一、产品概述宫腔镜手术是指用宫腔镜来进行的微创手术。宫腔镜是对子宫腔内疾病进行诊断和治疗的先进设备，它能清晰地观察到了宫腔内的各种病变，明确做出诊断。宫腔镜模拟手术训练系统的主要功能是模拟人体真实宫腔，通过必要的腔镜手术器械，在监视器图像下进行宫腔镜手术技术训练。该设备为各大医院、学校的人才培养提供了良好的训练平台。二功能描述1、本模型采用优质高分子材料模具成型，无毒、环保。2、模型为成年女性特征，半身截石位。具有仿真阴道深7-8cm，子宫口直径5mm、卵巢-输卵管。模拟子宫纵径5.5-7.5cm，前后径3.0-4.0cm，横径4.5-5.5cm，子宫颈长2.5-3.0cm、子宫颈直径3cm3、评分系统：具有软件打分模块可以对学生的技能操作进行逐项打分，每次操作结果可以自动生成日志保留，可对所有数据进行评价打分，具有统计功能；3、腔镜：（1）、内窥镜尺寸:中7*155mm（2）、摄像头分辨率1280*720、25帧每秒（3）、镜头角度：30度（4）、光源类型：LED光源，光纤独立通道传导（5）、防水程度：工作部位IPX6三、使用方法：1、备好宫腔镜手术器材。2、按宫腔镜手术常规开机。3、将宫腔镜按操作常规伸入子宫腔内进行常规检查。病例1）、光滑、稍大为模拟粘膜下肌瘤；病例2）、光滑、较小的为模拟粘膜下息肉；病例3）、较大表面不光滑，凹凸不平的为模拟子宫内膜癌。4可采用宫腔镜环形电切割器电切上述各种瘤体，再结合卵圆钳夹出完整切除的肿瘤。5、可模拟宫腔粘连，进行宫腔粘连切除手术。6、镜头内置LED灯，提高模拟手术的清晰度。7、 配置有计算机，系统可进行录像并储存当前的操作流程画面，并且可事后回看。8、显示器可左右摇摆、上下调整、旋转等，在不同角度操作时更加方便。9、操作台车高度手摇进行上下调节（75cm-95cm），方便不同学员进行操作。10、操作台车侧端配有训练器械插孔，方便器械的存取。11、操作台车底部配有四个静音轮（其中两个带有刹车功能），便于移动。12、管理功能：操作视频可以存档调用。13、评分系统：教师可以对学员的操作进行主观评分，评分内容可自由编辑，评分项可添加和删除；14、触摸屏显示：采用触摸屏显示宫腔镜操作过程；

本发明涉及一种手性螺环磷酸和制备方法及其应用。该手性螺环磷酸化合物具有式(1)结构的化合物，主要结构特征是具有手性螺双二氢茚骨架。该手性螺环磷酸化合物可以由具有螺环骨架的光学活性的1，1’-螺环二氢化茚-7，7’-二酚为手性起始原料合成。该手性螺环磷酸是一种新型的质子酸类有机小分子催化剂，可以广泛用于许多催化不对称有机反应中，特别是可适用在吲哚烷基化的不对称催化反应中，反应条件温和，产率好，对映体选择性高。

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：

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：

技术成熟度：理论突破 反应器采用一体式生物流化床，好氧区，投加了悬浮载体果核活性炭，形成活性污泥及生物膜的有机结合体；缺氧区，安装三相分离器及搅拌片，使泥水混合均匀，能够及时排出反硝化所产生的氮气，进而提高脱氮效率。 设备所有结构均在同一壳体内，工艺运行方式灵活，由于其运行过程中不需额外投加碳源和絮凝剂，其运行费用较低。针对我国农村污水处理面临的不易聚集处理的问题，这种单体新型污水处理设备对我国农村污水处理有着较大的实用潜力。 运用一体式生物流化床处理村镇小区生活污水，为该工艺的应用推广提供科学的运行控制参数。 针对我国农村污水处理面临的不易聚集处理的问题，这种单体新型污水处理设备对我国农村污水处理有着较大的实用潜力。

项目简介： 本项目的目的在于通过开发优质廉价的小型临床定量光学检测 仪器和其配套试剂，为社区和农村基层医疗单位甚至家庭提供更加快 速、准确、低成本的定量检测技术，充分发挥其在疾病防控中的作用， 避免误诊、降低用药费用、减少医疗费，尽可能的提高基层医疗单位 的效率。本项目的实施可以加速我国基层医疗服务体系建设，健全基 层医疗卫生机构的功能，解决基层医疗卫生机构目前存在的迫切问题， 全面提升基层医疗机构的服务水平。 本项目的实施可以填补低成本、低操作要求的医学定量检测系统 的技术空白，解决重要疾病和常见病在基层医院难以得到准确诊治等 迫切的问题。 目前诊断试剂行业并非没有好的技术，而是相关产品的核心技术 往往受控于国外大公司手中，导致检测价格过高，影响诊断技术的推 广。以肿瘤标志物的检测为例，目前某国外品牌的 11 项肿瘤标志物 使用化学发光方法进行筛查，某三级甲等医院的除了需要引进上千万 元的检测设备外，每次检查的收费都在上千元。这无形中加重了患者 看病的负担，而同样的检测在基层医院根本没有办法开展。应用本研 究的成果，在保证检测质量的前提下可以使设备的费用控制在 5 万元 以内，每次检测的费用在 100 元左右，这样可以在各级医院中广泛的开展肿瘤标志物的检测，扩大市场，突破诊断试剂行业发展的瓶颈。 本项目实施的必要性体现在以下方面： （1）可以为基层医疗单位提供快速、廉价、简便的诊断仪器和 相关的试剂盒，进而从根本上提高基层医疗单位的诊疗水平，实现重 大疾病的准确诊断，及时治疗或转院； （2）在基层医疗机构的应用可以充分提高基层医疗卫生系统的 工作效率，发挥其作用，进而从基层全面提升我市对重大疾病的防治 水平，促进社会发展； （3）可以促生诊断试剂和仪器共同开发的新模式，形成我市在 相关科研领域的特色；推动天津作为新一代高灵敏度低成本定量医学 检测技术的创新基地的建设；逐渐使我市成为我国北方重要的临床诊 段技术研究中心。

四川大学国家烟气脱硫工程技术研究中心在国内外开展的循环流化床烟气脱硫技术研究与工程应用基础上，结合我国燃煤电厂、冶金、化工及中小锅炉的烟气排放特点，建立循环流化床烟气脱硫技术的研究开发平台，对反应器内的气、固两相流动进行强化模拟研究，对循环流化床烟气脱硫的关键技术环节进行深入全面的研究，开发出适合不同烟气排放特点的多种循环流化床烟气脱硫工艺技术和相应的技术参数，能够满足大型化和工程化的需要，已形成循环流化床烟气脱硫技术的设计、制造和商业化能力。 主要技术指标： 1、脱硫效率可达90 %以上； 2、工程投资费用、运行费用和脱硫成本较低，为湿法工艺的50 %～70 %； 3、占地面积小，为湿法工艺的30 %～40 %，且系统布置灵活，非常适合现有机组的改造和场地紧缺的新建机组； 4、能源消耗低，如电耗、水耗等，为湿法工艺的30 %～50 %； 5、对锅炉负荷变化的适用性强，负荷跟踪特性好，启停方便； 6、对燃煤硫分的适应性强，可用于0.3 %～6.5 %的燃煤硫分。且应用于中低硫煤时(<2 %)，其经济性优于湿法工艺。 应用范围： 烟气脱硫领域项目目前已进入产业化阶段，成果权属为我校独自拥有。

新型多功能轮椅式电动护理床是一种通过对常见的电动轮椅和护理床的功能以及患者康复的要求进行研究而设计的一种具有电动轮椅和护理床功能的电动轮椅式护理床的机械结构，用以满足使用者自主自由控制，坐、立、平躺、翻身、集便、清洁，使使用者自主恢复锻炼以及日常生活自理，及对腿部进行恢复性训练等需求，用于有效缓解残疾人及其家人、医护的护理负担。 通过对轮椅部分进行行驶控制、姿态转换进行研究，实现轮椅行驶、平躺、站立、翻身、便盆装置进行自动转换。为了方便患者自主操作轮椅进出床架，还设计了一种轮椅部分自动进出床架的控制方式。

一、 项目简介下肢功能障碍者由于长时间卧床常常会引起一系列并发症，床和轮椅是其主要的休息和移动工具。本项目针对下肢障碍者的需求研制了智能护理床、智能室内助动系统，有效提高了患者的生活质量和自理能力。智能护理床采用模块化设计，灵活性强，可实现抬背、曲腿、翻身等体位转换功能，并具有生理参数监测、人机交互等功能。智能室内助动系统兼具起居床和可站立轮椅功能，将智能轮椅嵌入到起居床架中并可实现坐、卧、站等不同体位的自由转换，同时解决褥疮等常见问题。二、 项目技术成熟程度在项目研究过程中注重了产品设计的产业化，系统样机在养老院免费示范应用。三、 技术指标（包括鉴定、知识产权专利、获奖等情况）本项目分别获得国家科技支撑计划和国家“863”计划的支持，并均已通过项目验收。申请专利5项，软件著作权1项，作品著作权2项。四、 市场前景（应用领域、市场分析等）我国约有各类残疾人8300万，老年人1.5亿，拥有庞大的下肢功能障碍群体。促进残疾人事业发展和改善养老环境是一项重要而紧迫的任务。本项目产品可应用于医院、疗养院、社区、康复中心等机构。随着老龄化社会的加深，更多家庭成为潜在用户。目前国内市场尚处于起步阶段，价格适中、使用方便、能提高生活质量的多功能智能护理床和室内型助动系统具有广阔的市场前景。五、 规模与投资需求（资金需求、场地规模、人员等需求）本项目产品开发包括：床体机构设计、控制器研发、电机驱动开发、功能组件开发、电源管理等，需要自动化、机械类等相关专业技术人员5至8名。软硬件开发初期投入50万，规模化生产将大幅降低生产成本。样机研制可在实验室完成，量产需配套装配车间。六、 效益分析本项目在国家级科研项目的支持下，对智能护理床和室内型助动系统进行持续研究和技术攻关，已经逐步实现产品化走向市场。根据需求可开发不同功能与价位的产品，功能普通型产品可控制在2万元以内，具有较强的市场竞争力。可有效填补国内市场空白并可行销至亚、欧、非地区等国外市场。七、 合作方式1.合作开发。可根据需求，双方合作完成现有样机功能改进、新型产品研发。2.技术入股。八、 项目具体联系人及联系方式（包括电子邮箱）杨鹏 固定电话：022-60203090 E-mail：yphebut@aliyun.com九、高清成果图片2-3张室内助动系统生理信息检测系统

通过将膜分离器与流化床反应器耦合，利用膜材料的选择筛分与渗透性能，在高温下实现气相产物与催化剂的原位分离，从而提高催化剂使用效率与反应的转化率及产品选择性、同时有效去除反应产物中的热粒子与焦油等杂质，减少PM 2.5等超细颗粒物排放，实现产物净化与大气环境保护。流化床膜反应器在气固相反应过程中对贵重催化剂和超细粉体的回收具有重大的经济意义，可最大程度的减少催化剂或产品的损耗，降低生产成本，提高经济效益.