法律知识体系是多种逻辑的结合,并且法律的知识体系非常复杂。可以从法律法规自上下构建体系,也可以从法学概念的相关性去构建体系。然而专业领域的知识图谱的构建和百类知识的融合和构建不同,需要专家的指导和监督。近来,伴随着“智慧法院”的建设,司法知识图谱的构建时机也日臻成熟。本项目计划文书进行摘要,进而把涉案事实结构化,找到知识图谱中对应的实体概念,触发知识图谱里些推送知识,判断法律事件发生概率

研究成果深入阐明了人端粒酶逆转录酶（hTERT）与细胞永生化的相关性，并对hTERT的临床应用特别是在肿瘤和组织工程中的应用进行了有效探索。主要内容： 1) 率先在国内外开始采用RT-PCR法和实时荧光RT-PCR法研究hTERT，操作更为简单，且快速、经济、安全，更适用于临床。 2) 首次在国内外研究体内造血干细胞hTERT的生物学行为，在国内外首次证明hTERT与促红细胞生成素关系，为hTERT在组织工程中的应用提供了依据。 3) 系统研究恶性肿瘤细胞hTERT的生物学行为，在国内外率先探讨了肿瘤细胞中Aurora A与hTERT及端粒酶表达的相关性；首次提出hTERT与细胞因子网络紊乱相互作用促进ALL的发生和发展。为恶性肿瘤的分子水平上的监测和hTERT靶点的生物工程治疗奠定了基础。 4) 在国内外首次阐明端粒酶重建对皮肤成纤维细胞迁移能力和生物节律的调控，为其在组织工程与细胞治疗中发挥作用奠定了基础。 5) 在国内外首次将端粒酶表达的生物节律与肿瘤择时治疗策略有机结合，为肿瘤治疗探索了一条特异、高效、安全的新路径。

防疫消杀机器人可自主完成建图导航，智能避障，完成消毒任务后智能充电。同时实时监控消毒流程，生成完整工作日志，保证室内卫生的消毒工作安全、高效地进行。 产品型号分为：单灯柱型、折叠翼灯柱型两种类型。 1、单灯柱型功能模块： 2、折叠翼灯柱型功能模块：

技术分析(创新性、先进性、独占性)开发了新颖的深度学习算法，准确识别患病部位，准备诊断患病类型，可以显著提高临床效益。自主独立开发。已经在两家大型三甲医院做测试，算法和程序代码完整，

技术分析(创新性、先进性、独占性) 开发了新颖的深度学习算法，准确识别患病部位，准备诊断患病类型，可以显著提高临床效益。自主独立开发。

“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。

应用于机电装备主控系统程序控制部分，实现机电装备主控系统故障的自我检测、预报、恢复，提高机电装备运行的稳定性和安全性，具有一定的市场前景。关键技术：自愈技术，多Agent技术，检测技术产品应用领域：机电装备的控制系统中● 应用前景： 应用于机电装备主控系统程序控制部分，实现机电装备主控系统故障的自我检测、预报、恢复，提高机电装备运行的稳定性和安全性，具有一定的市场前景。

研究内容 ：金属半固态成型技术是 21 世纪材料科学与工程领域热门 研究方向之一。 本项目主要是研究金属半固态浆料制备的新工艺、 新装备， 实现对该装备工艺过程的智能控制，以高效、稳定地获得具有良好微观组 织性能的金属半固态浆料。 技术特点 ：1.自主开发了新型金属半固态浆料制备新工艺装置，探索 了该装置制备铝合金半固态浆料的优化工艺参数； 2.提出了材料智能处理 在金属半固

新能源高占比发展下传统同步机组与风光新能源机组呈现“此消彼长”趋势，电力平衡面临“保供应、促消纳”的两难局面。因此，迫切需要研究面向新型电力系统的电网智能调度与可视化预警关键技术，保障电网安全可靠供电和新能源最大化消纳，助推碳达峰目标顺利实现。 该成果实现了面向新型电力系统的电网智能调度与可视化预警应用的信息融合、智能告警、动态监视、海量数据阅读、超实时仿真和高性能计算、基于人工智能的电网安全稳定分析、虚拟现实、基于图数据库的人-机交互等功能，为新型电力系统电网调度员提供了一个准确及时掌握电网实时运行态势的分析决策工具，实现调度员对调度计划方案的智能互动决策以及电网风险的实时可视化预警。 该技术实现了传统电网调度模式向智能性电网调度模式转换，可广泛应用于电网、电力公司调度及区域控制中心等机构，在实现电力系统安全可靠运行的同时，促进高比例新能源最大化消纳和保障电力可靠供应。同时，该系统不但可应用于实时运行管理，而且还可应用在规划、交易、营销等新型电力系统生产管理的不同领域。该成果已在四川省电力公司、中国南方电网等30余家单位机构投入使用，产生了良好的经济和社会效益。 图1 基于大数据的电网运行行为识别及可视化显示 图2 多源信息融合的电网环境监测可视化

海洋平台、海底管道等海洋装备长期在恶劣的海洋环境中服役，较易出现腐蚀、疲劳以及开裂等结构缺陷，直接影响水下结构可靠性。针对以上问题，本项目（海洋装备交流电磁场智能安全检测及可视化评价技术与应用）围绕海洋装备在役安全检测及评估的技术难题展开系统攻关，基于交流电磁场检测原理，引入海洋电磁学，探究海洋环境中多类型激励下电磁场畸变特征，揭示水下结构缺陷三维形貌-畸变电磁场-可视化成像的正反演化规律，提出水下提离扰动条件下干扰信号识别及补偿方法，建立海洋装备智能检测与可视化评价算法，改变传统操作人员主观评估为智能可视化评价，显著提高海洋结构缺陷检测的智能化和可视化水平，最终构建新一代海洋装备交流电磁场智能安全检测和可视化评价技术体系及其工业应用系统，有效添补水下结构缺陷交流电磁场检测及可视化技术空白，突破国外技术壁垒，率先研发的具有自主知识产权的水下交流电磁场智能可视化检测仪器，可实现500米水深结构物缺陷检测。 团队（赛弗智检）依托于中国石油大学（华东）智能传感与无损检测实验室，目前有教授一名，副教授两名、博士后一名、博士三名，硕士生二十余名，具有良好的科研攻关和产品研发、升级能力。 团队研发的海洋装备交流电磁场智能可视化检测仪器能够实现水下结构萌生级裂纹（3.0 mm 长、0.5 mm 深）的智能识别和可视化评价，突破水下涂层和附着物扰动影响技术瓶颈，减少表面清理作业工序60%以上，可视化反演精度超过90%，达到国际领先水平。 本项目成果改变传统无损检测主观经验判断为智能检测与可视化评价，显著提高海洋装备结构缺陷检测效率和准确率，可广泛用于海洋油气开发、港工码头、跨海大桥以及船舶等多领域海洋装备的在役安全检测，提供高精度缺陷三维形貌信息，为合理决定维修或改装方案提供数据支撑，有效延长海洋装备的使用寿命，保障海洋装备安全运行，具有良好的社会及经济效益。 目前研发的智能可视化检测仪器已在中海油检测技术公司、广东运通仪器科技有限公司等企业销售和推广应用，用于水下导管架焊缝、深水隔水管、海洋平台等关键海洋装备安全检测和评价，有效代替传统磁粉等表面无损检测方法，产品销售及检测服务已为企业新增效益9000余万元。 获奖： （1）第六届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛   银奖 （2）中国博士后创新创业成果大赛   团队组金奖 （3）首届“能源 智慧 未来”全国大学生创新创业大赛   一等奖 （4）第五届山东省“互联网+”大学生创新创业大赛   金奖 （5）第十二届“挑战杯”山东省大学生创业计划竞赛   银奖 （6）东营市首届油地校创新创业大赛   二等奖 （7）第七届中国研究生能源装备创新设计大赛   一等奖 （8）第六届山东省大学生科技创新大赛   二等奖