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：

成果描述：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。市场前景分析：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。与同类成果相比的优势分析：国内领先

成果描述：本实用新型公开了一种基于互联网的家庭智能控制终端,其特征在于：包括接收和发送通信信息的网络模块；与所述网络模块通信的信令模块；采集多媒体信息并解码输出的多媒体模块；接收所述多媒体模块的信息,并与智能家电通信的家电控制模块；用于扩展应用的扩展接口模块；与各模块连接,与各模块信息交互的中央处理器CPU,所述CPU还连接有防拆卸的报警模块。家庭智能终端采用基于互联网的网络模块,可以满足实时视频和语音等大容量数据文件的传输,在实时视频通信和语音通信中传输速率大,延迟小。家庭智能终端中增加了防暴力拆卸报警模块,增加了安全性。市场前景分析：本实用新型公开了一种基于互联网的家庭智能控制终端,其特征在于：包括接收和发送通信信息的网络模块；与所述网络模块通信的信令模块；采集多媒体信息并解码输出的多媒体模块；接收所述多媒体模块的信息,并与智能家电通信的家电控制模块；用于扩展应用的扩展接口模块；与各模块连接,与各模块信息交互的中央处理器CPU,所述CPU还连接有防拆卸的报警模块。家庭智能终端采用基于互联网的网络模块,可以满足实时视频和语音等大容量数据文件的传输,在实时视频通信和语音通信中传输速率大,延迟小。家庭智能终端中增加了防暴力拆卸报警模块,增加了安全性。与同类成果相比的优势分析：国内领先

随着物联网技术与智能交通技术的发展，用于高速公路或城市内普通公路的道路护栏，作为“智慧城市”的一个重要组成部分，正受到越来越多的关注与重视。通过在护栏上安装低功耗的传感器芯片以及无线信号收发芯片，并配合相关服务器软件，护栏具备了一定的外部事件感知能力、处理能力、无线通信与组网能力，从而实现护栏的智能化。

山西大同大学AI+同大创客中心参与研制的履带式智能消杀战“疫”机器人——“雷神1号”和轮式智能消杀战“疫”机器人——“火神1号”已下线，样机已在山东地区投入使用。

该项目通过产学研用的创新合作，已研制出水下机器人焊接与增材制造系统，可应用于核乏燃料池、核构件池、核岛等强辐射环境水下焊接与增材修复，也可以应用于海洋资源开发装备以及海洋维权装备的远程遥操作水下自动焊接与增材修复。自动化程度高，水下电弧稳定性，在水深压力作用下仍具备非常优异的盖面搭桥能力，获得的焊缝成形美观，接头力学性能好。该套技术装备已于2016年通过中广核研究员组织的现场验收。该技术成果被科技日报以35项“卡脖子技术”专题进行了深度报道（第28项），入选刘亚东主编的《是什么卡住了我们的脖子》一书。

该技术建立了在役输电铁塔结构性能弱化模型和评估方法，提出了适用于瞬变载荷测量的输电铁塔状态全面感知技术，考虑台风、龙卷风、覆冰等灾害气象条件下载荷的瞬变特征，完成了输电线路瞬变载荷状态感知系统及终端设备研制，提出以架空导线载荷、铁塔结构倾角和应力状态实时测量为基础，与数字仿真模型深度融合的输电铁塔状态全面感知技术，构建输电铁塔的边缘智能感知端与云端协调工作架构，实现输电铁塔结构状态全面高速感知，可以实现输电线路巡护重点定位和输电铁塔灾害反演。 该技术的应用将解决重要架空输电线路通道中铁塔结构的健康状态智能感知与评价问题，能够实现架空输电线路结构健康状态全面感知，有效提升输电铁塔结构健康状态感知的准确度和智能化水平，为定位输电线路的巡护重点提供重要技术手段，为我国坚强智能电网的建设，提供重要理论支撑、技术保障和实践依据。 1 系统功能 （1）输电线路地理信息 以电子地图方式显示输电线路的地理信息，展示输电线路走向及铁塔位置信息。同时，可标识当前的气象信息。 （2）输电铁塔结构状态感知实时监测数据 以表格、图形的方式显示状态感知实时数据，对异常的状态感知数据实现声光报警，并可进行历史状态感知数据的查询。 （3）输电铁塔灾害反演 建立塔线体系三维模型，在三维模型上显示导线位移、导线和绝缘子的应力计算结果，并可实现灾害过程反演。 （4）输电铁塔实时健康状态 建立输电铁塔的三维模型，在三维模型上显示输电铁塔的杆件应力计算结果、输电铁塔结构变形结果及实时的健康状态评价结果。 （5）输电线路结构健康状态及巡护重点定位 显示输电线路结构健康状态评价结果，提供输电铁塔薄弱环节定位功能，为输电线路重点巡护提供支持。 2 系统组成 输电线路结构健康状态智能感知平台的系统结构分为感知装置和主站系统构成，如下图所示。 图1 系统图 系统客户端界面如下图所示。 图2 客户端界面

高校科技成果尽在科转云

"智能电网已经成为21世纪全球能源的新战略。在其需求侧，深入至电器的用户用电行为精细化分析对推动全社会节能减排和电力系统源/网/荷协调优化意义重大。与在每个电器上分别安装量测传感器的方法不同，非侵入式电力负荷监测技术仅通过分析用户供电入口的负荷总量数据，便能获取各电器的用电信息，具有成本低、实施容易和用户易接受等特点。 针对非侵入式电力负荷监测技术实用化所面临的各种挑战，过去十多年里，中国工程院院士、天津大学余贻鑫教授领导的研发团队从技术基础理论和工程实施方案两方面开展了深入系统的研究，取得了一系列开创性成果：（1）创立了一系列非侵入式电力负荷监测新原理和方法，形成了多种方法融合互补的非侵入式电力负荷监测方法体系，突破了对小功率和功率连续变化型电器可靠检测的瓶颈，准确度明显优于国际同类产品；（2）首创了一整套用于非侵入式电力负荷监测的完全无监督电器自适应建模方法，解决了陌生场景中电器准确建模的技术难题，实现了无需人工干预的电器负荷印记库全自动建立和维护；（3）首创了云—端协同非侵入式电力负荷监测系统解决方案，研发了可推广应用的硬件装置（智能用电分析仪产品）和软件系统

成果介绍智能控温薄膜可以实现高温下对红外线的反射和低温下对红外线的透射，是一种无需能源的智能空调。技术创新点及参数室温可用（20℃-40℃）节能减排（无需能源）满足了实时反馈的需求满足了温度控制的需求提出了在室温下实现智能变色的可能性