本发明属于图像质量评价领域，公开了一种基于无参考的模糊图像质量评价方法，该方法首先对待评图像进行重叠双正交变换；然后对变换系数做非均匀量化，主要是对高频分量进行粗量化，对低频系数进行细量化；再对重组系数进行反量化和重叠双正交逆变换获得参考图像；最后计算待评图像与生成的参考图像之间差异，得到图像质量评价因子从而对原图像进行质量的评估。评价结果与主观评价结果有较好的一致性，可以用于对模糊图像的评价应用中，大大提高了

【痛点问题】 据世界卫生组织国际癌症研究机构（IARC）报道，中国患癌人数已居全球第一，2020年新发癌症病例457万例，癌症死亡病例300万例，其中死于恶性转移的癌症患者高达90%，因此研究癌症转移分子机制能够进一步探明恶性肿瘤的生物学本质，为精准癌症治疗提供理论依据。 近年来以类器官等拟人化模型为代表的功能性检测技术为临床研究和药物开发带来新的选择。2021年科技部下发的《关于对“十四五”国家重点研发计划6个重点专项2021年度项目申报指南征求意见的通知》中，把“基于类器官的恶性肿瘤疾病模型”列为“十四五”国家重点研发计划中首批启动重点专项任务。2021年国家药监局药审中心发布的《基因修饰细胞治疗产品非临床研究技术指导原则（试行）》中提到，当缺少相关动物模型时，可以采用类器官开展药品有效性和安全性的评估。2022年美国众议院通过法案《2022年食品和药品修正案》，首次将包括类器官在内的微生理系统作为独立的药物非临床试验评估体系纳入法案，与动物模型等视为同等重要的研究手段。 【成果介绍】 本项目组在肿瘤类器官技术的基础上首创癌症转移类器官培养系统，可根据客户提供的不同器官的CT扫描图像，利用3D打印技术制备个性化的支架，模拟相应癌组织的内部三维结构。独创的细胞外基质替代物，可发挥有效的促细胞黏附和分泌蛋白的作用，通过取代昂贵的进口胶原材料大幅降低生产和存储成本。本项目组已开发出第一代基础款骨转移和肺转移类器官培养系统，并完成高通量制备（图1），在骨肉瘤类器官和乳腺癌肺转移类器官的构建上取得成功，在特异性生物标志物的检测上与临床样品的相似度可高达80%以上。使用本产品可在体外完整重现癌细胞在转移中的形变、增殖、运动等全过程，有望逐步取代用于机制研究和药物筛选的动物模型。 核心技术包括： ① 原位癌和转移癌微环境的模拟 根据常见肿瘤转移灶的特点，本项目组使用生物材料模拟对应的组织结构和功能，再进一步进行转移癌肿瘤类器官的构建。目前已经成功构建骨肉瘤原位癌类器官、乳腺癌骨转移类器官和乳腺癌肺转移类器官。 ② 复杂肿瘤类器官的构建 在新鲜肿瘤细胞经体外3D培养的基础上，通过生物医学工程手段构建包含多种细胞和组分的微生理系统，实现对肿瘤实体、免疫微环境和血管化的多角度模拟。 ③ 高通量药物筛选与评价平台 利用本项目搭建的药物评价平台，模拟真实的药物测试环境，可以进行不同类型肿瘤药物的敏感性检测。本项目组开发的第一代基础款的肿瘤骨转移和肺转移类器官培养系统，初步实现了复杂肿瘤类器官的批量化构建。在特异性生物标志物的检测上与临床样品的相似度可高达80%以上，使用本产品可在体外完整重现癌细胞转移的全过程。 【竞争优势】 本项目组开发的肿瘤类器官，旨在实现癌症转移微环境的体外有效模拟，为抗肿瘤药物的个性化筛选提供廉价有效的新方法。凭借“用户友好、价格亲民、存储方便”三大优势（图2），更便于在科研院所、医院、制药企业推广普及。 【资质荣誉】 湖北省博士后创新创业大赛优胜奖（2023）； 第九届“求是杯”大学生课外学术科技作品竞赛三等奖（2023）； 第四届医学3D打印技术与临床应用全国创新大赛一等奖（2022）； 华中科技大学第十二届“求是杯”大学生创业计划竞赛优秀奖（2022）。 【发展规划】 ① 初期 定点选择高校、研究所、医院和制药企业，向从事癌症研究和药物筛选评价的一线研发人员提供免费的试用产品，旨在将“取代动物实验”的新型类器官产品的理念进行有效渗透，同时收集研究人员使用产品后的反馈意见。 ② 发展期 经过初期的产品使用和意见反馈，对产品进行优化调整，形成行业咨询报告；积极推动“基于肿瘤转移类器官的精准用药评价平台”的商标专利和相关生产工艺的知识产权获取的进程；启动融资和生产扩大化。 ③ 壮大期 利用该产品“价格低”、“货期短”、“使用方便”等优势，形成能够与进口Matrigel、Transwell等产品对峙的半壁江山；进行多轮融资，为上市做准备。 ④ 成熟期 一方面将“骨转移和肺转移类器官药物评价平台”发展成国内从事癌症转移研究必备的明星产品，另一方面根据用户需求打造个性化定制方案，实现“基础研究+临床试验+市场推广+用户反馈”全流程服务；完成公司上市。 【专家介绍】 刘熙秋副教授，华中科技大学同济医学院药学院副教授，研究方向为体外疾病模型的构建。华中科技大学海外引进人才、湖北省回国科技人员创业促进会成员、欧洲癌症研究协会大使、中国生物医学工程学会高级会员、广东省精准医学应用学会类器官和器官芯片分会委员。2007年和2012年于中国科学技术大学取得生命科学学士和生物材料博士学位，2012-2016年任法国国家科学院研究员。以第一作者或通讯作者发表高水平SCI论文20余篇，其中包括Advanced Materials, Biomaterials,  Journal of Controlled Release等国际一流期刊，出版英文专著1部。近5年主持国家自然科学基金2项、湖北省自然科学基金2项、华中科技大学校级基金2项，授权专利2项。担任英文期刊《Materials Today Bio》和《Acta Materia Medica》编委、广东省科技咨询专家库候选专家、中国深圳创新创业大赛评委等职务。曾获中国科学院院长奖、2021湖北省科学技术进步一等奖、第三届“花果山英才”创新创业大赛二等奖等荣誉。

针对智慧城市、移动设备、工控系统等多个领域的CPS 多源异构时空大数据，提出了多种时序模式挖掘算法和时空 模型构建方法，并应用在轨迹预测、交通流预测、空气质量 预测、用户画像、活动识别、异常行为检测、网络攻击检测 等多个任务中，并为“人机物”融合的数据驱动模型提供理 论与技术基础。

与华为技术有限公司开展互联网语义分析合作研究，双方共同研发了“电商知识图谱自动化构建和电商评论分析系统”，该系统可以自动化将不同电商网站的数据抽取和集成，形成一个庞大的电商知识图谱，并且利用这个知识图谱来对电商评论做语义分析。该项目中的技术已经被华为公司用于大数据中的视频分析，并且产生了良好的经济效益。另外，与百度签订了“本体及知件技术构建医疗领域知识库和应用研究”项目，提交并审核通过一项专利“一种医疗知识库中保健品与疾病的关联构建方法”，并且提出一种word embedding的方式挖掘非结构化数据中实体关系的方法，项目成果被百度用于医疗保健品的搜索中，取得了很好的社会效应。

开放化、高速化和高精度化都是现代信息技术的发展趋势和研究热点。数据采集系统是通信技术和数控技术领域的重要功能模块，应用领域十分广泛。 本数据采集平台的中央控制芯片选用美国TI公司的DSP (Digital Signal Processor，数字信号处理芯片)TMS320C5402。DSP具有高速、高精度的运算能力，强大、方便的数据通信能力，灵活、可靠的编程与信号处理能力。设计选用昀A/D转换芯片是AD公司推出AD976A，其转换精度是16位，转换速率最高可达200k/s。系统的核心采用DSP控制AD976A实现高速数据采集的功能。

该项目利用国家卫健委公布的确诊病例总数数据链，以应用传播动力学为方法，以黄森忠教授建构的普适SEIR模型作为模型理论，通过“南开大学智英健康数据研究中心”开发的程序EpiSIX，分析新冠病毒肺炎疫情有关数据，并将分析结果生成可视化网页，开展疫情发展回顾、确诊病例数时序区间预测等相关工作，对疫情发展情况及疫情防控效率作出研判。 研究团队由黄森忠教授和山西大学复杂系统研究所所长靳祯教授、南京医科大学公共卫生学院彭志行副教授共同领衔，南开大学统计与数据科学学院多名年轻教师与研究生加入。研究团队从1月30日至2月14日，每3日发布一次预测，已连续发布疫情传播预测6期，并根据疫情变化，及时调整预测评价指标，其预测区域也进一步细化，由原来的对全国、湖北省、武汉市的疫情预测，拓展为对全国各省市的预测。

近日，中国科学技术大学管理学院在时空面板数据模型的研究中取得重要进展，突破经典的广义极大似然估计和广义矩估计理论框架，提出了基于空间权重矩阵特征分解的估计和模型选择方法。相关论文在学术期刊《美国科学院院报》上发表。现在很多大数据（环境，疫情，犯罪，物流，区域经济等）呈现出时间和空间的复杂相依关系，由于时空的交互影响提高了对应的时空模型的估计难度。有别于已有的复杂估计方法，文章改变传统的估计思路，充分利用时空数据的空间结构特征，采用空间权重矩阵的特征分解，极大的简化了估计方法，提高了估计精度和运算速度，并提出了相应的模型选择方法。理论部分模型的示意图如下图所示：文章以 2008 年 1 月到 2013 年 12 月（72 个月） 138 个美国匹兹堡行政地区的犯罪数据为例做了示范。在这个例子中，犯罪数据重罪（Part I）和轻罪(Par II)在138个行政区的平均犯罪个数分布如下图：文章还选取了 15 个区域社会经济变量作为解释变量，包括区域总人口、收入、失业率、贫苦率、非裔比例、教育水平等。模型的拟合程度指标R平方（接近1时，拟合程度高）达到 0.98，表明选择的模型非常好的拟合了数据。数据分析结果可以用于以轻罪发生率预测重罪发生率，解释犯罪学的“破窗理论”，分析重罪发生率和总人口、收入和贫困等的量化关系。论文链接：https://doi.org/10.1073/pnas.1917411117详细阅读：http://news.ustc.edu.cn/2020/0318/c15884a414854/page.htm

项目简介 本成果基于高性能计算技术和大数据存储与处理技术，避开传统依赖单个计算机或 集群计算的缺点，应用先进的分布式文件系统和并行计算架构，使用普通的 PC 级机器构 建高性能的大数据处理平台。属国内领先项目。该成果处于中试研究阶段，并申请了专 利，专利号：ZL201010510071.8。 性能指标 （1）能利用 PC 级机器实现高速的大数据处理。 （2）能高效存储和管理海量的数据。 （

成果简介：数据传输存储单元是一款基于GPRS/TD-LTE网络的无线数据通信产品。该产品利用运营商的无线网络，为终端设备和数据服务中心（平台）搭建起一条无线通信链路，客户可基于该无线通信链路传输其用户数据。数据传输存储单元配有128MBFLASH空间用于数据存储功能。并具备数据补传、数据定时主动上传功能，支持数据加密压缩算法，并能够根据物联网要求添加加密算法。数据传输存储单元具有远程、本地控制输出功能，可支持本地远程升级维护，具备设备自检功能和终端设备异常事件记录功能。数据传输存储单元具有极高的性