作为高新技术产业的磁性生物分离技术，在蛋白纯化、核酸提取与分离、病毒及特定细胞检测、生物传感器等方面均得到了广泛的应用。利用磁性生物分离技术制备的用于蛋白质、细胞、核酸、病毒等分离检测的试剂盒，能够实现快速、特异性和高效的生物检测。因此，磁性生物分离技术具有广泛的应用前景，并已成为高新技术产品研发的一个热点，对于细胞/基因治疗、生物制品研发、疾病预防与早期快速诊断治疗、检验检疫等高技术行业的发展具有极大的推动作用。本项目在已有自主知识产权的磁性纳米粒子（SPIO）的绿色环保低成本的先进制备技术基础上，建立对SPIO表面进行不同类型功能化的构建技术和方法，一步实现不同聚合物对超顺磁性四氧化三铁纳米粒的可控包裹，并可获得粒径均一、形状和尺寸可控的磁性复合微球，利用具有优异抗蛋白质吸附能力的聚合物，如聚乙二醇等对磁性复合微球表面可控功能化，以及多种抗体或特异性识别基团联用机制，降低对生物分子的非特异性吸附，实现对目标物的高特异性吸附与分离，以获得具有我国自主知识产权的新型高效环保的磁性纳米生物分离材料及系统。

该成果突破了作物生长监测、诊断、调控一体化精确化技术，实现了传统农业向现代农业的技术升级；并且促进了农学与遥感、信息、工程、物联网等多学科的交叉融合，开创了作物精确栽培与智慧农业的新领域；形成了一系列农业信息化自主知识产权成果，提升了农业产业化水平和核心竞争力。同时，培养了一批高素质人才，带动了现代农业相关领域的创新研究与开发应用。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 高产、优质、高效、生态、安全作物生产是我国农业产业发展的主要目标，快速无损地监测作物生长状况，并根据实时监测结果对肥水管理方案进行定量调控，是实现这一目标的关键技术环节。南京农业大学曹卫星教授团队将定量光谱分析方法与作物生理生态原理相结合，通过实施不同生态点、不同品种、不同管理措施下多年的田间试验，构建了作物冠层和叶片水平的反射光谱库，着重解析了不同条件下的作物高光谱响应模式和时空变化规律，提取了作物主要生长指标的特征光谱波段和敏感光谱参数，构建了叶片、冠层、区域等多尺度的作物生长指标光谱监测模型；同时，定量研究了不同产量水平下作物生长指标的动态变化模式，构建了基于产量目标的生长指标适宜时序动态模型，进一步耦合实时苗情信息，综合利用养分平衡原理、氮营养指数法、指标差异度法等，集成建立了多路径的作物生长实时诊断与定量调控技术；将上述监测诊断技术与软硬件工程相结合，研制开发了面向多平台的作物生长监测诊断装置和基于遥感的作物生长监测诊断系统等简便适用的软硬件产品，进而形成了基于反射光谱的作物生长指标快速监测与定量诊断技术体系，实现了作物生长的实时监测、精确诊断和智慧管理。 该成果突破了作物生长监测、诊断、调控一体化精确化技术，实现了传统农业向现代农业的技术升级；并且促进了农学与遥感、信息、工程、物联网等多学科的交叉融合，开创了作物精确栽培与智慧农业的新领域；形成了一系列农业信息化自主知识产权成果，提升了农业产业化水平和核心竞争力。同时，培养了一批高素质人才，带动了现代农业相关领域的创新研究与开发应用。 已授权国家发明专利25项、实用新型专利5项，登记国家计算机软件著作权20多项；发表学术论文160多篇，其中SCI/EI论文60多篇；出版专著1部。成果先后得到国内外专家同行的充分肯定，2011年的成果鉴定认为（罗锡文院士主鉴），该研究整体居国际先进水平。同时作为稻麦精确管理关键技术，入选江苏省主要农作物2014~2015年“四主推”推介名录，团队起草的《稻麦生长指标无损监测诊断技术规程》入选2014年江苏省地方标准项目。技术成果已在江苏、河南、江西、安徽、河北、浙江等水稻和小麦主产区进行了大面积示范应用，表现为明显的节氮和增产作用，取得了显著的社会经济效益，对于推进精确农业和智慧农业的发展具有重大意义和良好的应用前景。

本发明公开了一种工业过程故障诊断方法，包括如下步骤：采集工业过程的历史正常数据；利用工业过程的历史正常数据计算检测统计量；采集待检测的工业过程数据；当检测到工业过程故障时，利用相对重构贡献方法提取特征量；根据特征量计算故障模式下的条件概率密度函数和正常模式下的条件概率密度函数；根据先验概率和条件概率密度函数计算后验概率；采用最小风险贝叶斯决策理论对当前时刻样本进行故障变量识别；根据诊断后的结果更新下一时刻样本的

失眠障碍是一种普遍存在的睡眠障碍疾病，我国成年人中的患病比例高达30%，其主要表现为难以入睡、难以维持睡眠或睡眠质量不佳，导致出现疲倦、注意力不集中、记忆力减退、情绪波动等负面影响，并且与多种疾病（如心血管疾病、糖尿病等）的发生和发展密切相关。我国庞大的患者群体增加了对医疗资源的需求和社会负担，对个人和社会经济造成重大影响。失眠障碍需要引起足够的重视和关注，早期诊断是减少其对个人和社会危害性的有效方法。 目前临床睡眠诊断主要依靠睡眠专家人工判读多导睡眠图（polysomnography，PSG），PSG技术同时记录多个生理参数，如心电图、脑电图、肌电图、眼电图等，从而准确评估睡眠的各个阶段和睡眠中的生理变化。然而，现代临床睡眠诊断方法存在一些弊端。首先，依靠睡眠专家人工进行诊断成本很高。例如，临床诊断中标记一位患者的PSG数据并完成诊断，往往需要一位训练有素的睡眠专家数个小时的集中工作才能完成，无法应对大规模睡眠障碍群体需求。此外，睡眠诊断存在个体差异，同一种睡眠障碍在不同人群中的表现可能不同，诊断结果需要根据患者的具体情况进行综合评估和判断。这些方法需要专业人员进行操作和解读，费用昂贵，操作复杂，很难普及应用。 人工智能技术可以帮助解决以上问题。人工智能技术可以在不需要专业人员干预的情况下，对失眠障碍进行自动化分析和诊断，具有高效性、低成本和易普及的优点。此外，还可以在大数据层面上进行分析，深入探究失眠障碍的病理生理机制，从而更好地指导治疗和预防措施的制定。 睡眠诊断是最为适合采用云平台技术进行自动化诊断的领域，患者潜在群体数量庞大。本项目涉及基于人工智能睡眠医学诊断技术的全系统的各个环节，系统的诊断准确率目前为世界范围内第一。前期已经服务于制药企业睡眠类药物评价、可穿戴消费级电子设备睡眠监测等领域。目前市场上的类似产品均不具备临床医疗级的诊断能力，本技术填补了市场空白。 图1.本项目研发的原理样机部件

按照《新型冠状病毒肺炎诊疗方案（试行第五版修正版）》，湖北省增加了“临床诊断病例”分类，对疑似病例具有肺炎影像学特征者，确定为临床诊断病例，以便患者能及早按照确诊病例相关要求接受规范治疗，进一步提高救治成功率。因此，对患者的影像学分析在确定“临床诊断病例”上就具有极为重要的意义。 根据国家指南这一重要变化，西安交通大学第一附属医院影像学郭佑民团队，在前期承担国家卫健委重大行业专项《基于“数字肺”的呼吸系统疾病评价体系与诊断标准研究》基础上，针对新冠肺炎肺部影像学特点与医学成像技术公司合作，第一时间研发了新冠肺炎肺部感染辅助诊断系统，实现了对新冠肺炎感染者肺内病变部位快速检出、定量评价病变范围和病变演变过程评估 CT扫描是新冠肺炎诊断的重要环节，已成为确定“临床诊断病例”的重要标准。但是在影像诊断过程中，每位患者的CT检查多达几百幅甚至上千幅图像，单靠影像诊断医师从庞杂的图像特征中筛选出新冠肺炎所具有的特征，不仅要求医师具备肺炎诊断与鉴别诊断的经验，还需要相当的观察时间，严重影响病例筛查的效率。   同一患者3次检查结果对比，红色区域为病变，相比较病变体积逐渐缩小，提示病情好转。   同一患者3次检查结果对比，红色区域范围增大，数目增多，提示病变进展，同时还能观测到病变密度的变化。   图为同一患者4次检查结果对比，图中红色区域体积逐渐增大，提示病情进展。 郭佑民教授团队利用AI技术为新冠肺炎的影像诊断“赋能”。依托专家训练，人工智能结合传统的计算机视觉技术，对新冠肺炎患者肺部病变区域进行分割、计算，可以同时获取病变区域的体积、密度、磨玻璃成分等定量参数，尤其是对于患者随访的数据，可以实时进行图相配准，精准定位病灶位置、大小，方便比较病变的消长。   通过临床试验发现，该系统能够辅助临床医生对新冠肺炎进行快速诊断，并能提供智能诊断报告，适应阻断疫情扩散蔓延的公共卫生紧急应对要求，具有很好的临床应用效果。该系统已在包括华中科技大学协和医院等多家医院部署，为了鼎力支持抗“疫”一线，新冠肺炎辅助诊断系统将开放全国同行免费使用。

在高技术陶瓷领域，先进陶瓷占有极其重要的地位，在诸多的先进陶瓷中，氮化硅基先进陶瓷以其高强度、高韧性、高的抗热震性、高的化学稳定性在先进陶瓷中占有独特的地位，是公认的未来陶瓷发动机中最重要的侯选材料。并且在国际上氮化硅陶瓷刀具和氮化硅基陶瓷轴承已经形成相当规模的产业。任何一个跨国刀具公司都有氮化硅基陶瓷刀具的系列产品，足见其在机加工行业中具有不可替代的地位。 但是，影响氮化硅陶瓷推广的一个主要因素，是氮化硅粉末价格昂贵，这是由于传统的制取氮化硅粉末的方法耗能高，生产周期长，生产成本高。本项目采用具有自主知识产权的创新的燃烧合成技术，制取氮化硅陶瓷粉末和氮化硅复合粉末，具有耗能低，生产周期短，杂质含量低，生产成本低等特点，具有广泛的应用前景。 燃烧合成（Combustion Synthesis，CS）又名自蔓延高温合成（Self- Propagating High-Temperature Synthesis，SHS），是利用化学反应自身放热合成材料的新技术，基本上（或部分）不需要外部热源，通过设计和控制燃烧波自维持反应的诸多因素获得所需成分和结构的产物。 自1990年以来，本项目负责人等针对燃烧合成氮化硅陶瓷产业化的一系列关键问题，在气-固体系氮化硅基陶瓷的燃烧合成热力学、动力学和形成机制等方面进行了深入研究后得到的创新成果。 采用本项目的技术，可以生产符合制作先进陶瓷要求的从全α-Si3N4相到高β- Si3N4相，及不同配比的氮化硅粉末，还可根据用户要求，用此技术生产α-Sialon，β-Sialon和其它各种氮化硅基的复合粉末。粉末的质量优良而稳定。 应用于航天、航空及机械行业等，用于制作氮化硅陶瓷刀具、氮化硅基陶瓷轴承、耐磨耐腐陶瓷涂料等。

氮化铝（AlN）陶瓷具备优异的综合性能，是近年来受到广泛关注的新一代先进陶瓷，在多方面都有广泛的应用前景。例如高温结构材料、金属溶液槽和电解槽衬里，熔融盐容器、磁光材料、聚合物添加剂、金属基复合材料增强体、装甲材料等。尤其因其导热性能良好，并且具备低的电导率和介电损耗，使之成为高密度集成电路基板和封装的理想候选材料，同时氮化铝—聚合物复合材料也可用作电子器材的封装材料、粘结剂、散热片等。氮化铝在微电子领域应用的市场潜力极其巨大。氮化铝还是导电烧舟的主要成分之一，导电烧舟大量地用于喷涂电视机的显象管等器件、超级市场许多商品包装用的涂铝薄膜，有着广泛的市场。但是，影响氮化铝基陶瓷的推广的主要因素之一，是采用传统方法合成氮化铝粉末，耗能高，生产周期长，生产成本高。本项目采用具有自主知识产权的创新技术，采用燃烧合成技术制取优质的氮化铝陶瓷粉末，具有耗能低，生产周期短，杂质含量低，生产成本低等特点，具有广泛的推广价值。 燃烧合成（Combustion Synthesis，CS）又名自蔓延高温合成（Self- Propagating High-Temperature Synthesis，SHS），是利用化学反应自身放热合成材料的新技术，基本上（或部分）不需要外部热源，通过设计和控制燃烧波自维持反应的诸多因素获得所需成分和结构的产物。 自1994年以来，本项目负责人等针对燃烧合成氮化铝陶瓷产业化的一系列关键问题，在气-固体系氮化铝基陶瓷的燃烧合成热力学、动力学和形成机制等方面进行了深入研究后得到的创新成果。 本项目来源于国家教委高校博士点专项科研基金项目（1994.3-1997.3）。 本项目以应用基础研究成果“燃烧合成氮化铝基陶瓷的应用基础研究”已于1999年通过专家函审。 采用本项目的技术，可以生产符合制作先进陶瓷要求的氮化铝粉末，还可根据用户要求，用此技术生产氮化铝基陶瓷粉末。粉末的质量优良而稳定。 氮化铝广泛应用于高温结构材料、金属溶液槽和电解槽衬里、熔融盐容器、磁光材料、聚合物添加剂、金属基复合材料增强体、装甲材料、高密度集成电路基板、电子器材的封装材料、粘结剂、散热片、导电烧舟等。

纳米二氧化钛 (10-50nm) 具有特异的光学性能、催化性能等，被广泛应用于汽车工业、催 化剂、防晒化妆品、高档油漆、农用薄膜以及精细陶瓷等领域。目前国内纳米二氧化钛的市场 已有相当量的需求，估计在1万吨/年左右，市场份额高达20亿元，主要从国外进口，进口价超 过3万美元/吨。本项目计划建设200吨/年规模的气相燃烧制备纳米二氧化钛生产装置，利用氢 氧焰燃烧生产纳米二氧化钛。项目建设总投资为2000万元，建设期为1.5年。项目投产后可以形 成4000－5000万元的产值，利润超过1500万元。