望发展为高端装备制造业与新的经济增长点。

康复医疗 • 步态分析 NOKOV可实时进行动作数据采集，与三维测力平台、表面肌电仪、足底压力测量仪等设备同步，采集行走、跑步等运动学数据。 • 动作损伤防护 捕捉人体易发损伤动作的运动学数据，结合力学、解剖学分析，明确损伤发生的机制，了解可能造成损伤的因素，提出有效的防护方法。 • 假肢矫形 通过对比、模拟正常人数据，探讨不同矫形器具在患者康复中的作用。 • 康复评估 提供患者在运动中实时客观的康复疗效评定与偏瘫患者、脑瘫痪儿童的定量分析运动学特征。 体育 • 运动装备设计与研发 通过NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统，可获取针对受试者穿戴测试装备时特定动作的数据分析，进而了解到运动装备的对特定动作生物力学特征的影响及其影响机制。 • 科研和诊断 NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统实现细微动作的精确捕捉和数据分析，比较技术动作的运动学、生物力学特征、动作合理性等，帮助教练员科学量化地分析和纠正运动员的动作，找出正确的训练方法，提高运动成绩。 可用性实验室/人因工程/人机工效 NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统可以采集研究对象亚毫米级精准的位置信息、路径形状和运动行为数据，供进一步进行可用性分析、用户体验分析、舒适度分析、用户行为观察等人机工效学研究，适应不同大小的实验空间。

产品详细介绍

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：